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 テクニカルハンズオン
A-1 8:30 ~ 9:20

データマネジメントとは何か?
~その本質をわかりやすく解説します~

株式会社リアライズ
代表取締役社長
日本データマネジメント・コンソーシアム事務局長 兼 理事

大西 浩史 氏

B-1 8:30 ~ 9:20

古くて新しい「マスタデータマネジメント(MDM)」
~基本と勘どころをマスターする~

富士通株式会社
デジタルソリューション事業本部
MDMアーキテクト

水谷 哲 氏

C-1 8:30 ~ 9:20

50分でわかる超速習ディープラーニング

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
AI技術推進課
エキスパートエンジニア

寺澤 豊 氏

D-1 8:30 ~ 9:20

今さら聞けないデータ分析の基礎知識
~各キーワード/バズワードの意味~

MapR Technologies株式会社
アライアンス&プロダクトマーケティング
ディレクター

三原 茂 氏

注意事項はこちら ▶︎

テクニカルハンズオン 注意事項

●全てのテクニカルセッションの受講には、AWSアカウントが必要です。

●「はじめてのAWS」(9:30-12:00(9:00開場))受講者には、先着50名様に、$25クーポン(プロモーション・クレジット)を配布します。
詳細はこちら

●上記クーポンとは別に、AWSのプラットフォーム、製品、サービスを無料で体験できる「AWS無料利用枠」がございます。
どなたでもご利用いただけます。
先着50名に外れた方、また、午後のテクニカルセッションのみを受講される方はどうぞご利用ください。
詳細はこちら

●当日はご自身のPCをお持ち込みください。

●「はじめてのAWS」受講者は、事前にAWSアカウントを開設ください。開設方法は下記をご参照ください。
AWSアカウント作成の流れおよび開設方法
(開設時に必要になるもの:ご本人名義のクレジットカード)

※お断り
・「$25のクーポン」および「AWS無料利用枠」は、本テクニカルセッション内で使い切ることは無い想定ですが、万が一同枠を超える場合は参加者のご負担となります。
・「AWS無料利用枠」は、サインアップの12 か月後に有効期限が切れる製品と期限が切れない製品が含まれますので、予めご了承ください。
詳細はこちら

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
HO-1 9:30 ~ 12:00

はじめてのAWS
概念からサービス、使い方まで

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
プロダクトマーケティング
エバンジェリスト

亀田 治伸 氏

JDMC AWARD 表彰式 9:35 ~ 9:50

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。

ニトリグループ
株式会社ホームロジスティクス
代表取締役社長

松浦 学 氏

K-1 基調講演 1 9:50 ~ 10:40

AI・IoT・ロボット--デジタル技術が
加速させる物流変革と、その未来像

A-2 10:50 ~ 11:30

AI/機械学習を活用した
需要予測の高度化アプローチ

富士通株式会社
デジタルソリューション事業本部 デジタルアプリケーション事業部 エンタープライズアプリケーション部
マネージャー

佐藤 祐介 氏

B-2 10:50 ~ 11:30

「何が起きたか」から「なぜ起きたのか」へ
人の知恵と機械学習を融合した最新BIツール

Yellowfin Japan株式会社
Yellowfin Managing Director – East Asia

林 勇吾 氏

C-2 10:50 ~ 11:30

データ活用成功の鍵は事前準備にあり!
企業データ基盤「データパイプライン」の実像を明かす

株式会社 日立製作所
システム&サービスビジネス統括本部 営業統括本部
サービス営業推進本部 Pentahoプロジェクト室
シニアセールスエンジニア

門脇 豪 氏

D-2 10:50 ~ 11:30

横軸にデータを繋げ、プロセスを変革し、価値を生み出すフレームワーク”SAP Leonardo”

SAPジャパン株式会社
マーケティング部
Director, Head of SAP Leonardo Marketing

神山 峰郎 氏

A-3 11:40 ~ 12:20

製造業における科学的管理の実践とは?
改善効果を生み出すビッグデータ活用

株式会社村田製作所
モノづくり強化推進部
シニアマネージャー

下八重 修 氏

B-3 11:40 ~ 12:20

洋服のシェアリング事業を支える
顧客を中心に置いた"データ経営"とは?

株式会社エアークローゼット
代表取締役社長 兼 CEO

天沼 聡 氏

C-3 11:40 ~ 12:20

農業におけるデータ活用の取り組み、
きゅうり選別AIの開発を通して分かったこと

きゅうり農家
小池 誠 氏

D-3 11:40 ~ 12:20

NTTグループにおける
経営情報可視化とガバナンスへの取組み

日本電信電話株式会社
総務部門 内部統制室
ITガバナンス担当 担当部長

駒沢 健 氏

ランチセッション ※軽食をご用意しております。  
A-4 12:30 ~ 13:00

AIを始めとした過剰なツール信仰が起こす惨劇
基軸となるデータを見ずに何を見る?

株式会社リアライズ
取締役

櫻井 崇 氏

B-4 12:30 ~ 13:00

IoT、AI、4k/8k映像時代における
新たなデータマネジメントのあり方を明かす

クラウディアン株式会社
取締役 COO

本橋 信也 氏

C-4 12:30 ~ 13:00

"Cloud First"の実現・実践に向けて
クラウドデータ基盤はこう構築せよ

Talend株式会社
ソリューションエンジニア

井田 孝 氏

D-4 12:30 ~ 13:00

オープンソースで実現するAI・IoT時代のデータ活用
~次世代の世界標準ビッグデータプラットフォーム~

ホートンワークスジャパン株式会社
執行役員社長

廣川 裕司 氏

営業統括
第二営業本部長

林 幹人 氏

日本電気株式会社

 
午後の部  

東京大学
大学院情報学環 教授
ユビキタス情報社会基盤センター長

越塚 登 氏

K-2 基調講演 2 13:20 ~ 14:10

AI, IoT時代のデータ利活用と将来への展望

 
A-5 14:20 ~ 15:00

データがもたらす、破壊的パワーをその手に。
デジタル変革時代のデータアーキテクチャーとは

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-5 14:20 ~ 15:00

「AGRA Vシリーズ」による
データ統合HUBの実現

株式会社 豆蔵
技術コンサルティング事業部
執行役員

渡辺 信爾 氏

C-5 14:20 ~ 15:00

データマネジメントをリードする
「モデリングのプロ」の育てかた

株式会社 データ総研
取締役
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

小川 康二 氏

D-5 14:20 ~ 15:00

デジタル時代にExcelユーザがデータを料理し、活用する方法とは?

