情報セキュリティは、ひとえにリスクの軽減という重要な目標にフォーカスしています。データ損失、風評被害、企業や組織の生産活動の突然の混乱・停止のリスク等様々ありますが、あなたのセキュリティチームはどのような事態に対処しようとしていますか？
チームは、最も疑わしい脅威を特定するのはもちろん、対策を要する事態に効率よく優先順位付けを行っていますか？そうでなければもう既にブリーチ（情報セキュリティ侵害）されているのかもしれません。予測でき実行可能な脅威情報には、より積極的な－それゆえ一層効果的な－情報セキュリティを知らせるパワーがあります。迅速性が決定的に重要な意味をもつ状況でこの情報は即時に提供され実行できなくてはなりません。
プレゼンテーションで紹介される脅威情報の実例
- 企業への直接脅威をモニタリング−データダンプサイトやダークウェブの脅威情報を迅速に集約し予想される深刻なデータ漏えいをいち早く検知
- 最近のハッカーの手口、テクニック、手順（TTP）を分析し、ブリーチのリスクを軽減しリソースの配分を大きく改善させる
- 企業やテクノロジー・スタックに関係する脆弱性を検知し、かつ優先順位付けを行い、ビジネスへのリスク低減を図る
12年前と日本ではかなり早期にデータ分析に注目して起業し、東証一部上場まで実現したブレインパッドの創業者の立場から、起業家としての学び、日本での分析をコアにした事業の立ち上げの難しさ、面白さ、オポチュニティの大きさについて、12年が経過した現在の人工知能ブームに沸く現状でも通用する点を中心に紹介をさせていただきます。
IoTは、今最もホットな話題にして、インターネットそのものが及ぼした影響と同じくらい重要だと予測される変化です。インターネットによって人類は、主に人がインプットするアイデアやデータを共有することが可能になりました。では、車、宝石、オフィス家具など、さまざまなモノからのデータがすべてインターネットを介して流れるような世界ではどうなるでしょうか？私たちは、新しいハイパーコネクテッド（あらゆるものがつながる)な未来の最前線にいます。その未来のガイド役が、MITメディアラボのデビッド・ローズ氏なのです。IoTをテーマにした本としては初のベストセラーとなった本の著者であるローズ氏は、IoTはもはや避けて通れないものであるという事を、世に明確に示しました。ビジネスを経営していようと、製品を作るメーカーであろうと、製造、サプライチェーンマネジメント、環境モニタリング、輸送、小売、ヘルスケア、都市プランニング、建築、設計など、文字通りどのような業種に携わろうと、皆さんの業界は影響を受けることになります。
この講演で、ローズ氏はIoTから利益を生み出す方法について論じ、製品がどのようにサービスとして機能するようになるのか、また新しいテクノロジーではなく、新しいユーザー体験をどのように生み出していくのかを説明します。これからは、iPhone の画面をずっと見ている代わりに、私たちのニーズを予測し、私たちの役に立つシンプルで洗練された、インターネットに接続されたモノに囲まれることになります。接続性と生産性を製品にどのように埋め込むことができますか？ローズ氏はこう問いかけています。テクノロジー、デザイン、そして利益を上げる方法について皆さんの会社の考え方を根本から変革する時期が来たのです。
経済的な繁栄には、絶え間ないイノベーションが不可欠であることは歴史の証明するところですが、今日どのセクターであれ、最も多くの新規雇用拡大を生み出しているのはスタートアップコミュニティであると認識されています。それでは、いかにして更なるイノベーションを促進させるのでしょうか？イノベーションを最も強力に推し進めるものはコラボレーションであることをデータは示しています。ティム・ロウが、活気のない工業地帯から、繁栄する世界的なイノベーションエコシステムへと成長を遂げた米国マサチューセッツ州ケンブリッジの発展について概略的に解説し、そこから学んだことを東京に特化した環境の中でどのように活かせるかについて説明します。ケンブリッジが変貌を遂げたその中心には、ティムが設立した、イノベーターとスタートアップを一箇所に集め、起業家にとって文字通り発射台の役割を果たす、CIC（ケンブリッジ・イノベーション・センター）とその関係組織があったのです。結果は多大なるものになりました。顧客企業は1999年以来3,300社に、CICの顧客企業へのベンチャーキャピタル投資額は27億ドルに、新規公開等株式市場に上場された市場価格は39億ドルにそれぞれ達しています。(日本語講演）
コンピューターシステムは、人々が意思疎通を図る際に用いる背景にある知識、すなわち「常識」を共有すると、人が使う言語をより正確に理解することができます。「常識」という背景から始めれば、入力データから学習する以前に、人が言語を使って話している内容を概ね理解して、機械学習がより効果的になり、より少ない訓練データで事が足りるようになります。
この講演では、長期にわたって続いているオープンデータプロジェクトであるConceptNetについて論じます。自然言語の単語やフレーズをラベル付けされた関係と結びつけることで、多くの言語の単語の意味する内容について背景にある知識や常識を提供する多言語ナレッジグラフであるConceptNetは、数ある言語の中で特に日本語でデータを収集し、機械翻訳に頼らない高品質な多言語の表現を生み出します。現代の機械学習においてConceptNetを使用する方法について論じ、エンタープライズフィードバック管理を提供するLuminoso社の商用環境にて実際にConceptNetが活用されているかをご紹介します。
ニューラルネットワークとは何か？ ディープラーニングはなぜ注目を集めているのか？ 実開発での利用の課題は？このセッションでは、これらの疑問について議論し、さらにGoogleフォトやAndroid、Google検索等で利用されているGoogleにおける大規模なニューラルネットワーク導入事例を紹介します。また後半では、Cloud Vision API、Speech API、TensorFlow、CloudMLなど、Googleが提供するスケーラブルでフルマネージドのクラウドサービスについて解説し、Googleの機械学習技術を活用する方法を紹介します。