2018年度ベンチャー基本コース各論Ⅱ

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第１回
2018年10月4日(木)

程 子学　教授（コンピュータ工学部門・副学長)、石橋 史朗　教授（産学イノベーションセンター）
会津大学教員
テーマ：イントロダクション・全体紹介

今回は、程教授と石橋教授にこの講義のイントロダクションと全体紹介について講義していただいた。まず、程教授より会津IT日新館の由来と趣旨について、企業・社会は、どんな人材がほしいのかについてお話していただいた。本講義の特徴は幅広い知識と実践能力の向上、対話的な授業と学年の垣根を越えた学生主体の工房活動である。次に、石橋教授より外部講師の紹介や講義のポイント、情報社会における産業構造・職業・人材、会津大学における産学連携、オープンイノベーションモデル等、普段学生たちが聞くことのできない様々な内容についてお話していただいた。これを機会に、学生たちには外部の方々が関心を持つような積極性や課外活動を通した様々な経験を身に付けてほしいと思う。

＜学生の感想＞
・世の中は少しずつ動いていると再認識した。取り残されないよう能力を伸ばし続けることの重要さを学べた。
・今回の授業を受けて、明確なビジョンを持って学習することの大切さを再確認することができました。
・企業が求める人材・戦略を知ることができる良い機会だと感じた。

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第２回
2018年10月9日(火)

室橋 弘和　様（NECマネジメントパートナー）
テーマ：第1回目 ビッグデータの概要

今回は、室橋様にビッグデータの概要について講義していただいた。ビッグデータとは一般的に、従来扱ってきたデータと比較して、「サイズ、量」「種類、形式」「発生頻度」が大きいデータを指す。ビッグデータそのものは、単にデータでしかないため、ビッグデータを集めただけでは、何も起こらない。ビッグデータをいかに活用していくかということがポイントとなる。ビッグデータを分析することで、主に「現状や実績の把握」「原因の検討」「未来の予測」に関する新しい知見を導出することができる。これらの知見を活用することにより、様々な良い効果を生み出すことが可能である。しかし、データ分析に関する知識を持つ技術者やツールなどが不足していることや、データの精度や内容によって間違えた知見を導出してしまう等課題もある。今回の講義を通して、学生はビッグデータの概要を学び、興味を持つことができただろう。これを機会に学生にはビッグデータや分析に関する知識を積極的に学んでほしいと思う。

＜学生の感想＞
・ビッグデータについての知識がなかったのでとでも勉強になった。また、ビッグデータへの興味が湧いてきた。
・今まで理解の無かったビッグデータについて少し身近に考えられるようになりました。
・普段生活している上で意識しないうちにビッグデータに触れているということに驚きました。ビッグデータがどのようなことに利用されているのか確認したいです。

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第３回
2018年10月11日(木)

山口 鉄平　様（ヤフー株式会社 テクノロジーグループ)
テーマ：不確実性に対応するソフトウェア開発

今回は山口様に不確実性に対応するソフトウェア開発について講義していただいた。この講義では主に不確実かつ変化の早い要求に対応するためのソフトウェア開発を、Yahoo! JAPANでのサービス/ソフトウェア開発の流れを通して紹介いただいた。WEBサービスは不確実性が高くかつ正解が不明であるため、どのようなサービスが現れるか予想しにくく、お客様に響くサービスの正解がないとのことである。従来のウォーターフォール型では、最後に動くサービスができあがる。もしそのサービスが的外れであった場合、ロスが発生してしまう問題があるため、不確実なものを作るには適していない。その対策として、短い期間ごとに検証しながら開発を繰り返す方法が主流になりつつある。Yahoo! JAPANでの開発の流れは、頻繁な方向変更を行うことや変化に追従できるようにしつつも、大規模な開発を進める方法である。今回の講義を通して、学生は具体例を元にサービス/ソフトウェア開発の流れを理解することができただろう。学生には近い将来仕事をする際に、この講義の話を思い出してもらえればと思う。

＜学生の感想＞
・ソフトウェア開発について知らないことがたくさんあったのでとても興味深く、勉強になりました。
・企業に入社したらチームで開発するので大学で誰かとソフトウェア開発などしてみたいと思いました。
・実際にどういった流れで開発しているのかを聞けたのは良かったと思いました。自分の将来をイメージする上で、現場の方のお話は本当にためになりました。

