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
株式会社リアライズ |
B-1
8:15 ~ 8:45
Stibo Systems株式会社 |
C-1
8:15 ~ 8:45
改めて理解する「データレイク」 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 |
D-1
8:15 ~ 8:45
AIがもたらす価値を明らかにする 株式会社NTTデータ |
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 |
B-2
8:50 ~ 9:20
富士通株式会社 |
C-2
8:50 ~ 9:20
株式会社データビークル |
D-2
8:50 ~ 9:20
日本テラデータ株式会社 |
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 |
東京大学 名誉教授 |
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、 |
A-3
10:50 ~ 11:30
”データ経営の実現”に必須の仕組み インフォマティカ・ジャパン株式会社 |
B-3
10:50 ~ 11:30
株式会社 日立製作所 |
C-3
10:50 ~ 11:30
IoTとAIはこう活用する 富士通株式会社 |
D-3
10:50 ~ 11:30
IoT時代だからこそ考えるべき 株式会社デリバリーコンサルティング |
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 株式会社 TSUTAYA |
B-4
11:40 ~ 12:20
ビジネス部門にデータ活用を定着させる セイコーエプソン株式会社 |
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 株式会社阪急阪神エクスプレス |
D-4
11:40 ~ 12:20
株式会社三菱UFJフィナンシャルグループ |
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 株式会社リアライズ |
B-5
12:30 ~ 13:00
クラウディアン株式会社 |
C-5
12:30 ~ 13:00
今改めて知るHadoop / Sparkの活用法と 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 |
D-5
12:30 ~ 13:00
IoT時代のデータ分析環境の現実解、 株式会社高速屋 |
午後の部
東日本旅客鉄道株式会社 |
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 |
B-6
14:20 ~ 15:00
Yellowfin Japan株式会社 |
C-6
14:20 ~ 15:00
データ活用で、企業を強く俊敏にする 株式会社 データ総研 |
D-6
14:20 ~ 15:00
IoT アナリティクス・ライフサイクル SAS Institute Japan株式会社 |
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 株式会社サイバーエージェント 株式会社サイバーエージェント |
B-7
15:10 ~ 15:50
データサイエンティスト組織の作り方と SOMPOホールディングス株式会社 |
C-7
15:10 ~ 15:50
コニカミノルタ株式会社 |
D-7
15:10 ~ 15:50
株式会社三井住友銀行 |
15:50 ~ 16:10 Coffee Break | |||
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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 株式会社ブレインパッド |
B-8
16:10 ~ 16:50
デジタルビジネス時代における 株式会社セゾン情報システムズ |
C-8
16:10 ~ 16:50
ビジネスプロセスは革命前夜 SAP ジャパン株式会社 |
D-8
16:10 ~ 16:50
MDM導入現場で起こる課題とジレンマ 東洋ビジネスエンジニアリング株式会社 |
A-9
17:00 ~ 17:40
総務省 |
B-9
17:00 ~ 17:40
これからのオムニチャネルと、データ活用 元 株式会社キタムラ |
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 |
D-9
17:00 ~ 17:40
FinTechの取り組みと 株式会社みずほフィナンシャルグループ |
HO-1
17:50 ~ 18:30
【BIハンズオンセッション】 峯岸 勇(Yellowfin Japan、JDMCセミナー部会) 協力: |
A-10
17:50 ~ 18:30
【JDMC研究会発表】 セイコーエプソン株式会社 |
B-10
17:50 ~ 18:30
【JDMC研究会発表】 株式会社菱化システム 合同会社エクリュ |
C-10
17:50 ~ 18:30
【JDMC研究会発表】 清水技術士・診断士事務所 |
D-10
17:50 ~ 18:30
【JDMC研究会発表】 クオリカ株式会社
ITサービス事業本部 SAPジャパン株式会社 【JDMC研究会発表】 クオリカ株式会社 |
※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 |
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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 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。 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 |
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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 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。 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 |
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改めて理解する「データレイク」 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 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。 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 |
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AIがもたらす価値を明らかにする 株式会社NTTデータ 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。 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 |
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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 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。 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 |
B-28:50 ~ 9:20 |
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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 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。 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 |
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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 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 |
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IoTの本質とは何か? 日本テラデータ株式会社 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。 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 |
午前の部
K-1 基調講演 1 9:35 ~ 10:25 |
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「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 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? |
A-310:50 ~ 11:30 |
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”データ経営の実現”に必須の仕組み インフォマティカ・ジャパン株式会社 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。 |
B-310:50 ~ 11:30 |
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IT×OTで協創 日立の実践例 株式会社 日立製作所 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? |
C-310:50 ~ 11:30 |
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IoTとAIはこう活用する 富士通株式会社 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。 |
D-310:50 ~ 11:30 |
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IoT時代だからこそ考えるべき 株式会社デリバリーコンサルティング 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。 |
11:40 ~ 12:20
A-411:40 ~ 12:20 |
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異なるサービスを通貫させ、顧客体験を創出 株式会社 TSUTAYA 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。 |
