タイムテーブル

アーリーバード(チュートリアル)セッション

A-1 8:15 ~ 8:45

デジタルビジネス時代の要、データマネジメントとは何か

株式会社リアライズ
代表取締役社長

大西 浩史 氏

B-1 8:15 ~ 8:45

マスターデータ管理の意義:グローバル企業の事例に学ぶ

Stibo Systems株式会社
シニア・コンサルタント

高田 景之 氏

C-1 8:15 ~ 8:45

改めて理解する「データレイク」
その意味と役割、そしてテクノロジー

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
ITインフラ技術推進第2部

瓜田 幸代 氏

D-1 8:15 ~ 8:45

AIがもたらす価値を明らかにする
~技術概要から効果的な活用法、法的課題まで~

株式会社NTTデータ
技術開発本部 エボリューショナルITセンタ
AIソリューション開発担当
課長

樋口 晋也 氏

A-2 8:50 ~ 9:20

毎朝たった15分だけでOK!「データ活用力」を簡単につける方法。

株式会社ECマーケティング人財育成
代表取締役

石田 麻琴 氏

B-2 8:50 ~ 9:20

実践MDM マスタデータマネジメントの勘所とは

富士通株式会社
デジタルフロント事業本部
ビジネス・アーキテクト

水谷 哲 氏

C-2 8:50 ~ 9:20

データサイエンスからみた「儲かるデータマネジメント」

株式会社データビークル
代表取締役CEO

油野 達也 氏

D-2 8:50 ~ 9:20

IoTの本質とは何か?
データマネジメントの視点から理解する

日本テラデータ株式会社
コーポレート・エバンジェリスト/
エグゼクティブ・コンサルタント

金井 啓一 氏

午前の部

一般社団法人 日本データマネジメント・コンソーシアム
会長

栗島 聡

主催者挨拶 9:30 ~ 9:35

東京大学 名誉教授
東京経済大学 コミュニケーション学部 教授

西垣 通 氏

K-1 基調講演 1 9:35 ~ 10:25

「21世紀を拓くビッグデータ向けIA(知能増幅)」

JDMC AWARD 表彰式 10:25 ~ 10:40

データマネジメントにおいて、他の模範となる活動を実践している企業・官公庁・団体・個人 データマネジメント大賞を始め、
各賞の発表と表彰を執り行います。

A-3 10:50 ~ 11:30

”データ経営の実現”に必須の仕組み
「データ統合ハブ」と「企業情報カタログ」の実際

インフォマティカ・ジャパン株式会社
セールスコンサルティング部
ソリューションアーキテクト
エバンジェリスト

久國 淳 氏

B-3 10:50 ~ 11:30

IT×OTで協創 日立の実践例

株式会社 日立製作所
サービスプラットフォーム事業本部
ビジネスプロデュース本部
担当部長

吉村 誠 氏

C-3 10:50 ~ 11:30

IoTとAIはこう活用する
製造、プラントにおける「予兆監視」の実践例

富士通株式会社
デジタルフロント事業本部 情報統合システム事業部 情報利活用サービスセンター マネージャー

齋藤 賢二 氏

D-3 10:50 ~ 11:30

IoT時代だからこそ考えるべき
"AI in BI"のアナリティクスのあり方

株式会社デリバリーコンサルティング
IoTコンサルティング事業部
部長

水野 悠介 氏

A-4 11:40 ~ 12:20

異なるサービスを通貫させ、顧客体験を創出
”データドリブン”な仕組み作りの実際とは?

株式会社 TSUTAYA
ネットカンパニー マーケティング本部
サービス基盤推進ユニット
ユニット長

大畠 崇央 氏

B-4 11:40 ~ 12:20

ビジネス部門にデータ活用を定着させる
~セイコーエプソンのトライアル事例から~

セイコーエプソン株式会社
IT推進本部 IT推進企画部
ビジネス分析エンジニアリンググループ
主任

小泉 泰慎 氏

C-4 11:40 ~ 12:20

中堅企業におけるデータ管理・活用の現実解
グローバル物流DBとCRMシステムを中心に

株式会社阪急阪神エクスプレス
コーポレート統括本部
情報戦略推進部
特任部長

今井 龍次 氏

D-4 11:40 ~ 12:20

金融機関におけるデータガバナンス態勢とCDOの役割について

株式会社三菱UFJフィナンシャルグループ
リスク統括部経営情報室
部長兼室長

南雲 岳彦 氏

ランチセッション ※軽食をご用意しております。

A-5 12:30 ~ 13:00

データ活用の最大にして最後の難関
「データ移行」を成功させるポイント

株式会社リアライズ
マーケティング・営業部 兼 ソリューション開発部
部長

櫻井 崇 氏

B-5 12:30 ~ 13:00

IoT/ビッグデータ/AI連携時代のデータ管理とは?

クラウディアン株式会社
取締役 COO

本橋 信也 氏

C-5 12:30 ~ 13:00

今改めて知るHadoop / Sparkの活用法と
国内外のビッグデータ活用事例

ホートンワークスジャパン株式会社
マーケティング本部
マーケティングディレクター

北瀬 公彦 氏

マクニカネットワークス株式会社

D-5 12:30 ~ 13:00

IoT時代のデータ分析環境の現実解、
クラウド上に"仮想DB"を構築するサービスとは?