株式会社アシスト
東日本技術本部 情報基盤技術統括部 技術2部
部長
花井 正樹 氏

HO-2 14:30 ~ 15:30

今すぐ、使って理解するSAP HANA

SAPジャパン株式会社
プラットホーム事業本部
ビジネス開発部
シニア アーキテクト

新久保 浩二 氏

A-6 15:10 ~ 15:50

オムロンが提案する新しいオートメーションによるモノづくり革新

オムロン株式会社
インダストリアルオートメーションビジネスカンパニー 企画室
経営基幹職

児玉 信一 氏

B-6 15:10 ~ 15:50

オムニチャネル時代のデータマネジメント戦略
~顧客変化への対応~

株式会社ココカラファインヘルスケア
販促部 マーケティングチーム マネジャー

郡司 昇 氏

C-6 15:10 ~ 15:50

日立大みか事業所がIoTで実現した生産革新とその実例

株式会社日立製作所
サービス&プラットフォームビジネスユニット 制御プラットフォーム統括本部
シニアコンサルタント

大津 英司 氏

産業・流通ビジネスユニット 産業ソリューション事業部 産業製造ソリューション本部
担当部長

榎堀 武 氏

D-6 15:10 ~ 15:50

FinTechによる金融サービスの
革新とデータマネジメント

横浜銀行
総合企画部 マーケティンググループ グループ長

石川 久雄 氏

総合企画部
調査役

高梨 江里子 氏

15:50 ~ 16:10 Coffee Break HO-3 15:40 ~ 16:40

機械学習や統計ソフトと連携した
分析ツール「Yellowfin」による可視化を体感する

Yellowfin Japan 株式会社
Product Strategy Manager

足立 宏之 氏

A-7 16:10 ~ 16:50

実践したからこそわかる!
MDM推進に立ちはだかる壁と解決のヒント

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
プロジェクトマネージャー

松下 卓 氏

B-7 16:10 ~ 16:50

デジタルビジネス時代における
データマネージメントのあるべき姿

日本電気株式会社
クラウドプラットフォーム事業部
マネージャー

佐々木 洋平 氏

C-7 16:10 ~ 16:50

デジタル変革の実現に必須となる
データプラットフォームとプロセスの姿

Pivotalジャパン株式会社
マーケティング
マーケティングマネージャ

渡辺 隆 氏

技術統括部
シニアテクニカルコンサルタント

松下 正之 氏

D-7 16:10 ~ 16:50

シリコンバレー流のビッグデータ解析
AI・IoT技術を活⽤した最新事例を知る

FlyData株式会社
Sales Engineer

加納 峻佑 氏

A-8 17:00 ~ 17:40

製造現場の生産性・品質向上のための
データ整備からDWH構築、BIの活用プロセス

ウシオ電機株式会社
IT戦略部門 部門長

須山 正隆 氏

B-8 17:00 ~ 17:40

タクシー配車で見えてきた
需給を最大化するデータ活用術

日本交通株式会社
無線センター長 兼 経営企画部長

濱 暢宏 氏

C-8 17:00 ~ 17:40

Industrie4.0時代の製造業における
IoTビッグデータの活用--マインドスフェアを例に

シーメンス株式会社
専務執行役員
デジタルファクトリー/プロセス&ドライブ事業本部
事業本部長

島田 太郎 氏

D-8 17:00 ~ 17:40

”攻めのIT経営”はこう実践する
そのカギを握るデータマネジメント

東京センチュリー株式会社
IT推進部 部長

山口 修 氏

HO-4 16:50 ~ 18:20

データ分析に触れて
データ活用してみよう

[JDMCエンジニアの会]

マネージメントサービス株式会社
デジタルビジネスイノベーションセンター
エキスパート

寺内 潤 氏

Yellowfin Japan株式会社
Business Development Manager

峯岸 勇 氏

東京海上日動システムズ株式会社
アプリケーション開発部
部長

山田 文彦 氏

A-9 17:50 ~ 18:30

【JDMC研究会発表】
自社データ+外部データ活用による
マーケティングアプローチに向けた研究

みずほ銀行
ビジネス開発推進部

中田 英里 氏

【JDMC研究会発表】
現場からあがった生の声はこれだ!
MA導入前、導入後の課題と対策

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-9 17:50 ~ 18:30

【JDMC研究会発表】
データ利活用のためのデータマネジメント、その取り組み方とは?

三菱ケミカルシステム株式会社
池田 信威 氏

【JDMC研究会発表】
『MDMとデータガバナンス』研究会活動報告

伊阪コンサルティング事務所
代表

伊阪 哲雄 氏

C-9 17:50 ~ 18:30

【JDMC研究会発表】
データ活用ガイドラインの作成を目指し
「データ主導の経営管理」のあり方を探る

クオリカ株式会社
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

【JDMC研究会発表】
JDMC的IoT・AI研究のこれまでとこれから

株式会社アシスト
東日本第一営業本部 顧客支援部

染谷 尚秀 氏

D-9 17:50 ~ 18:30

【JDMC研究会発表】
データ視点で読み解く
経営イノベーションの課題と対策

清水技術士・診断士事務所
代表

清水 孝光 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-18:30 ~ 9:20
大西 浩史 氏

データマネジメントとは何か?
~その本質をわかりやすく解説します~

株式会社リアライズ
代表取締役社長
日本データマネジメント・コンソーシアム事務局長 兼 理事

大西 浩史 氏


ITの進化と浸透により、「ヒト」や「モノ」のありとあらゆる動きがデータで取得できるようになりました。それを自社のビジネスや業務で有効に活用したい、自社の商品やサービスの価値を高めたいと経営者が考えるのは当然です。しかし現実には、必要なデータがない、あっても整合が取れていない、精度に難があるといった様々な問題に直面し、下手をすると挫折するケースさえあります。
だからこそデータマネジメントが重要になるのですが、ではその本質やエッセンスは何なのか。本チュートリアルでは様々な業種・業界のデータマネジメントに取り組んできた筆者が事例やエピソードを交えながらデータマネジメントについて解説します。

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-18:30 ~ 9:20
水谷 哲 氏

古くて新しい「マスタデータマネジメント(MDM)」
~基本と勘どころをマスターする~

富士通株式会社
デジタルソリューション事業本部
MDMアーキテクト

水谷 哲 氏


顧客サービスを向上する、製品のライフサイクルを把握するには何が必要でしょうか?働き方の改革にむけた従業員を正しく評価するには、組織を適切に運営するには何が必要でしょうか? もちろん答は1つではありませんが、顧客マスタや製品マスタ、従業員マスタや組織マスタといったマスタデータが重要であることは間違いないでしょう。
急速に変化する経営環境の中で、その整備や管理--マスタデータマネジメント(MDM)--は確実性だけでなく、スピード感までもが求められつつあります。しかし実際のところは華やかな情報活用に目を奪われがちであり、マスタ管理に注目できている企業や組織そのものがまだまだ少数、また悩みを抱えています。本チュートリアルでは、MDMの基本を分かりやすく解説し、MDMツールの概要、MDMプロジェクトの勘所などを事例を交えて解説します。「MDMはマスタデータしか見ちゃいけないの?」といった素朴な疑問にも答えます。

