生成AIやデータの革新がもたらす新しい社会の可能性
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2003年東京大学大学院医学系研究科健康科学・看護学専攻修士課程修了。同分野保健学博士（論文）早稲田大学人間科学学術院助手、東京大学大学院医学系研究科 医療品質評価学講座助教を経て、2009年4月東京大学大学院医学系研究科医療品質評価学講座 准教授、2014年4月同教授（2015年5月より非常勤）、2015年5月より慶應義塾大学医学部医療政策・管理学教室 教授、2020年12月より大阪大学医学部 招へい教授。 【社会的活動】 2025 日本国際博覧会テーマ事業プロデューサー うめきた 2期アドバイザー 厚生労働省 データヘルス改革推進本部アドバイザリーボードメンバー 新潟県 健康情報管理監 神奈川県 Value Co-Creation Officer 国際文化会館理事
データドリブンによるグループシナジーを生み出す ~ANAグループのデータマネジメントの取組み~
ANAグループは2023〜2025年度 中期経営戦略で一本足打法から脱却し、ANA経済圏を含むビジネスモデル変革を加速させている。 その中でも、グループ横断でのデータ活用を進め、航空事業と非航空事業間のシナジー創出の実現は当社DX戦略の重要な要素である。 本講演では、真にデータ活用を進めるため、基盤構築、文化醸成、業務部門担当者への教育制度、 アジャイルチームによる活用支援等、現場のニーズに即したきめ細やかなデータマネジメントの取組をご紹介する。
2002年 全日本空輸株式会社（ANA）へ入社。国内旅客システム・旅行システムの企画や開発管理、 航空運送事業の分析や予算編成・執行管理業務を経て、2020年からデジタル変革室にてIT投資・費用の編成・執行管理を担当。 現在はデータに関する活用や啓蒙、人財育成などを通じ、ANAグループへの価値創出の実現を率先している。
クラウドシステムで実現、「データ駆動型経営」の実例
一見デジタル化がしづらい紙文化が残る経理業務領域ですが、クラウドシステムの使用により莫大な費用をかけず「データ駆動型経営」を実現できます。 経理部門以外の経営企画部門や経営者の方にもわかりやすく、デジタル化による月次決算の早期化や費用削減活動などの事例をお伝えする30分です。
1998年ソニー株式会社入社。 各種会計税務業務に従事。決算早期化、基幹システムPJ等に携わる。その後、イギリスにて約5年間にわたる海外勤務後、各種新規会計基準対応に従事。2019年4月より当社財務経理共同本部長として参画。在職中に税理士、公認会計士(2020年登録)および中小企業診断士試験に合格。
変革を実現し続けるデータ利活用組織のつくり方
バンダイナムコグループでは、IPビジネスの拡大に向けて「データユニバース」構想を立ち上げ、データの利活用を推進しています。データ駆動型経営の実現のため、戦略子会社であるバンダイナムコネクサスが果たしてきた役割と、それを可能にした組織についてご紹介します。
大学卒業後、データ分析系のスタートアップ企業でゲーム分析部を率いる。複数のWWモバイルゲームAAAタイトルのアナリストを歴任し、チームビルド全般にも従事。ゲーム分野でのより深い事業貢献を志しゲーム企業へ転職し分析チームを立ち上げ、CEDECへの登壇も行う。その後、株式会社バンダイナムコネクサス（当時BXD）に入社。データ戦略部を立ち上げ、グループ向けのデータ活用取組の実施や、横断データ活用プロジェクト『データユニバース』の推進を担当。
「考える葦」の分岐点〜ゲームチェンジ時代のデータ思考・包摂性・DS3.0〜
生成AIは，これまでのゲームチェンジャーを大きく超えた存在として，私たちの生活を急速に変化させた． 道具としてのAIは，人や社会システムを手助けする立場を超え，その一部を担い，パートナー的存在となる． その時，人は幸せだろうか．思考する存在としての偉大さを，私たちは手放し始めたのだろうか． データを扱うあらゆる人々が涵養すべき素養とは何か．データによる価値創造を自分ごととして捉える人材育成の鍵とは．
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．
データドリブン経営推進で失敗しないための傾向と対策
全社的なデータドリブン経営に成功している企業はとても少ないと言われています。本日の講演では、データドリブン経営を何とか前に進めたい方に、組織・人材・ツールなどの観点から「失敗しないための傾向と対策」をご案内します。
慶應義塾大学商学部で米国IT企業史を専攻。金融機関、IT・BPO会社を経て2023年にAITに入社。自らの金融機関・BPO会社でのユーザー経験から、AI/データ活用の重要性を痛感。「普段使いのAI/データ分析サービス」を多くのお客様に広めることを目指して、自社ブランドAI365の普及活動を推進。
データドリブン経営へ変革する方法：成功への第一歩
