S.E
研究開発グループ 先端AIイノベーションセンタ 知能情報研究部
2017年中途入社。大学院では，再生可能エネルギー大量導入時の電力系統解析を研究。入社後は、主に電力・鉄道分野における時系列予測や自然言語処理を用いたウェブマーケティング技術開発を担当。
開催済
日立製作所主催・好評につき再度開催！ 現役AI・デジタル研究者と学ぶ、課題解決型2Dayハッカソン
PROJECT FEATURE プロジェクトの魅力
日立製作所のAI・デジタル研究者の社会インフラに関するデータによる事業価値創造プロセスを体感
2021年10月に初のハッカソン形式にて開催され大きな好評を得た日立製作所主催ハッカソンが、課題内容を一新し再び開催されます。
社内に多数の高度な専門性を持つAI・デジタル研究者、データサイエンティストを擁している日立製作所。同社の研究開発の根幹となるのが「協創」という考え方です。国内外の様々な分野の顧客・パートナー企業とタッグを組んで事業を行う「協創」によって、社会イノベーションの創出や課題解決をめざしています。
AI・デジタルの分野では、デジタルソリューションサービス「Lumada」を中心にデータを用いた社会イノベーション事業をグローバルに展開してきました。英国におけるエネルギー消費の最適化、公共交通機関での混雑回避アプリケーションの開発など、その事例は多岐に渡ります。日立製作所における研究者に求められるのは、ドメインや分野を問わず、多数の人と関わりながらデジタル技術・データを用いて価値を創出する力だと言えるでしょう。
本イベントは日立製作所の研究者の課題解決プロセスを２日間のプログラムに落とし込んだハッカソンです。当日はデータや提示されたニーズなどをもとに、仮想クライアントへの課題解決施策の提案を行っていただきます。同社の現役AI・デジタル研究者の方々からメンタリングを受けながら、多様な分野で応用可能な課題解決の考え方について学ぶことができるプログラムとなっています。
コーディング力や機械学習の知識だけでなく、さらに一歩先の「データによる価値創造」を達成する力を身につけたい方におすすめのイベントです。
開催テーマ
2021年度の開催から、課題を刷新。本年のテーマは日立製作所が取り組む社会イノベーション事業の分野のうち「都市における電力消費の効率化」関連を予定しています。
プログラム内容
「架空のクライアントニーズに応える施策をデータ分析結果に基づき研究者視点で提案する」
下記のような流れで施策を設計し、プレゼンテーションを行っていただきます。
※当日の機械学習モデルの構築はございませんが、与えられたデータの分析は必須となります。
※機械学習・AIの開発経験がある方を対象とした内容となっております。当日、機械学習に関する基礎的なインプットは行われませんので、あらかじめご了承ください。
メンタリング・サポート
当日は日立製作所の現役AI・デジタル研究者やAI関連部署社員がメンターとして参加。わからないことやつまづいたことがあった際は、いつでも質問できる環境を整えています。
基本的な考え方や論理に基づいた研究テーマの設定の方法など、メンターと直接交流するイベントだからこそ得られる知識を身につけるチャンスです。最先端の研究領域で活躍するメンター陣の力を借りて、自身の成長に繋げていきましょう。初日の後半には、個別の1on1フィードバックも予定されています（形式は一部変更となる可能性がございます）。
また、当日のプレゼンテーションの審査もメンター陣が行います。自身の成果について、現役社員の方からアドバイスをいただける貴重な機会です。
こんな方におすすめ
- ご自身の研究者としての適性が知りたい人
- 日立製作所の研究者の課題解決プロセスを体験してみたい人
- Python、R等での機械学習の開発経験がある人
- 機械学習やデータ分析の研究開発の仕事に興味がある人
- 企業のR&Dについて詳しく知りたい人
- オンラインでアドバイスを受けながら施策立案してみたい人
日立製作所について
日立製作所ではデータが新たな価値を生み出す次の社会に向け、 AI・ビッグデータを利活用したデジタルソリューションをグローバルに提供しています。 事業分野もITだけでなくモビリティ、医療・金融・働き方などのライフ、インダストリー・エネルギーと、人々の暮らしにかかわるあらゆる領域に及びます。
