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エバンジェリスト というキャリ
ア
畠山 大有 | Daiyu Hatakeyama
Architect && Software Engineer && Applied Data Scientist
Microsoft Japan
/dahatake
@dahatake
/in/dahatake
/dahatake
/dahatake
/dahatake
明治大学 データサイエンス・AI に関するオムニバス授業
国内外での300社以上のITプロジェクトにアーキテクト及び
エンジニアとして関与して約 25年の経験。業界初として
事例化されたものには、フジテレビ、楽天、毎日新聞、日経新聞、富
士フィルム、カルビー、コマツなどがある。
また、東芝、SONY、NTT-Data、NextScape など 50社以上の
パートナーと、ソリューション製品・サービスの開発・市場展開も行
う。
そこでの学びを、TechEd、de:code、TechSummit、InterBEE などで
基調講演を含む場で400回以上のセッション登壇。
また、書籍・雑誌やBlog 執筆、サンプルコードの公開などで社会に
Feedback中。
セッションだけでなく、100回以上のハンズオン、ハッカソンのファ
シリテーションも
行っている。
得意技: Agile Development methodology, Architecture Design, Coding, Database and Big Data,
Data Science, Video Streaming, Search, Sustainability, Communication and Collaboration,
Human skill-up
佐賀県 – SAGA Smart Tech Adviser
やつしろ×Tech コンソーシアム – 相談役
SUNABACO – Technical Fellow
ふくしまプログラミング推進協議会 – Technical Advisor・相談役
/dahatake
@dahatake
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/dahatake
/dahatake
daiyu.hatakeyama@microsoft.com
/dahatake
大学卒業 現在
転職1 転職2
華やかな場が多
い
でも、それだけ
では務まらない
Azure Machine Learning は、機械
学習プロジェクトのライフサイク
ルを加速および管理するためのク
ラウド サービスです。 機械学習の
プロフェッショナル、データ科学
者、エンジニアが、このサービス
を日常のワークフロー (モデルのト
レーニングとデプロイ、MLOps の
管理など) に利用できます。
/dahatake
@dahatake
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daiyu.hatakeyama@microsoft.co
m
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@dahatake
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daiyu.hatakeyama@microsoft.co
m
プレゼンのプロ
だけでは務まら
ない
AIはほんの一部分に過ぎないし、必須ではない。
アーキテクト
アルゴリズム
見た目で寝ていたら
文字から音声合成
寝ているかの画像分
類
見た目で寝ていたら
文字から音声合成
寝ているかの画像分
類
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見た目で寝ていたら
文字から音声合成
寝ているかの画像分
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ント
https://www.blackrockblog.com/2015/12/11/economic-trends-in-charts/
Always Connected
Personalized / Flexible
Real-time Intelligence
Omni-channel
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29
昔 今
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磁気ディスク フラッシュメモリ
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5 b
7.5 b
10 b
12.5 b
15 b
17.5 b
Spring ‘18 Summer ‘18 Autumn ‘18 Winter ‘19 Spring ‘19 Summer ‘19 Autumn ‘19 Winter ‘20
2.5 b
ELMo
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Transformer
ELMo
465m
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MT-DNN
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1つのビデオコンテンツを複数のチャネルに配信。様々なシナリオへ対応
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• Relationship building –
感情に訴えかけるもの:
招待制、誕生日、記念日
x2 90% x300%
CTR WATCHED TILL THE END SALES RATE
numbers in transactions and
value even 300 % higher
Increased loyalty: on
average, more than 90%
viewers watch video till the
end
higher click-through rates and
engagement – even more
than 85%
学び続ける姿勢
トレーナー
出典:大人の学びの環境が激変 「学ばない人」は取り残される:日経xwoman
(nikkei.com)
これからの学習スタイル
Online
学習
Hands-on
マイク
ロラー
ニング
Hackatho
n
Ideathon
自律的
これまでの画一的な学習スタイル
受け身
スタイ
ル
座学
中心
長時間
課題
解決型
必須
(義務)
デジタル化の加速により、AIやロボットに置き換えられる
仕事が増加。一つのスキルが長持ちせず働く環境の変化の
サイクルが短期化している今、いくつになっても時代に合
わせて学び続けることが重要。
学びの環境が激変「学ばない人」は取り残
される
Growth Mindset
「成長する考え方」 vs 「成長できない
考え方」
“ThePowerofYET” ―「まだ」という力― 「やればできる!」の研究より
x 挑戦(新しい事)を避けたがる。
障害にぶつかった時のあきらめも早く、努力は実を結ばないと
考えがち。
フィードバックを無視してしまい、他人の成功に脅威を感じる。
結果、能力の伸びが頭打ちの状態へと移行してしまう。
◎まず「学びたい」という欲求から始まる。
挑戦(新しい事)を喜んで受け止め、逆境にぶち当たっても粘り強
く堪える。
努力は熟達への通過点と考え、批判から学び、他人の成功から
も
学んだりインスピレーションを受ける。
全てを雪だるま式に吸収し、高い成功レベルへと到達できる。
スタンフォード大学Carol Dweck博士による
成長できない考え方 成長する考え方
5%
http://thepeakperformancecenter.com/educational-learning/learning/principles-of-learning/learning-pyramid/
体験
指導者
・スピー
カー
ファシリ
テーター
Data x AI 時代
利
用
者
共
同
開
発
答えがある
答えは無い
Input
Output
座学
体験
実装
vs. 最終手段
vs. 課題解決
vs. 自分たちでも出来る方
法
vs. 試して
vs. 役に立つところ
1
2
3
高品質な17,000のコース
(日本語は900コース以上)
ビジネス、テクノロジー、クリエイティブなどの多
様なカテゴリーから成る学習コースをご提供
データに基づいたコース設計と
パーソナライゼーション機能
リンクトインの会員データをもとにコース開発を実施
リンクトインプロフィール情報(スキル、経験等)に
基づいた推奨コースをAI機能を使い受講者に表示
マイクロラーニング
短時間でPC・モバイルからいつでもどこでも受
講可能
Step-by-Step Achievements スムーズな学習環境
 無料
 日本語対応
 ブラウザーのみでOK
ハンズオン環境も含めて
 ダウンロード可能なサンプ
ルコード
 Product/Service, 技術レベル,
job role, などに応じたガイダ
ンス
 Video, チュートリアル, ハンズ
オン
 スキルアップを促す
 ユーザー プロファイ
ル毎に
カスタマイズ
www.microsoft.com/learn
www.microsoft.com/ja-jp/events
Invent with purpose.

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