フェロー受賞にあたって（ ～よきメンターとの出会い～）

私が開発・研究を続けることができたのは２人のメンターのおかげです。最初のメンターは、努力を続けることの大切さを教えてくれました。この後、次の職場で二人目のメンターに出合い、博士号（MOSFET式電力増幅器）を取得することができました。もう一つの出来事は、「送信機だけではなく他分野に手を広げておかないと定年までもちませんよ」というある先輩の一言でした。確かに花形分野の寿命は短いので、光伝送技術と地デジに関する開発テーマに取り組みました。大学に移れたのは、光や地デジで成果を上げることができたおかげだと考えています。本講演が、若い方々の参考になれば幸いです。

S1-1　５Ｇによる豊かな未来の創造と早期実現に向けたドコモの取り組み

第 5 世代移動通信システム 5G は，既存のシステムをさらに発展させた超高速・大容量，多数接続，超低遅延などの特徴を持つ次世代の移動通信システムであり，国内外において，2020 年頃の 5G の実現に向けた研究開発と国際標準化貢献に関する取り組み等が活発に行われている．本講演では，5G によって創出される未来のアプリケーション・サービスのイメージと無線アクセスへの要求条件，ドコモが提案する 5G 無線アクセスのコンセプトと高周波数帯を用いる無線伝送技術等を述べるとともに，それらの検証実験と映像情報メディア応用を含む新しいアプリケーション・サービスを評価するシステムトライアルなど，5G の実現に向けたドコモの最新の取り組みを述べる．

S1-2　５Gユースケースとソフトバンクの取り組み

5Gにおいては、従来からのモバイルブロードバンド通信に加えて、多数同時接続通信および高信頼低遅延通信のための無線能力の拡張が行われている。これらは移動通信事業者にとって新領域であり、5Gの利用が想定される他産業のユーザー(Vertical sector)との協業によるユースケースの検討が重要である。ソフトバンクでもトラックの隊列走行への5Gの応用などパートナー企業との共同実証実験を進めている。本講演ではまず5Gの無線能力とそのユースケースについて概観する。次に、ソフトバンクの取り組みについて具体的に紹介する。

S1-3　5Gの可能性と展望 KDDIの取組み

次世代のモバイルネットワーク（5G）の展望とそれに向けた取組みについて紹介する。
先ずこれまでのモバイルネットワークの進化と標準化状況を概説する。そして、5Gに求められる機能要件や、それらの実現に向けた主要技術に触れる。更に、KDDIの5Gビジョンと、その実現に向けた5Gに関するKDDIの取組についても述べる。

マルチファイルプレーヤー（KAMELEON）の開発

アーカイブ統合型ニュース制作システム～プロキシ・ハイレゾを自動置き換えする編集ワークフロー「プロキシ編集プラットフォーム」の開発～

ハイブリッドセンサーを用いたハンディカメラによるバーチャルスタジオの開発および実用化

情報漏洩防止型SDメモリカード「読み出しロック機能MamolicaTM(マモリカ)付きSDメモリカード」の開発

FPU・SNG共用受信アンテナの開発

ゴルフ中継におけるショットデータCGシステムの開発

ノンリニア編集におけるリアルタイムテロップ機能”iTake”の開発

1億3300万画素撮像素子及びフル解像度単板カメラシステムの開発

フルスペック8Kスーパーハイビジョン圧縮記録装置の開発

司会

開会挨拶

S3-1　［基調講演］経済産業省のベンチャーイノベーションの促進策

政府では、成長戦略の一環として「産業の新陳代謝とベンチャーの加速」を掲げ、一連の施策を展開してきた。その結果、現状ではベンチャーを巡る環境は著しく改善し、大企業側もオープンイノベーションの取り組みを加速している。今後、IOT、AI、ビックデータなどの新技術が駆動する第四次産業革命が進展し、国際的なイノベーション競争が激化する中において、ベンチャーや大企業のオープンイノベーションの動きを更に加速するには何が必要か、政策を紹介しつつ会場の皆さんと考えたい。

S3-2　［招待講演１］ 【東大】

産学連携VCとしての、東京大学エッジキャピタルの取組と技術系ベンチャーの俯瞰

S3-3　［招待講演２］ 【早大】

休憩

S3-4　［招待講演３］慶應義塾大学のベンチャーキャピタルについて

慶應イノベーション・イニシアティブ(KII)は慶應義塾大学の研究成果を活用したベンチャー企業を育成し、研究成果の社会実装による社会貢献をミッションに2015年12月に設立されたベンチャーキャピタルである。2016年7月に民間資金による45億円のファンドを設立し、すでに10社のベンチャー企業に投資を行っている。投資先はAI、ロボティクス、デジタルヘルス、再生医療など幅広く新産業として期待できる分野をカバーしている。本講演ではKIIの組織体制、投資方針、投資プロセス、投資先企業の紹介を行う。