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第４回
2018年10月15日(月)

室橋 弘和　様（NECマネジメントパートナー）
テーマ：第2回目 ビッグデータ活用事例

今回は室橋様にビッグデータの活用事例について講義していただいた。この講義では主に七つの事例を通してビッグデータが実際に社会にどのように影響を与えているのかを説明いただいた。挙げられた事例は、「モバイル空間統計」や「スマートゴミ箱」、「高機能監視カメラとAIを活用した監視システム」、「ビッグデータ予想」、「セイバーメトリクス」、「ECサイトの売上に関連する要因の分析」といった多種多様な業界が実施している活用事例であった。今回の講義を通して、学生はビッグデータの活用事例を学び、さらにビッグデータに興味を持つことができただろう。これを機会に学生にはビッグデータの活用事例についてさらに理解を深めてほしいと思う。

＜学生の感想＞
・ビッグデータの活用事例が思っていたより多く、意外なところにもビッグデータが使われていて驚いた。
・データを可視化するということが様々なことに役立っていることがわかった。
・様々な事例を通して、機械学習やディープラーニングなどの技術的な部分のお話を聞くことができてよかったです。

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第５回
2018年10月18日(木)

村井 庸平　様（株式会社日本総合研究所 開発推進部門 人材育成部)
テーマ：実戦で学ぶシステム企画

今回は村井様に実戦で学ぶシステム企画について講義していただいた。この講義ではITをビジネスにおいて活用する上での企画段階の重要性についてグループワークを通して学習することが目的である。今回は「金融ビジネスにおけるIT投資の方向性の検討」をテーマにグループワークを行った。企画された複数のシステム開発プランに対し、どのプランを実行に移すかを検討するフェーズでは、あらゆる検討事項を洗い出し、その中で最も重要な指標を決定し、その指標に基づいたシステム選定が鍵となる。また、それを他者に的確に伝える力も極めて重要となる。グループワークでは積極的に議論する様子やホワイトボードを使用してアイデアの共有をしている様子がうかがえた。最後に、いくつかのグループが成果発表をした。どのグループもオリジナリティがあり興味深い内容であった。今回の講義を通して学生は企画段階の重要性を学ぶことができただろう。これを機会に学生には今日の講義で学んだことやグループワークでの積極性を今後にも生かしてほしいと思う。

＜学生の感想＞
・SEを目指しているのでとても勉強になりました。自分の意見だけでなく、チームの意見を取り入れて話し合いを進めていく必要があると思いました。
・チームとして複数人いる中で、一つの答えにまとめるのは難しいと実感した。今後においても大切であろうことを学べたのでとても有意義だった。
・グループワークは初めてでしたが、とても良い経験になったように思います。この経験を生かして次は上手く議論に参加できるようになりたいです。

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第６回
2018年10月22日(月)

室橋 弘和　様（NECマネジメントパートナー）
テーマ：第3回目 ビッグデータ活用の実現手順

今回は室橋様にビッグデータ活用の実現手順について講義していただいた。この講義では活用方法の検討からシステム・業務の実現に至るまでの一連の流れ、さらには各ステップにおけるアウトプットについても説明いただいた。現在、ビッグデータ活用への期待が高まっているが、「データ活用の方法が分からない」、「対象とするデータが分からない」、「活用の方針が決まらない」等の課題を抱える企業が増えているのが現状である。ビッグデータ活用の実現手順として、ビッグデータ活用の目的や活用シナリオを決定後、それを実現するシステム構成や業務を検討、構築する必要がある。ビッグデータを活用するためにはシステムのメリットとデメリットを考慮し、ビッグデータ活用の方式を検討した後、個々の機能のシステム構成を検討し、適切に選択する必要がある。今回の講義を通して、学生はビッグデータ活用の実現手順を学び、よりビッグデータを身近に感じることができただろう。これを機会に学生にはビッグデータについてさらに理解を深めてほしいと思う。

＜学生の感想＞
・ビッグデータを利用して何か行おうとする時に必要となる手順には色々なものがあり、とても細かな所まで気を遣って決めなければならないことを知り驚きました。
・ビッグデータを使用する目的をしっかりたてないと失敗する理由がよくわかった。ビッグデータを使う手順や方法を知ることができてとてもためになった。
・ビッグデータを活用するとなると多くの時間がかかるので効率よくデータ分析、整理ができるように工夫することが大切だと思った。

