IBM Data and AI
Women in Data Science Tokyo @ IBM 2022 開催レポート
2022年07月05日
カテゴリー Data Science and AI | IBM Data and AI
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こんにちは。IBM西戸です。
今年で3回目のWomen in Data Science (WiDS) Tokyo @ IBM が2022年6月3日にオンライン開催されました。
WiDS Tokyo @ IBMは、データサイエンスの分野で優れた活躍をする女性をフィーチャーした、スタンフォード大学による年次カンファレンス「WiDS Worldwide conference」の一環として、日本IBMによって開催される独立したイベントです。このイベントは世界中でおよそ200以上の場所で開催されます。この全ての「WiDS Worldwide conference」には性別を問わずどなたでも参加可能です。
日本IBMでは2020年、2021年と過去2回WiDS Tokyo @ IBMをオンラインで開催し、男女問わず多くの皆様にデーターサイエンスについての様々なセッションを楽しんでいただきました。第3回目となる今年も、前回・前々回と同じく日本IBMテクノロジー事業部の西戸、戸倉、加藤の女性三人がWiDSアンバサダーとなって企画し開催しました。今回はWiDSアンバサダーである西戸がこのイベントをレポートいたします。
OPENING TALK
オープニングではスタンフォードのWiDSチームが作成した動画が流れ、これまでのWiDSの歩みやWiDSの最終目標 30 x 30と呼んでいる「2030年までにデータサイエンスにおける女性の割合を30%以上にすること」などが紹介されました。
余談ですが、この動画には昨年のWiDS Tokyo @ IBMの様子も地域イベントの様子として少し入っていました!
KEYNOTE:
Beyond the Railway – 鉄道会社がデータ分析を始めて気付いた可能性
西日本旅客鉄道株式会社
デジタルソリューション本部 データアナリティクス
データサイエンティスト
隅倉 麻子 様
KEYNOTEとして西日本旅客鉄道株式会社でデータサイエンティストをしている隅倉様が日常生活で馴染みの深い鉄道事業でどのようにデータ活用をしているか、「鉄分多め」の事例を織り交ぜながら話しました。またデータサイエンティストをどのように育成し、組織としてデータ活用を進めたかについての話しもありました。最初のセッションにもかかわらず、活発に質問があり、大変盛り上がったセッションとなりました。
DATA SCIENTIST TALK#1
データサイエンスの20年以上の歩み:アカデミックから産業界へ
日本IBM(株)
IBMテクノロジー事業本部 クライアントエンジニアリング
アドバイザリー データサイエンティスト
Mindy Fang
2番目のセッションでは、IBMのデータサインエンティストMindyさんが、IBM社員になる以前から長くデータサイエンスにかかわってきた彼女の経験をもとに、データサイエンスの20年のあゆみを語りました。データサイエンスは目的ではない、目的は未知を解く、問題を解決することですとMindyさんは最初に語り、ヒトゲノム計画の説明からMindyさんが経験したiPS細胞に関する話、新型コロナから行政ビッグデータなどついて話しました。そして最後は現在のIBMでの仕事について話をしました。非常に壮大なお話でした。
DATA SCIENTIST TALK#1の動画
DATA SCIENTIST TALK#1の資料
NETWORKING LUNCH
毎年参加可能な登壇者の皆様をパネリストとしてお招きし、WiDSアンバサダー加藤典子がゆるーくQ&Aなどを交えながら進行する通称「のりこの部屋」! 活発にみなさんのコメントや質問をいただき、ゆるーく楽しいランチタイムを過ごせました。
DATA SCIENCE x HEALTHCARE TALK
看護師×データサイエンス 価値あるインサイトを届けるために
株式会社JMDC 保険者支援事業本部
/ 神奈川県立保健福祉大学大学院 ヘルスイノベーション研究科 博士課程
看護師
目黒 景子 様
看護師からデータサイエンスの世界に飛び込んだ目黒様は現在医療系データ会社の社員であり、大学院の博士課程で研究もしています。目黒様のヘルスケアに関する研究や仕事をからめてデータサイエンスと健康・医療課題への取り組み等を話していただきました。質問タイムでは看護師でかつ会社員をやりながら大学院で研究をされているというスーパーな経歴に関連してどのように研究をこなしているのかなどの質問がありました。
DATA SCIENCE x HEALTHCARE TALKの動画
DATA SCIENCE x HEALTHCARE TALKの資料
QUANTUM COMPUTING TALK #1
量子コンピューターで量子計算にトライ!