S3-5　［招待講演４］大学発イノベーションを支える産学共創とベンチャーキャピタルの役割

大阪大学では、キャンパス内で人材育成と挑戦的な研究を推進しながら、大学にある卓越した研究シーズを社会還元に直結させることを目指し、2006年に「インダストリー・オン・キャンパス」をコンセプトに共同研究講座制度を導入し、産学連携を積極的に推進してきた。2017年4月、「産学連携から産学共創(Co-creation)へ」をコンセプトに産学共創本部に改組し、社会（産官学民）との連携をより重視し、新たなスタートを切った。また、平成24年度の補正予算において、4つの国立大学（東京大学、京都大学、大阪大学、東北大学）に対して1000億円を出資され、官民イノベーションファンド事業を始めた。本講演においては、大阪大学の産学共創活動とベンチャー起業支援の新しい取組についてお話しする。

講演総括＆閉会挨拶

オープニング，趣旨説明

司会（前半）

S4-1　Deep Learning による視覚×言語融合の最前線（予稿なし）

Deep Learning の恩恵は、音声認識や画像認識、機械翻訳といった種々のタスクの
精緻化だけではない。それぞれのタスクにおける手法が畳込みニューラルネットワ
ークや再帰型ニューラルネットワークによって表されるようになり、異分野の研究
者にとっても理解しやすくなった。結果として、かつては独立に扱われていたよう
なモダリティのデータを融合し、理解・生成するような研究が大きな広がりを見せ
つつある。
本講演では、画像や動画といった視覚的なデータと、自然言語とを融合した挑戦的
かつ萌芽的なタスクについて、歴史的な経緯も踏まえながら紹介する。

S4-2　科学技術論文の自動理解による知識獲得（予稿なし）

科学技術の進展に伴い，膨大な知識や情報が生み出されています．これらの知識は，各分野独自のデータベースや，日々発行される科学技術論文の中に蓄積されていますが，データベースの構築や論文の内容理解には膨大な時間と手間を要します．本講演では，人工知能技術によって科学技術論文を自動読解し，専門分野のデータベースの完備化や知識の体系化を目指す取り組みについて紹介します．

S4-3　深層学習が切り拓く新しいメディア表現－超解像から動画生成まで－

深層学習のアプローチは，既存の問題を効率的に解けるだけでなく，これまで実現が難しいと思われていた動画生成といった無教師学習の問題や，別の分野，例えば，自動彩色やテクスチャ合成といった応用分野に対しても適用できることが複数報告されている．本稿では，これまでの問題に対する，深層学習を利用した試みについて説明した後に，深層学習が切り開いたいくつかの新しい応用について紹介する．

S4-4　Computational Design: 計算機科学的アプローチに基づくデザイン支援技術

本講演では，私が取り組んでいる「コンピュテーショナルデザイン」（＝計算機科学的な方法論に基づいて人間の行うデザイン活動をモデル化し，拡張し，支援する新しいデザインのパラダイム）に関する研究を紹介する．デザイン活動を数学的な最適化計算として解釈することで，例えばモノを置くのに便利なホルダーを全自動でデザインしたり，奇妙な形の紙飛行機デザインでもよく飛ぶように賢く調整したり，さらには人間を計算資源として利用する「群衆計算」によって審美的に好ましいと感じられるデザインを半自動的に探索したり，うまく人間の知覚をごまかすことができるVR用手持ちコントローラをデザインしたりと，様々なことが可能になる．

途中休憩(時間調整含む)

司会（後半）

S4-5　富士通の人工知能Zinraiの紹介と理研AIP-富士通連携センターの取り組み

攻撃を実施しようとする者や攻撃手法の開発は今後も残念ながら収まることはないと思っています。攻撃手法そのものの把握や対応に加え攻撃者がなぜ攻撃を行うのか、「攻撃の意図」を可能な限り把握する。さらに様々なセキュリティ機関と攻撃そのものだけでなく、つかんだ予兆など様々な情報共有することにより、対応速度を上げる必要があります。情報が相互に交換されている組織やグループは、既に国内に存在していますが、其の殆どは個人対個人で醸成された信頼感をベースとしたものです。個人とコミッティとの信頼感をどのように組織対組織に広げていけるか、今後のサイバー攻撃への対応において決定的に重要になると考えます。

S4-6　集団スポーツの動きの情報処理とそのモデル化

ヒトは他者との競争や協力を通じて、さまざまな問題を解決することができる。
しかし、この社会的、あるいは身体的な相互作用に関しては、行動データからその特徴を抽出したり生成したりすることが難しい。
集団スポーツは計測可能だが複雑な社会的・身体的相互作用を示すため、新たなモデリングや情報処理手法が必要な挑戦的題材である。
本発表ではまず局所的な二者間の攻防を題材に、順モデル的なアプローチが分解された階層内の各パラメータの最適化という観点では困難であることと、それらを部分的に解決した例を示す。次に二集団間の攻防について、データ駆動の逆モデリングが階層性や非線形性の観点で困難であることと、それらを部分的に解決した例を示す。

S4-7　ステレオ・オプティカルフローの現状（予稿なし）

本講演では、コンピュータビジョンにおける一分野として密対応点推定問題について解説します。密対応点推定問題は、ステレオ・マッチングなどの３次元形状推定や、オプティカル・フローなどの動画モーション解析等を幅広く包括する問題で、様々な応用で必要となる基本的技術になっています。ここではその基本的な設定や性質、難しさ、近年の研究動向について紹介します。とくに最近は深層学習によるアプローチの登場が目立つ分野ですが、深層学習を用いるアプローチと、そうでないアプローチの両方を紹介する予定です。

全体を通してのディスカッション