これは、同社がデジタル技術（IT）に加えて、制御・運用技術（OT：Operational Technology）やプロダクトを有する世界でもユニークな企業であるからこそ、実現できるものです。その強みを活かして世界中で社会課題を解決する社会イノベーション事業を行っています。
社会イノベーション事業の中核となる「Lumada」は顧客のビジネスデータをもとに課題の発見・仮説検証・解決までを行い新たな価値を生み出すデジタルソリューションサービス。AI・データ分析はもちろん様々な最新鋭の技術を利用し、すでに数多くの企業で業務課題や環境課題など数多くの課題を解決しています。
本イベントの中心を担う研究開発グループは、100年を超える日立製作所の技術を蓄積し、発展させ続けています。主に「エネルギー」「機械」「材料」「制御」「人工知能」「デジタルテクノロジー」「計測エレクトロニクス」「システム」「生産」の9分野で高い専門性と技術力を持った研究者たちが活躍しています。
メンタープロフィール
T.N
研究開発グループ 先端AIイノベーションセンタ 知能情報研究部
製造業を対象に業務効率化をめざしたAIの研究開発を担当。
過去の経歴
大学では、ある先端デバイスの応用をめざした物性解析を研究。
その他の経歴
個人活動としてKaggleに参加しており、現在Kaggle Competition Masterの称号を獲得。
K.Y
研究開発グループ 先端AIイノベーションセンタ 知能ビジョン研究部 AIV3ユニット
機械学習を用いた検査装置向け画像解析技術の研究開発に従事。機械学習における解析手法等の基礎研究ならびに製品向けの応用研究に携わる。
過去の経歴
2008年に入社後、画像や映像の高画質化技術に関する研究チームに所属。その後、機械学習を用いた検査装置・医用画像向け画像解析技術の研究に従事。機械学習を活用した免疫分析装置向け画像認識機能の製品化等を経験。
その他の経歴
2020年超モノづくり部品大賞 大賞受賞(20/10)
情報処理学会論文誌「数理モデル化と応用」優秀論文賞受賞(21/6)
T.N
研究開発グループ 先端AIイノベーションセンタ 知能ビジョン研究部 AIV2ユニット
インフラ点検自動化の社会実装と学習基盤技術の基礎研究を担当。インフラ自動化では異常検知、画像処理技術、生成モデルに関する技術開発、学習基盤技術では学習データ評価、適応的な学習に関する新技術の提案を行う。
過去の経歴
2018年度入社以来、インフラ点検自動化の社会実装と学習基盤技術の基礎研究を担当。2020年度に異常検知クラウドシステムの製品化へのアルゴリズム搭載、学習データ評価手法提案で国際学会採択を経験。
その他の経歴
出版物に"Influence Estimation for Generative Adversarial Networks" (ICLR2021, Spotlight(評価が上位5%以内))。
M.H
研究開発グループ テクノロジーイノベーション統括本部 デジタルプラットフォーム研究センタ
データ管理基盤の研究開発におけるチームリーダ。データ管理基盤によって製造業の生産現場における多種多様なデータを業務プロセス観点でモデル化し、他システムやアプリと連携し業務プロセスを改善を支援。
過去の経歴
製造業務向けデータ管理基盤の研究開発を経て製品立ち上げ。製造業以外の分野への適用を推進中。
H.S
研究開発グループ テクノロジーイノベーション統括本部 デジタルプラットフォーム研究センタ サービスコンピューティング研究部
マイクロサービス移行関連技術の研究開発チームの担当者。マイクロサービス化した基幹システムへのリクエストを適切に処理するためのアーキテクチャと実装パターンの開発、評価等を行う。
過去の経歴
入社後工場生産性改善ソリューションの研究開発チームに配属、データ分析手法から、データパイプライン構築までの研究開発を担当した。
U.M
研究開発グループ デジタルプラットフォームイノベーションセンター サービスコンピューティング研究部
サービスを支えるシステム・基盤のアーキテクチャ研究の取りまとめ。電力データを活用した新サービスにおける、データ処理のための基盤システムの設計等を行う。
