「イベント名の「OSS X Users Meeting」の"X"にはcrossingやmultipleといった意味を含ませております。オープンソースの理念でもある「技術を共有し、文化に触れ、知見を高めていただく機会」として、本イベントを約10年にわたり運営を行って参りました。SCSKとしても、お客様の課題解決においてOSSを活用しその恩恵を受けており、“得たものに対する恩返しをしてゆく”事も意識し、本イベントがその一つになればと考えております。」（杉坂）

「BERTを始めとする現在のモデルではTransformerがベースとして用いられており、このTransformerは現在のNLP技術を支える基礎的なニューラルネットアーキテクチャとなっています。BERTは2018年11月にオープンソースとしてGoogle社より公開され、Transformerのエンコーダをニューラルネットアーキテクチャとして採用した多くの優れた特徴を持ちます。その一つとして、BERTでは事前訓練モデルが提供されており、様々なタスクで再調整することで、容易にモデルやアーキテクチャを作成することが可能です。また、BERTの関連モデルとしてALBERTやDistilBERTなどが存在しますが、いずれにしてもBERTは大量のパラメータを持つため、高性能を維持したままパラメータ数を減らすことが改良の主眼になっています。」（佐々木氏）

続いて「TensorFlow 2 : Keras 入門＆最新ライブラリー」と題して、Google Cloud, Solutions Architect 中井悦司氏が登壇され、TensorFlow 2について、TensorFlow1.xからの変更点やKerasとの関係について解説いただきました。 TensorFlow２の変更点の一つとして、「TensorFlow 1ではif文などの制御構造（条件分岐）のコードが直感的ではない面がありましたが、TensorFlow 2ではEager Executionがデフォルトの実行モードになり、制御構造を持つコードが書きやすくなった点が挙げられます。ただし、Kerasを利用した場合には、これらの制御構造を含む処理は、事前にモジュールとして用意されている為、モジュールを一から作成する場合を除いては、それほど違いを意識することはないかもしれません。」（中井氏）

「Kerasは、元々は、TensorFlowとは独立に開発されたライブラリーでしたが、現在はニューラルネットワークモデルを定義するためのAPI（言語仕様）と位置付けられており、特定の実装を指すものではありません。TensorFlow 2ではTensorFlow用のKerasが同梱されており、Sequential API（入力から出力まで一直線のシンプルなモデル）　、Functional API（複数の入出力層を持つモデルや、複数のモデルを組み合わせる際に使用する）、 Subclassing（LayerクラスやModelクラスのサブクラスを定義して振る舞いを直接記述する）などの使い方があります。」（中井氏）

「TensorFlow Probabilityは確率分布そのものを計算対象とするライブラリーであり、これを利用することで、特定の予測値ではなく、その背後にある確率分布そのものを予測するモデルを構築でき、例えば、ガウス過程による欠損値の推定などを扱う事も可能になります。」（中井氏）

「Quantum TensorFlowは量子古典ハイブリット機械学習のためのライブラリーであり、提供する機能は、TensorFlowの機械学習モデルによる計算処理とCirqによる量子計算処理を組み合わせて実行するというものです。量子回路に含まれるパラメータ値を、機械学習モデルで最適化するといった使い方も可能になります。」（中井氏）

「１０ヶ国以上で経営者に行った調査によると８０～９０％の以上の経営者がAIの倫理的な課題に直面しているといいます。今回のセッションでは「責任あるAI」を実現するためにマイクロソフトの掲げる６つの基本原則の中から「Transparency (透明性)」に関わる部分について解説いたします。今日では高精度の機械学習モデルを実現するために、深層学習などの複雑な機械学習アルゴリズムが数多く存在している一方で、それに起因する問題も散見されます。それは、「構築された機械学習モデルが妥当なものかわからない」「予測値の理由を説明できない」「モデルの改善方法が不明」などであり、これらの問題を解決する上でも、機械学習モデルの解釈可能性が重要性であると考えます。」（女部田氏）

「ダッシュボード機能を使用することでモデル精度の算出やデータ探索機能、グローバルな解釈、ローカルな解釈をGUIで利用することが可能となります。またWhat-if分析機能を利用することでパラメータの値を変更した際に、予測値がどのように変化するのか確認することもできます。」（女部田氏）

「自動運転に用いられる画像認識では、夜間や悪天候の状況下での識別も考慮しなければなりません。また、DNNの作成する複雑なルールを人間ではレビューできないという本質的な課題など、製品化する上では様々な障害があるといえます。また、人の命にかかわる製品でもあり、安全性の保障が非常に重要であるものの、現状の開発方法では安全性の担保は難しい」（吉岡氏）

「近年、世界中で「品質」をキーワードとした論文が増えてきており、ML関連の研究では、セキュリティ・ロバストネス・フェアネスの観点での妥当性検証が多くなってきています。例えば、「歩行者とはどういうものか」を定義する上で、人間が無意識に行っている判断をソフトウェアでモデル化し、そのモデルと現実とのギャップを明らかにしする事で、保証範囲を明確化するような研究がなされています。」

「これまで本セミナーはオンラインではなく会場に足を運んでいただいておりましたが、今回初めてオンラインでの開催となり、これだけの多くの方からご参加いただき非常に嬉しく思います。日本語でこれだけ深い話を聞ける場は貴重ですので、参加者の方々が今回の内容を活かしてご活躍されることを期待しております。また、興味深いお話をして頂いた登壇者の方々へ感謝申し上げます。」（矢野氏）