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お知らせ
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13:05 | 13:45 |
<基調講演> 「デジタル化の本質と成長ビジネスへの変革 -日本企業のDX推進状況の現状とこれから-」
経済産業省 商務情報政策局アーキテクチャ戦略企画室長 和泉 憲明 氏
- 講演概要
- 新型コロナウイルスという不幸な事案は、官民におけるデジタル分野の課題を浮き彫りにしています。これは経済産業省が2018年にDXレポートにて指摘した『2025年の崖』問題、そのものです。そこで、DXレポートの最新版(DXレポート2.1)を中心に、デジタル化の本質は何か、デジタルによっていかに成長企業へと変貌を遂げるべきかについて、国内外の動向を交えながら政策担当官自ら解説します。
講師略歴
静岡大学情報学部 助手、産業技術総合研究所 上級主任研究員などを経て平成29年8月より経済産業省商務情報政策局情報産業課企画官、令和2年7月より現職。 博士(工学)(慶應義塾大学)。 その他、これまで、東京大学大学院・非常勤講師、北陸先端科学技術大学院大学・非常勤講師などを兼務。
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13:45 | 14:15 |
<技術講演> 「大規模アジャイル開発におけるソフトウェアテストの課題と、その解決へのアプローチ」
株式会社ベリサーブ 研究企画開発部 サービス開発課 課長/プロダクトマネージャー 朱峰 錦司
- 講演概要
- 近年、大規模なITシステムやハードウェアも含めた複雑な組込みプロダクトにも、アジャイル開発が適用されるようになってきました。しかし、大規模アジャイル開発プロジェクトにおいては、ソフトウェアテスト領域における問題により、アジリティを低下させていることがあります。本講演では、これらの要因を明らかにし、アジリティを維持・向上させるためのソフトウェアテストプロセスの自動化、効率化、高度化のアプローチを紹介します。
講師略歴
東京工業大学 大学院情報理工学研究科にて計算工学専攻を修了。2009年より大手SIerにて、ソフトウェアテストやアジャイル開発の研究開発や普及展開、案件適用支援に従事。2021年に株式会社ベリサーブ入社。QualityForwardやGIHOZなどのソフトウェアテスト支援ツール群のプロダクトマネージャーとして、全体的な開発戦略策定や普及展開強化を推進中。
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14:15 | 14:25 |
休憩
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14:25 | 15:05 |
<招待講演> 「ゲームビジネスとリアルタイムコミュニケーションによる革新」
株式会社CRI・ミドルウェア 代表取締役社長 押見 正雄 氏
- 講演概要
- ビデオゲームが登場して半世紀、ゲームの大規模化に伴い、ビジネス構造も大きく変わりました。単純なアクションゲームからハリウッド映画のような作品、「遊び」のプラットフォームなど、ゲームの世界にはさまざまなビジネスヒントが隠されています。
コロナ禍によりビデオチャットが大幅に普及しましたが、この変化はビジネスに大きな「ゲーム・チェンジ」をもたらしました。本講演では、このような革新的な変化を支えるリアルタイムコミュニケーション技術についてご紹介します。
講師略歴
1987年早稲田大学理工学部機械工学科卒。同年、人工知能研究者としてCSK総合研究所(CRI)に入社。1990年からは、セガサターン・ドリームキャストの映像・音声関連のシステムソフト開発に従事。その後、サウンドミドルウェア CRI ADXを開発、販売し、2001年にはCRI・ミドルウェアの創業メンバーとして参画。2013年同社代表取締役就任。
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15:05 | 15:35 |
<技術講演> 「セキュリティシステムの未来展望 ~AIで変わるセキュリティの概念~」
株式会社ベリサーブ ソリューション事業部 サイバーセキュリティ第二ビジネスユニット 岡田 秀二
- 講演概要
- 近年、セキュリティツールへのAIの実装が進んでいます。一方、今後は、AI、5Gネットワーク、IoT等の進展によってもたらされる社会構造の変革に伴い、プライバシー保護、法規制、倫理等についての考え方も変化していくことが予想されます。そのような環境に即応するためのセキュリティシステムはどうあるべきか、またそこにAIがどう関わっていくかについて考察します。
講師略歴
事業会社でのICT研究開発およびCIO等の経験を経て、2021年ベリサーブに入社し、現在はセキュリティコンサルティングサービスの開発を担当。これまでの知見を活かし、セキュリティ領域における戦略の策定・実行から、顕在化していないリスクの発見まで、顧客の幅広いニーズに対応可能なサービス開発・提供に取り組んでいる。
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15:35 | 15:45 |
休憩
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15:45 | 16:25 |
<招待講演> 「AIの品質における難しさを理解し先端技術で挑む」
国立情報学研究所 アーキテクチャ科学研究系 准教授 石川 冬樹 氏
- 講演概要
- 機械学習技術を用いたAIシステムの産業応用への追求が盛んになってきています。しかし、データを用いた訓練により機能を実装するという特性があるため、従来ソフトウェアとは異なる大きな不確かさがあり、品質の管理や保証における大きな課題となっています。本講演では国内における2つのガイドラインを中心にAIの品質に対する考え方を解説します。また将来を見据えた産学連携事例として、自動運転分野において自動テスト生成やプログラム自動修正の技術を活用した研究内容も紹介します。
講師略歴
国立情報学研究所にてソフトウェア工学、自律・スマートシステムに関する研究教育に従事。現在は主に産学連携を通し自動運転システムおよびAIシステムに対するテスト生成・要因説明・自動修正などに取り組む。日本ソフトウェア科学会機械学習工学研究会主査、AIプロダクト品質保証コンソーシアム副運営委員長。
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