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 人工知能、ウェブ、ビジネスモデルの研究を軸に、本格研究から社会実装まで一気通貫で活動を行っています。第一に、本格研究に於いては、人工知能を使ってウェブをもっと賢くすること、ディープラーニングをはじめとする新しい人工知能技術で大きなブレークスルーを生み出すことを目指しています。第二に、社会実装としては、知識を研究室に埋没させず、実社会の成果として結実させる事を目標に、日々研究室活動を行っています。

松尾研究室の5本の柱
  1. 研究 : 機械学習、深層学習の基礎研究

近年、演算・探索や知識ベースの処理としての演繹の枠を越えた、認識・連想・類推・帰納・学習といった、高次の人工知能技術が萌芽し始めています その一つであるDeep Learningと呼ばれる技術は、人間の脳を模したニューラルネットワークを多層に重ねた構造をもち、抽象的なデータの表現を獲得することができます. 松尾研究室では、Deep Learningを 真の人工知能(=強いAI) の入り口に位置する重要な技術であると捉え、 研究領域のの柱として、日々の研究活動を進めています。特に、ウェブマイニングの分野での日本の代表(WWW conferenceのトラックチェアを2回)長尾真記念特別賞等受賞しており、学生も工学系研究科長賞等 連続受賞しています。

  2. 教育: GCI/AIL/ウェブ工学とビジネスモデル
  TMIの授業である「ウェブ工学とビジネスモデル」においては、社会の基盤技術であるインターネットを用いたサービス開発を通じて情報化社会に於ける工学的素養を身につける授業を行っています。グローバル消費インテリジェンス寄付講座においては、データ分析をできるCMO人材を育成する講座を2014年から開始しており、のべ200名以上の学生が参加しております。DeepLearning.JPに於いては、ディープラーニング人材の教育講座を国内で最も早く開設。2015年11月から。学部や学年を超えた実践型の教育を実施しています。
  3. アウトリーチ: 機械学習/深層学習技術に関する啓蒙活動
  経産省や文科省等での人工知能に関する国の政策作りに協力しております。松尾が、人工知能学会の編集委員長及び倫理委員長を務め、進化する人工知能技術が各社会制度とどのように整合を採っていく必要があるか、という政策提言を行っています。「書籍_人工知能は人間を超えるか」が各種受賞致しました。今後のDeep Learning研究の学術的・社会的重要性を発信しています(メディア、講演100回)。
  4. 産学連携:企業が持つ独自データを用いた企業との共同研究
  企業の中に蓄積され活用されていないデータを活用した企業との共同研究を積極的に進めています.企業にとっては人工知能・機械学習領域の技術を獲得でき、研究室にとっては実社会データに基づいた学術的価値を創出でき学生にとっては実社会のデータを用いた研究活動で活きた経験・知識を獲得できるような、「三方よしの共同研究の形」を目指しています.
  5. スタートアップ: ベンチャー企業への協力
  ベンチャー企業の設立や成長に協力しています。代表例としては、グノシー、READYFOR、PKSHA、オーマなど。また、技術サポートをしている企業として、マネーフォワード、 Finc、 BAI(IGPIの子会社)など。