| 大会名称 |
|---|
| 2021年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021G |
| 開催年 |
| 2021 |
| 発行日 |
| 2021-02-23 |
| セッション番号 |
| TK-3 |
| セッション名 |
| AIは本当にPoCを超えられるのか？-実用化を阻む大きな壁- |
| 講演日 |
| 2021/3/11 |
| 講演場所(会議室等) |
| Webinar 3 |
| 講演番号 |
| TK-3-5 |
| タイトル |
| PoC貧乏を防ぐファクターXについて - 画像処理技術からの一考察 - |
| 著者名 |
| 宇佐美裕康, |
| キーワード |
| PoC, AI, MLOps, 画像処理 |
| 抄録 |
| 近年の深層学習をはじめとするAI技術の大躍進により，画像処理技術の分野では，2015年には画像認識における人間の認識率をAIが超越し，実用化への期待が高まっている．AI技術の実用化に際しては，課題解決の手段としてAIによる実装が有効な手段かを一般的にPoC検証を行うが，PoCの段階で幾度となく検証を行うこととなり，PoC貧乏のような用語までうまれている．そのように，AI技術の実用化を阻む大きな壁が存在するのが現実である．これは，殆どの場合，コンセプト詳細を言語ベースで落とし込むことに起因し，非言語である質的情報が欠落してしまうためにPoC貧乏に陥る．本稿では，画像処理技術の視座からこれら課題の要となるファクターXについて考察を述べる． |
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