受講対象者:MDMを知りたい方、MDMの難しさに直面している方、マスタやコードが重要だと考えている方

C-18:30 ~ 9:20
寺澤 豊 氏

50分でわかる超速習ディープラーニング

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
AI技術推進課
エキスパートエンジニア

寺澤 豊 氏


AI(人工知能)ブームが到来し、各企業の担当者はAIを用いた業務改革の必要性を迫られています。中でも注目を集めるのがディープラーニング(DL:深層学習)でしょう。画像認識や音声認識などの処理を、従来の数学的、記号論的手法とは異なる高精度で実現できるのが特徴と言われます。しかし、書籍やWebによってそうした基本概念は理解できるものの、実際に画像認識をするにはどうすればいいのか、どんなデータを用意し、また順伝搬や誤差逆伝搬といった手法をどう使えばいいのかは、理解しにくいのが現実です。
本チュートリアルでは、学習させるデータの準備(プリパレーション)を含め、設計と利用の2つの観点からDLを超高速で解説します。

受講対象者:・AIに関して興味がある方・機械学習と深層学習の違いが判らない方・深層学習の本を読んでも動作原理が理解できない方

D-18:30 ~ 9:20
三原 茂 氏

今さら聞けないデータ分析の基礎知識
~各キーワード/バズワードの意味~

MapR Technologies株式会社
アライアンス&プロダクトマーケティング
ディレクター

三原 茂 氏


MapReduceやNoSQL、空間データ、データレイク、さらには機械学習や深層学習といったキーワードがあふれる中、その意味や関連するテクノロジーを理解することは決して簡単ではありません。本チュートリアルでは、データに関わるこれらのキーワードが誕生した背景やテクノロジー、さらにユースケースを改めて解説します。

受講対象者:データ活用やデータ分析に興味のある方、HadoopやNoSQLなどのキーワードは知っているが、それらが何か、具体的に何ができるかを知りたい方、ストレージやDWHに問題を抱えている方、ソフトウェアデファインドストレージに興味のある方等々

午前の部

K-1 基調講演 1 9:50 ~ 10:40
松浦 学 氏

AI・IoT・ロボット--デジタル技術が
加速させる物流変革と、その未来像

ニトリグループ
株式会社ホームロジスティクス
代表取締役社長

松浦 学 氏


米Amazonを筆頭とする破壊的企業の存在感が増す小売り業界、そして逆風が吹き続ける物流業界。
ニトリグループのロジスティクスを一手に担うホームロジステイクスは「エンドユーザー様へ笑顔とヨロコビを運ぶ」を旗印に、従来の常識にとらわれず、数々の新しい取り組みを実施している要注目の企業です。
AI搭載の無人搬送機ロボット「Butler(バトラー)」の導入によるなど物流施設機械化への積極的な挑戦はその先駆例。ビッグデータを活用した物流近代化への取り組みにも当然、注力しています。
本講演では2015年の社長就任以来、デジタル技術の活用にまい進する松浦学氏に、強い問題意識に基づく物流変革の未来像を語っていただきます。

A-210:50 ~ 11:30
三原 茂 氏

AI/機械学習を活用した
需要予測の高度化アプローチ

富士通株式会社
デジタルソリューション事業本部 デジタルアプリケーション事業部 エンタープライズアプリケーション部
マネージャー

佐藤 祐介 氏


企業競争力を高め、ビジネスイノベーションに必要不可欠となっているのが、デジタル技術の活用です。例えば流通業や製造業では発注や物流、在庫、生産などの管理の効率化に向けてIoTやAIを活用する動きが進みつつあります。資材や人材(モノやヒト)の調達を最適化するために将来の見込みを立てる需要予測についても、ビッグデータやAIを活用して高度化・自動化し、販売機会・廃棄ロス削減や人手不足解消する機運が高まっています。
しかし、それによって本当に成果が得られるのでしょうか?需要予測はAIによってどれだけリアルになったのでしょうか?本講演では、富士通研究所と共同開発した「FUJITSU Business Application Operational Data Management & Analytics 需要予測」による需要予測のアプローチと活用の事例を紹介します。

B-210:50 ~ 11:30
林 勇吾 氏

「何が起きたか」から「なぜ起きたのか」へ
人の知恵と機械学習を融合した最新BIツール

Yellowfin Japan株式会社
Yellowfin Managing Director – East Asia

林 勇吾 氏


データを取得する、分析する、アクションを起こす--。データから何らかの価値を導出するには、このサイクルを繰り返す必要があります。そのために有用なのがBIツールですが、そのほとんどは「何が起きたか」を知ることにフォーカスしており、アクションを起こすのに必要な「なぜ起きたのか」を知るためにはユーザー自身が試行錯誤しなければなりません。
この問題に対し、Yellowfinが2017年11月にリリースした最新版7.4は、機械学習と高度なアルゴリズムを内蔵することによりそのプロセスを自動化し、「なぜ起きたのか」を提示します。また分析担当者が行わなければならないレポートの作成支援、ETLが行っていたデータ変換処理といった機能も備えています。このセッションではデータの変換、準備、分析、共有までを行うYellowfin7.4を、主に技術的な観点から説明します。

C-210:50 ~ 11:30
三原 茂 氏

データ活用成功の鍵は事前準備にあり!
企業データ基盤「データパイプライン」の実像を明かす

株式会社 日立製作所
システム&サービスビジネス統括本部 営業統括本部
サービス営業推進本部 Pentahoプロジェクト室
シニアセールスエンジニア

門脇 豪 氏


今日、データを有効に利活用できるかどうかは、ビジネスや事業の将来を左右することは言うまでもありません。では、その成功のポイントは何でしょうか?可視化・分析ツールの導入や機械学習/AIなどの仕組みの整備は当然重要ですが、成功の鍵はデータの成功の鍵はデータの事前準備にあります。つまり企業の内外にある様々なデータ形式、異なる種類のデータソースを統合・整形し、分析に有効なデータを迅速に利用できる環境を整備することなのです。
本講演では、急増する多様な企業データを分析の現場へ迅速に供給し、柔軟なデータ利活用を可能とするデータ基盤「データパイプライン」の構築と事例を紹介します。

D-210:50 ~ 11:30
 氏

横軸にデータを繋げ、プロセスを変革し、価値を生み出すフレームワーク”SAP Leonardo”

SAPジャパン株式会社
マーケティング部
Director, Head of SAP Leonardo Marketing

神山 峰郎 氏


社会のあらゆる局面でデジタル化が進展することで、ビジネスは同じ業種内の局地戦から異業種を巻き込んだ総力戦へと進みだしています。総力戦で重要なのは、攻めのイノベーションだけではなくロジスティックを含んだ守りの強化と、両者をスピーディに最適化させるための密連携です。意志を持ってイノベーションを生み出す神髄はそこにあります。
デジタル化のアプローチとしては、社内外の情報やデータをバラバラにサイロで利活用するのではなく、構造化データと非構造化データを紐づけ、ビジネスプロセスを横ぐしに通して活用することで、デジタル時代の全社的イノベーションの促進と組織化が初めて可能となります。つまり、小さなイノベーションをひとつづつ手間暇かけて手作りで行うのではなく、放任主義でもイノベーションが自発的に生まれ、全社的な取り組みに育つデジタル環境を整備する。これを目指すSAPの戦略”SAP Leonardo”を紹介します。

11:40 ~ 12:20

A-311:40 ~ 12:20
下八重 修 氏

製造業における科学的管理の実践とは?
改善効果を生み出すビッグデータ活用

株式会社村田製作所
モノづくり強化推進部
シニアマネージャー

下八重 修 氏


創業当時から社是として「科学的管理の実践」を掲げる村田製作所は、工程ごとに様々な記録を残し、技術の蓄積を行う素地を熟成してきました。しかしながら近年、顧客要望の多様化や設備のIoT化などに伴い、データの量はもとより種類もキメ細かさも急速に拡大しており、科学的管理の実践するためのデータ活用には以前とは異なる環境とスキルが要求されるようになっています。
この状況に対応するため、様々な施策を実施してきました。データ解析ステップの標準化や解析に関する研修の開催、各地へのインストラクターの配置などです。加えて膨らむ一方のデータを有効に使いこなすため、工場間を横断したDB(データ基盤)も設置しました。結果としてビッグデータ活用は技術者の武器として定着しつつあります。本講演ではこうした取り組みを紹介します。

B-311:40 ~ 12:20
吉村 誠 氏

洋服のシェアリング事業を支える
顧客を中心に置いた"データ経営"とは?

