※会議のタイトル：「共生社会のための多様性」
※開催日時: 2022年11月26-27日 9:00~17:00 (土日)
※開催方法: 対面 (東京大学 本郷キャンパス)、オンライン ( Zoom/Slack)
新型コロナウイルスの影響を3年間受けた後、全世界がニューノーマルに適応するため、重要な進歩を遂 げました。各国は徐々に国境を緩め、経済を開放し、より包括的な未来を構築するための準備を整えてい ます。その発展を加速するにあたって、様々な原点を持つあらゆる階層の人々の貢献が必要とされていま す。共生社会は、一人一人の力が科学技術・経済・政治活動などに最大限に発揮できる最も重要な条件を 作り出すことを目指しています。
海外在住ベトナム人もその未来に積極的に貢献しているとみられます。ベトナム人の数は、在日外国人の 中、2番目となっています。 日本で活動しているベトナム人の数は約50万人で、そのうち多くの人は、科 学者や研究者であり、大学・研究機関・大手企業等に勤務しています。ベトナム人コミュニティ全体の成 長に伴い、研究者や専門家を含む学術コミュニティは、ベトナムと日本の発展、および日越関係に積極的 に貢献してきました。
在日ベトナム人学術ネットワーク (英語名: Vietnam Academic Network in Japan, VANJ) は、2016 年に設立され、日本に滞在しているベトナム人の学術者達のつながりを創り、学術交流を促進することを 目指している組織です。 2018年をはじめとして、毎年VANJは国際科学会議を開催し、日本とベトナムの みならず、世界中に知識の価値を広め、結びつけ、喫緊の社会問題を解決することを目的としています。
VANJ2018-2021の成功を受けて、パートナーであるベトナム青年獣医ネットワーク（VYVN)と生物医科 学コミュニティ（VBMC)と協力して、VANJとスピントロニクス学術連携研究教育センター（東京大学) は、「共生社会のための多様性」をテーマに、VANJ会議 2022（VANJ 2022）を開催します。
VANJ 2022 は、ベトナム、日本、および他の国々から来た様々な分野に活躍している科学者・研究者・ 企業が参加する学際的な会議です。VANJ 2022 は、各国の強みと発展を生み出すために向けて、多分野 における研究・連携の重要性を強調しています。本会議では、先端研究を共有し、ベトナムと日本との積 極的な研究協力を促進することを目的としています。 VANJ 2022 に参加される基調講演者・講演者は、大学・研究機関・国家機関・国際機関で働いている専 門家・教授・博士です。これらの機関は、両国の研究・管理・政策コンサルティングのリーダーです。 本 会議は、2022 年 11 月 26〜27 日に開催され、全体セッションとテーマ別セッションを含む 16 のセッシ ョンが行われます。 各セッションでは、講演者が最新の科学発見とビジョンを発表します。
会議では次のトピックについて話し合います。
• 自然科学
• 電気工学、VLSI およびそのアプリケーション
• AI、ICT、IoT、ロボティクス
• 土木工事
• 生物医学
• 再生可能エネルギーとスマートグリッド技術
• 環境工学・環境管理
• 気候変動の緩和と適応
• 材料化学とマイクロ・ナノテクノロジー
• 経済政策と戦略
VANJ2022はベトナム人と日本人と世界中の知識人を結びつけ、学界からの知識を広め、社会とコミュニ ティの発展に貢献していくという願いを込めて開催されます。活発なディスカッションが生まれ、最新科 学情報をアップデートできる場になることによって、ベトナムと日本の知的ネットワークがさらに広めら れ、社会開発目標に貢献することを期待されています。
※会議ウエブサイト: https://conf.vanj.jp/2022/
※ 参加者用の登録URL: https://vanj.jp/links/vanj2022-registration
※発表者用の登録URL: https://vanj.jp/links/vanj2022-submission
今回のイベントの活動を通じて、スポンサーとしてはDEHAは、更なる在日ベトナム人学術コミュニティの発展に貢献すると同時に、日越関係を積極的に深化させていくと思います。
近年、システム開発・建設・製造・マーケティングなど、あらゆる分野でプロジェクトの複雑化が進んでいます。 市場の変化は速く、顧客の期待値も高まり続けるなか、企業に求められるのは「限られたコストと期間で、高い品質を確保した成果物を提供すること」です。 しかし実際には、品質のばらつき、手戻り、要件の理解不足、工程管理の不徹底などにより、多くのプロジェクトが計画どおりに進まず、結果的にコスト増や納期遅延という課題を抱えています。 こうした背景から注目されているのが プロジェクト品質管理サービス です。専門家による品質管理プロセスの整備・運用支援を通じて、プロジェクト全体の成功確率を高めるサービスとして、大企業から中小企業まで導入が広がっています。 この記事では、プロジェクト品質管理サービスの概要、必要性、導入メリット、サービス内容、実際の運用プロセスまでを詳しく解説します。 品質管理にお悩みの方 プロジェクト品質管理システムに興味がある方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事になっています。これを読めば、品質問題で悩んでいる組織やプロジェクトリーダーにとって、具体的な改善ヒントとなる内容がわかりますよ。 プロジェクト品質管理サービスとは？ プロジェクト品質管理サービスとは、外部の専門チームやコンサルタントが、企業のプロジェクトにおける品質管理プロセスを整備し、品質向上やリスク低減を支援するサービスです。主に以下のような内容が提供されます。 品質基準・品質計画の策定 プロジェクト管理プロセスの構築・改善…
