昨今、AI の普及に伴い、AI の予測結果をもとにビジネスの意思決定を行うことが増えています。しかし、その予測根拠が不明瞭なまま判断を行うことは、大きなリスクを抱えることになります。そこで、意思決定においても Explainable AI （XAI：説明可能なAI）の活用に注目が集まっています。XAI とは AI の予測結果に対して、その解釈に必要な情報を与える技術領域であり、AI の信頼性を向上させるために必要な技術として注目されています。今回は、事例をもとに XAI をビジネス上の意思決定に反映するための勘所をご紹介いただきます。
Rakuten Group Inc Senior Manager, Data Science & Analytics / 梶 佑輔氏
データサイエンス・アナリティクス組織のリードとして、消費者ブランドのDX・マーケティング戦略構築や楽天グループの戦略事業における意思決定プロセスの科学化を担当。東京・バンガロールのチームメンバーの人材開発が仕事・趣味。以前はシンガポールや日本のスタートアップにおいてデータサイエンス組織の立ち上げや機械学習を活用したプロダクトの開発を担当。
スキルアップAI株式会社 講師 /斉藤 翔汰
スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
日時：2022年5月18日（水）19:30～21:00
開催方法：Zoom
参加費：無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。
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