株式会社エアークローゼット
代表取締役社長 兼 CEO

天沼 聡 氏


ファッションレンタルといえば、これまではウェディングドレスや着物の貸衣装が当たり前で、日常的に着る普段着は購入するのが普通。そんな"当たり前"や"普通"を覆す形で普段着をレンタルするのが、2015年2月にスタートした「airCloset」です。仕事や子育てに忙しい女性をターゲットとし、身体のサイズやファッションの好み・お悩みなどの登録データを元にユーザーに合ったお洋服を3着をご自宅へ郵送します。
このサービスを支えるのが顧客からのデータはもちろんのこと、物流データやの経営のデータなど多岐に渡ります。貸し出すお洋服をプロのスタイリストが個別にスタイリングする際に利用するほか、返却時には着心地などのフィードバックを受け取り、AIを使った解析により、次のお客様へのサービス価値に転化しています。講演では、顧客の体験価値向上を目指す同社の"データ経営"について解説します。

C-311:40 ~ 12:20
小池 誠 氏

農業におけるデータ活用の取り組み、
きゅうり選別AIの開発を通して分かったこと

きゅうり農家
小池 誠 氏


農業人口の減少や高齢化が進む中、IoTやAIといった最新のIT技術を農業に取り入れるスマート農業が注目されています。後継者不足による生産ノウハウの消失を阻止する意味でも有効な策となり得るからです。本講演では、その具体例としてディープラーニング(深層学習)を用いたきゅうりの選果作業の効率化や技術の永続化の取り組みを紹介します。
静岡県の農家が、どのようにしてきゅうり選別AIを開発したのか、データをどのように集めたのか、深層学習のポイントは何かなど、開発を通して分かったことを苦労した点も含めて解説します。農業におけるデータ活用について、今後の取り組みや課題についてもお話しします。

D-311:40 ~ 12:20
駒沢 健 氏

NTTグループにおける
経営情報可視化とガバナンスへの取組み

日本電信電話株式会社
総務部門 内部統制室
ITガバナンス担当 担当部長

駒沢 健 氏


ビジネスのグローバル化や社会や産業、企業のデジタル変革に柔軟に対応する。そのためにも経営に関わるデータを確実に捉えて適切なアクションを打てるようにするーー。NTTグループではこんな考えの下、グループ経営情報の可視化に向けて取り組んできました。情報を収集する仕組みや精度を高めるための標準化、鮮度維持のためのデータクレンジング、あるいは蓄積されたデータの活用といった活動です。
本講演では、この中で特に経営可視化に向けたデータ整備に焦点を合わせ、取り組み内容をお話します。うまくいったことだけでなく、苦労したことを盛り込み、皆様のデータマネジメント向上の一助にしていただきたいと考えます。

ランチセッション ※軽食をご用意しております。

A-412:30 ~ 13:00
櫻井 崇 氏

AIを始めとした過剰なツール信仰が起こす惨劇
基軸となるデータを見ずに何を見る?

株式会社リアライズ
取締役

櫻井 崇 氏


2014年3月のJDMCカンファレンスで、私は「データ活用にはBIなどのツールを導入するだけでなく、中身のデータを整えることが大切である」と指摘しました。しかし4年が経った今も、「基軸となるデータが活用できる状態でないので困っている」という声が後を絶たず、またBIツールでデータ分析を行ったり、AIを導入して特定業務の自動化を図ろうとした時に、データが足を引っ張るケースを多々目にします。
例えば、システム毎に散在するコード体系の異なるデータ、入力ルールが曖昧で不備の多いデータ…そして、そもそも目的に見合っていないデータ。単純なデータ変換でなんとかなることはまれであり、問題を解決するために今一度、あるべきデータの形、運用を見つめ直し、「使える」データを作り上げる必要があります。
本講演ではデータマネジメントの専門会社であるリアライズで、数多くのプロジェクトを成功させてきた当人だからこそ語れる、陥りやすいデータ活用の失敗事例、そして成功へ向けて何をすべきか説明します。

B-412:30 ~ 13:00
本橋 信也 氏

IoT、AI、4k/8k映像時代における
新たなデータマネジメントのあり方を明かす

クラウディアン株式会社
取締役 COO

本橋 信也 氏


4k/8kといった高解像度の映像を24時間365日データを集め続ける、AIを賢くするために大量データによるトレーニングを続ける、オンプレミスはもちろん、クラウドにもデータを保管し、さらには複数のクラウドを使う。オンプレミス側にはインターネット以前からあるプロトコルを使ったファイル、クラウド側にはAPIで読み書きするオブジェクトが混在する--。どれ1つとっても従来型のITインフラが想定してきたユースケースではありませんが、対応が必要なことも間違いないでしょう。
本講演では、4k/8k高解像度映像が生み出す大量データを容量を気にせず保存でき、「データのデータ=メタデータ」を柔軟に使えることでIoTやAIに最適なオブジェクトストレージについて、実際の活用事例とともにご紹介します。またオブジェクトストレージ製品のなかでもマルチクラウドとマルチモーダルにも対応できる「CLOUDIAN HYPERSTORE」を題材にしながら、新たなデータマネジメントについて考察します。

C-412:30 ~ 13:00
井田 孝 氏

"Cloud First"の実現・実践に向けて
クラウドデータ基盤はこう構築せよ

Talend株式会社
ソリューションエンジニア
井田 孝 氏


爆発的に増加するデータをどう管理し、活用するのか?増え続けるデータに素早く対応し、将来的な利用範囲拡大や新しいテクノロジーの採用も視野に入れた時、その答はクラウド、それもマルチクラウドを活用するのが最善です。この考えの下、Talendが提唱するのがマルチクラウド対応のデータ統合プラットフォームです。Talendで開発したアプリケーションは、クラウドプラットフォームを問わず実行できるポータビリティを備えているため、マルチクラウド利用における迅速なデプロイメントとメンテナンス効率向上をもたらします。
データクオリティ、データキュレーション、データプレパレーションなども同一のプラットフォームで提供し、データのガバナンスやセキュリティも強化します。また、クラウドへの移行、ハイブリッドのサポートならびにクラウドプラットフォームサービスも提供しており、企業のニーズに合ったクラウド戦略を柔軟に検討できます。
本講演では、今日および今後の企業ニーズに応える当社のソリューションを、デモを交えて紹介します。