近年、企業や教育機関、自治体を中心に「生成AIチャットボット」の導入が一気に広がっています。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が急速に発展したことで、これまでのチャットボットでは実現できなかった高度な対話や柔軟な問題解決が可能になりました。 しかし、「生成AIチャットボット」と「従来型のチャットボット」は何が違うのか、具体的に説明できる人は意外と多くありません。 本記事では、両者の仕組みや特性、メリット・デメリット、そして導入時のポイントまで分かりやすく解説しています。 生成AIに興味がある方 チャットボットを導入したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AIチャットボットが、従来と比べてどう違うのかが丸わかりですよ。 チャットボットとは何か？ チャットボットとは、ユーザーとの会話を自動で行うプログラムのことです。 ウェブサイトの問い合わせ窓口やアプリ内のサポート、コールセンターの一次対応など、さまざまな場所で活用されています。 従来のチャットボットは、多くの場合「ルールベース型」「FAQ型」「シナリオ型」と呼ばれる仕組みで動いていました。 これは、あらかじめ作成された回答やシナリオに沿って、決められたパターンの会話を実行する仕組みです。 一方、生成AIチャットボットは、文章を理解し、新たな文章を自動生成する能力を持つ「大規模言語モデル（LLM）」によって動作します。 これにより、従来型とはまったく異なる会話体験を提供できるようになりました。…
いま、ソフトウェア開発の現場で“静かな革命”が起きています。それは、AIがエンジニアの相棒としてコーディングを支援する時代の到来です。 「AIがコードを書くなんて、まだ先の話」と思われていたのはもう過去のこと。今ではAIが自然言語での指示を理解し、数秒でプログラムを提案・修正してくれるのが当たり前になりました。 その結果、開発スピードが従来の3倍に向上したという事例も続々と報告されています。 この記事では、AIがどのようにしてコーディングを効率化し、開発現場を変えているのかを具体的に解説します。 開発をしたい方 コーディングの効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばコーディングにAIを活用する方法が丸わかりですよ。 コーディング現場の課題と限界 ソフトウェア開発の現場では、長年にわたって「納期の短縮」「品質の維持」「コスト削減」という三大課題がエンジニアを悩ませてきました。 近年では、ビジネス環境の変化がますます激しくなり、リリースサイクルの短期化が当たり前になっています。 特にWebサービスやモバイルアプリ開発の世界では、「スピードこそ競争力」と言われるほど、開発速度が事業の成否を左右します。 しかし、スピードを優先すれば品質が犠牲になり、品質を重視すれば納期が延びる――このジレンマに多くの開発チームが直面してきました。 加えて、エンジニアの人手不足は深刻であり、教育やナレッジ共有に割く時間も限られています。 限られたリソースでいかに生産性を高めるかが、開発現場における共通のテーマとなっています。…
システム開発において最も重要であり、同時に最も難しい工程は何でしょうか。 多くのプロジェクトで共通して挙げられるのが 「要件定義」 です。 要求が曖昧なままプロジェクトが進むと、後工程での手戻りが一気に増え、QCD（品質・コスト・納期）は簡単に崩壊します。 実際に、プロジェクトが失敗する原因の6〜7割は、この初期工程である要件定義に起因すると言われています。それほど、要件定義は重要かつリスクの高いフェーズなのです。 しかし近年、AI技術の急速な進化により、従来の要件定義で「時間がかかる」「認識が揃わない」「情報が不足している」といった課題に対し、新たな解決策が生まれています。 この記事では、要件定義フェーズで頻発する7つの課題を取り上げ、それらをAIを活用してどのように改善できるのかを、具体例を交えて解説します。 要件定義フェーズでお悩みの方 AIを活用して開発効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば要件定義で起こりうる問題とそれを解決する方法がわかりますよ。 問題1：要求が曖昧で担当者ごとに認識がズレる 要件定義で最初に直面する課題が「要求の曖昧さ」です。 ユーザー自身が課題を把握していても、機能としてどのように落とし込むべきか正確に説明できないケースは非常に多いです。…
システム開発の現場では、「納期が守れない」「コストが膨らむ」「品質にばらつきがある」といった課題が常に発生します。 こうした問題の根底にあるのが、QCD（Quality・Cost・Delivery）のバランスです。 QCDは製造業を中心に使われてきた概念ですが、現在ではシステム開発やITプロジェクトの世界でも不可欠な管理指標として定着しています。 この記事では、QCDの意味とそれぞれの要素がプロジェクトに与える影響、さらに現代的な最適化の方法までを詳しく解説します。 システム開発を行いたい方 QCDについて知りたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばシステム開発のQCDについて丸わかりですよ。 (more…)
システム開発の現場では、プロジェクトの進め方として「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」が広く知られています。 どちらも目的は同じ──高品質なシステムを納期内に完成させることですが、そのアプローチはまったく異なります。 この記事では、特に「リスク」と「スピード」という2つの視点から両者を徹底比較し、それぞれの長所・短所、そしてどんなプロジェクトに向いているかを解説します。 アジャイル開発やウォーターフォール開発の違いを知りたい方 社内のIT人材が不足している方 システム化開発を行いたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばアジャイル開発とウォーターフォール開発のそれぞれの特徴が丸わかりですよ。 (more…)