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11/18 (木)

F2261673ec92ac53a3d0ee5ffc3b3b58 公益社団法人 日本オペレーションズ・リサーチ学会
10月24日までに参加申し込みをされた人には、シンポジウム開催前日までに論文集を郵送します。
プログラム 11/18 10:00-13:00「都市・交通システムの安定性と最適化」 オーガナイザ: 岩岡 浩一郎 (パナソニック システムソリューションズ ジャパン(株)) 井料 隆雅(東北大学)「交通システムの不安定性とその安定化」 佐津川 功季(東北大学)[共著者:和田 健太郎(筑波大学)]「動的ネットワーク流解析と確率進化ゲーム理論」 大澤 実(京都大学)[共著者:赤松 隆(東北大学)]「都市内の空間構造とポテンシャルゲーム」 11/18 14:00-17:00「連続最適化の拡がり」 オーガナイザ: 武田 朗子 (東京大学/理化学研究所) 伊藤 伸志 (NECデータサイエンス研究所)「環境適応型オンライン最適化 」 谷口 隆晴 (神戸大学)「自動離散微分とその展開 」 中務 佑治 (オックスフォード大学)「行列推定と応用」 11/18 17:20-18:20「特別講演1」 司会:佐々木 美裕 (南山大学) Jörg Kalcsics (The University of Edinburgh) 「Voronoi diagrams in rectilinear facility location problems」 11/18 19:00-「懇親会」 11/19 8:45- 9:45「特別講演2」 司会: 佐々木 美裕 (南山大学) Gilbert Laporte (HEC Montréal) [ Co-authors: Marie-Ève Rancourt (HEC Montréal), Jessica Rodríguez-Pereira (Universitat Pompeu Fabra), Selene Silvestri (FICO) ] 「Location of water taps and design of a water distribution network in Nepal」 11/19 10:00-13:00「離散最適化の最前線 – パラメータ化アルゴリズム設計 – 」 オーガナイザ: 小野 廣隆 (名古屋大学) 小林 靖明(京都大学)「疎グラフに対するアルゴリズム的メタ定理」 大舘 陽太(名古屋大学)「グラフの幅パラメータを用いたアルゴリズム設計について」 玉木 久夫(明治大学)「木幅に対する安全なセパレータの実験的解析」 11/19 14:00-17:00 「大規模データの活用と最適化」 オーガナイザ: 高嶋 隆太 (東京理科大学) 森 俊介(科学技術振興機構低炭素社会戦略センター)「超長期地球温暖化/エネルギー/経済統合評価モデルの開発とこれからの課題」 伊藤 真理(東京理科大学)「医療資源の効率的な活用ーヘルスケア・スケジューリングー」 松崎 亮介(東京理科大学)[共著者:杉山 堅太郎(東京理科大学)]「複合材料3Dプリンティングのための繊維パス最適化」 公式サイト https://orsj.org/ramp/ramp2021/

7/21 (水)