D-412:30 ~ 13:00
林 幹人 氏
廣川 裕司 氏

オープンソースで実現するAI・IoT時代のデータ活用
~次世代の世界標準ビッグデータプラットフォーム~

ホートンワークスジャパン株式会社
執行役員社長

廣川 裕司 氏

営業統括
第二営業本部長

林 幹人 氏

日本電気株式会社


ビッグデータ・IoT ・サイバーセキュリティ・クラウドなどのデータプラットフォーム領域でも、先端の革新はオープンソースコミュニティで起きています。Hortonworksは企業や官公庁がOSSデータ基盤を安心安全に活用できるようベンダーロックインから解き放ち、オンプレミス・クラウド・ハイブリッドなど、どんな環境でも、どこからでもデータを活用できるエコシステムを急速に構築しています。本講演ではあらゆるプラットフォームに対応し、分散ストレージ、分散処理機能、データ収集、データガバナンス、サポートなど、AI・IoTにより爆発的に増え続けるデータの利活用に企業が必要とする機能をすべて実現する、最新のデータアプリケーションを支える次世代のプラットフォームについて最新事例と共にご紹介します。

午後の部

K-2 基調講演 213:20 ~ 14:10
越塚 登 氏

AI, IoT時代のデータ利活用と将来への展望

東京大学
大学院情報学環 教授
ユビキタス情報社会基盤センター長

越塚 登 氏


エクスポーネンシャル(指数関数的)と言われるデジタル技術の進展に伴い、収集・蓄積されるデータの量や種類が急増しています。それを生かした事業の創出やイノベーションが世界中で加速しています。わが国においても"Society5.0" の実現に向け、サイバー空間と現実空間の融合による社会全体の最適化を目指す中で、データの利活用の重要性がますます高まっています。
しかしながら、実際に成果を上げるのは決して簡単なことではありません。
本講演では、オープンデータ、パーソナルデータを含む様々なデータやIoTやAIの技術を利活用して企業がビジネスを展開する上での課題と解決の方向性について、この分野の第一人者である越塚登氏に事例を交えつつ、技術、経済など多面的な視点から解説いただきます。

A-514:20 ~ 15:00
久國 淳 氏

データがもたらす、破壊的パワーをその手に。
デジタル変革時代のデータアーキテクチャーとは

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


今やどんな企業もデジタル変革に取り組む必要があります。そして、その鍵を握るのはデータです。日々の生産や販売業務、取引先とのやりとり、顧客のエンゲージメント、設備やモノ、製品の動きなど、すべてがデータに帰着するからです。外部の企業や組織が提供するデータやオープンデータの活用も、デジタル変革には重要でしょう。
言い換えれば新しいビジネスモデルを創出したり破壊的イノベーションを実現するために、企業はデータを効果的にハンドリングし、データに存在する破壊的パワーを引き出さなければなりません。では、どうすればそれが可能になるのでしょうか?
本セッションでは、MDMやデータ統合ハブ(Data Integration Hub)、そしてデータレイクを含めた包括的なデータプラットフォームの最新像を、先進的な取組み事例を交えて解説します。

B-514:20 ~ 15:00
渡辺 信爾 氏

「AGRA Vシリーズ」による
データ統合HUBの実現

株式会社 豆蔵
技術コンサルティング事業部
執行役員

渡辺 信爾 氏


自社のデータを統合・一元化ができている企業は少数です。多くの企業において、事業のグローバル化やM&Aによる事業規模の拡大に伴い、データの分散化やサイロ化が進んだ結果、データを連携・統合・分析するためのインタフェースが複雑化し、運用が困難になっているのではないでしょうか。
そうした中、問題を解決する有力な手段として、システム間の連携・移行・統合におけるインタフェースの仕組みを密結合から疎結合にする仕組み「データ統合HUB」が注目を浴びております。このデータ統合HUBを構築する上で重要となるのが、HUB内でのマスターおよびトランザクションデータの概念データモデルの設計と連携プログラムの作成です。
本講演では、ソリューション「AGRA_Vシリーズ」を活用して、短期間・低コストで、いかにして概念データモデルの設計と連携プログラムの作成を実現できるかを解説いたします。

C-514:20 ~ 15:00
吉岡 健 氏

データマネジメントをリードする
「モデリングのプロ」の育てかた

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

小川 康二 氏


一口に商品データや受注データと言っても、その意味や構造、詳細項目は企業や部署によって異なるケースが少なくありません。それを放置したままでは現状業務分析や新規業務設計はもちろん、データ分析や利活用に悪影響するのは自明でしょう。そこで有用なのがデータモデリングです。
データマネジメントの実践局面においてはベーシックかつ必須の技法であり、その実践によってデータにまつわる様々な課題を可視化・共有し、解決に導くことができます。本講演では、データ総研が長年蓄積してきたデータモデリング教育のノウハウを基に、「データモデリングのプロ」に求められる考え方とHowTo、効率的な育成方法についてご紹介します。

D-514:20 ~ 15:00
 花井 正樹 氏

デジタル時代にExcelユーザがデータを料理し、活用する方法とは?

株式会社アシスト
東日本技術本部 情報基盤技術統括部 技術2部
部長
花井 正樹 氏


デジタル時代の到来により、予想をはるかに超える量と種類のデータが企業に押し寄せています。さらに、データのオーナーシップをIT部門ではなく、ユーザ部門が握るケースも増えてきたのではないでしょうか。
これからは、企業内データとクラウドアプリやオープンデータなどをスピーディーに組み合わせ、試行錯誤をして次の一手につなげることが大変重要になりつつあるといえるでしょう。本講演では、データ活用のボトルネックになりがちなデータの準備や加工にフォーカスし、専門的なITスキルを持たない現場のユーザが、簡単にデータを活用するためのアプローチをデモを交えて紹介し、データに関わる業務生産性向上について考察します。

15:10 ~ 15:50

A-615:10 ~ 15:50
児玉 信一 氏

オムロンが提案する新しいオートメーションによるモノづくり革新

オムロン株式会社
インダストリアルオートメーションビジネスカンパニー 企画室
経営基幹職

児玉 信一 氏


製造現場を取り巻く環境は大きく変化しています。熟練工の不足や人件費高騰など、「匠のモノづくり力」が低下する一方、高密度の実装や組み立てなど複雑化が進み「匠の力」が要求されています。
また、グローバル最適地生産や同一品質の実現など、世界各地のあらゆる環境下で高いモノづくり水準を実現する必要があります。
技術面を見ると、IoT、AI、ロボティクスなどが発展し、「インダストリー4.0」など工場のスマート化を進める動きも広がりを見せています。
オムロンはモノづくり革新コンセプトとして、「i-Automation」を掲げています。このコンセプトの元、オムロンがどのようなモノづくり革新を行うか、取組事例を交えてご紹介します。

