第6回機械学習工学ワークショップ（MLSE夏合宿2023）

• 本年もオンライン開催です！
• いくつかのオンライン会議ツールの使用が必須となっていますので、参加要件をよくお読みください。
• 早期割引チケットの締切は6月5日(月)です！お早めにお申し込みください。発表者は、必ず6月5日(月)までに参加申し込みしてください。
• 参加申込締切は 6月19日（月） となります。締切までに申込をお願いします。

ワークショップ開催概要

日程

2023年6月29日（木）13:00～7月1日（土）12:00

参加募集

以下の要領で参加者を募集します。

1. 会期中を通じて以下のツールが使用可能であること。
   • Zoom
   • Discord
   • Mural
2. 会期中、昼夜通じて合宿に参加できること
   • バーチャルではありますが合宿です。なるべく普段の業務や家庭から離れて合宿のセッションに集中できるようお取り計らいください。

参加費

早期割引 (6/5まで)

• 一般（JSSST会員）: 2,200円
• 一般（JSSST非会員）: 4,400円
• 学生（会員／非会員問わず）: 無料

通常申込み (6/5-6/19)

• 一般（JSSST会員）: 3,300円
• 一般（JSSST非会員）: 5,500円
• 学生（会員／非会員問わず）: 無料

ご注意

• 参加費は参加申し込み時にPaypalで支払いをお願いします。
• 参加費は 消費税込み の価格です。
• 会計処理上の事情により、請求書の発行・領収書の分割等には、対応はできません。

プログラム概要

1日目 (6月30日)

2日目 (6月30日)

企画セッション、パネルディスカッション、ナイトセッションを予定しています。

3日目 (7月1日)

※ 時間は変更になる可能性があります。

プログラム内容

基調講演

【タイトル】 自然言語生成の仕組みと最先端

【概要】 2022年11月にChatGPTが登場して以来、生成系AIの研究開発が加速している。生成系AI、特に大規模言語モデルは人間を代替する存在になりつつあり、検索、広告、金融、法務、教育、研究など、幅広い分野の広範囲な分野の転換点になり得る。本講演では、大規模言語モデルの基本的な仕組みから最先端の研究を概観し、生成系AIが社会やビジネス、学術にもたらす影響について述べる。

【講演者】 岡崎 直観（東工大）
2007年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。同大学院特任研究員、東北大学大学院情報科学研究科准教授を経て、2017年より東京工業大学情報理工学院教授。自然言語処理や機械学習の研究に従事。言語処理学会理事。ACL 2023プログラム委員長。

パネルディスカッション

【題目】 LLM・基盤モデルで変わるソフトウェアエンジニアリング

【概要】 2022年11月にChatGPTがリリースされて以降、世界は大きく様変わりしました。人間の言葉でやりとりができる高性能なAIの登場により、高度な知識ベースシステムを極めて簡易に実現できるようになりました。これによって、今までにないソフトウェアが実現できるようになっただけではなく、自然言語のみでほとんどの実装が済んでしまうなど、ソフトウェア開発のあり方も大きく変わろうとしています。 本セッションでは、高機能な基盤モデルとしてのLLMの登場によってソフトウェアエンジニアリングがどのように変わったのか、また、今後どのように変わっていくのかについてパネル形式で議論します。

【登壇者（略歴）】

岡崎 直観（東工大）
基調講演の欄を参照のこと。

海野 裕也（Preferred Networks）
2008年東京大学大学院修士課程修了。2008〜2011年日本アイ・ビー・エム株式会社。2011〜2016年株式会社Preferred Infrastructure。2016年より株式会社Preferred Networks、2022年5月よりリテール担当VP。自然言語処理、機械学習、ロボティクスの研究開発、JubatusやChainerなど機械学習用OSSの開発、小売業向けのソリューション開発に従事。

加藤 淳（産総研）
博士(情報理工学)。2014年より国立研究開発法人 産業技術総合研究所研究員、2018年より同主任研究員。同年よりアニメ制作会社アーチ株式会社技術顧問を兼務。 Human-Computer Interaction全般、とくにプログラミング体験(Programming Experience; PX)を向上する研究に従事し、国内勉強会SIGPXの設立、国際会議IEEE VL/HCC、、PX、LIVE (2022・2023 Co-chair)などの運営に携わる。技術移転にも積極的に取り組み、クリエイター・プログラマ向けの創造性支援ツール・サービスを開発、運営。