No image 108x72 g DBSJ presents 最強データベース講義シリーズ
DBSJ presents 最強データベース講義 #7
日時・講演内容 日時:2021年7月21日(水) 18:30-19:30 開催場所:オンライン(URL等は参加者に通知いたします) タイトル:パーソナルデータマーケットの基礎 講師:吉川正俊先生(京都大学 教授) 講義概要: 我々の日常生活は,サーチエンジン,Web広告,レストラン検索などパーソナル データを提供することによる対価として享受するサービス無しでは成り立たなく なっており,巨大データプラットフォーマーは収集した大量のパーソナルデータ から価値を創造し莫大な利益を得ている.この構図に対し政府側による巨大デー タプラットフォーマーに対するGDPRやCPRAなどの法的規制が行われている.パー ソナルデータは有用な資源であり,個人がパーソナルデータを自分の制御下に置 きながら個人と社会全体の効用を最大にするようなデータ生態系を構築すること は今後の社会における重要な課題である.パーソナルデータマーケットはその データ生態系における一つの構成要素であり近年急速に注目を集めているが,そ の実現のためには経済学,法学,心理学,計算機科学など多くの学問分野にまた がる学際的なアプローチを必要とする.この講義ではパーソナルデータマーケッ トの基礎として重要と思われる概念を紹介する. 講師紹介: 吉川正俊 先生(京都大学 教授) 1985年京都大学大学院博士後期課程修了.博士論文のタイトルは"Studies on Query Processing in Relational Database Systems".その後,京都産業大学, 奈良先端科学技術大学院大学,名古屋大学を経て2006年から京都大学大学院情報 学研究科社会情報学専攻教授.最近は,プライバシ保護技術,パーソナルデータ マーケットなどの研究を行っている.現在,IEEE ICDE Steering Committee及び International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp) Steering Committeeのメンバー.また,The First International Conference on AI-ML Systems (https://www.aimlsystems.org/2021/)のGeneral Co-Chairを 務めている.日本データベース学会理事.日本学術会議連携会員.著書として 「データベースの基礎」(オーム社, 2019年)がある. 最強データベース講義について 日本データベース学会(DBSJ)が取り組む 「最強データベース講義プロジェクト」 は、データベース関連分野の幅広いトピックについて第一人者として最先端の研究をリードされている教授陣による講義動画を無償で提供しています。 参照:本プロジェクトの開催趣旨(by 喜連川先生) https://www.youtube.com/watch?v=oA2bg0qUiUA 本プロジェクトでは、リアルタイムなオンライン講義として公開収録したものを再編集し、後日講義動画として提供します。 講義動画は個人でのご聴講に加えて大学での講義など機関の利用もウェルカムです。その際には、DBSJにもご連絡頂けますと幸いです。これまでの開催と講義動画につきましては 本ページ下の「過去の開催と講義動画」をご覧ください。 過去のイベントと動画 第1回 クラウドソーシング(森嶋厚行先生) 第2回 RDFストア(天笠俊之先生) 第3回 データベース四方山話(増永良文先生) 第4回 いつでもどこでも秘密計算の時代へ(山名早人先生) 第5回 Web情報検索(田中克己先生) 第6回 異文化統合データベースと意味計算(清木康先生)

12/18 (金)