B-615:10 ~ 15:50
郡司 昇 氏

オムニチャネル時代のデータマネジメント戦略
~顧客変化への対応~

株式会社ココカラファインヘルスケア
販促部 マーケティングチーム マネジャー

郡司 昇 氏


あなたがECサイトなどを利用するときを思い出してください。会員登録やアプリDLで性別・年代・各種個人情報…。面倒くさい、抵抗があると思いませんか?他社が取っているから…と自分なら「嫌」と思うことを顧客に強いて取得したデータは役に立っていますか?
私は、顧客が自由にネットとリアルを行き来するオムニチャネル時代には店舗と自社サイトの連携等により取得した顧客行動が最も重要なデータと考えます。それを生かすには、どのように全体最適の設計をすればいいでしょうか? ココカラファインは全国1300店舗超のドラッグストアや調剤(保険)薬局の店舗を生かしたオムニチャネル戦略を進めています。
2016年には通販サイト、実店舗のお客様向けサイト、年700万アクティブユーザーのココカラクラブカード会員用のサイトを統合してWebサイトをリニューアル。別々だったアプリと各種Web会員のIDを統一し、顧客の利便性を高めています。本講演では当社におけるオムニチャネル戦略においてのデータ活用の狙いについてお話します。​

C-615:10 ~ 15:50
榎堀 武 氏
大津 英司 氏

日立大みか事業所がIoTで実現した生産革新とその実例

株式会社日立製作所
サービス&プラットフォームビジネスユニット 制御プラットフォーム統括本部
シニアコンサルタント

大津 英司 氏

産業・流通ビジネスユニット 産業ソリューション事業部 産業製造ソリューション本部
担当部長

榎堀 武 氏


従来、製造現場の改革には、ビデオ分析をベースに、経験やノウハウ、勘を総動員して対策していました。日立製作所の大みか事業所では、RFIDデータや映像データで生産を可視化・分析し、設計情報を有効活用して、高効率な生産システムを実現しました。これにより、電力や社会産業向けの制御装置の代表製品で生産リードタイムを半減する成果を上げています。
本講演では、同事業所におけるIoT活用やデータ分析、活用の勘所や構築プロセスでの取り組みを、今後の方向と共に解説します。

D-615:10 ~ 15:50
高梨 江里子 氏
石川 久雄 氏

FinTechによる金融サービスの
革新とデータマネジメント

横浜銀行
総合企画部 マーケティンググループ グループ長

石川 久雄 氏

総合企画部
調査役

高梨 江里子 氏


数年前にはバズワードと言われたFintechはAPIの公開など銀行システムに大きな影響を与えています。今後は銀行の仕事の多くが人工知能やロボティクスといったテクノロジーに置き換わっていくというレポートもあります。そうした中で重要性を増しているのがデータマネジメントです。
以前からの勘定系・情報系システムから顧客理解や金融サービスへとカバレッジは急拡大し、データマネジメントを担う人材の重要性も一層高まるのが確実です。横浜銀行では約20年前からマーケティングへのデータ活用を手掛け、5年前からは地銀共同によるビッグデータ解析やモデル開発を推進。金融データサイエンティストの育成にも取り組んできました。本講演では、その最新状況を紹介します。

16:10 ~ 16:50

A-716:10 ~ 16:50
松下 卓 氏

実践したからこそわかる!
MDM推進に立ちはだかる壁と解決のヒント

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
プロジェクトマネージャー

松下 卓 氏


「個々のマスターデータは単純なのに、なぜMDM(マスターデータ・マネジメント)はこれほど大変なのか!」。一般的にMDMの役割は、マスターデータや参照データの一元化、システム間をつないだ集配信、コード対応表の管理、変換機能などと言われていますが、プロジェクトとなるとツールやアプローチの選択肢が多く、さらにシステムアーキテクチャや運用方針、組織の問題など企業毎に特色が異なってきますので一筋縄では行きません。
東洋ビジネスエンジニアリングは過去、多様な企業のMDMプロジェクトを支援する中で、そうした多くの壁を乗り越えてきました。本講演ではMDMを考えていらっしゃる方々に向け、体験談を交えてプロジェクト推進の阻害要因とその解決のヒントを現場目線でお伝えします。

B-716:10 ~ 16:50
佐々木 洋平 氏

デジタルビジネス時代における
データマネージメントのあるべき姿

日本電気株式会社
クラウドプラットフォーム事業部
マネージャー

佐々木 洋平 氏


IoT、あるいはAIなどのデジタル技術を活用しようとすると、必然的に多種・多様で膨大なデータを扱うことが必須になります。ところがデジタル技術を利用した事業やシステムはビジネス部門主導で検討されることが多いため、データマネージメントの重要性が十分認識されず、問題に直面するケースも生まれています。IT部門やIT子会社はこの状況に対応する必要があります。
それも単にデータレイクのような手段で大量データを蓄積、管理するのではなく、データを業務やビジネスに活用できる基盤にすることが重要です。そこで本講演では、NECにおけるデータマネージメントの実践について最新事例を紹介いたします。

C-716:10 ~ 16:50
高梨 江里子 氏
渡辺 隆 氏

デジタル変革の実現に必須となる
データプラットフォームとプロセスの姿

Pivotalジャパン株式会社
マーケティング
マーケティングマネージャ

渡辺 隆 氏

技術統括部
シニアテクニカルコンサルタント

松下 正之 氏


今日、大半の企業においてデジタル変革は不可避の流れであり、何らかの取り組みに動く企業も増えています。しかしながら、具体的にどう着手し、実践するかについては悩ましく、戸惑っている企業も少なくないのが現実です。私たちPivotalは、次世代データプラットフォーム「Greenplum」、アプリケーションを迅速に開発、展開するプラットフォーム「CloudFoundry」などを利活用のプロセスと共に提供し、そうした企業のデジタル変革の支援を、グローバルに展開しています。
なぜならデジタル変革を実現するには、それを支えるテクノロジーも変革させなければならない。具体的には新しいサービスをより早く市場に出すためのプロセス、アプリケーションとデータ分析のためのプラットフォーム双方が必要と確信するからです。本講演では、モダンなアプリケーション/データ・アーキテクチャと、分析/機械学習のためのテクノロジーを、利用事例を交えて紹介します。

D-716:10 ~ 16:50
野阪 駿平 氏

シリコンバレー流のビッグデータ解析
AI・IoT技術を活⽤した最新事例を知る

FlyData株式会社
Sales Engineer

加納 峻佑 氏


日本の起業家が米国シリコンバレーで創業したFlyDataは、ビッグデータのマネジメントサービスを提供するスタートアップ企業。AI・IoTといった先端技術を活用したサービスを提供することで、ユーザーが真のデータ駆動経営企業(Data Driven Company)になることを目指しています。なぜなら米McKinseyの調査によると、データ駆動経営企業はそうでない企業の19倍の利益向上が見込まれることが判明しているからです。
しかしながら、データ駆動経営はただ単にデータを活用するだけでは実現できません。本講演では真のデータ駆動経営について、日米のデータマネジメントの潮流やAI・IoT技術を活用したビッグデータ解析の日米の事例(弊社事例含む)を交えて解説します。