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第７回
2018年10月25日(木)

篠田 裕之　様（株式会社博報堂DYメディアパートナーズ)
テーマ：データサイエンスは広告を革新するか

今回は篠田様にマーケティングにおけるデータサイエンスについて講義していただいた。この講義ではデータ利活用によって実現する、観光支援、イベント企画、さらに商品開発などの事例を、具体的なデータサイエンスの手法を交えて紹介いただいた。データサイエンスによる業務の一部にデータの解析・可視化があるが、広告会社が知りたいことは「誰が」・「何がきっかけで」・「何をするのか」ということである。近年、マーケティング活動では様々なアクチュアルデータが取得・利活用可能になってきているため、そのデータの質・量が変化している。実際のアクチュアルデータの利活用方法の一つとして、機械学習によるデータの解析がある。また、データの可視化においては高度な機械学習をするまでもなく判断できることが多いため、人間とAIで担う領域を分ける意識が重要であるとお話されていた。今回の講義を通して、学生は例えば広告会社におけるデータサイエンスがどのように業務と関わっているのかを学ぶことができただろう。これを機会に学生にはデータサイエンスにより興味を持ってほしいと思う。

＜学生の感想＞
・仕事への意欲や好奇心が感じられて、聞いている側の気持ちが動くワクワクするようなプレゼンでした。
・今後のデータサイエンスがどのように変わっていくのかとわくわくするような面白いテーマが多くて楽しい時間でした。
・色々なデータ分析の事例について聞くことができておもしろかったです。話に出てきた分析手法について調べてみたいと思いました。

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第８回
2018年10月29日(月)

室橋 弘和　様（NECマネジメントパートナー）
テーマ：第4回目 ビッグデータ活用を支える技術

今回は室橋様にビッグデータ活用を支える技術について講義していただいた。この講義ではビッグデータ活用を支えるための技術の中から、代表的なものを紹介いただいた。データのサイズ、量、種類(形式)、発生頻度が増加しつづけるビッグデータを活用するためには新しい技術が必要となる。技術の一つに、1つの処理を複数のコンピュータを利用して処理することで、処理時間を短縮させる分散処理がある。この技術はNoSQLのような蓄積された大量データの処理に適している。また、逐次発生するデータを収集し、そのデータをルールに基づきリアルタイムに処理を実行するストリームデータ処理がある。さらに、ビッグデータ活用時には多くのコンピュータ・リソースが必要となるため、導入コストやシステム構築の工数を抑えることができ、運用を撤退しても不要資産が残らないクラウドコンピューティングの技術が注目されている。今回の講義を通して、学生はビッグデータ活用を支える技術とその重要度を理解できただろう。これを機会に学生にはビッグデータに関する技術についてさらに理解を深めてほしいと思う。

＜学生の感想＞
・様々な技術の存在を知れて良かった。また、それらにはメリット、デメリットがあり、使い方も考えないといけないという複雑さが分かった。
・NoSQLは使い方によっては非常に便利なものになると思ったが、課題の点を考えると少し扱いづらいものだと思った。
・ビッグデータの処理について様々な良い方法があり、技術としては進んでいるのに技術者が不足している現状がもったいないと思った。

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第９回
2018年11月1日(木)

井上 祐寛　様（株式会社クレスコ 先端技術事業部 ｽﾏｰﾄﾃｸﾉﾛｼﾞｰｵﾌｨｽ)
テーマ：コグニティブサービスの実力とその活用（回答支援システム）

今回は井上様にコグニティブサービスの実力とその活用について講義していただいた。この講義ではビジネスにおけるAI活用の鍵となるコグニティブサービスについて、その特徴と活用事例について説明いただいた。AIの社会実装はすでに多くの分野で始まっており、ビジネス業界では社会ニーズへの対応するスピードが求められている。AI活用の鍵となるのがコグニティブサービスであるが、AIとコグニティブは目指す「ゴール」が違うのである。前者は人間の脳を模倣することを目指すのに対し、後者は人間をサポートすることを目的として設計される。また、コグニティブサービスは主な機能として「画像系」、「音声系」、「言語系」に分類される。今回の講義ではIBM Watson、Microsoft Azureなどの各社のコグニティブサービスの実力・特徴を、画像認識を中心に説明いただいた。さらに、コグニティブサービスを活用したシステムについて、いくつかの事例を交えて紹介いただいた。今回の講義を通して学生はコグニティブサービスの特徴と、それが社会にどのように活用されているのかを学ぶことができただろう。これを機会に学生にはAIやコグニティブにより興味を持ってほしいと思う。