B-411:40 ~ 12:20 |
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ビジネス部門にデータ活用を定着させる セイコーエプソン株式会社 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。 |
C-411:40 ~ 12:20 |
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中堅企業におけるデータ管理・活用の現実解 株式会社阪急阪神エクスプレス 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。 |
D-411:40 ~ 12:20 |
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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 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。 |
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 |
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データ活用の最大にして最後の難関 株式会社リアライズ 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。 |
B-512:30 ~ 13:00 |
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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 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。 |
C-512:30 ~ 13:00 |
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今改めて知るHadoop / Sparkの活用法と 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 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。 |
D-512:30 ~ 13:00 |
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IoT時代のデータ分析環境の現実解、 株式会社高速屋 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。 |
午後の部
K-2 基調講演 213:20 ~ 14:10 |
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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 東日本旅客鉄道株式会社 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。 |
A-614:20 ~ 15:00 |
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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 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。 |
B-614:20 ~ 15:00 |
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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 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 |
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データ活用で、企業を強く俊敏にする 株式会社 データ総研 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。 |
D-614:20 ~ 15:00 |
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IoT アナリティクス・ライフサイクル SAS Institute Japan株式会社 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。 |
15:10 ~ 15:50
A-715:10 ~ 15:50 |
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広告事業におけるビッグデータ活用の現実 株式会社サイバーエージェント 株式会社サイバーエージェント 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。 |
B-715:10 ~ 15:50 |
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データサイエンティスト組織の作り方と SOMPOホールディングス株式会社 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。 |
C-715:10 ~ 15:50 |
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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 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。 |
D-715:10 ~ 15:50 |
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融資契約の電子化について 株式会社三井住友銀行 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。 |
16:10 ~ 16:50
A-816:10 ~ 16:50 |
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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 株式会社ブレインパッド 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。 |
B-816:10 ~ 16:50 |
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デジタルビジネス時代における 株式会社セゾン情報システムズ 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。 |
C-816:10 ~ 16:50 |
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ビジネスプロセスは革命前夜 SAP ジャパン株式会社 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。 |
D-816:10 ~ 16:50 |
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MDM導入現場で起こる課題とジレンマ 東洋ビジネスエンジニアリング株式会社 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。 |
17:00 ~ 17:40
A-917:00 ~ 17:40 |
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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 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。 |
B-917:00 ~ 17:40 |
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これからのオムニチャネルと、データ活用 元 株式会社キタムラ 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。 |
C-917:00 ~ 17:40 |
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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 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。 |
D-917:00 ~ 17:40 |
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FinTechの取り組みと 株式会社みずほフィナンシャルグループ 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。 |
17:50 ~ 18:30
HO-117:50 ~ 18:30 |
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【BIハンズオンセッション】 Yellowfin Japan株式会社 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。 |
A-1017:50 ~ 18:30 |
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【JDMC研究会発表】 セイコーエプソン株式会社 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。 |
B-1017:50 ~ 18:30 |
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【JDMC研究会発表】 株式会社菱化システム 合同会社エクリュ 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。 |
C-1017:50 ~ 18:30 |
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【JDMC研究会発表】 清水技術士・診断士事務所 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。 |
D-1017:50 ~ 18:30 |
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【JDMC研究会発表】 クオリカ株式会社
ITサービス事業本部 SAPジャパン株式会社 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。 【JDMC研究会発表】 クオリカ株式会社 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。 |