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ウェビナー内容
国内の製造業の現場では、「人手不足」や「属人的改善による部分最適」「設備の老朽化」「カーボンニュートラルの実現」といった慢性的な課題に対し、AI活用やDXによる人や技術の代替、効率化が求められています。しかしこれまで現場で培われてきた技術をAI/DX化することは容易ではなく、現場の熟練工の方の協力を得やすい体制や仕組みの構築が必須になってきます。今回のウェビナーでは鉄スクラップのAI解析システムを手がけるEVERSTEELが、実際にこれまで多くの現場を巻き込みAI開発を行ってきた中で、現場主導のDXを実現していくために重要なポイントについてお話をいたします。
またAIデータプラットフォームを提供するFastLabelより、DXを実現する手段の1つでありAIの学習データを作成するためのアノテーションについて、品質高いデータを作るためのルール作りや効率化ツールのご紹介をいたします。
開催日時
2022年8月5日(金)16時~17時
※参加費無料
※Zoomを活用し、オンラインで開催いたします。
発表内容
①鉄スクラップの自動解析AIシステムの取り組みご紹介
〜デジタルを活用したカーボンニュートラル社会の実現〜
株式会社EVERSTEEL 代表取締役 田島 圭二郎
EVERSTEELで解決したい課題、および課題解決のために開発しているソリューションについてご紹介いたします。また、具体的に鉄鋼メーカー様と一緒に取り組んでいる事例もご紹介いたします。
②現場の技術をDX化していくために、現場主導の体制構築のキーポイント
株式会社EVERSTEEL 代表取締役 田島 圭二郎
EVERSTEELがこれまでAI開発を行ってきた中で感じてきた、現場の実態把握の困難さや熟練工のIT離れといった課題、また課題に対して行った取り組みについてご紹介をいたします。
③「アノテーション」により現場主導のAI開発を実現
〜高精度なAIを開発するためのデータ作成のポイント〜
FastLabel株式会社 取締役 鈴木 健史
現在のAI開発におけるデータの重要性の高まりから、データ作成ルールのポイントや自動アノテーションを活用した効率化について、事例を交えながらご紹介いたします。
登壇者プロフィール
株式会社EVERSTEEL 代表取締役 田島圭二郎
東京大学大学院工学系研究科マテリアル工学専攻修了。2019年スイス連邦工科大学での研究開発を起点に、鉄スクラップに特化した画像認識システムを構築。大分の林業家系に生まれ、環境課題解決の従事へ。
FastLabel株式会社 取締役 鈴木健史
早稲田大学大学院創造理工研究科修了。 大手ERPベンダーで、 会計SaaS立ち上げや複数の AIプロジェクトを経験後、 法人向けフードデリバリー企業を共同創業、 独立し株式会社FastLabelを創業。 現状のAIプロジェクトにおける失敗原因はデータ起因が主なものだと考え、 データセントリックなAI開発を推進している。
参加対象
- 現場技術のDXやAI活用にお取り組みをされている方
- 製造業におけるカーボンニュートラルの取り組みに興味がある方
- AI開発におけるデータ作成のコストや品質に課題を感じられている方
- AIやDXについてやりたいことはあるが、その実現方法に悩んでいる方
開催概要
日時 | 2022/08/05(金) 16:00 ~ |
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所要時間 | 約1時間(16時~17時) |
費用 | 無料 |
主催者 | 株式会社EVERSTEEL |
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