＜学生の感想＞
・人間を助けるサービスやアプリケーションが増えることは私たちの生活環境をより良いものにしてくれると思うので、今後自分もコグニティブサービスに注目したい。
・音声認識や画像認識など興味深いものがたくさんありました。自分もそのような分野をもっと学びたいです。
・コグニティブサービスについて実際の事例を交えながら学ぶことができました。

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第１０回
2018年11月5日(月)

室橋 弘和　様（NECマネジメントパートナー）
テーマ：第5回目 統計解析を中心としたデータ分析手法 (1)

今回は室橋様に統計解析を中心としたデータ分析手法について講義していただいた。この講義ではビッグデータから新しい知見を導き出し、それを活用するための、データの特徴を理解する方法と分析手法について説明いただいた。データ分析をおこなうためには、まず利用するデータ分析手法を検討する。検討するためには、分析手法の種類とそれぞれの特徴を理解しておく必要がある。データの特徴を表す代表値にはいくつか種類があり、代表値からデータがどのような特徴をもっているかを理解し、そのデータに対してどのようなアクションを起こしていくかを検討する必要がある。また、分析手法の一つに２つの項目間の関連の強さを調べる相関分析があり。相関係数によって関連の強さを値として表現することができる。今回の講義を通して学生はデータの特徴を理解し、分析手法を検討する方法について学ぶことができただろう。これを機会に学生にはデータ分析についての実践的な経験を身につけてほしいと思う。

＜学生の感想＞
・データ分析の種類と活用方法が予想以上に多くて驚いた。それぞれの特徴をよく理解して、工夫して活用できれば大きな利益が期待できると思った。
・統計用語や計算方法などの説明が教科書よりも具体的で、より身近に感じることができ、すごく分かりやすかった。
・データ分析をこれから使う機会があれば、実際に活用してみたいと思いました。

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第１１回
2018年11月8日(木)

勝尾 修　様（株式会社東京証券取引所 上場推進部)
テーマ：変わる直接金融

今回は勝尾様に企業を支える資金調達のシステムと東京証券取引所の役割について講義していただいた。この講義では企業の資金調達の場としての東京証券取引所の役割とそれを取り巻く環境を含めた変化について説明いただいた。近年、人口急減・超高齢化という大きな課題に対し、各地域がそれぞれの特徴を活かした自律的で持続的な社会を創生することを目指している。実現には地域が密接に連携したプラスの循環ができる仕組み作りが大切であり、民間投資を喚起する成長戦略として大学発のベンチャーへの関心が高まっている。また、東証マーケットにおける新規公開企業（IPO)については、各地域から上場企業が継続的に誕生し、IPOの全国的な広がりが見られる。しかし、東京一極集中が目立っており地方は依然として規模が小さいままである。さらに、上場のメリットと上場企業のその後の状況について、新規上場企業を例としていくつかご紹介いただいた。今回の講義を通して、学生は東京証券取引所の役割と環境の変化について理解することができただろう。これを機会に学生には社会と密接に関わる直接金融について興味を持ってほしいと思う。

＜学生の感想＞
・大学で初めての金融に関するお話を聞きました。金融にはとても興味があったのでとても有意義な時間を過ごせました。
・金融について今まであまり関心が無く、アベノミクスについてもよく知らなかったのですが、今回の授業で知識を得ることができ、興味を持ちました。
・会社を動かすシステムや起業ベンチャーを取り囲む世の中の情勢を知るきっかけとなりました。

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第１２回
2018年11月12日(月)

室橋 弘和　様（NECマネジメントパートナー）
テーマ：第6回目 統計解析を中心としたデータ分析手法 (2)