株式会社高速屋
代表取締役社長

新庄 耕太郎 氏

午後の部

東日本旅客鉄道株式会社
執行役員
総合企画本部 技術企画部長 兼 JR東日本研究開発センター所長

横山 淳 氏

K-2 基調講演 2 13:20 ~ 14:10

IoT、ビッグデータ、AI等による「モビリティ革命」の実現に向けて
~JR東日本の「技術革新中長期ビジョン」について~

A-6 14:20 ~ 15:00

今スグ出来る!IoTを活用するデータ分析基盤のアジャイルな導入技法

インフォテリア株式会社
ASTERIA事業本部 マーケティング部
部長

垂見 智真 氏

B-6 14:20 ~ 15:00

時代はセルフサービスBIからエンタープライズBIへ

Yellowfin Japan株式会社
Managing Director - East Asia

林 勇吾 氏

C-6 14:20 ~ 15:00

データ活用で、企業を強く俊敏にする
~データマネジメントの次にやるべきこと~

株式会社 データ総研
コンサルティンググループ
シニアコンサルタントマネージャ

小林 靖典 氏

D-6 14:20 ~ 15:00

IoT アナリティクス・ライフサイクル
におけるデータマネージメント技術

SAS Institute Japan株式会社
ソリューション統括本部
シニアプリセールスコンサルタント

川上 智史 氏

A-7 15:10 ~ 15:50

広告事業におけるビッグデータ活用の現実
~大規模分散システム構築の課題と工夫点~

株式会社サイバーエージェント
アドテク本部 アドテクスタジオ 技術戦略室
Central Infrastructure Agency
インフラマネージャー

鷹雄 健 氏

株式会社サイバーエージェント
アドテク本部 AIスタジオ 基盤開発グループ
技術責任者

神田 勝規 氏

B-7 15:10 ~ 15:50

データサイエンティスト組織の作り方と
そのための人材育成のあり方

SOMPOホールディングス株式会社
デジタル戦略部 データ戦略統括
チーフ・データサイエンティスト

中林 紀彦 氏

C-7 15:10 ~ 15:50

コニカミノルタの変革を支えるデータ活用の実例と今後

コニカミノルタ株式会社
執行役
IT企画部長

田井 昭 氏

D-7 15:10 ~ 15:50

融資契約の電子化について

株式会社三井住友銀行
事務統括部
部長代理

永田 宏輝 氏

15:50 ~ 16:10 Coffee Break
A-8 16:10 ~ 16:50

バズワードに流されないAI活用、データ活用の実際について
~データ活用プロジェクトの現状と展望。事例を交えてご紹介~

株式会社ブレインパッド
取締役
アナリティクスサービス本部長

塩澤 洋一郎 氏

B-8 16:10 ~ 16:50

デジタルビジネス時代における
データ連携基盤とガバナンスの姿とは

株式会社セゾン情報システムズ
HULFT事業部
マーケティング部
プロダクトマーケティングマネージャー

亀井 美佳 氏

C-8 16:10 ~ 16:50

ビジネスプロセスは革命前夜
AIの実装が始まるSAP Analyticsポートフォリオ

SAP ジャパン株式会社
プラットフォーム事業本部
シニアソリューションプリンシパル

古川 秀範 氏

D-8 16:10 ~ 16:50

MDM導入現場で起こる課題とジレンマ
アーキテクトが実例と解決への指針を語る

東洋ビジネスエンジニアリング株式会社
ソリューション事業本部
クラウド&テクノロジー本部
データマネジメント部
シニアアーキテクト

加藤 義弘 氏

A-9 17:00 ~ 17:40

公的統計の利用促進活動と統計作成へのビッグデータ活用の動向

総務省
統計委員会担当室
次長

上田 聖 氏

B-9 17:00 ~ 17:40

これからのオムニチャネルと、データ活用
~顧客満足向上と、現場作業削減のために~

元 株式会社キタムラ
執行役員
オムニチャネル(人間力EC)推進担当

逸見 光次郎 氏

C-9 17:00 ~ 17:40

大規模システム・データ統合と高度生産管理システムモデルの構築・展開

新日鐵住金株式会社
執行役員
業務プロセス改革推進部長

米澤 公敏 氏

D-9 17:00 ~ 17:40

FinTechの取り組みと
トランザクションが生み出す新たなビジネスモデル

株式会社みずほフィナンシャルグループ
インキュベーションPT
シニアデジタルストラテジスト

大久保 光伸 氏

HO-1 17:50 ~ 18:30

【BIハンズオンセッション】
オープンデータの分析と活用価値を体感する

峯岸 勇(Yellowfin Japan、JDMCセミナー部会)

協力:
Yellowfin Japan
上田 聖 氏(総務省統計局)
※A-9総務省様のセッション聴講者限定

A-10 17:50 ~ 18:30

【JDMC研究会発表】
顧客行動分析による
実践的マーケティング・アプローチ

セイコーエプソン株式会社
IT推進本部 IT推進企画部
ビジネス分析エンジニアリンググループ 主任

小泉 泰慎 氏

B-10 17:50 ~ 18:30

【JDMC研究会発表】
DM概説書Ver2.0の意義、意図と、地方自治体でのデータ活用事例

株式会社菱化システム
課長代理

池田 信威 氏

合同会社エクリュ
代表社員

柏崎 吉一 氏

C-10 17:50 ~ 18:30

【JDMC研究会発表】
データマネジメントの実践体系の研究
会社を良くするための勘どころとは

清水技術士・診断士事務所
代表

清水 孝光 氏

D-10 17:50 ~ 18:30

【JDMC研究会発表】
MDMと成熟度を客観的に把握する研究
その活動報告と考察

クオリカ株式会社 ITサービス事業本部
製造サービス事業部
製造サービス第二部
システムエンジニア

佐野 努 氏

SAPジャパン株式会社
ソリューション統括本部
デジタルプラットフォーム・アーキテクト部
エンタープライズアーキテクト

神田 健司 氏

【JDMC研究会発表】
"経営におけるデータ活用の研究"
デジタルビジネス時代を生き抜くために

クオリカ株式会社
MA事業本部 MA第二事業部
主査

五十島 良一 氏

※予告なく内容が変更になる場合がございます。予めご了承ください。

アーリーバード(チュートリアル)セッション

A-18:15 ~ 8:45
大西 浩史 氏

デジタルビジネス時代の要、データマネジメントとは何か

株式会社リアライズ
代表取締役社長

大西 浩史 氏


AI、IoT、デジタルマーケティングなどによって自社の事業強化を図りたい、ムダなコストを減らして利益を最大化したい、経営者がそうした期待を持つのは至極当然の流れです。その際に必要不可欠なキーとなるのが、"自社の顧客や商品、部品等に関するデータが的確に管理されていること"です。つまり、いかに膨大なセンサーデータやネットの行動ログデータが蓄積できたとしても、それらが「自社の顧客」や「自社の商品」と正しく結びつかない限り、セールス、サプライチェーンの現場では活用できないのです。
活用の目的に沿った形でデータを適切に管理・運用し、実際のビジネスに活かしていくデータマネジメントが、デジタルビジネスの要になる理由がここにあります。
本チュートリアルでは、JDMCの研究成果と20年にわたってデータマネジメントを生業としてきた講演者自身の経験・実績をもとに、具体的事例を交えつつ「データマネジメントとは何か」をご説明します。

受講対象者:データをビジネスに活かしたい、データマネジメントを俯瞰的に理解したい、何か着手すれば良いか悩んでいるような、事業部門やIT部門の責任者ならびにリーダーの方

B-18:15 ~ 8:45

マスターデータ管理の意義:グローバル企業の事例に学ぶ

Stibo Systems株式会社
シニア・コンサルタント

高田 景之 氏


グローバル化する事業環境の中で経営の正確な舵取りをするためには、データを正しく管理し、分析、活用できることが重要です。
しかし、事業部門ごとに個別最適化されたシステムでは、顧客マスタや商品マスタなどでデータの不整合、不一致が生じてしまい、その結果、企業活動そのものであるトランザクションデータの品質が低下、そこから導き出される分析結果の信頼性も揺らいでしまいます。
マスターデータ管理の重要性に対する経営者の意識は高まり、今後、企業における取り組みは一層加速するものと思われますが、こうした問題を解決するためにはどのようなアプローチが必要でしょうか?
本チュートリアルでは、システム化を伴うデータ戦略の展開を着実に進め、成果をあげている欧米のグローバル企業の事例を通して、マスターデータ管理の意義、それに必要な視点、ポイントを紐解いていきます。

受講対象者:データ管理に携わるマネジメント・現場の方々

C-18:15 ~ 8:45

改めて理解する「データレイク」
その意味と役割、そしてテクノロジー

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
ITインフラ技術推進第2部

瓜田 幸代 氏


いつの間にか定着しつつあるキーワードの1つが「データレイク」。しかしその意義や機能はあまり明確とは言えません。
本チュートリアルでは、これから取り組もうとしている企業や再度データ基盤を整理したい企業の方々を対象に、基本から「データレイク」について解説します。
最新のデータレイクに関わるテクノロジや製品の機能解説ではなく、登場の背景に触れ、その意義に重きをおきます。
また従来型のストレージから最新のHadoopまで幅広く言及します。

