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SIer出身が輝けるデータxAIスタートアップ、ほか

ゲストプロフィール:サスメド株式会社 取締役 CTO 本橋 智光さん


今回のキーポイント:

  • USスタートアップのCEOに英語じゃなくて熱意を褒められた
  • 「前処理大全」執筆の驚きの経緯
  • 治験のデジタル化と予測技術の導入で治験の効率はどう変わる?
  • 合成対照群を機械学習で予測し、創薬にかかる時間を短縮
  • 治療用アプリの開発と法整備
  • 工数見積の魔術
  • 医療系スタートアップはSIerの技術者の経験が活きる?
  • ビッグデータからデータの質を求める時代になってきた
  • 「大量のデータがあればなんとかなる」は過去の話
  • 大量データに基づく汎用的AIモデルと高品質データの個別最適化の組み合わせ
  • 最近また注目されているメタヒューリックスソルバー
  • クリエイティブな領域もコンテンツの造り手と受け取り手の間が重複し、一部では最適化問題化している
  • 臨床データにおけるブロックチェーンの応用
  • マリオを決定木でプレイしたときに学んだ人生観
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#66 コーヒーへの転職で悩んでる人に向けて

受け手のワクワクと、伝え手のワクワクは別物。その上でどんどんコーヒーやっていきましょう。

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AIが「コツのコツ」を学べば「科学的発見」が自動化できる?

ゲストプロフィール:SyntheticGestalt CTO 神谷幸太郎

今回のキーポイント:
・AI創薬を行っているSyntheticGestalt – いずれは価値ある発見を自動化したい
・「統計学に毛が生えたようなもの」である機械学習と、計算量が莫大になりがちな基礎法則の融合
・AI創薬を一つの入口として、今後はAIによって「発見すること」を自動化したい
・過去のデータを基に予測を行う機械学習が新しいものを見つける上での限界をどう突破するのか
・何がディスカバリー行為をオートメーションするのか
・インテリジェンスとはなにか、インテリジェンスを作るインテリジェンスとはなにか
・AIにおけるメタメタラーニングとは「コツのコツレイヤー」を学び自ら解き方を提案できるようになること
・圏論は統合的AI第5の科学)を実現する為の「言語」になりうる
・創薬研究においてDeepMind Alpha-foldが解決してくれたこと
・AIが学習するためのデータをシミュレーションによって生成していく
・この世のあらゆる課題は制約付きオプティマイゼーション問題として捉える出来る?
・世の中のあらゆる事象はコンストレイント付きのオプティマイゼーション問題と捉えられる?
・制約条件を認識・設定し記述する能力は人間後性が必要とされる
・オプティマイゼーションとしてフレーミングできない「課題」をAIで「解く」
・「模倣」をクリエイティブな行為としてとらえる

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データスタートアップのドッグフーディング、ほか

ゲストプロフィール:Treasure Data 取締役 堀内健后さん

今回のキーポイント:

  • ツインバードのコーヒーメーカーがおすすめ
  • TreasureDataは10年前に日本人3人がシリコンバレーで立ち上げたスタートアップ
  • コロナでリアルイベントを前日に配信イベントに変更し自分たちでイベント配信スタジオを構築
  • 自社製品を生かしたデータドリブンなイベント配信システムを顧客提供するまでに
  • オードリー・タンが出たTreasure Dataイベントの舞台裏
  • データドリブンなオンラインイベント配信は残酷
  • トレジャーデータがCDPというビジネスモデルを選ぶに至った岐路
  • クッキーが使いにくくなった今CDPを使った顧客理解がますます重要に
  • 顧客理解のためのデータベースってどういうこと?
  • ArmのTreasureData買収はどうメイクセンスしたのか
  • IoTのユースケースが追いつかなかった理由
  • ソフトウェア的な変化を前提としたハードウェアの必要性
  • テクノロジーの発展における物語の重要性
  • 改めて上場を目指すことでメンバーにも新たなインセンティブが
  • B2Bの営業において商談件数が少なくてもAIの予測は使える?
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#65 コーヒーの仕事に必要な主観と客観の切り分け

自分の好みや考えなのか、客観的な事実なのか、分けた上で伝えて、多様性を認めて受け入れて楽しんでいこう。

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#64 コーヒーの質問に答える

素朴な疑問に答えました。

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#63 コーヒーの勉強方法

たくさんコーヒーを飲んで、たくさん家で淹れてみることが一番の勉強なはず。

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#62 焙煎のはじめ方

とりあえず焼いてみよう。僕はフジローヤル1kgを最初買いました。

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模倣や人を置き換えるAIよりももっと先の可能性を提示したい、ほか

ゲストプロフィール:株式会社 Qosmo 代表取締役 徳井直生さん

今回のキーポイント:
・ビールにしか見えないコーヒーw
・アーティスト、研究者、DJ、アントレプレナーの徳井さん
・AIアート作品をアーティストとして発表するだけでなく、企業活動にもAIx創造性を取り入れたい
・今年の二月に出版された『創るためのAI』をなんで書いたのか?
・模倣や人を置き換えるAIよりももっと先の可能性を提示したい
・創造することの神秘性をコンピュテーショナル・クリエイティビティーとして捉え直す
・アルゴリズムはプログラムを書いた作者すら驚かせる
・すべての生き物はシンプルなアルゴリズムの結果として生まれた
・NFTの登場でアルゴリズムアートがリバイバル
・AIを使ったアートとして音楽にはまだまだ白地が多い
・AI時代の創作活動において作者とオーディエンスの境目はなくなる
・「ジブリ風の不機嫌そうな犬」を見つけてくるCLIPモデル
・AIは過去の模倣にとらわれない新しい表現を生み出していく

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#61 コーヒーの風味ってどう表現するの?

感じたまま自由でOK。ゆるく楽しみましょう。