基調講演: 新たなビジネス価値を創出する「次なるAIの進化」とは 〜グローバル事例から紐解く、日本で成功する勘所〜
講演者の登壇内容は、下部の「登壇イベントはこちら」からご覧ください。
Jay Schuren は、さまざまな業界の Fortune 500 企業のパートナーを務めて多数の AI/ML モデルを開発し、デプロイしてきたテクニカルビジネスのリーダーです。以前は DataRobot の Chief Data Science Officer であり、複数の社内チームと顧客対応チームでの組織変革を牽引していました。2017 年、DataRobot が Nutonian 社を買収し、同社の業界トップクラスの時系列予測ソリューションを共同開発することになった流れで、Schuren は DataRobot に入社することになりました。Schuren はコーネル大学で機械工学の博士号を取得しており、専門は応用工学物理学です。
基調講演: 新たなビジネス価値を創出する「次なるAIの進化」とは 〜グローバル事例から紐解く、日本で成功する勘所〜
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米国のリーディング AI テクノロジー企業の日本法人代表を歴任。Nuance Communications 社（2021年 Microsoft が買収）ではコグニティブ AI や生体認証 AI、Amelia 社ではハイパーオートメーションや対話型 AI 等のエンタープライズ向け AI ソリューションやプラットフォームの日本市場における認知と普及に貢献。20年以上にわたり顧客企業と共に AI による様々な価値創出を実現してきた経験を持つ。
基調講演: 新たなビジネス価値を創出する「次なるAIの進化」とは 〜グローバル事例から紐解く、日本で成功する勘所〜
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DataRobot Japan創立期に立ち上げメンバーとして参画。インフラからプロダクトマネジメント業、パートナリング業までDataRobotのビジネスにおけるあらゆる業務を担当し、ビジネス拡大に貢献。その後、金融業界を担当するディレクター兼リードデータサイエンティストとして、金融機関のお客様のAI導入支援からCoE構築支援をリード。2023年より、全てのお客様における価値創出を実現するため、日本のAIエキスパート部門の統括責任者に就任。 豊富なAI導入・活用支援のノウハウから公共機関、大学機関における講演も多数担当。2022年より一般社団法人金融データ活用推進協会（FDUA）における企画出版委員会の副委員長に就任。
生成AI活用の現在地と今後
2023年から急激なブームとなっている生成AIについて、どう業務に活用してトランスフォーメーションに繋げていくのか、日立グループの取り組みや事例、ユースケースなどをご紹介します。 また生成AI利用環境を整備した企業が増えていますが、社内での利用者が一部に留まる・社内文書の回答精度が低いなど、よくある課題に対する解決の方向性についてご紹介します。
1998年日立製作所に入社。2012年、AI/ビッグデータ利活用を支援する「データ・アナリティクス・マイスター・サービス」を立ち上げる。 銀行・保険、流通・小売、製造業、鉄道などさまざまなお客さまとともに、多数のAI/ビッグデータ利活用プロジェクトを推進。社内外のデータサイエンティスト育成にも関わる。 2023年5月からGenerative AIセンターのセンター長を務めるほか、2023年12月には日立におけるAIを活用したトランスフォーメーションの推進責任者としてChief AI Transformation Officerに就任。 著書に『実践 データ分析の教科書』『実践 生成AIの教科書』（いずれもリックテレコム）。
「健活未来予測モデル」を活用したお客さま向け健活サービス ～「健活年齢」のお客さま展開事例～
明治安田では、「“けんしん”応援型」の生命保険をご提供してより多くのお客さまに定期的に“けんしん”を受けていただくとともに、お客さまに未来のリスク予測をお届けすることで、疾病「予防」に向けた前向きな取組みを後押しする「みんなの健活プロジェクト」に取り組んでいます。 本日は、このプロジェクトの中心的なコンテンツである未来のリスク予測について、どのように開発し、実現したか、また、DataRobotをどのように活用したか、ご紹介いたします。
事務企画、商品開発業務の担当を経て、2022年より現職にて契約加入、内容変更、給付金請求等の手続きやその後の社内事務処理にかかる設計・開発を統括
