全国高専K-DASHサマーシンポジウム2023~「ものづくり×AI×課題解決」で取り組むスタートアップ人材育成~

全国高専K-DASHサマーシンポジウム2023~「ものづくり×AI×課題解決」で取り組むスタートアップ人材育成~

高専生の高い技術力、社会貢献のモチベーション、自由な発想力が注目され、高専教育ならではの「ものづくり×AI×課題解決」によるイノベーション推進が期待されています。そこで、高専生が社会的課題にアプローチして解決していくためには、スタートアップ人材育成と戦略的な取り組みができるような環境整備が必要になります。

本シンポジウムでは、産学連携や企業のAI利活用の最新動向や起業家マインドを習得して、各校のAI・数理データ教育実践ならびに高専型スタートアップエコシステム構築に活用することを目指します。

セミナー概要

日 時:2023年8月21日(月)13:00~17:00
         8月22日(火)09:00~12:00

会 場:御茶ノ水ソラシティカンファレンスセンター ルーム roomC
    東京都千代田区神田駿河台4-6
    JR御茶ノ水駅・地下鉄新御茶ノ水駅より徒歩1分

対 象:全国の国立高専の教職員

参加費:無料

主 催:K-DASH(高専発!「Society 5.0型未来技術人財」育成事業 COMPASS 5.0 AI・数理データサイエンス分野)

お問い合わせ:富山高専 (gaku@nc-toyama.ac.jp)

登壇者

基調講演  1日目  技術者こそ、経営者になろう!

漆原茂
ウルシステムズ 代表取締役会長
株式会社アークウェイ 代表取締役社長
ULSグループ株式会社 代表取締役社長

東京⼤学⼯学部卒。1989年から2年間、スタンフォード⼤学客員研究員。
先端技術とスタートアップをこよなく愛するソフトウェアエンジニア。
アーキテクチャやクラウド設計、⼤規模分散システムや超⾼速処理、深層学習、数学が⼤好き。毎晩コードを書きながらChatGPTと寝る。
2000年ウルシステムズを創業、2006年JASDAQ上場。
現在、ULSグループ、ウルシステムズ、アークウェイ各社の代表取締役

基調講演  2日目 AI に特化したスタートアップ最新事情

長野泰和
ANOBAKA 代表取締役

早稲田大学社会科学学部卒業。KLab株式会社入社後、BtoBソリューション営業を経て、社長室にて新規事業開発のグループリーダーに就任。その後、2011年12月に設立したKLab Venturesの立ち上げに携わり、取締役に就任。2012年4月に同社の代表取締役社長に就任。2015年10月にはシードに特化したベンチャーキャピタルであるKVPを設立、同社代表取締役社長に就任。その後MBOにより独立しANOBAKA代表取締役就任。ANOBAKAでのスタートアップ投資実績は150を超える。

パネリスト

本間充
株式会社マーケティングサイエンスラボ 所長
アビームコンサルティング株式会社 顧問

1992年花王株式会社に入社。社内でWeb黎明期のエンジニアとして活躍。以後、Webエンジニア、デジタル・マーケティング、マーケティングを経験。
2015年アビームコンサルティング株式会社に入社。多くの企業のマーケティングのデジタル化を支援している。マーケティングサイエンスラボ 代表取締役、ビジネスブレークスルー大学でのマーケティングの講師、東京大学大学院数理科学研究科 客員教授(数学)、文部科学省数学イノベーション委員など数学者としての顔も併せ持つ。

佐々木淳
公立大学法人下関市立大学 教養教職機構准教授

1980年宮城県仙台市生まれ。
東京理科大学理学部第一部数学科卒業後、東北大学大学院理学研究科数学専攻修了。
代々木ゼミナール数学科講師、防衛省海上自衛隊小月教育航空隊数学教官を経て現職防衛省海上自衛隊時代、教官職では異例の3級賞詞を職務精励、業務改善のそれぞれで1度ずつ受賞する。
書籍に『世界が面白くなる!身の回りの数学』(あさ出版)や『AI実装検定 公式テキスト』(大学教育出版)などがある。
テレビ山口「mix!」のコメンテーター、KRYラジオ『KRY MORNING UP』の出演、読売中高生新聞の理数コーナー『リスる』の寄稿なども行っている。

岡田隆太朗
一般社団法人日本ディープラーニング協会 専務理事
全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト実行委員会 事務局長

