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~成功するデータ活用、
人・組織・基盤の三位一体で支えるデータ駆動型組織~
あらゆる企業がデータ活用を標榜し、データの重要性がこれまで以上に高まるなか、その活用の巧拙を左右するのがデータを扱う人材、データをマネジメントする組織・体制、データの収集・蓄積から流通までを支えるシステム基盤です。
データから変化の予兆や変革の糸口をいち早く見つけ出し、経営判断へとつなげるデータサイエンティスト――。日々現場で生成されるデータ、社内に分散するデータ、さらには外部から得られるデータを適時・適切に、さらに安全に扱えるようにするためのデータマネジメント組織――。データを収集・蓄積・加工し、さらには連携させ、そのロジスティクスを支えるシステム基盤――。
どれが欠けても、データ活用の成功にはつながりません。データ活用人材を育成し、データサイエンティストが最前線で活躍できる体制をつくりあげ、その兵站をいかに的確に素早く用意できるか。そのためのサービスも続々と登場しています。
本セミナーでは、適切なデータの取得から分析、見える化など、データ分析・活用のためのツールや基盤、コンサルティングサービスなどのソリューションや活用事例など、データ活用による成果・データから新たな価値を生むためのヒント、ビジネス課題解決のためのヒントをご紹介いたします。
ぜひ、ご参加を賜りますよう、よろしくお願いいたします。
■視聴環境事前ご確認のお願い
催事終了後に主催アンケートがございます。
ご回答いただきました方全員に
「Amazonギフト券(1,000円分)」をプレゼントさせていただきます。
※講演者や講演時間など、プログラムは変更になる場合がございます。予めご了承ください。
武蔵野大学 教授
スマートインテリジェンスセンター (MUSIC) センター長
林 浩一 氏
データサイエンス・AIを「活用する」ことで、未来を切り拓ける人材を輩出するために開設された武蔵野大学の副 専攻AI活用エキスパートコースを紹介する。このコースでは最新の手法やツールを学ぶことに加え、サービスデザインやコンサルティングのスキルを身に付け、予測不能な変化の中で活躍できるAI-readyな学生を育成する。
メンバーズ
メンバーズ データアドベンチャーカンパニー サービス開発室 室長
吉川 寛 氏
データ活用のためのツールや手法が数多く登場した今、それをどのように選び利用していくかこれまで以上に重要になっています。ビジネスを成長させるにはビジネスの変化に沿った運用が必要で、変化をキャッチし それを業務に落とし込むチームが必要不可欠です。実際の事例を元にどのようなステップでチームを育てていくのか、1つのアイデアをお伝えします。
Dataiku Japan
セールスエンジニアリングマネージャー
松島 七衣 氏
データ活用の民主化と生成AIの活用。どちらにも共通して必要なのは、信頼できるデータへのアクセス、分析の可視化、AIによるアウトプットの説明性、ガバナンス、 そしてこれらすべてを包括的に提供する基盤です。本セッションでは、誰でもデータや生成AIを利用できる環境をどのように実現できるか、ご紹介します。
think-cell Japan
代表取締役社長
松塚 展国 氏
世界80億人の共通言語ともいうべき数字やデータ。ダイバーシティ環境でのビジネスにおいて、いかにわかりやすくものごとを伝えて推進していくかはデータ駆動社会においてきわめて重要であり、その重要性は今後さらに高まっていくと確信しております。データによる人・組織・基盤の三位一体の円滑由ともいうべき「コミュニケーション」を最適化するソリューションについてご説明いたします。
お昼休憩
D.Force
代表取締役社長
川上 明久 氏
「データの民主化」は日本企業の生産性改善に大きなインパクトをもたらす可能性がある重要な取り組みです。
成功させるカギは、従来とは異なる基盤、組織、運用に変革していくことです。
先進的な大企業の成功事例から得られた知見をもとに、取り組み方のエッセンスをお伝えします。
Boomi Japan
チーフテクノロジーオフィサー
中川 和芳 氏
本セッションでは、ビジネスがデータの迷路に迷い込むことを防ぐための方法をご紹介します。
データをスムーズに統合して、組織全体で迅速な意思決定を行うためにはどうすれば良いのか。
最新のデータ統合ソリューションはどのようにサポートできるのか。事例を交えながら、実践的なステップをお伝えします。
DataRobot Japan
副社長 AI&サービス統括部長
小川 幹雄 氏
本講演では、多様なデータサイエンティストのペルソナに焦点を当て、AIプラットフォーム、組織作り、ガバナンスの重要性をご説明し、また経営層向けには、データサイエンスの未来について探り、成功事例や具体的なアクションアイテムをご紹介します。生成AI時代に取り残されないように、これまで大小様々な規模のデータ・AI組織を構築し、ビジネス価値を出してきたDataRobotのベストプラクティスを共有いたします。
キーエンス
データアナリティクス事業グループ
浪尾 大二郎 氏
キーエンス
データアナリティクス事業グループ
箕浦 雅人 氏
キーエンスの社名の由来は、Key of Science(科学の鍵)。ビジネス部門がデータから価値を気軽に引き出し、日常的に「科学」をすることで、営業利益率50%超の高収益を実現しています。本セッションでは、そのノウハウを凝縮した『データ分析プラットフォーム KI』と、キーエンスでの日常的な活用法を、ソフトウェアの実演デモンストレーションを中心にご紹介します。キーエンスが毎日どのようにデータと接しているか、大事にしている考え方なども織り交ぜながら、具体的にご紹介します。
SAS Institute Japan
Architecture & Platformソリューション本部長
小林 泉 氏
昨今、AIの開発と活用は人間の知能の模倣とは異なる形で走り始めています。ビジネス含めより良い人間社会にするために、倫理的かつ収益的な観点でビジネスにサイエンスの利点を適用するために、人・組織・基盤を考える以前に考えるべきことを考察します。そのうえで、倫理的で収益を生むための企業における論理的デザインを提唱します。
バンダイナムコネクサス
データ戦略部 データストラテジーオフィス
データインフラストラテジーセクション セクション長 吉村 武 氏
データ利活用の目的はビジネス成果を出すことですが、そのためにはデータを正しく管理する必要があります。
一方でデータを正しく管理したところで使われなければ成果は出ません。バンダイナムコグループはどのようにデータを管理して成果を出しているのか事例をもとに紹介します。
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日経BP読者サービスセンターセミナー係
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