サービスコンピューティング研究会へようこそ!

研究会の目的

我が国が目指す未来社会の姿 「Society 5.0 (超スマート社会)」は,IoTやビッグデータ,AI,ロボット等の様々なシステムを横断的に連携・協調して,人々が必要なモノやサービスを必要なときに必要なだけ受けられる社会を目指すものです.

あらゆるシステムの機能を サービス と捉え,これらを 疎結合 して更なるサービスを創るというサービスコンピューティングの考え方( Everything as a Service )は,超スマート社会における異種分散システムをつなぐ糊(のり)として,重要な役割を果たします.本研究会では,そうしたサービスの実現や提供に求められる技術的基盤や方法論,プラクティスなどについて,研究発表および討論を行う機会を提供します.

更新履歴

研究分野

主に以下のような研究分野を想定していますが,これらに限らず,サービスに関わる話題であれば広く取り上げます.

ウィンターワークショップ・SCセッション参加募集 (申込〆切/議論参加のみ 12月25日)

SC研究会では毎年1月,情報処理学会・ソフトウェア工学研究会 主催の,ウィンターワークショップにて「サービス指向セッション」を企画してきました.

2019年1月は,福島・飯坂温泉で, ウィンターワークショップ2019・イン・福島飯坂 が行われます.今回その中で,サービス指向セッションを以下の通り開催します. みなさま奮ってご応募ください!!

T6: データ利活用・APIエコノミーを支える技術

 インターネットの普及以来,通信,コンピューティング,デバイス,ソフトウェア,ビジネスモデル,セキュリティ,システムエンジニアリング等,あらゆる領域で構造変化の中にある.特に,近年の新たな潮流として,オープンイノベーション戦略に基づいて蓄積したデータを開示・シェアし,機械学習等の技術を用いてデータから価値を見いだすデータ利活用の動きや,サービスの提供する様々な(データに限らない)資源をWebAPI (API)経由で流通させ新たな価値を共創するAPIエコノミーの形成が活発化している.

 本ワークショップでは,データ利活用やAPIエコノミーを促進させる上でのサービス・ソフトウェアの課題を共有しつつ,萌芽的な取り組みや従来手法の発展的な研究,個々人の経験に基づく洞察,等を持ち寄り,エッセンスとなるべき事項の抽出を図る.また,これらに限らずサービスコンピューティングで扱われてきたトピックも幅広く受け入れる.

 本セッションは,電子情報通信学会サービスコンピューティング研究会の協力のもと行われる.サービス・クラウド・IoT等に関する研究コミュニティを形成する場としても活用いただきたい.

 電子情報通信学会サービスコンピューティング研究会:https://sig-sc.org/  

第29回研究会@NII 参加募集 (発表申込・1月7日,論文〆切・2月下旬)

テーマ: サービスと機械学習(共催:機械学習工学研究会)

第29回のSC研究会は,2019年3月15日(金)に,国立情報学研究所(NII)で行われます. 今回は,2018年度に新設された 日本ソフトウェア科学会・機械学習工学研究会 との共催となります.

今回共催する機械学習工学研究会においては,機械学習を活用したシステムを作るた めの様々なツール・基盤や工学的支援を対象領域としています.機械学習を活用する場合においても,サービスを用いることの重要性は非常に高まっています.クラウドプロバイダからは,機械学習のためのサービス(API)が出揃ってきていますが,それらをうまく評価,選択,組み合わせ,有効に活用することが重要となります.また,機械学習を用いた場合,試行錯誤や継続的な改善が求められ,訓練や品質評価を自動で何度も回し続けることが必要となります.この際にも,クラウドサービスの利用や,マイクロサービスによる設計などが一つの有効な解として挙がってきます.

そこで,第29回研究会においては,「サービスと機械学習」に関する幅広いトピックを募集いたします.上記のように,機械学習を活用するための手段としてサービスを考えることに限らず,機械学習によるアプリケーションサービスの実現など,両者にまたがる話題を歓迎します.

また,サービスコンピューティング研究会,機械学習工学研究会それぞれが対象とす る一般的な話題も歓迎します.

招待講演

招待講演(1): 対話システムWEKDA(ウェクダ)における大規模化・高速化

情報通信機構 田仲 正弘氏

NICTで開発している対話システム「WEKDA(ウェクダ)」は、深層学習を含む数十に 及ぶコンポーネントを、サービス指向で連携させることで実現されています。 本講演では、WEKDAのシステム構成の面にフォーカスし、高速性や計算機資源利用の 効率化などの様々な課題と、その解決について紹介します。

招待講演(2):機械学習工学の現状と今後の課題

国立情報学研究所 石川 冬樹氏

機械学習を用いて開発したシステムは,そのブラックボックス性や テスト不可能性から,従来のソフトウェア工学アプローチが通じない という課題があります.本講演では,最新の研究動向および 国内産業界における課題を概観し,今後の課題について論じます.

参加申込要領

これまでの研究会

過去の研究会のプログラムは 「過去のイベント」 をご覧ください.

委員会構成

委員長

副委員長

幹事

委員

関連リンク

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国際会議

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