受講対象者:データをビジネスに活かしたい、データマネジメントを俯瞰的に理解したい、何か着手すれば良いか悩んでいるような、事業部門やIT部門の責任者ならびにリーダーの方

D-18:15 ~ 8:45
三原 茂 氏

AIがもたらす価値を明らかにする
~技術概要から効果的な活用法、法的課題まで~

株式会社NTTデータ
技術開発本部 エボリューショナルITセンタ
AIソリューション開発担当
課長

樋口 晋也 氏


AI(人工知能)は、従来のITシステムとは異なり「作れば動く」わけではなく、「作っても想定どおりには動かない」という特徴があります。この点を理解しないままでは、AIを効果的に活用できません。また海外の先進企業がどんな考えのもとでAIを導入・活用しているのかを知ることは、AI戦略を考える上で重要です。
そこで本チュートリアルでは、ディープラーニングを始めとするAI技術の基本、海外企業の事例をもとにした効果的なAI適用方針や実際に適用する際の注意点、著作権や社会的受容などに代表される倫理的な問題や法的課題を解説します。

受講対象者:AIを活用したビジネスを考えているマネージャ層、情報システム責任者や担当者など

A-28:50 ~ 9:20
三原 茂 氏

毎朝たった15分だけでOK!「データ活用力」を簡単につける方法。

株式会社ECマーケティング人財育成
代表取締役

石田 麻琴 氏


データ分析のツールやシステムを導入したが、想定したほど有効に活用されていない。あるいはビッグデータの基盤とBIツールを導入したことで経営指標をはじめ様々なことを可視化できた。しかし、「次にどんなアクションを起こせばいいのか?」にはつながらず、導入費用に対する効果が見えてこない・・・。こんな企業や組織、人は決して少数派ではないと思います。
実は、データ活用とは「数字をみること」ではありません。データ活用のポイントは「要因の整理」にあります。数字という「結果」の裏にある「原因」を探すことであり、それが次のアクションに繋がっていくのです。
本講演では「データ活用の本質」と「毎朝たった15分でできるデータ活用力をつける方法」について、詳しくお伝えします。

受講対象者:・データ分析ツールを導入ているが、有効活用に悩まれている企業様
・データ活用力のある社員を社内に多く育てていきたい企業様
・デジタルマーケティング時代のPDCAに興味がある企業様

B-28:50 ~ 9:20
水谷 哲 氏

実践MDM マスタデータマネジメントの勘所とは

富士通株式会社
イノベーティブソリューション事業本部
情報統合システム事業部

水谷 哲 氏


グローバルでの競争にさらされる日本企業。企業情報システムは短期間での経営貢献を求められます。AIやIoTなどの新技術や、データサイエンティストが切り札になると期待されています。
しかしデータの現場から見ると、大きな落とし穴が放置されたままになっています。「データサイエンティストの労力の7割はデータ整備に費やされる」のがその典型例。
「データ準備済み (data ready)」企業はまだまだ少数派です。大半の企業システムは、新しい事をやるたびに毎回何ヶ月もかけてデータを調査し、整形しています。
「データ準備済み」に必要なのは何か? それがMDM、すなわちITを活用したデータ整備です。MDMは単なるマスタ統合ではありません。データの要であるマスタを常に準備済みの状態に保ち、様々なデータを自在に、即座に扱えるようにする活動です。
本チュートリアルでは、MDMとは何か? に始まり、ツール論、プロジェクト成功のコツなどを事例を交えて解説します。またMDM実践者が必ず突き当たる悩み「うちに丁度いいMDMとは?」を考えるための基準を提供します。

受講対象者:MDMがピンと来ずにモヤモヤしている、マスタ統合の具体的な進め方が今ひとつ分からない、MDMプロジェクト承認を得られずに悩んでいるといった課題を抱えている方

C-28:50 ~ 9:20
三原 茂 氏

データサイエンスからみた「儲かるデータマネジメント」

株式会社データビークル
代表取締役CEO

油野 達也 氏


利益を生み出すデータマネジメントの在り方についてデータサイエンスの観点から、売上が向上した例や失敗例を交えてお話しします。データ整備の予算が取れない企業、データ分析で効果が出ない企業、必見。

受講対象者:経営層、マーケティング担当、データ分析担当、データマネジメント担当など。

D-28:50 ~ 9:20
金井 啓一 氏

IoTの本質とは何か?
データマネジメントの視点から理解する

日本テラデータ株式会社
コーポレート・エバンジェリスト/エグゼクティブ・コンサルタント

金井 啓一 氏


消費者向け(B2C)か、産業向け(B2B)かを問わず、IoTへの取り組みはどんな企業、業界にとっても急務です。もちろんデータマネジメントの責任者や担当者、エンジニアも例外ではありません。
そこで本チュートリアルではIoTの概念を整理し、①ビジネスにおける活用、②IoTを構成する仕組み、③IoTから発生するデータの管理という3つの視点から、IoTについて解説します。

受講対象者:IoTに取組んでいるビジネス部門のマネジメント・現場の方々、およびデータマネジメントを担当している方々

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午前の部

K-1 基調講演 1 9:35 ~ 10:25
行徳 セルソ 氏

「21世紀を拓くビッグデータ向けIA(知能増幅)」

東京大学 名誉教授
東京経済大学 コミュニケーション学部 教授

西垣 通 氏


2010年代後半に入って、Web2.0とIoTにより、インターネット上のデータ量はかつて無い速さで増加しています。そしてそんなビッグデータという宝の山をいかに活用するかについて有力なテクノロジーの1つと見なされているのが、深層学習を中心としたAI(人工知能)です。その応用範囲はきわめて広く、2045年には人間の能力をしのぐ汎用AIが出現するというシンギュラリティ(技術的特異点)仮説さえも提唱されるほどです。しかし、人間のように主体的に思考し、すべての面で人間を超えるようなAIは、本当に実現され得るのでしょうか?またそうした説を信じ、いたずらにAIの能力を過信して仕事を丸投げすることは正しいアプローチなのでしょうか?
本講演では、「ビッグデータと人工知能~可能性と罠を見極める」の著者である西垣通氏(東京大学名誉教授)が、AIの長所と限界を正確に見きわめて人間とAIがうまく協働する方向性を探っていくこと、AIというよりむしろデータをあつかう人間の知力を増すためのIA(知能増幅)としてビッグデータとAIに向き合うこと、などの大切さを解説します。

A-310:50 ~ 11:30
金井 啓一 氏

”データ経営の実現”に必須の仕組み
「データ統合ハブ」と「企業情報カタログ」の実際

インフォマティカ・ジャパン株式会社
セールスコンサルティング部
ソリューションアーキテクト
エバンジェリスト

久國 淳 氏


IT化が進む中でシステム環境は複雑化しシステム間を連携するニーズも高まる一方です。そのやり方として、システム同士を直接つなぐP2P連携から脱却し、ハブ&スポーク型モデルを採用して、全社のデータの流通を効率化・高度化する企業が急増しています。データ活用の側面では、業務の変化対応やデータの多様化に伴い、業務部門のユーザー自身によるセルフサービスでのデータ探索・準備が、強く求められるようになっています。
こうしたニーズにどう対応すべきでしょうか?
本講演では、データの流れに変革を起こす「データ統合ハブ」のコンセプトと国内での活用事例、業務ユーザーによるデータの活用を促進する「企業情報カタログ」という2つの最新ソリューションを紹介します。”データ経営”を志向する皆様の参加をお待ちしています。

