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ゲストプロフィール：東日本旅客鉄道　MaaS・Suica推進本部　データマーケティング部門担当部長　渋谷直正さん

今回のキーポイント：

• 「JALの渋谷さん」-> デジタルガレージ ->「JRの渋谷さんに」
• JRはSUICAの情報を「駅カルテ」として提供開始
• 店舗出店や地方自治体などにとっては便利なデータ
• 2013年のデータ販売開始時にはポジティブな反応が得られなかった
• 世の中にはデータの売り買いを行う場所がない
• データ経済におけるプライバシーの話題には見境がなくなっている？
• これまでの鉄道会社のマーケティングはマイレージプログラムのある航空会社よりざっくり
• 鉄道会社のマーケティングはポイントやペイメントデータの獲得で「革命」が起こっている
• 技術者が中心のJR西日本のデータ活用とJR東は対照的
• JR東日本のデータマーケティング部門は非技術者の集団
• 非技術社でもデータ解析ツールを使って精度の高いターゲティングが出来る
• いきなり「マニュアル車」に乗らなくても「オートマ車」がある
• 出来上がったツールがない先端部門には車がそもそもない
• 渋谷さん・シバタおすすめのMLツールは？
• SUICAのデータの分析で楽しさを感じてほしい

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

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