日本データベース学会の皆様、 ACM SIGMOD日本支部副支部長の豊田です。 来る12月9日（火）に、東京大学生産技術研究所にて開催いたします 先端的データベースとWeb技術動向講演会の案内を再送致します。 会員の優先登録は１１月２７日までとなっておりますので 早めの登録をお願い致します。 恒例の国際会議報告としては、VLDB2014のキーノートや 主要な講演に関する報告を富士通研究所の北島様から頂きます。 招待講演では、気鋭のビッグデータビジネスベンチャー企業２社から 御講演を頂く予定です。 IoTとDeep Learningに特化したベンチャーを先日立ち上げました Preferred Networks社からは、ライフサイエンスへのDeep Learningの 適用事例等について、早くからビッグデータビジネスに注力している Treasure Data社からは技術基盤に関する講演がございます。 大変興味深い内容となっておりますので奮ってご参加のほどお願い 申し上げます。 事前参加登録可能は12月2日までとなっております。 以下のページからお申し込みください。 http://www.sigmodj.org/regist/conference_informations/11 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 第21回 先端的データベースとWeb技術動向講演会 （ACM SIGMOD 日本支部第58回支部大会） 「VLDB2014国際会議報告とビッグデータビジネスの最前線」 日時:2014年12月9日（火曜日）10:20-16:30 開催場所: 東京大学生産技術研究所 E棟5階 Ew-501,502 主催:ACM SIGMOD 日本支部（支部長：川越恭二 (立命館大学)）， 日本データベース学会(会長：北川博之(筑波大学)） 10:00 受付開始 10:20 - 10:30 開会挨拶 10:30 - 11:30 VLDB2014 国際会議報告 (1) 北島 信哉 （富士通研究所） 概要：2014年9月1日から5日にかけて中華人民共和国浙江省杭州市で開催された VLDB2014について報告する．前半では，VLDB2014の採択率などの統計データに ついて紹介するとともに，キーノートを中心に紹介する．キーノート1ではイン メモリデータベースやデータ分析システムといったビッグデータ分析の要素技 術についての講演が行われ，キーノート2では，ビッグデータを扱うためのデー タセンタ・アーキテクチャについての講演が行われた． 11:30 - 13:00 昼休憩 13:00 - 14:00 VLDB2014 国際会議報告 (2) 北島 信哉 （富士通研究所） 概要：後半は，Best paperを含めた興味深い講演を取り上げて紹介する．なお， Best paperは5本あり，その中からNational University of SingaporeのDawei Jiang氏らによる「epiC: an Extensible and Scalable System for Processing Big Data」とUniversität StuttgartのStefan Funke氏らによる 「On k-Path Covers and their Applications」を中心に紹介を行う． 14:00 - 14:15 休憩 14:15 - 15:15 Deep Learning技術の最近の動向とPreferred Networksの取り組み 大野健太（Preferred Networks） 概要：2012年、HintonらのグループはILSVRC（画像認識コンテスト）でDeep Learningを用いた手法を用いて他チーム を凌駕する結果で優勝した。これを契 機に、動画像・自然言語・センサー・ライフサイエンスなど様々な分野にDeep Learningを適用する試みが盛んに行われている。株式会社Preferred Networks はInternet of Things(IoT)にフォーカスしたリアルタイム学習技術のビジネス 活用を目的として2014年3月にPreferred Infrastructureからスピンアウトした。 Deep LearningはIoTに即した技術として特に注力して研究開発を行っている。 本講演では、Deep Learningに関する最近の話題、弊社でのDeep Learning関連 の取り組みの紹介を行う。また、その中の一例としてライフサイエンス分野に 多く存在する大量のヘテロジニアスなデータベースをDeep Learningを用いて活 用するアイデアについても言及する予定である。 15:15 - 15:30 休憩 15:30 - 16:30 トレジャーデータを支える技術 斉藤太郎（Treasure Data） 概要：Treasure Dataでは様々なオープンソースプロダクトを用いることで、ク ラウド上でのデータ管理を容易にしています。fluentdによるデータ収集、型の 変更に柔軟なMessgePackを利用した圧縮ストレージ、Hiveによるスループット を重視したバッチ処理、またPrestoによるインタラクティブクエリなどのサー ビスを提供しています。これらトレジャーデータの技術基盤と、ビッグデータ がビジネスの現場でどのように活用されているかについて紹介します。 16:30 閉会