B-310:50 ~ 11:30
吉村 誠 氏

IT×OTで協創 日立の実践例

株式会社 日立製作所
サービスプラットフォーム事業本部
ビジネスプロデュース本部
担当部長

吉村 誠 氏


IoT やビッグデータ利活用といったデジタル技術の進展で、企業経営や社会生活を取り巻く環境が大きく変化しており、今後、企業はどのような観点で経営課題の解決や成長戦略に取り組んでいけばいいのかでしょうか?
日立は社会から生まれる人とモノの多様なデータをつなぎ、お客さまとの協創でスピーディに経営課題を解決していくために、IoTプラットフォーム「Lumada」を昨年発表しました。
本講演ではアナリティクスやデータ利活用などのIT分野でも長年の実績があり、OTとIT双方の技術とノウハウを持つ日立ならでは解決手段について、お客さまの課題解決手段のヒントやきっかけとなる内容を日立社内の取り組みやユースケースを交えながらご紹介します。

C-310:50 ~ 11:30
齋藤 賢二 氏

IoTとAIはこう活用する
製造、プラントにおける「予兆監視」の実践例

富士通株式会社
デジタルフロント事業本部 情報統合システム事業部 情報利活用サービスセンター マネージャー

齋藤 賢二 氏


IoTとAIの活用は様々な企業の共通課題であると同時に、実際の活用には難しさが伴います。本講演ではそこに示唆を提供することを目的として、「FUJITSU Business Application Operational Data Management & Analytics予兆監視モデル」(以下、ODMA予兆監視)を使った、高精度なセンシングとAI分析によるビジネス革新の事例を紹介します。
「ODMA予兆監視」は、正常時の稼働データを機械学習し、「いつもと異なる状態」を自動検知するビッグデータ・ソリューションであり、高度な分析ノウハウなしでデータ分析と活用ができる点が特徴です。具体的には、センサーとして光ファイバーを用いた高精度で大規模な温度センシングの技術と、それによって得たデータを専用AIで分析。製造品質の改善からインフラの安全監視までを行います。「使えるIoTとAI」の考え方を提案するものです。

D-310:50 ~ 11:30
水野 悠介 氏

IoT時代だからこそ考えるべき
"AI in BI"のアナリティクスのあり方

株式会社デリバリーコンサルティング
IoTコンサルティング事業部
部長

水野 悠介 氏


スマートフォン、ウェラブルデバイス、各種センサー、カメラなどのインターネットに接続可能なデバイスが日々膨大なデータを生み出すIoT時代に突入する中、喫緊の課題になるつつあるのがデータの利活用です。しかし形式や内容が異なる様々なデータが混在する状況において、ビジネスが求める「今欲しいカタチ」に合わせてデータを分析するのは決して簡単ではありません。
そこでは既存のBIやビッグデータソリューション、あるいはAI技術など内外の優れたテクノロジーを適材適所で組み合わせ、経営や事業に貢献する先行指標や予知につながる情報を取得できるアナリティクス環境が重要となります。
本講演では、データの収集・蓄積、加工・分析、そして活用について実績を積み重ねている講演者が、“AI in BI”の観点からそのコンセプトとアプローチをご説明させていただきます。

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11:40 ~ 12:20

A-411:40 ~ 12:20
室岡 隆志 氏

異なるサービスを通貫させ、顧客体験を創出
”データドリブン”な仕組み作りの実際とは?

株式会社 TSUTAYA
ネットカンパニー マーケティング本部
サービス基盤推進ユニット
ユニット長

大畠 崇央 氏


TSUTAYAでは店舗在庫情報や映像配信の「TSUTAYA TV」、宅配レンタルの「DISCAS」、ネット通販のEC、ライフスタイルキュレーションの「T-SITE」、そしてオムニチャネルなど、多岐に渡るネット事業を展開しています。各事業は別個にスタートし、拡大してきたため、数年前までシステムやデータは互いに異なっており、高度な顧客体験をあらためて作る必要がありました。
現在では全サービス横断で統合させながら、Webの行動データ分析・顧客行動データなどのビッグデータ活用基盤を構築。データの統合活用を推進すると共に、それらのデータをもとにPDCAをまわすため、社内コンサルティング体制の構築や、レコメンド基盤開発体制などを整備しています。このようなTSUTAYA全社を通貫したデータドリブンな組織や環境をどのように推進していったのか。プロジェクト事例を紹介します。

B-411:40 ~ 12:20
矢島 孝應 氏

ビジネス部門にデータ活用を定着させる
~セイコーエプソンのトライアル事例から~

セイコーエプソン株式会社
IT推進本部 IT推進企画部
ビジネス分析エンジニアリンググループ
主任

小泉 泰慎 氏


データ活用が浸透していないビジネス部門に対し、業務プロセスの中でデータ活用を定着させ、その上で効果的な成果に結び付ける--。これは多くの企業のIT部門に共通する悩みではないでしょうか。この悩みに対し、セイコーエプソンではビジネス部門の保有する既存の業務データを中心に活用の有効性を明確に示すことで理解・体験してもらうことが重要だと考えました。
そのためにビジネス部門に入り込み、ウェブサイトのアクセスログや会員情報といった既存データに着目。それを整備し、分析し、実際に活用することにトライアルとして、取り組みを実施しました。
本講演では、この「プロモーションのターゲット抽出とその実施、およびこの結果を基に開始された取り組み」について、定着などの成果の実情も併せて説明します。

C-411:40 ~ 12:20

中堅企業におけるデータ管理・活用の現実解
グローバル物流DBとCRMシステムを中心に

株式会社阪急阪神エクスプレス
コーポレート統括本部
情報戦略推進部
特任部長

今井 龍次 氏


委託された貨物の所在や状況の確認に時間がかかる、取扱毎の業務収支の把握・分析が困難・・・。国際輸送の一端を担うフレイトフォワーダー(利用運送業)の1社である阪急阪神エクスプレスは数年前、こんな経営課題を抱えていました。展開する16ヵ国毎に異なる基幹システムが稼働しており、データ項目や粒度がバラバラだったからです。そこで、各システムで作成される船積情報(一般的に言う送り状)や請求・支払い情報(=売上・原価情報)、関係書類(送り状・請求書等)を一元的に集約・管理する「グローバル・データベース(GDB)」を構築。2016年4月に運用開始しました。
本講演では、差異化が難しいフレイトフォワーダー業界におけるGDBの意義と構築における工夫点、さらに一部のデータを顧客に開放してWin-Winの関係を形成することを始めとしたGDBの活用事例を紹介します。併せて営業が報告する非定型情報を定型化し、データとして加工・分析することを可能にした営業支援システム事例も解説します。

