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ichijo

ディレクター
コンサルタント兼データサイエンティスト
一條 寛之
Hiroyuki ICHIJO

馬車から自動車に乗り物が変化する折、馬を育てて生計を立てていた人たちは自動車を批判し、自身の生活保障を訴えていたそうです。訴えむなしく世の中は自動車社会へと変わりましたが、そうした人たちが本来すべきことは言わずもがな、批判し訴えることではなく社会の変化に合わせて自分たちが変わることを目指すべきでした。

ディープラーニングの研究が急速に進展し、20年前のインターネットが急速に普及した時代経過と似たような状況にあります。振り返れば私が社会人になった当初は一人一台のパソコンも配給されていませんでしたが、いつの間には職員全員がワード・エクセルを使いこなし、業務連絡はメールになり、今やインターネットなしでは仕事は考えられない状況にあります。インターネットの普及をみれば、近い将来、ディープラーニングが極々当たり前のツールになっていても不思議ではありません。

ディープラーニングの応用技術の一つ「転移学習」は、人類にとって文字の発明に匹敵する大発明だと感じています。「転移学習」は、学習済のモデルやパラメータを利用して新しい別の領域に活用する技術ですが、考えたことをそのまま次の世代に残せます。「文字」による伝達では膨大な学習時間が必要になることを考えれば、このような知見を後世に残す技術は、間違いなく大発明といってよいでしょう。AIという技術革新の真っただ中に立ち会えることを嬉しく感じております。

(2019/12)


日本ディープラーニング協会G検定(JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #1)

日本ディープラーニング協会E資格(JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019 #2)

1974年 新潟県 佐渡ヶ島 生まれ
1992年 新潟高等学校 卒業
1997年 東京大学 理学部数学科 卒業
明治生命(現 明治安田生命)入社
2002年 チューリッヒ・ライフ・インシュアランス・カンパニー・リミテッド(チューリッヒ生命)
2004年 アメリカン・ライフ・インシュアランス・カンパニー(アリコジャパン)
2007年 三井住友海上メットライフ生命(現 三井住友海上プライマリー生命)
2019年 ルートエフ・データム株式会社


統計分析を活用したマーケティング戦略から深層学習を活用したマーケティング戦略への進展
強化学習による戦略最適解の探索
深層学習による異常検知、需要予測、画像・文字認識、音声認識、レコメンド
ビッグデータ分析によるファイナンシャル・サービス戦略立案