ムラタ流：組織を変える・育むDXの進め方
村田製作所では、製造領域のDX人材育成に注力しており、各種教育コースを整備し、現場が主体のDX活動を進めています。 また、その教育の中で単なるAI教育や導入を行うだけでなく、組織を変え、強化することを大切にして取組みを進めています。 本公演では、弊社DX取組みの全体像やAI予測を活用し組織課題を解決するコースについて、特徴や工夫点を事例等を踏まえ、紹介させていただきます。
京都大学分子工学専攻終了後、食品メーカでの研究・開発職を経て、2020年村田製作所に入社。 製造領域において、数十件の不良要因分析やAIを用いた品質改善PJTの実践・教育を経験。 2023年より製造領域を対象とした全社DX人材育成のデータアナリティクスコースを立上げ、講師として現場主体のDXを推進している。
データとAIで切り拓く総合商社の価値創造
三井物産には、貴重なリアルのデータを獲得できる現場が幅広くあります。本講演では、三井物産のデータドリブン経営戦略を中心に、豊富な現場データとAIを活用した生産性向上や新規ビジネス創出の取組みについて、事例を交えてご紹介いたします。
プロフィール：出版社や通信会社にてデジタルマーケティングに従事した後、三井物産に入社。データドリブン経営の強化に向け、データマネジメントプラットフォームやAIを活用した意思決定プロセスの構築を推進している。
統合データプラットフォーム「Taisei-DaaS」で加速する建設業DX 〜Data-HUB × データカタログ × DataRobot で実現する分析基盤〜
大成建設では、建設業が直面する働き方改革・生産性向上の課題に対して、データ利活用を目的とした統合データプラットフォーム「Taisei-DaaS」を構築しました。 また、データ利用者のタッチポイントとなる「データカタログサイト」を実装し、分析ツールの利用促進、データ活用人材の育成にも注力しています。 本講演では、DataRobotの活用を例に、Data-HUBも絡めた基盤整備や文化醸成の取り組み経過と今後について、一部デモを交えながらご紹介いたします。
1993年に大成建設入社。2003年から九州支店管理部で、建設現場における事務業務に従事する。 その後、社長室情報企画部コンサルタント室で管理系部門のIT施策のコンサルティングを担当。 2012年から株式会社大成情報システムに出向し、大成建設のITプロジェクトの品質管理に取り組む。 2021年から大成建設 社長室 情報企画部 デジタル推進室（現：ICTソリューション室）室長に就任し、データドリブン経営に向けたデータ利活用基盤の整備・推進を統括している。
統合データプラットフォーム「Taisei-DaaS」で加速する建設業DX 〜Data-HUB × データカタログ × DataRobot で実現する分析基盤〜
大成建設では、建設業が直面する働き方改革・生産性向上の課題に対して、データ利活用を目的とした統合データプラットフォーム「Taisei-DaaS」を構築しました。 また、データ利用者のタッチポイントとなる「データカタログサイト」を実装し、分析ツールの利用促進、データ活用人材の育成にも注力しています。 本講演では、DataRobotの活用を例に、Data-HUBも絡めた基盤整備や文化醸成の取り組み経過と今後について、一部デモを交えながらご紹介いたします。
2016年に大成建設入社。2017年から東北支店管理部に異動し、建設現場における事務業務に従事する。 その後、2020年からは社長室情報企画部デジタル推進室で現場業務のDX推進、データ利活用基盤（Taisei-DaaS）の企画・構築を担当し、2022年7月から現在のICTソリューション室 データ管理・活用推進チームにてTaisei-DaaSの
[パネルディスカッション] AI活用で勝つ組織：AI推進のチームリーダーが語る、組織横断のAI活用推進の障壁とその解決策
国内の金融機関における具体的な推進事例を、各社推進チームのリーダーからお話しいただきます。組織横断の推進を進めていく中での、障壁や解決策を含め、AIプロジェクトの進め方やAI人材の育成と言ったテーマにも触れながら、データ・AI活用の全社展開推進の秘訣についてディスカッションします。
1998年ソニー株式会社入社、カメラ製品開発、知的財産業務を経験。 2007年からソニー銀行で勤務。ソニー銀行では主に経営企画、マーケティング、データ分析業務に従事。 現在はデータアナリティクス部にてビジネスに貢献し得るデータ分析の実施、分析基盤の構築、データ人材育成に関する業務をリード。
