Wide Learning™ NEWS

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。
スーパーコンピュータ「富岳」と「発見するAI」で、がんの薬剤耐性に関わる未知の因果メカニズムを高速に発見する新技術を開発
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。
説明可能なAIを活用した介護予防ソフトウェアの販売を開始
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。
Wide Learning™活用事例:TBS番組「選挙の日2021」における選挙分析
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。
ウェルビーイングの取り組みが進まない3つの理由 ~鍵になるテクノロジーとソリューション~”
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。
「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。
TBSが「選挙の日2021」当落速報で、富士通の「説明可能なAI」を活用
2020年8月の下記の発表が、 2020年度人工知能学会 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
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53回SWO研究会
福田貴三郎,小柳佑介,福田茂紀,大倉清司,藤重雄大,岩下洋哲,大堀耕太郎
説明可能AIにおける上位概念を考慮したナレッジグラフからの説明変数選択
下記の研究会にて、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
Wide Learning™に関連する新技術を発表しました。
望む結果までの手順を導くことができる「説明可能なAI」を世界で初めて開発
Wide Learning™を活用した新技術を発表しました。
ヒトやモノなどのデータの一つひとつが持つ特徴的な因果関係を発見する技術を開発
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。
Building natural trust in artificial intelligence
下記の学会にて、Wide Learning™の適用事例を発表しました。
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
Wide Learning™を組み込んだ製品の提供を開始しました。
AIスコアリングプラットフォームサービス「Finplex EnsemBiz」提供開始
下記の研究会にて、Wide Learning™の適用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
arXivにWide Learning™の関連論文を掲載しました。
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
人工知能分野のトップカンファレンスの1つである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」
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)
浅井達哉,柳瀬隆史 「Wide Learning™を用いた発注文書の分析」
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)
加藤孝史,後藤啓介,岩下洋哲,高木拓也,鈴木浩史,大堀耕太郎
「ルールベース機械学習のための離散化手法」
人工知能学会 第111回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)
岩下洋哲,高木拓也,鈴木浩史,後藤啓介,大堀耕太郎,有村博紀(北海道大学)
「密なデータベースに対する動的な探索順序を用いた高速な顕在パターンマイニング手法」
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。
経営情報学会2019秋全国研究発表大会
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」
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。
日経クロステック(2019.10.15)
「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。
雑誌FUJITSU 2019年9月号 (Vol.70, No.4)
大堀耕太郎,浅井達哉,岩下洋哲,後藤啓介,重住淳一,高木拓也,中尾悠里,穴井宏和
「知識発見によって信頼をつなぐWide Learning™技術」
第184回NINJALサロン(国立国語研究所)
佐野彩子(国立国語研究所),岩崎拓也(国立国語研究所),浅井達哉
「クラウドソーシング表現分析の一試論 ―Wide Learning™の活用―」