過去の経歴
社内におけるクラウド事業の立ち上げや、Lumadaのアーキテクチャ検討等を担当。
M.S
研究開発グループ ルマーダデータサイエンスラボラトリ
日立の注力する事業分野において、データサイエンスによる顧客協創を推進し、先端技術を駆使したデータ分析の提案および実施など行う。
過去の経歴
入社以来、分子レベルのシミュレーション技術を用いた材料開発に従事。現所属になるまでは、材料関連の事業部にてマテリアルズ・インフォマティクスの組織の立上げに従事し、技術開発を行っていた。
H.K
研究開発グループ ルマーダデータサイエンスラボラトリ
センサ等から得られるデータと対象産業分野におけるOperation Technologyに関する知識を機械学習モデルに組み込むアルゴリズムの研究開発等に従事。
過去の経歴
鉄鋼業や半導体製造業・自動車部品製造業における品質予測・制御システムに関する研究開発に従事。
K.Y
鉄道チケッティング基盤の研究においてコンセプト創出からプロト開発を担当、近年では街づくりや防災等都市分野の研究にも参画。
過去の経歴
鉄道・モビリティを中心に運行管理システム開発プロセス改善、複数事業者連携チケッティングサービス創出といったテーマを経験。
※初日、2日目どちらか１日程のみ参加のメンターを含みます。
PROJECT OUTLINE プロジェクト要項
イベント要項・募集要項
- イベント概要
- 当日提示されるステークホルダーのニーズの深掘り・解決策の提⽰を行っていただくオンラインハッカソンです。課題の詳細は当日発表となります。
- 日時
- 2022/2/5(土) 10:00~18:00(参加開始9:45)
2022/2/6(日) 10:00~18:00(参加開始9:45)
※2日間を通じての開催となります。両日の参加をお願いいたします。
※2日目の終了後、最優秀者にはインタビューを実施いたします。19:00ごろまでは予定を空けておいていただきますようお願い申し上げます。 - 応募締切
- 2022/1/14(金) 17:00予定
※応募者多数の場合、早期締め切りとなる場合がございます。 - 開催方法
- オンラインでの開催となります。 ※1
- 募集人数
- 20名
※応募者多数の場合、Peakersマイページに入力されたプロフィールを元に選考を行う場合がございます。 - 応募資格
- 大学生・大学院生
- 服装
- 私服でご参加ください
- 準備物
-
・普段開発にお使いで、ビデオ通話ができるPCおよびデバイス類（カメラ・マイク等）
・インターネット環境 ※2
※1 イベントに参加される場所について
・本イベントは、2日間の長時間開催となります。
ご自宅や学校など、長時間の滞在が可能な場所からご参加をお願いいたします。
・不特定多数の方が利用される公共施設や、飲食店などからのご参加は、周囲の方へのご迷惑になる可能性がございますので、固くご遠慮ください。
※2 インターネット環境について
・インターネット通信費用は、参加者様のご負担となります。
・プログラム期間中はインターネット通話を多数行っていただきます。
通信速度・機器状態等は事前にご確認をお願いいたします。
・セキュリティ上、各種フリーWi-Fiのご利用は固くご遠慮ください。
その他 ご注意事項
お問合せについて 当日参加には、参加同意書のご提出が必要- 当選後、参加が確定した方には参加同意書をご締結いただく必要がございます。
- 詳細は当選後主催の株式会社日立製作所よりご案内がございます。
- 当日までにご締結いただけない場合、参加URLの送付などが行えずご参加いただけない場合がございます。
当日の出欠と本人確認について
- ご本人様確認のため、必ず開会式へのご参加をお願いいたします。
- やむを得ず参加をキャンセル・遅刻をされる場合は、事前にご連絡をお願いいたします。
- 開会式を無断欠席された場合、ツールへの招待を取り消す・登録を削除するなどの対応を行うことがございます。
当日進行について
- 当日運営・進行は日本語での実施となります。
TIME TABLE タイムテーブル
後日追加いたします。
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