多くの困難に直面する現代において、データに基づいた戦略的な経営判断は重要性を増しています。その一方で部門を横断した全社規模でのデータ活用は十分に進んでいない現状です。ではどのようにデータ駆動で経営をしていけばよいでしょうか。 本セッションでは、最新データ活用のトレンドと企業の課題について解説をしながら、データドリブン経営を進める上で考えるべき組織のあり方や成功事例、生成AIを使ったデータ活用をご紹介致します。
国内大手 IT 企業にてパッケージシステムのプリセールス、プロジェクトマネージャ、システム運用保守などに従事。また、東南アジアの営業拠点立ち上げ支援のため、現地にて環境構築や従業員教育なども経験。2021年株式会社セールスフォース・ジャパンに入社。国内の運輸、商社、建設業界のお客様を担当するTableauソリューションエンジニアとして活躍。現在は国内製造業のお客様のデータ活用支援を行う。
現場の取り組みを軸に、データ利活用とビジネス変革に結びつけるために
弊社はデジタルを通じてお客様価値の創出を目標にしてますが、いかに全社にそのマインドと組織能力を培っていくのか。弊社ではまず現場のアーリーアダプターを組織化して育成し、自社のユースケースを作ることでデジタルに元々興味がない層へも訴求し、トップダウンで成果をプロモートする事で中間層のマインド変革を迫ることを試みてきました。 この2年の歩みと、苦労、学びを共有させて頂き、皆様のヒントになればと思います
1998年住友商事㈱入社、化学品部門にて営業・マーケティングに携わった後、スイスの化学品会社にてCFO。その後ボストンコンサルティンググループにて全社戦略や新規事業立ち上げ、ガバナンスなどのテーマで企業を支援。ヤンマー入社後は本社で経営企画・マーケティングに携わった後、建設機械事業を率いたのち、2022年6月より現職。 理学修士、経営学修士（MBA）
業務アラート設定から始まる”多忙な現場目線”のデータ駆動型運用構築におけるベストプラクティスとは？
近年、ＤＸ施策の一環としてAI含む高度なツールを活用した業務のデータ駆動型化が注目されており、実際に多くの企業で多額の投資がされています。しかし、多忙な現場の視点で考えると、本当にこのような高度なツールの導入が必要とされているのでしょうか？本セミナーでは、これまでの支援実績から、 高度・複雑な仕組み不要な”業務アラートの設定”だけで現場負荷を抑えたデータ駆動型運用構築に成功している事例と、ベストプラクティスをご紹介します。
日本電産株式会社にて、新EVエンジンのR&D・データ分析担当として、電流電圧を含む数十のセンサーデータの定義・データ収集後の統計分析・量産化に向けた定量/定性評価に従事。 当企業では、LibertyDataの事業にてマーケテイング部門マネージャーとして、業界横断のニーズ調査や、企業の各企業のデータ活用推進状況を調査。
自社の未来を「データ活用」で切り拓く- 全社横断型のデータ集約・活用事例を解説 -
日本企業を取り巻く環境の変化に対して、柔軟に対応し変革を行うために「データ利活用」は必要不可欠とされています。 一方で、データ利活用を行うための「データ収集」「データ集約基盤」の整備が進んでいる企業は多くなく、進めたくとも進められない、進め方が分からない、という声が多く上がっているのが現状です。 皆様と同じ悩みを抱えた同業他社がどのように推進させ、どのような効果を得たのか、「全社横断型データ利活用」と「データドリブン型営業」という観点で事例をご紹介します。
Microsoftのクラウドサービス、Dynamics 365、Power Platform、Azure、Microsoft 365の営業に従事して10年。 主に大手製造業や大手不動産業の営業支援、顧客データ管理に課題をもつ企業に対して「データに基づく」意思決定や業務改革を数多く提案してきた経験を活かし、 データ利活用、DX推進に関する企業向けセミナーに多数登壇。
アサヒグループが主導するAI革命・生活者起点のイノベーション
大規模言語モデルの飛躍的進化とジェネレーティブAIの登場により、人間がデータを能動的に「分析する」世界からAIとの対話を通して「理解する」世界に変化しました。これは、従来のデータ分析技術を用いて行ってきた答えを「探す」ことからAIを活用することで「探さない」時代への変革とも言えます。アサヒグループがデータ利活用やジェネレーティブAIの実践を通してどのように経営変革を推進しているか「As-Is起点」の業務改革と「To-Be指向」のイノベーションの両面からご紹介します。
2021年4月より、アサヒグループホールディングス株式会社の事業企画部で、新価値・新事業推進に関する戦略企画業務に従事。 2022年1月より、日本事業の持株会社分社化のタイミングで新設のDX統括部に異動し、グループ全社のDigital Initiativeのリードや、データ起点でイノベーションを加速する組織の立ち上げに携わる。 現在はData & Innovation室において、ジェネレーティブAI（生成AI）等の先端技術を積極的に活用し、生活者起点での新価値創造に貢献する「仕組み化」やグループ全社のイノベーション活動の活性化を推進中。