B61fb095b2c45cef2ce3498dd9ffbe6d スマートエスイー : スマートシステム&サービス技術の産学連携イノベーティブ人材育成
IEEE Computer Society講演会・合同授賞式、IoT・AIほか最先端ICT社会人教育
【参加募集】IEEE CS Japan/Tokyo Award記念講演会・スマートエスイー説明会 2020年12月18日(金)9:30-12:30(予定)オンライン 2020年12月18日にZoom上で、IEEE Computer Society Japan Chapter Young Author Award (YAA)、Tokyo/Japan Local Award 合同授賞式ならびに受賞記念講演会を行います。超スマート社会の基盤技術に関しトップジャーナルやカンファレンスで認められた世界最先端の話題の講演を受賞者からいただくとともに、IEEE Computer SocietyのLeila De Floriani会長ならびに橋本隆子 次期BoG理事をお招きして講演をいただきます。 加えて、超スマート社会実現に欠かせない人材育成の産学連携による取り組みとして、社会人教育プログラム enPiT-Proスマートエスイーの成果ならびに次年度募集説明会(スマートエスイー2021年度募集要項※)を実施します。ぜひご参加ください。 ※スマートエスイー 2021年度 6カ月正規履修の受講申し込み期間は、2020年12月21日~2021年1月21日を予定しています。 開催組織: 主催: IEEE Computer Society Tokyo/Japan Joint Chapter, IEEE Computer Society Kansai Chapter, enPiT-Pro スマートエスイー, スマートエスイーコンソーシアム 概要: 日時: 2020年12月18日(金)9:30-12:30(予定) 場所: Zoom 参加申込: 本connpassの参加申込フォームからお申し込みください。 参加費: 無料 プログラム 9:30- 9:50 記念講演 大規模SNSを対象としたテキストデータマイニング ー集合行動解析とそのアプリケーションー 橋本 隆子(千葉商科大学、2021年 IEEE Computer Society BoG理事) 近年、ソーシャル・ネットワーキングサービス(以下SNS)では、デマ拡散や誹謗中傷と いった非合理的かつ偶発的な群衆行動(集合行動)が頻発し、深刻な社会問題になっている。 日々刻々と話題や言葉が変化するSNSにおいては、既存の意味理解による自然言語解析や深層学習的なアプローチでは対応しきれない。そこで本発表では、集合行動のメカニズムや特徴の理解により、大規模SNS上のデマや誹謗中傷といった話題の構造を捉えることで、集合行動を把握する手法とそのアプリケーションを紹介する。 9:50-10:05 Tokyo/Japan Joint Local Award 講演 "An Absorbing Markov Chain Based Model to Solve Computation and Communication Tradeoff in GPU-Accelerated MDRUs for Safety Confirmation in Disaster Scenarios" (IEEE Transactions on Computers, Vol. 68, No. 9, 2019) 毛 伯敏 (東北大学大学院情報科学研究科) 10:05-11:00 基調講演 Representation and topology-based clustering methods for spatial data analysis Leila De Floriani (2020年 IEEE Computer Society 会長) Abstract Enabling insight into large and complex spatial datasets is the central theme in spatial data science. It requires efficient data representation methods, powerful analysis algorithms for data transformation and effective visualization techniques to allow domain experts to gain insight from the data. The focus is on spatial data representing continuous phenomena, such as scalar fields (terrains, 2D or 3D images, unstructured volume data sets, etc.), and multifields, collections of fields with different modalities. The talk will focus on compact and scalable representations for large-size spatial data sets, and data transformation methods based on unsupervised learning. Specifically, we will review new approaches to data representation based on modular decompositions and discuss their scalability, and describe topology-based methods for data transformation. Topological data analysis is a vibrant area of research in both machine learning and data visualization. New trends and challenges in this area will be discussed. Biosketch Leila De Floriani is a professor at the University of Maryland, College Park, USA. She has previously been a professor at the University of Genova (Italy), and she has also held positions at the University of Nebraska, Rensselaer Polytechnic Institute, and the Italian National Research Council. De Floriani is the 2020 President of the IEEE Computer Society. She has been a member of the Board of Governors of the IEEE Computer Society (CS) since 2017. She is a Fellow of the IEEE, a Fellow of the International Association for Pattern Recognition, a Fellow of the Eurographics Association, and a Pioneer of the Solid Modeling Association. She is an IEEE Computer Society Golden Core Member and a member of the IEEE Honor Society IEEE-HKN. She has been also inducted in the IEEE Visualization Academy in 2020. She has been the editor-in-chief of the IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG) from 2015-2018, and served as an associate editor for IEEE TVCG from 2004-2008. De Floriani is currently an associate editor of ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems, Computers and Graphics, GeoInformatica, and Graphical Models. She has served on the program committees of over 150 leading international conferences, including several IEEE conferences, and has contributed to many conferences in a leadership capacity. De Floriani has authored over 300 peer-reviewed scientific publications in data visualization, geospatial data representation and processing, computer graphics, geometric modeling, shape analysis and understanding, garnering several best paper awards and invitations as a keynote speaker. Her research has been funded by numerous national and international agencies, including the European Commission and the National Science Foundation. 11:00-11:25 YAA講演会 "Dynamic Set kNN Self-Join" (International Conference on Data Engineering, 2019) 天方 大地 (大阪大学大学院情報科学研究科) 11:30-11:35 enPiT-Proスマートエスイーの成果ならびに次年度募集説明会: オープニング 岡崎 正一(スマートエスイー事務局長) 11:35-11:50 IoT・AI×ビジネスのDX人材育成:スマートエスイーの成果と展望 – 2020年度成果および2021年度募集 鷲崎 弘宜 (早稲田大学、スマートエスイー事業責任者、2021年 IEEE Computer Society 副会長) コロナ発の真のDX元年を迎えてリードするにあたり、IoT・AIに代表されるデジタル技術とそのビジネス応用を通じた価値創造とビジネス・組織変革をリードする人材育成が必要です。その育成に向けた社会人教育プログラム enPiT-Pro スマートエスイーではフルオンラインにより学びを加速させ、さらにコンソーシアムを通じた石川県での地域展開など、コロナ禍を学びの好機と捉えて発展を進め、2020年度に3期生を送り出しました。その成果を報告するとともに、2021年度に4月~9月開講の正規履修のカリキュラムをご案内します。 11:50-12:10 スマートエスイー 2020年度修了生優秀発表 スマートエスイーではAI・IoT・ビッグデータやビジネスそのほかについて学習したことの総仕上げとして、修了制作を実施しています。具体的には受講者が所属企業から持ち込む実問題または連携企業や団体提供の現実に類する課題や環境を対象に、大学・研究所教員(および連携企業)とのマンツーマン個別指導体制を通じたイノベーション・価値創造のためのシステム&サービス制作および研究を実施するものです。その成果のいくつかをご紹介します。 レンタルおしぼり回収数量 見える化プロジェクト(深層学習を活用した数量測定の実践) 堺 康行(スマートエスイー 3期生) 安価なセンサを使用した工場内作業分析のためのIoTシステム 金井 宏樹(スマートエスイー 3期生) 12:10-12:30 スマートエスイー事務局からのご案内(募集スケジュールなど)・質疑応答