萩谷 昌己（東大）
1982年東京大学理学系研究科修士課程修了．京都大学理学博士．京都大学数理解析研究所、東京大学理学部を経て、2001～2022年東京大学情報理工学系研究科教授．2010〜2013年同研究科長．2011〜2017年日本学術会議会員．2021年より東京大学Beyond AI研究推進機構機構長．2022年東京大学名誉教授．プログラミング言語，ソフトウェア検証などに加えて，分子コンピューティングを含む自然計算の研究に従事．

司会：丸山宏（花王）
1983年東工大修士課程修了。日本IBM東京基礎研究所で26年間、資源言語処理、XML、セキュリティなどの研究に従事。2006-2009同研究所所長。その後キヤノン、統計数理研究所、Preferred Networks(PFN)を経て、現在花王株式会社エグゼクティブ・フェローとPFN取締役を兼任。MLSE発起人の1人。工学博士。

企画セッション

以下の5つの企画セッションを予定しています。

機械学習特有の攻撃に対するセキュリティ

機械学習セキュリティに関連して、以下の3つの企画を行う。2スロットを想定し、前半で招待講演を含む講演、後半でハンズオンを行う。

1. 人工知能学会の「安全性とセキュリティ研究会」の幹事の方に、機械学習セキュリティに関して招待講演をして頂く予定。詳細は後日決定。

2. セキュリティWGで公開している機械学習システムセキュリティガイドラインについて、第2版のβ版を6月に公開予定であり、その紹介をする講演（セキュリティWGメンバーによる講演予定）。既に公開済みの第1版からのアップデート情報を含め、始めて聞く方にもわかりやすいよう、ガイドライン全体を紹介する。

3. 上記機械学習システムセキュリティガイドライン第2版β版と同時公開予定の機械学習セキュリティ影響分析技術に関して、第1版で公開済みの機械学習セキュリティ脅威分析技術と組み合わせ、セキュリティリスク分析の一連の流れをハンズオンとして体験頂く。体験後は感想や評価を頂き、今後のフィードバックに活かす。

オーガナイザー

• 矢嶋純（富士通株式会社）
• 吉岡信和（早稲田大学）
• 乾真季（富士通株式会社）
• 笠原史禎（富士通株式会社）
• 辻健太郎（富士通株式会社）
• 久連石圭（株式会社東芝）
• 花谷嘉一（株式会社東芝）
• 大久保隆夫（情報セキュリティ大学院大学）
• 林昌純（帝京平成大学）

LLM・基盤モデルの到来を経て生き残る／新たに必要となる機械学習工学は何か

私達はこれまで「MLSE論文読み会」と称して、これまで主にソフトウェア工学の国際会議で発表されたMLSE関連論文の輪読会を開催してきました。
しかしここにきて、GPT-3に端を発した大規模言語モデル（LLM）やそれらを中心とした基盤モデルによる技術革新が凄まじく、恐らく機械学習を使ったソフトウェアの開発は大きく様変わりすることを余儀なくされるだろうと私達は考えています。
そこで本セッションでは、これまで行ってきた活動の延長でMLSE関連研究のサーベイを改めて行い、その中で、

• これからも生き残る研究トピック
• トピックとしては残るがアプローチを刷新しないといけないもの
• もはや後に残らない研究トピック

といった観点で既存研究の整理をし議論します。その上で、今後の新たな機械学習工学の研究テーマ創出の種まきを本セッションにて行いたいと考えています。

オーガナイザー

• 今井健男（Ubie株式会社）
• 原聡（大阪大学）
• 吉岡信和（早稲田大学）

機械学習の取組状況や課題を語り合うワークショップ

本セッションでは、各現場での機械学習に関する取組状況や課題について、現状を明らかにし共有するためのワークショップを実施します。

詳細：

• 背景・課題
  MLOps に関しては実例としてさまざまな取組が発表されている一方で、機械学習を用いる現場はさまざまな事情を抱えており、課題を解決する指針が十分でない現状があります。このため、機械学習オペレーションWGでは、それぞれの現場に適用できる指針を明確にすることを目指しています。

