ポスト生成AI時代の人材育成 〜DX/DS人材は必要か？
生成AIの登場は、社会に大きな変化を引き起こしました。汎用人工知能(AGI: Artificial General Intelligence)についての議論も始まり、私たちは、データやデジタルをいかに価値創造に結びつけるのかを、自分ごととして検討すべき局面を迎えています。このような時代、データを扱うあらゆる人々が涵養すべき素養とは何か。スキルを学ぶだけで良いのでしょうか。Society5.0の未来社会において、DX/DS人材が果たす役割はあるのでしょうか。共に考えましょう。
東京理科大学 工学研究科経営工学専攻 博士後期課程修了 博士（工学）。研究課題の主題は、ひとでないとわからないこと（例：抽象数学命題の自動証明システム構築）です。近年は、データサイエンス倫理、データサイエンスとDEIの関連について研究しています。2018年度よりWiDS(Women in Data Scienece) TOKYO @ Yokohama City University アンバサダーとして、データサイエンスに多様なひとを呼びこみ、混ぜあうプラットフォームを作るべく活動しています。
皆さんの会社にあるそのデータ、どう使います？ ～業務で蓄積されたデータと経験の活用事例をご紹介～
DX時代において、経営判断の迅速化やこれに伴うデータ利活用が益々重要になっています。これまで報告だけに使っていたデータから、顧客満足につながる示唆や次のビジネスのヒントを見つけ、さらに現場とデータを共に読み解くなど、迅速に経営判断し施策化していくことが求められます。本講演では、当社顧客との協創事例をもとに、当社が取り組む改善活動についてご紹介します。
（講演者のプロフィールは、各イベントサイトからご確認ください）
「最強のデータ分析組織」の仕事の流儀
大阪ガス（株）は、社内のビジネス課題をデータ分析・活用で解決するデータ分析専門組織であるビジネスアナリシスセンターを中心に、ビジネスにデータを生かす取り組みを推進しています。本講演では、ビジネスアナリシスセンターがどの様な組織で、どんなプロジェクトに取り組んでいるのかを紹介すると共に、データ分析・AI活用プロジェクトの進め方や、データ分析人材の育成に関するノウハウを紹介致します。
2001年入社以来、エネルギー消費データ分析をはじめとしたデータ分析業務を経験。2018年4月より現職。データ分析/活用による社内のデジタルトランスフォーメーション（DX）を牽引するミッションに従事。
データに基づく仮説検証サイクルを実現するためのデータサイエンス機能のポイント
データに基づく仮説検証サイクルを如何に高速かつ高品質に回すか、に重きを置いて活動しています。この活動のためにはデータサイエンティストに加えて、データエンジニアの存在が不可欠であり、さらに仕組みや場が必要です。そのベースとなるデータサイエンス組織の設計、人材育成、そしてデータ活用基盤に込めた思いをお伝えします。
塩野義製薬株式会社に入社後、解析センターで統計解析職として、臨床統計や解析プログラミング、CDISC データ標準化、解析基盤構築の業務に従事。2020年データサイエンス室長、2021 年から現在までデータサイエンス部長として、社内外の幅広いデータを取り扱い、統合データベースの構築とデータ集積、データ活用の企画・推進、データ活用人材育成等を行っている。博士（理学）。