1974年生。東京都出身。慶應義塾大学在学中に起業。
2017年、ディープラーニングの産業活用促進を目的に一般社団法人日本ディープラーニング協会を設立し、事務局長に就任。2018年より同理事兼任。2023年より専務理事。
2019年より実行委員会を組成して、全国高等専門学校ディープラーニングコンテストを開催。
コミュニティ・オーガナイザーとして、数々の場作りを展開している。
・文部科学省「データ関連人材育成プログラム」評価委員
・「高等専門学校スタートアップ環境整備事業」評価委員
・「科学技術イノベーション創出に向けた大学フェローシップ創設準備事業」審査委員
・「Society5.0型未来技術人財」育成事業AI・数理データサイエンス分野外部評価委員
・NEDO「モビリティサービス分野アーキテクチャ検討委員会」委員

吉崎亮介
株式会社キカガク 代表取締役会長
株式会社エイチーム 社外取締役

舞鶴高専、京都大学大学院卒。株式会社 SHIFT の社長室にてソフトウェアテストに関する研究開発に従事した後、2017 年に株式会社キカガクを創業。代表取締役社長に就任。社会人向けに実活用を意識した教育から、2018 年より東京大学にて5年間、非常勤講師として学生向けに研究を意識した教育を手がけた。2021 年より代表取締役会長に就任。2022年10月より株式会社エイチームの社外取締役にも就任。

ファシリテーター

宮田龍
株式会社アラヤ/科学コミュニケーター

日本科学未来館 科学コミュニケーターを経て2022年10月より株式会社アラヤ研究開発部にてムーンショット目標1金井プロジェクトや研究開発に関連した科学コミュニケーションに従事。「閉塞感のない社会」の実現を目指し、AIやロボット、VRなどの科学技術を軸にダイバーシティ&インクルージョンや倫理課題などのテーマを考える科学コミュニケーション活動を行う。代表的な活動に特別展「きみとロボット〜ニンゲンッテ、ナンダ?」の企画制作や「脳×SF」で新しい世界をつくるコミュニケーションプロジェクト『Neu World』などがある。現職の他、日本大学文理学部次世代社会研究センターRINGSでのプロボノ、日本学術会議の広報、雑誌での執筆、研究者や企業とのSFプロトタイピングの研究・実施などの個人の科学コミュニケーターとしての活動も行う。

プログラム

1日目 8月21日(月)13:00~17:00  (240分)

13:00はじめに(10分)
高専におけるAI× スタートアップ環境整備の現状
13:10基調講演(30分)
技術者こそ、経営者になろう!
ウルシステムズ 代表取締役会長 漆原茂 氏
13:40パネルディスカッション(60分)
AI、データサイエンスのビジネス活用と人材育成~技術者が経営する時代と高専への期待
ウルシステムズ 代表取締役会長 漆原茂 氏
マーケティングサイエンスラボ 所長 本間充 氏
下関市立大学 准教授 佐々木淳 氏
14:40休憩(10分)
14:50ワークショップ(45分)
生成AIを使った未来の課題解決型新規ビジネスを考える
※未来志向の世の中にないサービス、未来の当たり前をバックキャストで考察
15:35休憩(10分)
15:45 発表(45分)
16:30 講評(30分)

2日目 8月22日(火)09:00~12:00  (180分)

09:00基調講演(30分)
AI に特化したスタートアップ最新事情
ANOBAKA 代表取締役 長野泰和氏
09:30パネルディスカッション&討論会(50分)
AIのパラダイムシフトが進む中、高専ならではのスタートアップの可能性を探る
ANOBAKA 代表取締役 長野泰和 氏
日本ディープラーニング協会 専務理事 岡田隆太朗 氏
キカガク 代表取締役会長 吉崎亮介 氏
10:20 休憩(10分)
10:30ワークショップ(45分)
高専におけるAI 技術教育とビジネスの関係:
起業を視野に入れて必要な要素を考える
※DCON エントリーシートを書いてみよう
11:15発表・総評(45分)

関連する記事

全国高専K-DASHサマーシンポジウム2023~「ものづくり×AI×課題解決」で取り組むスタートアップ人材育成~【後編】

全国高専K-DASHサマーシンポジウム2023~「ものづくり×AI×課題解決」で取り組むスタートアップ人材育成~【後編】

全国高専K-DASHサマーシンポジウム2023~「ものづくり×AI×課題解決」で取り組むスタートアップ人材育成~【前編】

全国高専K-DASHサマーシンポジウム2023~「ものづくり×AI×課題解決」で取り組むスタートアップ人材育成~【前編】

クラウドサービス「AWS」による機械学習の理論と実践を学ぶ「COMPASS 5.0サマースクール2023」Aコースの報告

クラウドサービス「AWS」による機械学習の理論と実践を学ぶ「COMPASS 5.0サマースクール2023」Aコースの報告

全国高専K-DASHシンポジウム2023~ソーシャルドクターを目指す高専のAI教育には何が必要か~【後編】

全国高専K-DASHシンポジウム2023~ソーシャルドクターを目指す高専のAI教育には何が必要か~【後編】