Wide Learning™をスーパーコンピュータ「富岳」と共に活用した新技術を発表しました。
健康寿命延伸にむけた自治体の介護予防施策の立案に、Wide Learning™が利用されました。
2021年10月31日にTBS番組の「選挙の日2021」当落速報で、Wide Learning™が活用された件について説明記事を掲載しました。
日経BPコンサルティング様のWebサイトで、Wide Learning™が紹介されました。
「AIは選挙をどう捉えた?分析で見えた“衆院選の実像”」(掲載終了)
TBS NEWSにWide Learning™を用いた衆議院議員総選挙の分析について記事を寄稿しました。
TBSテレビの衆議院議員総選挙の開票特別番組において、新たな視点を取り入れた選挙区速報の試みにWide Learning™が利用されました。
経営情報学会 2020年 全国研究発表大会
福田 茂紀, 野呂 智哉, 加藤 孝史, 浅井 達哉, 岩下 洋哲, 藤重 雄大, 福田 貴三郎, 大堀 耕太郎
「AIによるCOVID-19感染抑制策の効果推定」
下記の学会にて、Wide Learning™の適用事例を発表しました。
Wide Learning™を組み込んだ製品の提供を開始しました。
人工知能学会 第16回ビジネス・インフォマティクス研究会(SIG-BI)
野呂智哉,加藤孝史,福田茂紀,浅井達哉,岩下洋哲,藤重雄大,福田貴三郎,大堀耕太郎
「AIによる国・地域特性を考慮したCOVID-19感染拡大抑制施策の効果分析」
下記の研究会にて、Wide Learning™の適用事例を発表しました。
Hiroaki Iwashita, Takuya Takagi, Hirofumi Suzuki, Keisuke Goto, Kotaro Ohori, Hiroki Arimura (Hokkaido Univ.)
「Efficient Constrained Pattern Mining Using Dynamic Item Ordering for Explainable Classification」
CoRR abs/2004.08015
arXivにWide Learning™の関連論文を掲載しました。
浅井達哉,柳瀬隆史 「Wide Learning™を用いた発注文書の分析」
公開シンポジウム「ビジネスと日本語の接点」(主催:国立国語研究所)
人工知能学会 第15回ビジネス・インフォマティクス研究会(SIG-BI)
人工知能学会 第111回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)
日経産業新聞(2019.11.1)に「富士通、判断根拠示せるAI」が掲載されました。
特別セミナー1「実現場への導入を加速する新たなAI」(座長:大堀耕太郎)
穴井宏和「世の中のAIの動向とWide Learning™への期待」
後藤啓介「発見科学と機械学習を融合した説明可能なAI Wide Learning™」
浅井達哉「Wide Learning™による社会実践」
経営情報学会2019秋全国研究発表大会
吉田由起子,柳瀬隆史,加藤孝史,小柳佑介,浅井達哉,大堀耕太郎
「AI による国政選挙の当落予測フレームワークの提案
~データ項目の重要な組み合わせを発見するWide Learning™技術を活用」。
経営情報学会2019秋全国研究発表大会
CEATEC 2019に
社会やビジネスに隠れた仮説を見つけ出すAI「Wide Learning™」を出展しました。
「ディープではなくワイドな富士通の説明可能AI」が掲載されました。
日経クロステック(2019.10.15)
雑誌FUJITSU 2019年9月号 (Vol.70, No.4)
第184回NINJALサロン(国立国語研究所)
「AIは選挙をどう捉えた?分析で見えた“衆院選の実像”」(掲載終了)
人工知能学会 研究会優秀賞を受賞しました。
人工知能学会 第16回ビジネス・インフォマティクス研究会(SIG-BI)
野呂智哉,加藤孝史,福田茂紀,浅井達哉,岩下洋哲,藤重雄大,福田貴三郎,大堀耕太郎
「AIによる国・地域特性を考慮したCOVID-19感染拡大抑制施策の効果分析」
2020年8月の下記の発表が、
2020年度
下記の研究会にて、Wide Learning™を活用した研究事例を発表しました。人工知能学会 第16回ビジネス・インフォマティクス研究会(SIG-BI)
野呂智哉,加藤孝史,福田茂紀,浅井達哉,岩下洋哲,藤重雄大,福田貴三郎,大堀耕太郎
「AIによる国・地域特性を考慮したCOVID-19感染拡大抑制施策の効果分析」
12月17日にプレスリリースしたWide Learning™を活用した新技術について、適用事例を発表しました。
人工知能学会 第18回ビジネス・インフォマティクス研究会(SIG-BI)
小柳佑介,上村健人,浅井達哉,金児純司,大堀耕太郎
「個々の特徴的な因果関係を発見する技術の開発とマーケティングデータへの適用」
下記の研究会にて、
Wide Learning™に関連する新技術を発表しました。
「
Wide Learning™を活用した新技術を発表しました。
Nature Index AI特集号(Nature Vol.588 Issue 7837、2020年12月10日発刊誌掲載)にWide Learning™の取り組みが広告記事として掲載されました。人工知能学会 第18回ビジネス・インフォマティクス研究会(SIG-BI)
小柳佑介,上村健人,浅井達哉,金児純司,大堀耕太郎
「個々の特徴的な因果関係を発見する技術の開発とマーケティングデータへの適用」
経営情報学会 2020年 全国研究発表大会
福田 茂紀, 野呂 智哉, 加藤 孝史, 浅井 達哉, 岩下 洋哲, 藤重 雄大, 福田 貴三郎, 大堀 耕太郎
「AIによるCOVID-19感染抑制策の効果推定」
人工知能学会 第16回ビジネス・インフォマティクス研究会(SIG-BI)
野呂智哉,加藤孝史,福田茂紀,浅井達哉,岩下洋哲,藤重雄大,福田貴三郎,大堀耕太郎
「AIによる国・地域特性を考慮したCOVID-19感染拡大抑制施策の効果分析」
Hiroaki Iwashita, Takuya Takagi, Hirofumi Suzuki, Keisuke Goto, Kotaro Ohori, Hiroki Arimura (Hokkaido Univ.)
「Efficient Constrained Pattern Mining Using Dynamic Item Ordering for Explainable Classification」
CoRR abs/2004.08015
IJCAI2020にWide Learning™の関連論文が採択されました。
なお、会議の開催地および開催日は未定です。
Kentaro Kanamori (Hokkaido Univ.), Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Hiroki Arimura (Hokkaido Univ.)
「DACE: Distribution-Aware Counterfactual Explanation by Mixed-Integer Linear Optimization」
人工知能分野のトップカンファレンスの1つであるなお、会議の開催地および開催日は未定です。
Kentaro Kanamori (Hokkaido Univ.), Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Hiroki Arimura (Hokkaido Univ.)
「DACE: Distribution-Aware Counterfactual Explanation by Mixed-Integer Linear Optimization」
浅井達哉,柳瀬隆史 「Wide Learning™を用いた発注文書の分析」
特別セミナー1「実現場への導入を加速する新たなAI」(座長:大堀耕太郎)
穴井宏和「世の中のAIの動向とWide Learning™への期待」
後藤啓介「発見科学と機械学習を融合した説明可能なAI Wide Learning™」
浅井達哉「Wide Learning™による社会実践」
吉田由起子,柳瀬隆史,加藤孝史,小柳佑介,浅井達哉,大堀耕太郎
「AI による国政選挙の当落予測フレームワークの提案
~データ項目の重要な組み合わせを発見するWide Learning™技術を活用」。
「ディープではなくワイドな富士通の説明可能AI」が掲載されました。