D-411:40 ~ 12:20
吉澤 陽子 氏

金融機関におけるデータガバナンス態勢とCDOの役割について

株式会社三菱UFJフィナンシャルグループ
リスク統括部経営情報室
部長兼室長

南雲 岳彦 氏


昨今の国際金融規制強化の流れを受けて、グループレベルの迅速かつ的確な経営判断に資するリスク管理・経営管理態勢を実現するために、それを支えるインフラを含むデータガバナンス態勢の高度化が必須になっています。三菱UFJフィナンシャルグループ(MUFG)におきましても、バーゼル銀行監督委員会が定める「実効的なリスクデータ集計とリスク報告に関する諸原則(BCBS239)」の遵守を目的とし、「MUFG経営・リスク管理情報高度化プロジェクト」を進め、2015年12月に完了しました。
本講演では、このプロジェクトについて紹介するとともに、今後のデータガバナンスの進むべき方向性である①成長戦略、②業務効率&生産性向上、③資本効率・リスク管理、④内部統制・コンプライアンス対応等を踏まえつつ、金融機関におけるCDO(Chief Data Officer)の役割について説明します。

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ランチセッション ※軽食をご用意しております。

A-512:30 ~ 13:00
鈴木 彩乃 氏

データ活用の最大にして最後の難関
「データ移行」を成功させるポイント

株式会社リアライズ
マーケティング・営業部 兼 ソリューション開発部
部長

櫻井 崇 氏


情報システムの刷新時には、旧システムから新システムへマスターデータを始めとするデータ移行が必要となります。MDMやビッグデータ環境を整備する場合でも同じです。このシンプルにシステム間で「データを移すだけの行為」に思えるデータ移行が、実は一筋縄ではいかないことをご存知でしょうか?一つ間違えると新システムを稼働できず、実務に多大な損失を与えかねないのです。
難しさを知る専門家の間では、システム構築や刷新における「最大にして最後の難関」とさえ呼ばれます。
そこで本講演では、移行計画の立て方やデータモデリング、統合マスタの作り方(クレンジング+名寄せ)など、データ移行に必要な手立てと全体像を紹介します。また聴講者限定で移行計画書で考えておくべきタスクを公開します。

B-512:30 ~ 13:00
本橋 信也 氏

IoT/ビッグデータ/AI連携時代のデータ管理とは?

クラウディアン株式会社
取締役 COO

本橋 信也 氏


この数年、特にディープラーニング(深層学習)が画像認識の精度を飛躍的に高めたことなどもあり、AI(人工知能)を業務や事業に活用する事例が注目を集めています。しかし認識精度を維持したり、高めるためには、大量の学習用画像を供給し続ける必要があり、画像や映像データを集め続けるIoTとの連携が欠かせません。
当然、そこではビッグデータとなる画像、映像、ログを安全に経済的に蓄積し、柔軟・迅速に活用するための新たなデータマネジメントが求められます。
本講演では、IoT/ビッグデータ/AI連携の事例とともに、この用途にフィットするクラウド・ストレージ製品「CLOUDIAN HyperStore」について紹介します。

C-512:30 ~ 13:00
北瀬 公彦 氏
ホートンワークスジャパン株式会社 マクニカネットワークス株式会社

今改めて知るHadoop / Sparkの活用法と
国内外のビッグデータ活用事例

ホートンワークスジャパン株式会社
マーケティング本部
マーケティングディレクター
北瀬 公彦 氏

マクニカネットワークス株式会社


これまで捨てていたログデータなどを資産として扱うようになり、同時にIoTなどが大量のデータを生成しつつあります。まさしくビッグデータが常態(New Normal)と言える時代の到来です。必然的にその処理基盤であるHadoop / Sparkの利活用に、本格的に取り組まなければなりません。
本講演では、Apache Hadoopのコミュニティでの豊富な開発実績を持ち、ビッグデータの専門企業であるHortonworksが提唱する、これまでにないビッグデータの格納、処理、分析、アクセスを実現する方法と、国内外の最新事例を紹介します。

D-512:30 ~ 13:00
新庄 耕太郎 氏

IoT時代のデータ分析環境の現実解、
クラウド上に"仮想DB"を構築するサービスとは?

株式会社高速屋
代表取締役社長

新庄 耕太郎 氏


IoT時代に入り、形式や内容が異なる様々なデータが混在する環境の中、分析データの非固定化は避けられない事実になってきています。その中でもボトルネックとなるのがDBの構築・保守です。現在主流になりつつあるセルフサービスBIで、いかにユーザーの利用環境が発展しても、バックエンドとなるDBの構築には依然として専門家が必要であり、たとえ簡単と言われるクラウドサービスでもその対応は容易ではありません。
また本来ならユーザーが主体的に行いたい分析データの追加・変更などへの対応も、いちいちDBの専門家に依頼しなくてはならない状況です。
本講演ではDBを用いない高速環境と使い慣れたBIツールの連携によって、ユーザー自身が分析データの追加・変更を行えるクラウドサービスについてデモを含めて紹介します。

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午後の部

K-2 基調講演 213:20 ~ 14:10
石山 洸 氏

IoT、ビッグデータ、AI等による「モビリティ革命」の実現に向けて
~JR東日本の「技術革新中長期ビジョン」について~

東日本旅客鉄道株式会社
執行役員
総合企画本部 技術企画部長 兼 JR東日本研究開発センター所長

横山 淳 氏


IoTやビッグデータ、AIといったテクノロジーの進展は目覚しく、サービスやモノづくりなどあらゆる業界において「第四次産業革命」と呼ばれる大きな変化が起きようとしています。一方で日本は本格的な人口減少時代を迎えており、企業はこの革命をどうリードするかを問われています。会社設立30年を目前に控えるJR東日本グループでは、このような技術進展と社会環境の変化を見据えて、おおむね20年後に照準を合わせた「技術革新中長期ビジョン」を策定しました。
JR東日本グループでは「安全・安心」、「サービス&マーケティング」、「オペレーション&メンテナンス」、「エネルギー・環境」の4分野におけるあらゆる事業活動において、今後、IoT等で収集した様々なビッグデータに対するAI等の活用や、オープンイノベーションによる社外の知見・アイデアの取り込みによる新たなサービス創造、顧客価値創出を目指してまいります。
本講演では「技術革新中長期ビジョン」の紹介をとおして、JR東日本グループの目指すモビリティ革命を解説します。

A-614:20 ~ 15:00
平野 洋一郎 氏

今スグ出来る!IoTを活用するデータ分析基盤のアジャイルな導入技法

インフォテリア株式会社
ASTERIA事業本部 マーケティング部
部長

垂見 智真 氏


ビジネスに役立つデータをより身近に、シンプルに利用できるようにするためには、素早く、簡単かつ快適に情報を収集し、わかりやすい形で現場に提供することが肝となります。例えば膨大なデータを収集・利活用するIoTのような取り組みだからといって、大規模なデータ処理基盤を時間をかけて構築しているようではNG。ビジネス環境が劇的に変化してしまうことも多々あり、スピード感を重視したアジャイルな導入が不可欠です。
そのためにまず既存のシステム資源を最大限活用し、かつ新たに生成される様々なデータを分析基盤に取り込んで新しい知見を得るアプローチが必須になります。当然にも思えますが、では、どんなやり方が適切なのでしょうか?
本講演では、上記の課題を解決し、アジャイルなデータ基盤を構築するための具体的なヒントやアプローチをデモを交えて紹介します。