[パネルディスカッション] AI活用で勝つ組織：AI推進のチームリーダーが語る、組織横断のAI活用推進の障壁とその解決策
国内の金融機関における具体的な推進事例を、各社推進チームのリーダーからお話しいただきます。組織横断の推進を進めていく中での、障壁や解決策を含め、AIプロジェクトの進め方やAI人材の育成と言ったテーマにも触れながら、データ・AI活用の全社展開推進の秘訣についてディスカッションします。
2006年に旧ダイヤモンドリース株式会社に入社。営業職を経験後、IT部門にてシステム企画業務に従事。 2018年にDataRobotと出会い、UXの素晴らしさに衝撃を受ける。この出来事をきっかけにIT部門内にデータ活用推進チームを立ち上げ、 以降、与信判断やマーケティングなど多数のテーマでAIの実装をリード。2023年4月より現職。
[パネルディスカッション] AI活用で勝つ組織：AI推進のチームリーダーが語る、組織横断のAI活用推進の障壁とその解決策
国内の金融機関における具体的な推進事例を、各社推進チームのリーダーからお話しいただきます。組織横断の推進を進めていく中での、障壁や解決策を含め、AIプロジェクトの進め方やAI人材の育成と言ったテーマにも触れながら、データ・AI活用の全社展開推進の秘訣についてディスカッションします。
2011年八十二銀行入行。営業店を３店舗経験し、個人・法人の営業を担当。 2021年人材公募にて本部へ異動。その後、外部企業へ出向しデータ分析について学ぶ。 2023年帰任後、現在のAI推進室に配属。リードデータサイエンティストとしてAI・データ利活用を推進中。
[パネルディスカッション] AI活用で勝つ組織：AI推進のチームリーダーが語る、組織横断のAI活用推進の障壁とその解決策
国内の金融機関における具体的な推進事例を、各社推進チームのリーダーからお話しいただきます。組織横断の推進を進めていく中での、障壁や解決策を含め、AIプロジェクトの進め方やAI人材の育成と言ったテーマにも触れながら、データ・AI活用の全社展開推進の秘訣についてディスカッションします。
金融データ活用推進協会代表、金融ＩＴ協会、スタートアップで働くパラレルワーカー。 東北大学工学部卒業。七十七銀行、全国銀行協会、三菱UFJ信託銀行で一貫して金融デジタル分野に従事。三菱UFJ信託銀行では、AI・データ活用組織を立上げ。2020年1月に前進組織である「金融事業×人工知能コミュニティ」を設立、発起人。2022年4月に金融データ活用推進協会を設立し、代表理事に就任。デジタル庁では民間専門人材として、金融業界のデータ活用に関する施策に従事。
[パネルディスカッション] AI活用で勝つ組織：AI推進のチームリーダーが語る、組織横断のAI活用推進の障壁とその解決策
国内の金融機関における具体的な推進事例を、各社推進チームのリーダーからお話しいただきます。組織横断の推進を進めていく中での、障壁や解決策を含め、AIプロジェクトの進め方やAI人材の育成と言ったテーマにも触れながら、データ・AI活用の全社展開推進の秘訣についてディスカッションします。
メガバンクと総合系コンサルティングファームでの勤務を経て現職。 金融業界特化のデータサイエンティストとして、主に金融機関に対してAI戦略立案、AIモデル開発と実装、IT基盤構築などの幅広いAIプロジェクトに従事。全社規模のAI導入プロジェクトに複数参画し、プロジェクトリーダーを経験。 大学や協会等のイベントでの登壇やDataRobot関連の書籍（DataRobotではじめるビジネスAI入門）を共著で出版。
AIプラットフォーム戦略を実現するDataRobot最新活用術 - GPUからアプリホスティングまで
AIを使ったデータ利活用は、部署単位で個別にツールを導入して試験的に取り組む時代から、会社標準のデータ分析基盤を整備して全社的に活用を推進する時代に進化しました。いっぽうAIに関わるツールはますます増える中、ツールの乱立を防ぎつつ自社にあった基盤をデザインすることは頭を悩ませる問題になっています。 DataRobotは生成AIと予測AI、ノーコードとコーディング、AI開発からAI運用、AIガバナンスにわたってエンドツーエンドで提供できるプラットフォームに進化しています。このセッションでは、コラボレーションとセキュリティ、GPU活用、Pythonユーザー向け生産性向上、AWS/Azure/GCP連携、データウェアハウス・レイク連携、AIアプリケーションホスティングなど、AIプラットフォーム戦略を実現するDataRobot最新アップデートについてご紹介します。