17:00 ~ 17:40

A-817:00 ~ 17:40
須山 正隆 氏

製造現場の生産性・品質向上のための
データ整備からDWH構築、BIの活用プロセス

ウシオ電機株式会社
IT戦略部門 部門長

須山 正隆 氏


ウシオ電機では、工場の製造現場における生産性向上・品質向上のため「BI(ビジネスインテリジェンス)を活用した目指すべき姿」を描き、関係者間で認識を共有し、問題の早期発見・早期解決のためのPDCAサイクルを回す環境・体制を構築してきました。
第1ステップが現場における製造実績・品質情報を収集・蓄積する仕組みの構築。散在するデータの一元管理とペーパーレス、工程間の実績データや材料ロットデータなどの紐付けによるトレーサビリティ確保、検査結果の自動判定や入力チェックによる人的ミスの防止などを進めてきました。
第2ステップではデータを連携させてDWH環境を構築するとともに、BIツールを用いた分析レポート・ダッシュボードを作成。生産状況の見える化や傾向管理による不良の早期発見と対策などを行っています。本講演では、この第1ステップから第2ステップまでの進め方や運営体制、データ活用事例、今後の展望について解説します。

B-817:00 ~ 17:40
濱 暢宏 氏

タクシー配車で見えてきた
需給を最大化するデータ活用術

日本交通株式会社
無線センター長 兼 経営企画部長

濱 暢宏 氏


1912年のサービス開始から今年で105年になる日本のタクシー。当初は営業所から出庫して帰庫するまでの約20時間、乗務員の勘と経験による流し営業に依存する時代が続きました。変化が起きたのは1960年のこと。電話などで乗客からの注文を受けて無線室からタクシーを配車する「無線営業」が始まりました。ただしタクシー車両の位置は把握できていなかったので、無線室のオペレーターが乗務員に一斉に呼び掛けていました。 それが大きく変わったのは2005年。GPSの登場により車両の位置を把握できるようになり、そして2011年にはスマートフォンの普及により乗客の所在が分かるようになりました。両方の位置データを活用し、さらに生産性向上に向けた業務改善を積み重ねることで、日本交通における2017年の年間配車数は前年比155%アップを達成しています。本講演では膨大なデータを活用することで、8000名の乗務員と共に生産性を改善して収益を伸ばしてきた業務改善の具体策と、そこから見えてきたデータ活用術をお伝えします。

C-817:00 ~ 17:40
島田 太郎 氏

Industrie4.0時代の製造業における
IoTビッグデータの活用--マインドスフェアを例に

シーメンス株式会社
デジタルファクトリー/プロセス&ドライブ事業本部
専務執行役員 同部署事業本部長

島田 太郎 氏


Industrie4.0時代とは、産業プラントや機械が生成する大量のデータを活用する時代でもあります。それによって設備、資材、人材のリソース最適化やプラントの予防保全、あるいは工場やモノに関わる物理的な状況をコンピュータ上にそのまま再現するデジタルツインを実現します。
しかし扱うべきデータには振動や電圧といった非定型なデータが多数含まれ、その記録や分析は一筋縄ではいきません。
本講演では、そうした多様なデータをどのように活用し、企業のビジネスに貢献するかを実例を元に説明します。またIoTのためのデジタル基盤「MindSphere(マインドスフィア)」にも言及します。

D-817:00 ~ 17:40
本田 健 氏

”攻めのIT経営”はこう実践する
そのカギを握るデータマネジメント

東京センチュリー株式会社
IT推進部 部長

山口 修 氏


IoT、ビッグデータ、AI、ロボットといったデジタル革命の到来によって、経済社会は劇的なスピードで変化を遂げています。リース業界も例外ではありません。第4次産業革命の波にどのように対応していくのか、一方で東南アジアにおけるフィンテック事業(スマートフォン決済)のような新たなビジネスチャンスをどのように活用するかが重要な経営テーマの1つであり、当社では積極的にIT活用を推進。3年連続で「攻めのIT経営銘柄」に選定されています。 攻めのITを実践する上で欠かせない重要な要素が、データマネジメントです。 リース物件や契約情報など社内に点在する様々なデータを一つに集約し、ビジネス部門が容易に入手・利活用できる仕組みを構築してきました。 最近では国際事業分野の拡大も強化しており、この事業分野においてもデータの利活用を「事業を成功に導く主要な要素の1つ」と位置づけて、データマネジメントに取り組んでいます。 本講演では、これまでの取り組みと、攻めのIT経営の実践に繋がるビッグデータやAIの活用事例を紹介します。

17:50 ~ 18:30

A-917:50 ~ 18:30
中田 英里 氏

【JDMC研究会発表】
自社データ+外部データ活用による
マーケティングアプローチに向けた研究

みずほ銀行
ビジネス開発推進部

中田 英里 氏

JDMCの「顧客行動分析による実践的なデータマーケティングのアプローチ」研究会の成果発表です。当研究会は昨年度まで、各社の事例に基づく購買履歴や販売データ、アクセスログ等のデータから顧客の行動を把握し、適切なマーケティングアプローチを行うために、自社データを効果的に活用する方法を検討してきました。
2017年度は一歩踏み込み、自社データに加えて外部データを活用する"データエクスチェンジ"によるマーケティング・アプローチを検討、議論を重ねてきました。ここでは各社の課題や社会課題をテーマに検討したリアルな研究成果について報告します。


石田 麻琴 氏

【JDMC研究会発表】
現場からあがった生の声はこれだ!
MA導入前、導入後の課題と対策

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

2017年度に新規スタートしたJDMCの研究会が、マーケティングシステムやツールに焦点を当てた「マーケティングシステム活用研究会」です。今期は、ホットな話題である「MA(マーケティングオートメーション)」の活用におけるシステム導入前、導入後の課題とその解決方法について議論を重ねてきました。
本講演では、実際にMAを導入&運用している研究会メンバーからあがった生の声を中心に紹介します。例えばMA導入前につきまとう「MAを導入することの意味、価値とは何なのか?」、「MAの費用対効果を社内にどのように示していくか?」といった基礎的ですが、本質的なテーマです。加えて導入後の課題、さらに研究会における議論の末に導いた「解決案」について説明します。

B-917:50 ~ 18:30
池田 信威 氏

【JDMC研究会発表】
データ利活用のためのデータマネジメント、その取り組み方とは?