B-614:20 ~ 15:00
町田 潔 氏

時代はセルフサービスBIからエンタープライズBIへ

Yellowfin Japan株式会社
Managing Director - East Asia

林 勇吾 氏


BIは管理者、分析者、利用者が使うツールで、その3者を全てサポートできる仕組みでない限り、運用はうまくいきません。個人や小規模な部門で分析をするのであれば、セルフサービスBIという方法が取れますが、数十、数百、数万人の規模になれば、乱立するソフトウェア、重複する分析結果によって、効率は失われ、プロジェクト自体が破綻してしまうでしょう。YellowfinはBIに関わる「3者」を一つのプラットフォームでサポートできるエンタープライズBIツールとしてこの課題に取り組んでいます。

C-614:20 ~ 15:00
吉岡 健 氏

データ活用で、企業を強く俊敏にする
~データマネジメントの次にやるべきこと~

株式会社 データ総研
コンサルティンググループ
シニアコンサルタントマネージャ

小林 靖典 氏


不透明さが増し、環境変化も早い今日、大半の企業が何らかの形でデータ活用に取り組んでいます。旧来のやり方を繰り返したり、経験や勘に基づく事業運営では、もはや対応困難だから当然です。ところがデータマネジメントを実践し、活用に取り組む企業では、思ったように活用が広がらない、成果が上がらないなどの、新たな問題が浮上しています。
どう問題を乗り越えれば良いのでしょうか。目指すのは、企業の競争力を向上させること。業務の効率と品質を高め、俊敏性を高めることです。当然、目的達成の手段であるデータマネジメントを実践し、データの活用環境を整備しただけでは不十分なのです。
本講演では、データ活用などデータマネジメントの次になにをすべきなのか、データ活用を推進する方法を”業務を改善した事例”をベースに解説します。

D-614:20 ~ 15:00

IoT アナリティクス・ライフサイクル
におけるデータマネージメント技術

SAS Institute Japan株式会社
ソリューション統括本部
シニアプリセールスコンサルタント

川上 智史 氏


データをビジネス価値に変え、より良い意思決定を実現するビジネス・アナリティクスに一貫して取り組んできたSAS。当社では、IoTが急速に普及してデータが爆発的に増加することが、ビジネス・アナリティクスに新たなテーマをもたらしていると考えています。多くの企業にとってIoTデータの活用は必要不可欠ですが、どうすれば効果的なのか、そのアプローチが見えていないのです。
そこでSASが提唱しているのが、「IoTアナリティクス・ライフサイクル」です。発生したデータをリアルタイムに処理し、迅速に分析結果を得る手法に加え、リアルタイム分析の精度を向上させるためのデータマネージメントも包含しています。
本講演では、IoTアナリティクス・ライフサイクルを構成する主な要素である「リアルタイム分析技術」および「データマネージメント技術」について紹介します。

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15:10 ~ 15:50

A-715:10 ~ 15:50

広告事業におけるビッグデータ活用の現実
~大規模分散システム構築の課題と工夫点~

株式会社サイバーエージェント
アドテク本部 アドテクスタジオ 技術戦略室
Central Infrastructure Agency
インフラマネージャー

鷹雄 健 氏

株式会社サイバーエージェント
アドテク本部 AIスタジオ 基盤開発グループ
技術責任者

神田 勝規 氏


サイバーエージェントには10以上の広告事業部・子会社が集まったアドテクスタジオという組織があります。そこではアドネットワークやリワード広告、リアルタイムビッディング(入札)を用いた取引を行うためのDSP(Demand-Side Platform)とSSP(Supply-Side Platform)といったシステム、および動画広告や広告効果計測など幅広い広告システムを開発し、運営しています。
こうしたシステムが生成する大量のデータを活用することは効果向上のために重要ですが、大規模なシステムがいくつもあるのでデータをまとめて分析するだけでも一大プロジェクトになります。セキュリティ的な課題やパフォーマンスの問題、大規模データの管理手法、計算リソースの効率的な利用といった問題があるからです。
本講演では、ビッグデータを活用するための大規模分散処理システムを構築するにあたり起生じた問題点や、乗り越えるための工夫/ノウハウ、今後のデータ利用についてお話しします。


B-715:10 ~ 15:50
中林 紀彦 氏

データサイエンティスト組織の作り方と
そのための人材育成のあり方

SOMPOホールディングス株式会社
デジタル戦略部 データ戦略統括
チーフ・データサイエンティスト

中林 紀彦 氏


データマネジメントやデータサイエンスなど”データ”のプロフェッショナルとして活躍してきた講演者は、2016年に現職に着任。保険会社を中核とするグループ企業において重要な経営資源である”データ”を、グループ横断で最大限に活用するためのデータ戦略を策定・実行する役割を担っています。一方で2014年から筑波大学大学院の客員准教授として、データサイエンスに関わる人材育成にも注力しています。
本講演では、このような企業のデータ活用を推進する立場と大学で人材を育成する立場の両面から、データ活用戦略に基づいた実践的なデータサイエンティスト組織の作り方、人材育成についての考え方を解説します。

C-715:10 ~ 15:50
羽鳥 恵美子 氏

コニカミノルタの変革を支えるデータ活用の実例と今後

コニカミノルタ株式会社
執行役
IT企画部長

田井 昭 氏


コニカミノルタは、現在、「課題解決型デジタルカンパニー」を目指し、デジタルトランスフォーメーション(変革)に取り組んでいます。
当社が中長期にわたり持続的成長を成し遂げていくために、目まぐるしいスピードで進化し続けるICT技術の経営への活用を重要視しています。
その中で、データマネージメントは、企業基盤となる活動であり、IT部門においてもデータ活用を推進し、ビジネスへの貢献が要求されています。
また、事業領域においても、ビッグデータ、AI、IoTと、全てにおいて信頼性が担保されたデジタルデータを適時に利用する事が必須な状況であり、データ活用はIT部門のみではなく、企業の経営課題となってきています。
加えて、データの生成、保存、分析、利用のデータライフサイクルにおいて、マルチデバイス対応、セキュリティ対応等の新たな施策も要求されてきています。
このような環境変化に対し、グローバルに展開している製造業である当社における、MDM(マスターデータマネージメント)、データセキュリティ、IoTを含む、データ活用の実例と今後の展開をご紹介します。

D-715:10 ~ 15:50
中澤 伸也 氏

融資契約の電子化について

株式会社三井住友銀行
事務統括部
部長代理

永田 宏輝 氏


日本では、オンライン化が進む預金や為替取引に比べ、融資、特に法人向けの融資取引における「Webの活用」「ペーパーレス化」が遅れています。しかし融資においてもITを活用して顧客の利便性向上や業務効率化を図ることは、金融業界として取り組むべき重要な課題です。三井住友銀行では、邦銀では初めて融資取引に電子契約を導入し、サービスを開始しました。当座借越の極度契約、証書貸付での金銭消費貸借契約などの一定の融資契約を、電子署名の技術を用いた「電子契約」にてWeb上で締結可能とするサービスです。
電子契約により、融資データ処理や管理、利活用といったデータマネジメント業務の効率化や利便性向上も図れます。
本講演では、「紙文書に記名・押印する」契約方法を前提とした融資実務を大きく変える当行の取組について、導入に至った経緯や効果、開発にあたり直面した課題とその解決方法など具体的な事例を交えながら紹介します。

