上大迫真隆 氏の講演情報

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「社会インフラは"PoC"を超えられるか ー 東武鉄道が3フェーズで積み上げた、需要予測 × 顧客データ基盤 × BI Agentの実装プレイブック」

「PoCは動いたが、本番運用に乗らない」「部分最適のツール導入で終わる」── 多くの企業が抱えるこの壁を、社会インフラを担う東武鉄道はどう乗り越えてきたのか。特急券の需要予測モデル開発を起点に、TOBU POINT IDを軸とした顧客データ統合基盤の構築、そして現在進行中のAirlake BI Agent導入へと、3フェーズにわたりデータ・AI活用を本番運用へ段階的に積み上げてきました。 2026年4月新部署設立による次の一手とあわせ、新部署で躍動する金子氏と需要予測領域を牽引する杉本氏が、「PoCで止めない」ための意思決定と実装のリアルを語ります。

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最適な仕入額や生産数を機械学習であぶりだす、サステナブル時代のサプライチェーンマネジメント最適解

顧客ニーズの多様化と急激な変化に呼応するように、商品のライフサイクルはますます短くなってきています。その結果、企業における新製品の販売数が増加し、同時に受発注担当者の勘や経験、古典的な統計に依存した無駄な発注作業が発生しています。本セッションでは、そのムダ・ムリ・ムラを天気や気温、新型コロナウィルス感染者の動向などの外部要因データと機械学習を使い最適化し、欠品・余剰・在庫回転率を改善させるサプライチェーンマネジメントについて解説します。

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需要予測が誰でもできる。ノーコードプラットフォームを活用する需要予測の始め方

需要予測をしたい時にもう大規模な開発は必要ありません。誰でも外部データとノーコード機械学習で、需要予測ができる「Lumos（ルーモス）」を紹介。需要予測によって変わる業務と具体的な導入フローについてお伝えします。