12/15 (火)

イベント概要 データやIT技術によるビジネス変革である「DX(デジタルトランスフォーメーション)」。 言葉としては一般的になりましたが、実際に実現できている企業は10%に満たないとも言われています。必要性は理解しているものの具体的に何をすべきか分からなかったり、着手したが上手く進んでいない企業もあるのではないでしょうか。 本セミナーでは、DXの最初の一歩に向けたノウハウや事例を共有させていただきます。 IT部門の方はもちろん、マーケティングや営業などIT以外の部門に所属する方々にとっても、DX企画推進の参考にしていただければと考えております。 開催形式 オンライン(YouTubeLive) ※閲覧URLは発表当日申込者の方にメールにてご案内いたします。 タイムテーブル Time What Who(敬称略) 18:30-18:35 全体挨拶 主催者より 18:35-19:05 【ゲスト講演】ビジネスに活かす数理最適化 大阪大学 大学院情報科学研究科 寄付講座教授 梅谷 俊治 19:05-19:30 ビジネス戦略実現に向けたデータ活用 ~データ駆動経営の初めの一歩~ ARアドバンストテクノロジ株式会社 シニアコンサルタント 富本涼子 19:30-19:55 マーケティングデータ分析から始めるDX推進 株式会社インテージテクノスフィア ソリューションアーキテクト 新 俊駿 19:55-20:00 最後に ARアドバンストテクノロジ株式会社デジタルコンサルティングユニット長 秋山博康 ※予定/予告なく順番の入れ替えやタイトルの変更が発生する場合がございます ゲスト講演スピーカー紹介 梅谷 俊治(うめたに・しゅんじ)氏 大阪大学大学院情報科学研究科 情報数理学専攻 寄附講座教授 1974年生まれ。2002年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程指導認定退学。博士(情報学)。現在、大阪大学大学院情報科学研究科数理最適化寄附講座教授。数理最適化、アルゴリズム、オペレーションズ・リサーチなどの研究に従事。特に、大規模かつ計算困難な組合せ最適化問題に対する実用的なアルゴリズムの研究開発や、数理最適化モデルとアルゴリズムの現実問題への応用に従事 » 大阪大学大学院情報科学研究科が「数理最適化寄附講座」を開設 | ブレインパッド https://www.brainpad.co.jp/news/2020/10/01/12884 » 近著「しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで(講談社)」がAmazon工業基礎カテゴリでベストセラーに。 https://www.amazon.co.jp/dp/4065212707 Twitter:https://twitter.com/shunji_umetani 主催 ARアドバンストテクノロジ株式会社 Biz&Tech&Creative 三位一体型でサービス企画、UIデザイン、アプリ開発からクラウド基盤や音声基盤の構築、BIやAI-OCR、RPAなどのソリューション導入、自然言語AI技術を活用した社会実装、各種保守運用までをワンストップで提供するITコンサルティングとクラウドインテグレーションを行っています。渋谷、大阪、名古屋の国内3拠点体制で、AIチャットボットなど自社サービスも展開しています。 株式会社インテージテクノスフィア マーケティングリサーチ業界を牽引するインテージグループにおいてIT事業を担う会社です。ソフトウェア開発・販売、システム運用、維持・管理、データセンター運用、インフラ整備だけでなく、企業のDX(デジタル変革)推進支援、AI(人工知能)のビジネス適用、システムによる業務プロセス改善支援なども展開しています。「データに魂を吹き込み、世の中を感動させる Intelligence Integrity Impression」をビジョンとして掲げ、データ価値創造の先進企業として、情報技術を生かし、データ活用ノウハウを駆使して、お客さまと共に新しい価値を生み出し、「データの変革」を支えるデータ活用事業を推進しています。 個人情報の取扱い同意について 弊社はお客様の個人情報をお預かりすることになりますが、そのお預かりした個人情報の取扱について、下記のように定め、保護に努めております。 1.利用目的 弊社から情報提供を行うため 2.第三者への提供 弊社は法律で定められている場合を除いて、お客様の個人情報を当該本人の同意を得ず第三者に提供することはありません。 3.個人情報の取扱い業務の委託 弊社は事業運営上、お客様により良いサービスを提供するために業務の一部を外部に委託しており、業務委託先に対してお客様の個人情報を預けることがあります。この場合、個人情報を適切に取り扱っていると認められる委託先を選定し、契約等において個人情報の適正管理・機密保持などによりお客様の個人情報の漏洩防止に必要な事項を取決め、適切な管理を実施させます。 4.個人情報提供の任意性 お客様が弊社に対して個人情報を提供することは任意です。ただし、個人情報を提供されない場合には、弊社からの返信やサービスの提供ができない場合がありますので、あらかじめご了承ください。 5.個人情報の開示請求について お客様には、貴殿の個人情報の利用目的の通知、開示、訂正、追加、削除および利用又は提供の拒否権を要求する権利があります。詳細につきましては弊社窓口までご連絡いただくか「個人情報の取り扱いについて」をご確認ください。 本セミナーにお申し込み頂いた方は、上記にご同意いただけたとみなします。 個人情報の取扱いに関するお問い合わせ先 ARアドバンストテクノロジ株式会社 情報セキュリティ委員会 TEL:03-6450-6080 E-mail:ari-security@ari-jp.com