日本IBM(株)
東京基礎研究所 Qiskit開発者コミュニティー
マネージャー
小林 有里
毎年恒例の量子コンピューターのエントリーセッションです。量子コンピューターの基礎的な解説、そして量子コンピューターの最新動向について説明があり、実機を使って量子計算の基礎のハンズオンがありました。日本に量子コンピューターがやってきた時の動画もあり盛りだくさんの内容でした。
QUANTUM COMPUTING TALK #1の動画
QUANTUM COMPUTING TALK #1の資料
QUANTUM COMPUTING TALK #2
量子機械学習でMNIST分類
日本IBM(株)
東京基礎研究所 Qiskit開発者コミュニティー
Qiskit Advocate
沼田 祈史
まずは量子コンピューターの計算についての説明があり、次に量子カーネルによる量子機械学習の説明がありました。そして機械学習のサンプルとしてお馴染みのMNIST分類をIBM Quantum Lab上のjupyter notebookを使用して行うハンズオンがありました。こちらも盛りだくさんの内容でした。
QUANTUM COMPUTING TALK #2の動画
QUANTUM COMPUTING TALK #2の資料
DATA SCIENTIST TALK#2
AIの本番適用ブレイクスルー3つの成功要素 -たらこ×AIプロジェクトの舞台裏-
日本IBM(株)
テクノロジー事業本部 データサイエンスエリート日本支部
アドバイザリー Data & AI テクニカルスペシャリスト
山上 円佳
たらこを知り尽くした山上さんによる「たらこ愛」あふれるセッションでした。明太子やもつ鍋でおなじみのやまやコミュニケーションズ様とのたらこ検査AI開発プロジェクトの経験をメインに語って、次にAIの本番適用成功に必要な3つのキーポイント、「データとモデル」、「内製化」、「テクノロジー」について説明がありました。
DATA SCIENTIST TALK#2の動画
DATA SCIENTIST TALK#2の資料
DATA SCIENTIST TALK#3
機械学習技術を製造の現場で活用するために
三菱ケミカルホールディングスグループ
データ&先端技術部
データサイエンティスト
伊藤 優 様
化学会社にてDXプロジェクト遂行している立場から、実際の現場で導入・運用していくためにどのような技術や知見が必要かについて語りました。業務で得られた知見を元に、現場の方とのヒアリングポイントを明確にするためフレームワーク「機械学習プロジェクトキャンパス」を作成し、無償で公開しているとのことでした。
DATA SCIENTIST TALK#3の動画
DATA SCIENTIST TALK#3の資料
CLOSING
カンファレンスのオンラインアンケート参加状況等のシェアの後、CLOSINGに集まった登壇者およびスタッフから一言ずつコメントを頂き、約7時間半に及ぶ10:00から始まったカンファレンスは終了しました。
最後に
以下はイベントアンケートのコメントの抜粋です:
- データサイエンスについて色々なことが知れたので良かったです。AI活用事例など具体的な話が聞けたことで、イメージが湧きやすかったです。
- どのセッションも、刺激的で素敵でした。頼もしいWomanたちに、自分も続きたい!と思いました。技術を学び続けること、積極的に、折れずに邁進すること、和やかにしなやかに、ときにしたたかに。次回も楽しみです。ありがとうございました。
- 楽しく学べました。登壇下さった皆さま、運営に携わった皆さま、どうもありがとうございました。
WiDSの世界的なムーブメントの一員として、男女を問わずたくさんの皆様にご参加して頂きありがとうございました。WiDS Tokyo @ IBMスタッフを代表してお礼を申し上げます。
WiDSの最終目標「2030年までに学生からシニアリーダーまで、すべての領域、すべてのレベルにおいて、データサイエンスにおける女性の割合を、少なくとも30%以上にすること」に向かって一緒に歩んでいきましょう!
参考リンク
- Women in Data Science (WiDS) Tokyo @ IBMのセッション動画一覧
- Women in Data Science (WiDS) Tokyo @ IBMのセッション資料一覧
- Women in Data Science (WiDS) Tokyo @ IBM 2022イベントサイト
- Women in Data Science
西戸 京子
日本アイ・ビー・エム株式会社
テクノロジー事業本部 Data & AI
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