今回は室橋様に前回に引き続き統計解析を中心としたデータ分析手法について講義していただいた。この講義ではビッグデータから新しい知見を導き出し、それを活用するための具体的な分析手法について説明いただいた。データ分析手法を検討するためには、分析手法の種類とそれぞれの特徴を理解しておく必要がある。分析手法の一つに、ある指標（目的変数）と他の変数（説明変数）の関係を調べ、説明変数の値から目的変数の値を予測する式を作成する回帰分析がある。説明変数が1つである回帰分析を単回帰分析、説明変数が複数ある回帰分析を重回帰分析という。また、推定とは、全データ（母集団）から無作為に抽出したデータ(標本)から、全データの代表値を推測する分析手法である。さらに、検定とは、データの平均、比率、分散の値が、仮説通りであるかを検証する分析手法である。これらの分析手法は主観的な憶測ではなく、客観的な予測を行うときに使用する。今回の講義を通して、学生はより具体的な分析手法について学ぶことができただろう。これを機会に学生にはデータ分析についての実践的な経験を身につけてほしいと思う。

＜学生の感想＞
・統計学で学んだ内容が色々な場面で利用されていることを知って勉強して良かったと思った。状況に応じた適切な活用方法でデータを分析する必要があることを知った。
・統計学に興味を持ったので、これから勉強をして自分が使えるようにしていきたいと思います。
・多くの分析手法を身近な例を挙げて説明して下さったので分かりやすく、とても興味を持てた内容でした。

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第１３回
2018年11月15日(木)

上坂 高寛　様（エルピクセル株式会社)
テーマ：医療画像診断支援へ向けたAI活用

今回は上坂様に医療画像診断支援へ向けたAI活用について講義していただいた。この講義では医療画像診断におけるAI活用の現状と将来像について紹介いただいた。医療画像診断におけるAI活用は、医療画像の増大に伴う放射線科医の作業負担の増加、診断のバラツキを解決する手段として期待されている。世界各国で大手からベンチャー企業までの多くの企業が挑戦し、既に米国では医療機器として許可が下りるなど研究開発の段階から製品化・臨床実験の段階にある。また、将来像として医療画像診断支援AIの研究をすることは当たり前の時代になり、ワークフローの整備、テキストの自動生成など、最適なUI/UXの追求が次の課題となる。さらに画像だけでなく、ゲノム、血液、カルテ、時系列データなど、多様なデータの解析をすることで、新たな診断の指標が生まれる可能性がある。しかし、個人情報保護法、臨床研究法、インセンティブ設計、データ整備といった社会的な課題も同時に解決していく必要がある。今回の講義を通して、学生は医療画像診断におけるAI活用の背景と現状について理解することができただろう。これを機会に学生にはAI活用技術の動向に興味を持ってほしいと思う。

＜学生の感想＞
・ベンチャーについてよく分からない部分も多かったので、理解を深めることができてよかったです。
・医療現場でITが活躍し始めているということを聞いて、ITが活躍する余地がある分野はまだまだあるのではないかと思った。
・自分にとって無縁だと思っている分野の仕事でも、まずは少しでも知ろうとすることでもっと色々なことに興味を持てるだろうと思った。

ベンチャー基本コース各論Ⅱ第１４回
2018年11月19日(月)

室橋 弘和　様（NECマネジメントパートナー）
テーマ：第7回目 データマイニング

今回は室橋様にデータマイニングについて講義していただいた。この講義ではデータマイニングで用いられる主な分析手法の概要について説明いただいた。データを分析する際には、決まった方法を繰り返し使用するわけではなく、その都度要件やデータの性質に基づき多様な手法を使用していく必要がある。まず、アソシエーション分析とは、データ間の相関関係を計算してルールを抽出する分析手法である。次に、クラスター分析とは、互いに類似するもの同士に分類する分析手法である。また、クラス分類とは、入力されたデータが所属するカテゴリを予測する分析手法である。さらに、回帰分析とは、入力データをもとにそれに対応する出力データを予測する分析手法である。最後に、テキストマイニングとは、文書データに対してデータマイニングをおこなうものである。これらの分析手法をどのような目的で利用できるのかを知ることが、正しいデータ分析を行うにあたっての重要なことである。全７回の講義を通して、学生はビッグデータの概要や活用方法、データ分析手法について学ぶことができただろう。これを機会に学生には本講義で学んだことを是非今後にも生かしてほしいと思う。

＜学生の感想＞
・普段聞けない内容が多かったのでとても勉強になった。データ分析はたくさんの場面で活躍できると思うので、これから少し勉強してみたいと思った。
・データを解析したいと思ったときに、具体的にどのような手法で行うかを考えるために必要な知識を得ることができたので、とても有意義な内容でした。
・講義の最初で質問や感想への回答が面白かった。プレゼンも分かりやすく楽しく学ぶことができました。