8/21 (金)

No image 108x72 g ザッピングセミナー
ザッピングセミナーとは? 本セミナーは、2011—2012年度、2014年度に有志によって開催されていた「ザッピングセミナー」の流れを汲んで、研究者の横の繋がりを広げること(平たく言うと異文化交流)を目的として立ち上げた企画です。以下にオリジナルの「ザッピングセミナー」の趣旨を掲載します: このセミナーは、研究者同士の分野を超えた交流を目的としたものであり、 その名の通り、専門外の内容を、気軽に聞くことができるような形式を想定しております。お時間と野次馬根性のある方はお気軽にご参加ください。 本セミナーは週1回程度、継続して開催する予定です。 それに伴い、講演者の他薦および自薦を受け付けております。 普段接点がないが、一度話を聞いてみたい人がいる 現在勉強している内容を、自分の中での確認も兼ねて話してみたい このようなご希望のある方はオーガナイザーまでご連絡ください。 セミナーの目的に鑑み、他薦は特に歓迎いたします。 発表者の方へのお願い 事前にタイトルとアブストラクト(和文の場合 200 文字程度)の 提出をお願いしています。 講演にあたってはセミナーの趣旨に鑑み、 できるだけ入門的で予備知識を必要とせず、 気楽に聞くことができるものを目指して頂けると助かります。 プログラム セミナー時間は基本的に1回90分程度とします。内訳は以下の通りです。 発表者による研究紹介:30分程度 フリートーク:60分程度 発表者 松井孝太(名古屋大) タイトル: 機械学習で材料科学のいろいろな問題に挑戦 アブストラクト: ここ2年ほど、機械学習を使って材料科学の問題を効率的に解決しようという研究プロジェクトに参加しています。今回は、能動学習と呼ばれる予測とその不確実性を同時にモデリングできる機械学習の方法を使って、実際に効率化できた(できそう)という例を、大型放射光施設へ測定実験に行ったときの体験も交えてご紹介したいと思います。