お客様のAIプラットフォームとそれを使った価値提供を実現するため、DataRobotのアーキテクチャ、インフラ、セキュリティ、データ連携、システム連携など幅広い技術エリアをご支援。ほかに、ブログ執筆やイベント講演などの情報発信、製品開発への関与など。
「基盤強化」×「分析組織強化」×「教育・普及」によるバリューチェーン全体のAI民主化
東京ガスグループでは、原料調達・トレーディング、生産管理、設備保全、営業、マーケティング、カスタマーサービスなど、ビジネスのバリューチェーン全体において、データとAIを最大限に活用することで業務効率化と新たな価値創出を目指しています。 従来の専門部隊のデータサイエンティストによる局所的な取り組みだけでは全社的なDX実現は難しいという課題意識のもと、「基盤強化」×「分析組織強化」×「教育・普及」によるAI民主化を推進しています。 本講演では、バリューチェーン各領域における具体的な取り組み事例や、DataRobotを活用したAI教育・人材育成、生成AIへの対応を含む次世代のAI民主化に向けた課題と展望などについてお話しいたします。
大学院修了後、2008年東京ガスに入社。入社以来一貫して、データ分析・数理技術を活用した業務改革・意思決定支援に従事。マーケティング、営業、サプライチェーン、業務オペレーション、人事・経営管理など、東京ガスグループの各領域に関わる数百件のデータ分析PJにデータサイエンティストとして携わると共に、近年はデータ基盤整備や人材育成など含めた全社大でのAI・データ利活用を推進している。
AI Apps構築を加速するDataRobot最新機能 - ビジネスユーザーの価値を拡大するためのアプリケーションの構築
AIを利活用を促進する上で、最終的な課題となるのは、AIが出力する結果をビジネス部門のユーザーにどのように提供するかという点です。ユーザーの利便性のためにアプリケーションの形で提供する場合が多いです。ただ、旧来のシステムとAIの利活用用途は異なるため、ユーザー適したアプリケーションを新たに作成する場合が多く見られました。特に、最近話題の生成AIの価値を高めるために旧来の予測AIを組み合わせたアプリケーションを構築するには、AIからの出力が複雑に絡まっており、アプリの作成に多くの労力を要しています。 そこで、DataRobotの最新機能を活用すれば、ビジネス部門向けのAIアプリケーション（AI Apps）を迅速な構築が期待できます。DataRobotのAI Apps構築機能は、データからAIモデルのデプロイ、アプリ作成までをテンプレート化しており、これらのモジュールに手を加えれば、開発期間の大幅な短縮が期待できます。本講演では、AI Apps構築を加速するDataRobotの最新機能と、そのデモ、そして今後の展望についてご紹介します。
製造業およびヘルスケア業界のお客様を中心にデータの活用に取り組んでいます。光学で博士（工学）を取得したのちに、製造業や国内のベンチャーでデータ分析などの業務を行い、DataRobotではデータとAIを活用した問題解決に取り組んでいます。
特別講演：AI・DX時代に成功する データドリブン・カンパニーとは
いまやどの企業でも、データドリブンで仕事を進める、組織を変えていくというのは大きな課題といっても過言ではありません。データ基盤にも多くの投資。しかしそれで組織が変わり、ビジネスに役立っている企業はどれくらいあるでしょうか? 社内外に何重にもそびえる壁をどのように乗り越え、あるいは壊して進んでいくのか?実際に変革を進めるキーパーソンたちに話を聞くことで見えてきたデータドリブン・カンパニーへの道をご紹介します。
肩書：滋賀大学データサイエンス学部教授 元 大阪ガス（株）ビジネスアナリシスセンター所長 1991年、京都大学応用システム科学専攻修了。大阪ガスに入社。1998年から米国ローレンスバークレー国立研究所でエネルギー消費データ分析に従事。帰社後、大阪ガスにてデータ分析による業務改革を推進。2011年からデータ分析組織であるビジネスアナリシスセンターの所長を務め、大阪ガスにおいてデータ分析組織を定着させた。日経情報ストラテジーが選ぶ初代データサイエンス・オブ・ザ・イヤーを受賞。2018年4月より現職。2024年3月まで大阪大学招聘教授を兼任。博士（工学、経済学）。著書に『会社を変える分析の力』（講談社現代新書）、『最強のデータ分析組織』（日経BP）、『データドリブン思考』（ダイヤモンド社）、『データドリブンカンパニーへの道』（講談社）など。厚生労働省が選ぶ「卓越した技能者（現代の名工）」。NHKプロフェッショナル仕事の流儀にも出演。