三菱ケミカルシステム株式会社
池田 信威 氏

JDMC『データマネジメントの基礎と価値』研究会では、その名前が示す通り、データマネジメントに関わる基礎的な事柄からビジネス成果を創出するためのアプローチに至るまで、様々な理論や事例から、ノウハウを集約、さらに体系的にまとめる活動をしています。
本講演では、その取り組みと、まとめるにあたって各参加企業から得たデータマネジメントの成功と失敗事例のご紹介と共にデータ利活用のためのデータマネジメントを重視し、整理したJDMCメンバ向けデータマネジメント概説書Ver1.5についてご説明いたします。


伊阪 哲雄 氏

【JDMC研究会発表】
『MDMとデータガバナンス』研究会活動報告

伊阪コンサルティング事務所
代表

伊阪 哲雄 氏

世の中には情報を「作る人」と「使う人」がいます。「使う人」の情報活用に関する情報は世にあふれている一方、「作る人」には分かりやすく使える情報がまだまだ少ないのが現状です。
「MDMとデータガバナンス」研究会では、情報を「作る人」の立場から、さまざまな問題や技術、ノウハウを紹介、ディスカッションして共有しています。参加者もユーザー企業、ベンダー企業にまたがっています。また成果物として製品、顧客および仕入先の情報取扱に関する成熟度を診断するツール「データ管理成熟度診断評価シート」を作成し、実績として延べ約40社に適用し、データ・ガバナンス水準の向上の課題を明確し、具体的対処策立案に寄与しております。本年度の成果として提供事例とその効果についてご紹介を行います。

C-917:50 ~ 18:30
佐野 努 氏

【JDMC研究会発表】
データ活用ガイドラインの作成を目指し
「データ主導の経営管理」のあり方を探る

クオリカ株式会社
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

当研究会は、企業や組織における「データ活用ガイドライン」の作成を目的に活動しています。具体的にはよく言われるデータ主導の経営管理のあり方とは何かを探り、中でも経営戦略モデルを意識したデータ活用に着目して課題やあるべき姿を議論しています。
活動を通じて見えてきたのは、多くの企業において管理・財務会計データと販売・生産といった日々のデータは今も分かれて存在していること、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をスピーディ、タイムリーに紐付けしながらPDCAを回す必要(変応力の強化)があること、などです。本講演では、当研究会の活動内容や成果について報告します。


【JDMC研究会発表】
JDMC的IoT・AI研究のこれまでとこれから

染谷 尚秀 氏

株式会社アシスト
東日本第一営業本部 顧客支援部

染谷 尚秀 氏

私たち「IoT・AI研究会」は、IoTとAIのビジネス活用やデータマネジメントの在り方について関心を持つ、様々な業種や立場から集った約40名で構成される研究会です。
Give & Take!(しかも、Giveが先です)というグランドルールのもと、IoTとAIに関する自らの知見を共有し、積極的に考察・議論を行っています。
本講演では、発足して2年目を迎える本研究会の取り組み、初年度となる2016年度の研究結果、2017年度のこれまでの研究結果について報告いたします。

D-917:50 ~ 18:30
神田 健司 氏

【JDMC研究会発表】
データ視点で読み解く
経営イノベーションの課題と対策

清水技術士・診断士事務所
代表

清水 孝光 氏


「経営・業務視点のデータマネージメントによるイノベーションの実現」、というテーマを掲げて講義・演習を行っているのが、データマネジメント(DM)実践勉強会です。2017年度は、主要テーマを「誤った経営判断はなぜ起きるのか?対策はあるのか」とし、データ視点で検討しました。例えば、なぜ超優良な巨大企業が市場を失うのか?なぜ革新的技術を引っ提げた優良ベンチャーが失敗するのか?なぜ堅実第一だったメガバンクが経営破綻に追い込まれたのか?といったことです。
「イノベーションのジレンマ」「キャズム」「サイロ・エフェクト」などの経営理論を参照しながらデータ視点で読み解くことで、経営イノベーションのためのデータマネージメントを探っています。本講演では2017年の講義・演習を総括してエッセンスを紹介します。

HO-19:30 ~ 12:00
亀田 治伸 氏

はじめてのAWS
概念からサービス、使い方まで

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
プロダクトマーケティング
エバンジェリスト

亀田 治伸 氏


2006年にクラウドサービスの提供を開始して以来、アマゾン ウェブ サービス(AWS)は、現在190ヵ国の100万以上の顧客が利用しています。ITインフラの構築や運用に関わるコスト削減という観点だけではなく、開発や調達のスピード改善、セキュリティの強化を重視して採用するケースが増えています。最近ではAWSが用意する様々なサービスを利用するための採用もあります。
本セッションでは、AWSがどのような強みをもっており、どのようなサービスを提供し、どのような課題を解決するのか、AWS を採用するメリットから最新事例まで、ハンズオンを含めて、詳しく具体的にご紹介いたします。

受講対象者:AWSに興味がある、AWSを触ってみたけれど、まだよく分からないといった企業、技術者の方

HO-214:30 ~ 15:30
新久保 浩二 氏

今すぐ、使って理解するSAP HANA

SAPジャパン株式会社
プラットホーム事業本部
ビジネス開発部
シニア アーキテクト

新久保 浩二 氏


「SAP HANA」のことは良く聞くが、実際にどんなものかが分からない--そんな方に向けて、実際に動作を見ながら、そして体感しながらインメモリーデータベース「SAP HANA」を理解していただくセッションです。SAP HANA, express editionを用いて、SAP HANAの基本的なアーキテクチャーや役立つ機能を説明します。

受講対象者:SAP HANAにご興味をお持ちの方

HO-315:40 ~ 16:40
足立 宏之 氏

機械学習や統計ソフトと連携した
分析ツール「Yellowfin」による可視化を体感する

Yellowfin Japan 株式会社
Product Strategy Manager

足立 宏之 氏


今回のハンズオンではYellowfinの使い方ではなく、「R」や「Python」、「H2O」といった外部の統計分析ツールや機械学習ツールとの連携に焦点を合わせます。JavaScriptを使用したグラフの作成では「D3.js」などのオープンソースチャートを、実際のデータに当てはめて可視化する方法も体験していただきます。 終了後、ご希望の方には評価版ライセンスと実際にハンズオンで使用したソース一式をお持ち帰りいただけます。実際に手を動かしていただける方はもちろん、見ていただくだけのご参加も可能です。

受講対象者:統計分析や機械学習などの可視化、共有やJavaScriptでのチャート作成などテクニカルな表現に興味のある方

HO-416:50 ~ 18:20
亀田 治伸 氏
峯岸 勇 氏
寺内 潤 氏

データ分析に触れて
データ活用してみよう

[JDMCエンジニアの会]

マネージメントサービス株式会社
デジタルビジネスイノベーションセンター
エキスパート

寺内 潤 氏

Yellowfin Japan株式会社
Business Development Manager

峯岸 勇 氏

東京海上日動システムズ株式会社
アプリケーション開発部
部長

山田 文彦 氏


データ分析の醍醐味、面白さを実際に体感していただくための担当者/エンジニア向けハンズオン形式のセッションです。データ分析をしたことがない担当者/エンジニアの方向けに実データとソースを見ながら可視化の実際を体験していただきます。
具体的には、モバイルアプリによる行動データをクラウドサービス(AWS社提供)で収集し、加工し、分析して可視化します。なお、ご自身の行動データで分析してみたい方向けにモバイルアプリのインストール方法も別途ご案内します。

受講対象者:データ分析に興味がある方、試してみたい方。ハンズオン参加者に加え、オブザーブ参加も歓迎です。
なおAWSを使ったことがない方には、午前のセッション「はじめてのAWS-概念からサービス、使い方まで」の受講を推奨します