8/23 (木)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
論文紹介LT大会その5
機械学習 名古屋 研究会 モチベーション 月に1本は論文を読もう! 機械学習/AI 界隈では、日々の研究成果が『論文』として1日に何本も発表されています。 全ての論文を個人で追うのは無理でも、月に1本くらいならなんとかなるはず。 それをみんなで共有すれば、効率良く何本もの論文にふれあえる! そこで、機械学習名古屋 は通常の勉強会とは別の 研究会 を立ち上げました。 月1程度で集まって、みんなで『読んだ論文の共有』をしましょう! 進め方 参加者は、読みたい論文 を申告する。 参加時アンケートで『読みたい論文』を必須項目としています。必ず 読みたい論文 を用意してから参加を申し込んでください。 論文を開催日時までに読んで、1ページに簡単にまとめる(※1)。 当日、発表(LT)する。 ↑を肴に◯◯(※2)。 ※1:すぐ後で解説する「論文まとめについて」 を参照してください。 ※2:質疑応答議論ツッコミ等含む 論文まとめについて 論文まとめテンプレートを用意しています↓ 論文まとめテンプレート これは 落合陽一氏の論文まとめ方(あるスライドの65ページ目) を参考に Markdown 1ページに落とし込んだものです。 こちらを利用して、Markdown でまとめを作成していただき、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)、という流れになります。 具体的には、↓の「第1回論文まとめディレクトリ」を参照してください。 → 第1回論文まとめディレクトリ 参加者は、アンケートに回答した『読みたい論文』を読んで、当日までにこのテンプレートを利用した Markdown によるまとめを作成して頂き、研究会の GitHub リポジトリ に登録(プルリクを送る形でリクエスト)してください。 (GitHub を使えない等の場合は、当日までに論文をまとめた .md ファイルを管理者宛に送付(もしくは共有URLを提示)いただければ、プルリク代行いたします) まとめ方の考え方やコツは、上述の「第1回論文まとめディレクトリ」の各まとめを見たり、以下に挙げる参考サイトなどを参考にしてください。 参考 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ - 書架とラフレンツェ パワポ版の落合先生流論文要旨のテンプレートを作ったので配布する - 一人ぼっちのライフハック生活 発表について 1人あたりの持ち時間は「発表5分」+「質疑応答5分」の10分を目安とします(5分完全打ち切りLTではありません)。 2時間で参加者12人全員が発表(≒12部の論文が参加者全員で共有)できるよう、ご協力をお願いします。 今回の発表内容 発表者 論文 kmiwa Learning and Querying Fast Generative Models for Reinforcement Learning wkluk-hk Non-local RoIs for Instance Segmentation cocomoff State Abstractions for Lifelong Reinforcement Learning antimon2 Glow: Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions yuji38kwmt BDD100K: A Diverse Driving Video Database with Scalable Annotation Tooling ToshiakiSakurai Do Better ImageNet Models Transfer Better? n-kats Relational inductive biases, deep learning, and graph networks 持ち物 『論文を読む!』という前向きな気持ち 読んだ論文をまとめて『あとは当日発表がんばるぞ!』という気構え 参加枠について 紹介枠なくしました。みなさん『一般枠』で申し込んでください。 会場 有限会社 来栖川電算 会議室 名古屋市中区新栄1-29-23 アーバンドエル新栄2階 電源・Wi-Fiあり

5/24 (水)

概要 Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術を最新ビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたイベントです。 日時:5/24(水)の19:30-21:00 場所:ウインク愛知 11階 1103会議室(http://www.winc-aichi.jp/access/) その他:お飲み物と軽食をご用意しております。 タイムテーブル(仮) 時間 セッションテーマ 登壇者 19:00 開場 19:30 開演・オープニングトーク 19:30-19:40 進化するChainer Preferred Networks : 海野 裕也 19:40-19:50 PaintsChainerで創るクリエイティブの未来 Preferred Networks : 米辻 泰山 19:55-20:15 Aerial Robotics at Microsoft Research Microsoft Research : Shital Shah 20:15-20:25 Special Announcement Preferred Networks : 丸山 宏、Microsoft : 田丸 健三郎 20:25-20:35 お楽しみ抽選会 Microsoft Presents 20:35-20:55 歓談 21:00 終了