AIの講演、NTTデータ数理システム、ユーザーコンファレンス！

数理システムユーザーコンファレンスで講演！
・株式会社NTTデータ数理システム：11/22
・今年もNTTデータ数理システム製品に関してユーザーの皆様による大変興味深い発表が数多くございます。また、会場ではソフトウェアのデモ展示も行います。全ての数理システム製品をご覧いただける貴重な機会。皆様お誘い合わせの上、お気軽にご参加くださいますようお願い申し上げます。

ID-POS分析とAI、仮説検証にAIをどう適用し、実践に活用するか：
・Visual Mining Studio（PLSA）、BayoLink、DeepLearnerのPDCAへの適用方法
・株式会社 ID プラスアイ：鈴木 聖一 様

1.ID-POS分析でのスモールPDCAの薦め：
　　⇒POS分析の変遷、F(頻度）

2.AIの視点を入れた仮説検証のポイント：

3.PLSAの適用事例：判別のAI：
　　⇒顧客ランクと商品：水、参考：特許検索：PLSA（確率的潜在意味解析）

4.DL(Deep Learning)の適用事例_01：予測のAI
　　⇒ZランクとAランク：学習データ：2,000人、検証データ500人：水、SランクとBランク：学習データ：2,000人、検証データ500人：水、参考：DL(Deep Learning)の適用事例：予測のAI、Deep Learningのための学習データ、参考：特許検索：Deep Learning

5.BNのID-POSデータ適用事例：推論のAI：
　　⇒参考：ベイジアンネットワーク：ベイズの定理：リフト値、参考：特許検索：Bayesian Network、特許事例

ＰＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）
・11/22、NTTデータ数理システム主催のユーザーコンファレンスにて、AI&ID-POS分析をテーマに講演をしました。毎年この時期に開催されますが、昨年は参加者でしたが、今年は講師の一人として、講演しました。タイトルは「ID-POS分析とAI、仮説検証にAIをどう適用し、実践に活用するか」、サブタイトルは「Visual Mining Studio（PLSA）、BayoLink、DeepLearnerのPDCAへの適用方法」についてです。約20講座の内、1講座を担当しました。参加企業も約500社とのことで、「38年の伝統と先進の事例。最高峰のデータサイエンスコンファレンス。」とのことです。今回のコンファレンスは、AIの事例はたくさんありましたが、ID-POS分析に特化したAIの事例は少なく、流通関係の参加企業も少なかったといえます。まだまだ、流通業にはAIが浸透していないといえますが、今後は、急激にAIが浸透してゆくのではと思います。特に、今回の講演の中でもメインで取り上げたベイジアンネットワークはID-POS分析の併売分析の発展系でもあり、F(頻度）を組み込むことによって、ID-POS分析＝ベイジアンネットワーク＝AIを実現できるといえ、次世代の新たなAI＆ID-POS分析となってゆくものと期待できます。講演の中でも実際の分析事例をもとに解説しました。AIとID-POS分析、まだまだ、はじまったばかりといえ、これを機会に、さらに研鑽を積み、実践への適用を積極的に進めてゆきたいと思います。

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