AI分野のシーズは、どこに生まれるのか？

AI分野のシーズは、 どこに生まれるのか？ 〜AI分野の産学連携は、 シーズ提供ではなく知識移転と人材育成にある〜 所属： 公立小松大学臨床工学科 氏名： 藤田 一寿

AI分野の産学連携：シーズ提供から「知識移転」へ BENEFIT DIFFERENCE AI技術の多くがオープンで、 知識や技術では差がつきにくい AIに関する知見を提供 ● ● ● AIの理論・研究動向・問題設定・評価設計に関する知 見を提供する ● AIに飛びつく前に、できること／できないことを見極 める 論文・実装・モデル・ライブラリは世界中に公開され ている ● 大学には秘蔵の先端技術ではなく、知識がある ● 先端技術はビッグテック、人的リソースはビッグラボ にある 企業の現場データ・ドメイン知識を、AIで扱える形に できるかを一緒に考える AI研究者は、技術を売る人ではなく、 問題をAIで扱うための相談相手である シーズの所在は研究室ではなく、 企業のドメイン知識とAIの知見の接点にある 〜AI分野の産学連携は、シーズ提供ではなく「知識移転」と「人材育成」にある〜

AI分野の産学連携で最も価値が残る成果物は人材 TECH 技術ではなく、AIに関する知見の活用 AI研究者に相談できるもの FUTURE & ASK 鍵は、社会人大学院生 ● 企業のドメイン知識を持つ人が大学院に入る ● AIの知見：どのような技術があり、何ができるかを知る ● 大学のAIに関する知見に継続的に接続する ● 課題設定：AIで解くべき課題かを見極める ● 自社課題を研究問題として推進する ● データ設計：使えるデータ・ラベル・制約を整理する 最終的に、企業内AI人材として残る ● 技術選択：課題・制約などに応じて適切な手法を選ぶ ● 教員が実務を抱え込まず、知見提供者として機能すること で、中途半端に実務に手を出し、双方が共倒れする構造的 失敗を避ける。 ASK AI案件の相談だけでなく、「自社人材を大学院に 送る」連携を通じて、社内でAI技術を継続できる 企業内AI人材の育成を目指して下さい。 〜AI分野の産学連携は、シーズ提供ではなく「知識移転」と「人材育成」にある〜