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16:10 ~ 16:50

A-816:10 ~ 16:50
塩澤 洋一郎 氏

バズワードに流されないAI活用、データ活用の実際について
~データ活用プロジェクトの現状と展望。事例を交えてご紹介~

株式会社ブレインパッド
取締役
アナリティクスサービス本部長

塩澤 洋一郎 氏


ビッグデータが新たな経営資源となる時代を予見し、2004年に創業した当社はデータ活用・分析サービスをコア事業として多くのプロジェクトを積み重ねてきました。講演では、当社が実際に行ったAI領域やデータ分析領域のプロジェクト実例を紹介し、データ活用プロジェクトの現状と展望について説明します。
取り上げる事例は、Deep Learningによる画像解析に関するプロジェクトとその進め方、反応予測に基づいた広告出稿計画の立案プロセス自動化、需要予測に基づいた要員配置計画立案プロセスの自動化、などを予定。
分析技術に偏ることなく、プロジェクトを俯瞰的に捉えた成功要因や、データ活用で勝ち残る企業となるための必要条件である分析人材の育成や組織にも言及します。

B-816:10 ~ 16:50
亀井 美佳 氏

デジタルビジネス時代における
データ連携基盤とガバナンスの姿とは

株式会社セゾン情報システムズ
HULFT事業部
マーケティング部
プロダクトマーケティングマネージャー

亀井 美佳 氏


モバイル、IoTにより飛躍的に増加するデータの活用や、企業内外に散在するデータのハイブリッドな連携が多くの企業の喫緊の課題となっています。データを活用するニーズも、経営企画やシステム部門から事業部門へと急速に拡大しており、デジタルトランスフォーメーション(変革)に直面する企業にとって、データマネジメントは飛躍的に重要性を増していると言えるでしょう。
半面、データマネジメントへの投資対効果の評価はますます複雑になり、ROIの指標や効果測定に試行錯誤しながら取り組むケースも多いのではないでしょうか?
本講演では、デジタルビジネス時代におけるデータマネジメントへの要求にどう回答し、生産性向上にどのように貢献できるか、ガバナンスをどのように実現するか、弊社のデータ連携ソリューションの最新事例を交えて解説します。

C-816:10 ~ 16:50

ビジネスプロセスは革命前夜
AIの実装が始まるSAP Analyticsポートフォリオ

SAP ジャパン株式会社
プラットフォーム事業本部
シニアソリューションプリンシパル

古川 秀範 氏


企業における機械学習やディープラーニングなどAIの実装は、いつ本格化すると考えればいいでしょうか。BIやPredictive Analyticsへの適用はもちろんのこと、各種アプリケーションの領域でAIの研究を重ねてきたSAPは2017年、つまり今年、ビジネス全般へのAI適用が始まると見ています。SAP自身、それを先導する形でソリューションをリリースしていく考えです。
本講演では、その具体例としてAIを実装する最新のSAP Analyticsのポートフォリオを紹介するとともに、進化するビジネスプロセスを支えるコネクテッド時代のSAPソリューション戦略を、具体的なユーザー事例、ユースケースを交えて紹介します。

D-816:10 ~ 16:50
加藤 義弘 氏

MDM導入現場で起こる課題とジレンマ
アーキテクトが実例と解決への指針を語る

東洋ビジネスエンジニアリング株式会社
ソリューション事業本部
クラウド&テクノロジー本部
データマネジメント部
シニアアーキテクト

加藤 義弘 氏


マスタデータマネジメント(MDM)という言葉/システムに、どのようなイメージを持たれていますか?企業全体で整理統合されたデータベース、データの収集・クレンジング・名寄せ、ワークフロー、重要データのセキュアな管理、充実したメンテナンス画面、などでしょうか。
ビジネスのデジタル化が進む中で、MDMへの関心は確実に高まっており、東洋ビジネスエンジニアリングでもMDM導入を支援する機会が増えています。
そんな中、導入検討時の“よくある”大きな問題が、MDMへの期待の相違です。この相違から出る検討対象範囲のブレや討議の焦点のズレ等は、終わらない要件定義、開発・構築の手戻りなどプロジェクト全体のスケジュールにも悪影響を及ぼします。
本講演では、MDM導入時に、しばしば議論となり検討が止まってしまいがちなポイントと、解決に向けた考え方・ヒントについて、現場活躍中のアーキテクトが語ります。

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17:00 ~ 17:40

A-917:00 ~ 17:40
土田 史郎 氏

公的統計の利用促進活動と統計作成へのビッグデータ活用の動向

総務省
統計委員会担当室
次長

上田 聖 氏


国勢調査のデータや家計消費、労働や賃金の統計データ・・・。これらは数ある公的統計データのごく一部。文字通り”宝の山”ですが、残念ながらその価値や活用方法を理解している人や組織は限られており、それらを分かりやすく活用するツールを用意し、より多くの人に統計を使っていただくことも総務省の重要な課題となっています。そのため、分かりやすく公的統計を活用するアイデアを掘り起こすコンテスト、「STAT DASH グランプリ」を開催しました。
本講演では公的統計の最新の姿と、STAT DASHの受賞作品を解説。併せてビッグ データを情報として活用し、公的統計を作成する新たな取り組みを紹介します。

B-917:00 ~ 17:40
逸見 光次郎 氏

これからのオムニチャネルと、データ活用
~顧客満足向上と、現場作業削減のために~

元 株式会社キタムラ
執行役員
オムニチャネル(人間力EC)推進担当

逸見 光次郎 氏


オムニチャネルとは、企業と顧客が継続的な接点を持ち続けること。結果として顧客満足を向上させ続け、売上・利益を拡大させる手段です。その手段の手段として重要なのが商品マスターであり、購買データであり、会員情報であることは論を要しません。社内にあるこれら"スモールデータ"を整理した上で、外部データなどとひもづけて仮説を立て、実践することがマーケティングになります。
本講演ではカメラのキタムラなどでオムニチャネルを手掛け、実際に成功させてきた講演者が、「これまで」、「これから」のオムニチャネルについて、その本質を整理し、データ活用による顧客満足向上と現場作業軽減を両立させるアプローチを解説します。

C-917:00 ~ 17:40
鎌田 喬浩 氏

大規模システム・データ統合と高度生産管理システムモデルの構築・展開

新日鐵住金株式会社
執行役員
業務プロセス改革推進部長

米澤 公敏 氏


新日鐵住金では、1960年代から大型計算機を導入し高度な計画・実行管理により高効率に高品質の鉄鋼製品を顧客に提供して産業界に貢献してきました。サイズ・成分・性能・表面処理などが異なる4万種類の規格を有する鉄鋼製品を、複数のプロセスを組み合わせた工程で緻密に造り分けるために、最適化アルゴリズムの利用や長年にわたって蓄積した膨大なデータの活用など様々な高度ITも適用しております。
 2012年の会社統合(旧新日鉄と旧住友金属)を機に、箇所もしくは社ごとに異なっていた一般管理系システム及び受注管理システムについて、全社共通システム化・データ統合化を推進し、また生産管理システムについては“トップランナー方式”による高度化・標準化を進めてきました。今年度にはほぼ完了し、現在は「攻めのIT」を活用した次ステップへの取り組みに着手しています。国内外各事業所を一体運営する仮想一貫製鉄所構想へ向けたIT活用の現状と今後の取り組みについて報告します。