• セッションの内容
  4名程度のグループに分かれ、それぞれの現場での課題について話し合い、内容を全体で共有します。議論した内容は議事録としてまとめ、2023年時点での現状として共有します。また、この結果をもとに MLOps に関する検討を進めていきます。

オーガナイザー

• 杉山阿聖（株式会社Citadel AI）
• 久井裕貴（株式会社マネーフォワード）
• 太田満久（Ubie 株式会社）

AI倫理と公平性

近年、MLを活用したAIシステムの判断に関して、倫理に関するガイドライン(AI倫理)が整理されつつあり、その中でも特に公平性について基礎研究が活発に行われている。しかしながら、AI倫理に関するガイドラインは抽象度が高く、公平性の基礎研究は詳細すぎて、AIシステムがどのような要求を満たすべきかといったシステム開発における要件との関係が明らかになっていない。
本企画セッションでは、AIシステムのAI倫理と公平性についての招待講演ののち、各社のAIシステム開発のベストプラクティスを共有したパネルディスカッションを実施する。そして、AI倫理と公平性WGが分析した事例をもとに、AI開発者の観点で以下を議論する。

• ライフサイクルの各工程で考慮すべきこと
• 各ステークホルダが考慮すべきこと
• ステークホルダ間のコミュニケーションのために必要な共通認識

オーガナイザー

• 吉岡信和（早稲田大学）
• 江澤美保（クレスコ）
• 久連石圭（東芝）
• 八幡晃一郎（日立製作所）

基盤モデルWG 設立検討

2020年にGPT-3が発表されて以来、様々なタスクに利用可能な基盤モデル・大規模言語モデルが次々と発表され、その活用が既に始まっている。
複数のタスクに応用でき、Fine Tuningすることで特定タスクでより高い性能を発揮できるようになった一方で、大量のデータを必要とすることからデータ収集に対する考慮や、モデルの解釈性の低さへの対応など、今後の機械学習を用いたシステム開発の在り方も大きく変わってくることが予想される。

本企画セッションでは、基盤モデル・大規模言語モデルのシステム開発において、機械学習工学として取り組みが必要なテーマを探るためのディスカッションを行う。

オーガナイザー

• 江澤美保（クレスコ）
• 吉岡信和（早稲田大学）
  

生成モデルAPIの品質管理 -- 花王仮想人体生成モデルを例として

ChatGPTでもわかるように、生成モデルは様々な応用がある汎用モデルであり、APIを介してサービスとして提供する形態に向く。本セッションでは、人体に関する生成モデルである花王の仮想人体生成モデルを題材に、それをビジネスとして提供するための品質管理について議論する。

90分のセッションの前半を3本の招待講演にあて、主に訓練データとモデルの品質管理の考え方について述べる。 1. 訓練データの品質管理 2. 訓練アルゴリズムの開発 3. モデルの品質管理

後半は、実際にAPIを通して仮想人体生成モデルを使ってプログラミング(ハンズオン)をしてみることによって、モデルAPIの設計、運用についての考え方や課題についての経験を得る。

オーガナイザー

丸山宏（花王）

他の方も今後追加される予定

主催

日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会

ワークショップ運営組織

実行委員

• 実行委員長
  • 杉山 阿聖 (Citadel AI / マネーフォワード)
• 副実行委員長
  • 今井 健男 (Ubie)
• プログラム委員長
  • 徳本 晋 (富士通)
• 副プログラム委員長
  • 吉岡 信和 (早稲田大学)
• ローカル委員長
  • 江澤 美保 (クレスコ)
• 副ローカル委員長
  • 久連石 圭 (東芝)
• 会計委員長
  • 竹内 広宜（武蔵大学）

プログラム委員

• 石川 冬樹 (国立情報学研究所)
• 今井 健男 (Ubie)
• 竹内 広宜 (武蔵大学)
• 原 聡 (大阪大学)
• 宗像 聡 (富士通)
• 吉田 則裕 (立命館大学)

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