D-917:00 ~ 17:40
横堀 達也 氏

FinTechの取り組みと
トランザクションが生み出す新たなビジネスモデル

株式会社みずほフィナンシャルグループ
インキュベーションPT
シニアデジタルストラテジスト

大久保 光伸 氏


銀行、信託、証券を傘下に有するみずほフィナンシャルグループは、中期経営計画の基本方針において「金融イノベーションへの積極的取組み」を設定。
金融とテクノロジー融合を意味するFinTechの戦略的な活用を進めています。AI、ブロックチェーン、ビッグデータ、ロボティックスといったテクノロジーのR&Dや活用、外部の企業と連携するオープンイノベーションなどがその柱です。
本講演では、FinTechスタートアップ企業との協業事例やブロックチェーンの実証実験、
銀行APIの提供など「先端技術活用の具体的な取り組み内容」や「トランザクションが
生み出す新たなビジネスモデル」について解説します。

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17:50 ~ 18:30

HO-117:50 ~ 18:30

【BIハンズオンセッション】
オープンデータの分析と活用価値を体感する

Yellowfin Japan株式会社
BusinessDevelopment

峯岸 勇 氏


存在は知っているけど、役立つのかどうか分からない。役立つかも知れないが、実際にどうやって活用したらいいか分からない。いわゆる「オープンデータ」について、こんなふうに考えている過多は少なくないのではないでしょうか。
そこで今回、オープンデータのビジュアル分析を体感できるハンズオンセミナーを企画しました。
講師の関係上、A-9セッション聴講者限定で、申込み多数の場合は抽選になります。ノートPCを持参頂ければブラウザのみで受講可能です。
講義:峯岸 勇(Yellowfin Japan)
協力:Yellowfin Japan、上田 聖(総務省統計局)

A-1017:50 ~ 18:30
小泉 泰慎 氏

【JDMC研究会発表】
顧客行動分析による
実践的マーケティング・アプローチ

セイコーエプソン株式会社
IT推進本部 IT推進企画部
ビジネス分析エンジニアリンググループ 主任

小泉 泰慎 氏


顧客購買履歴、販売データ、ウェブやコールセンターへのアクセスログなど、マーケティングの活用対象となるデータは数多く存在します。しかし課題も多く、データを効果的に活用することは非常に難しいのが実態でしょう。本研究会では、この「難しい」を分かりやすく、取り組みやすくするために、課題意識を持った有志が集まり、議論を進めてきました。
2016年度は、15年度に定義した0~4章から成るデータ活用フレームワークをより扱いやすくするために、ケース研究を通じて、課題規模やそれに対する各章のポイントなど、深堀を実施してきました。この1年間の取り組み内容とその成果を報告します。

B-1017:50 ~ 18:30
柏崎 吉一 氏
池田 信威 氏

【JDMC研究会発表】
DM概説書Ver2.0の意義、意図と、地方自治体でのデータ活用事例

株式会社菱化システム
課長代理

池田 信威 氏

合同会社エクリュ
代表社員

柏崎 吉一 氏


活動5年目を迎えるJDMC研究会 テーマ2『データマネジメントの基礎と価値』研究会では、「データを経営資源と捉え、企業活動や行政の現場で利活用すること」をメインテーマに、総勢47人で研究活動を行っています。
本講演では、”データマネジメントの礎(いしずえ)”に位置づけた『データマネジメント概説書』でお伝えしたいこと、メジャーバージョンアップ(Ver2.0)の背景とVer1.1からの変更内容、リリース計画について、発表させていただきます。
また、横浜市金沢区が提供する子育てポータルサイトを例に、自治体におけるデータ活用のポイントを考えます。ビジネスや日々の暮らしに価値をもたらすデータ利活用の主役は皆さんです。
データ利活用と切り離せないデータマネジメントのヒントがつかめる本講演へのご参加をお待ちしております。

C-1017:50 ~ 18:30
清水 孝光 氏

【JDMC研究会発表】
データマネジメントの実践体系の研究
会社を良くするための勘どころとは

清水技術士・診断士事務所
代表

清水 孝光 氏


 事例中心に経営・業務視点でDM実践手法を理解することを旨とする当勉強会では、独自のDM実践体系(STBM)にもとづいて、講義・演習・ディスカッショ ンを行っています。実践体系は、①経営の意思決定のサポート(トップダウン)② 現場主導のカイゼン活動(ボトムアップ)③両者を有機的に融合させる(戦略ストーリ)、の3パートで構成しています。本年度は、サイロ効果・イノベーションのジレンマを組み込み、より強力な実践体系にブラシュアップしました。
 さらに、データ要件定義、ISO25000を越えた『データ品質』の講義・演習も実施することで、JDMCならではの充実した勉強会にしています。
本講演では、DM実践体系の講義・演習内容をベースにして、「なぜデータなのか」「区分の重要性」等の基本に立ち返ることからはじめて、事例中心に経営戦略論・マーケティング理論・破壊的イノベーションへの活用など、会社を良くするデータマネージメントの勘所を平易に解説します。ぜひご参加下さい。

D-1017:50 ~ 18:30
神田 健司 氏
佐野 努 氏

【JDMC研究会発表】
MDMと成熟度を客観的に把握する研究
その活動報告と考察

クオリカ株式会社 ITサービス事業本部
製造サービス事業部
製造サービス第二部
システムエンジニア

佐野 努 氏

SAPジャパン株式会社
ソリューション統括本部
デジタルプラットフォーム・アーキテクト部
エンタープライズアーキテクト

神田 健司 氏

本年度、「MDMと成熟度」研究会におきましては、現在まさに取組中である企業様のMDM案件や最新の「国内・海外のMDM事例」、「MDMの方法論」、「MDM製品」に関して、研究会メンバーの知識や体験を互いに提供しあい、共有・ディスカッションを通してさらに理解を深めてきました。また、過年度より継続中の「MDM成熟度実態調査」など、いくつかの活動を行ってきました。
本講演では、特に「企業における仕入先マスタデータの成熟度実態調査」と「MDM成熟度の考察」を中心に、企業におけるMDMの実態を鑑みた成熟度に関する考察を展開します。これにより企画、設計、導入、運用等の各局面における難所や成功のための秘訣など、MDMを使う側とMDMを提供する側の双方から構成される当研究会メンバーと、JDMC全体のネットワークによってしか成しえない価値ある内容になっています。


五十島 良一 氏

【JDMC研究会発表】
"経営におけるデータ活用の研究"
デジタルビジネス時代を生き抜くために

クオリカ株式会社
MA事業本部 MA第二事業部
主査

五十島 良一 氏

昨今、多くの企業では管理・財務会計データと販売・生産といった日々のトランザクションデータ は分かれて存在しています。意思決定の高度化を実現するためには、経営レベルの目標値と現場レベルの実績値、この両者の定義・紐つけをスピーディ、タイムリーに行い、PDCAを廻す重要性(変化対応力の強化)が増してきています。また、IoTに代表される情報活用の新しいビジネスモデルは、業種・業界問わず多くの企業に影響を及ぼし、経営にも大きなインパクトをもたらす状況になってきています。
本研究会では生きた経営データをどのように収集・活用するか、経営戦略フレームワークに基づき、経営層から現場まで企業に求められる取り組みについてご説明いたします。

 

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