SUMMARYセミナー概要
「解決したい課題やデータはあるけれど、何から取り組めばよいかわからない」
「データの集計・分析は進めているものの、さらに業務改善につなげたい」
「研修で学んだ知識を実務に活かし、社内にノウハウを残したい」
AI・データ活用を進めるうえで、こうした悩みはありませんか。
次の一歩は、自社が今どの段階にいるかによって異なります。課題とデータを整理して取り組むテーマを見極めること、実際の業務に沿って分析を進めること、実務を通じて人材を育て、活用を社内に広げること。それぞれの段階に合った進め方が重要です。
本セミナーでは、AI・データ活用の支援事例をもとに、「課題整理・活用計画」「分析の業務活用」「社内定着・人材育成」の3つの段階から、取り組みを前に進めるためのポイントをご紹介します。
自社の状況に重ねて考えられる事例を通じて、何から取り組むか？どう進めるか？どう社内に広げるか？今の段階に応じた次の一手の進め方を考えるヒントをお届けします。
RECOMMENDこんな方におすすめ
-
解決したい業務課題や活用したいデータはあるものの、取り組むテーマや優先順位、具体的な進め方に悩んでいる方
-
事業企画・開発・マーケティング・バックオフィス・技術研究などの部門でAI・データ活用を進めており、自社の人員やノウハウだけでは業務改善に限界を感じている方
-
AI・データ活用の推進部署や関連部署で、人材育成や業務部門との連携を進め、学んだ知識を実務に活かして社内に定着させたい方
FEATURESセミナーでわかること・できること
EVENT PROGRAM当日のプログラム
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
- プログラム１
-
AI・データ活用の始め方と進め方のポイント
解決したい課題やデータはあるものの、何から取り組み、どう進めればよいのか。自社の課題と手元のデータを整理し、取り組むテーマや優先順位を考えるところから、分析の実践に向けた進め方まで、ポイントをご紹介します。これから活用を具体化したい方にも、すでに行っている集計・分析をさらに業務改善につなげたい方にも、自社の状況に合った「次の一歩」を考えるヒントをお伝えします。
- プログラム２
-
事例で学ぶAI・データ活用
課題整理・テーマ創出、分析の業務活用、社内定着・人材育成など、取り組みの段階に応じた支援事例をご紹介します。お客様がどのような状況で相談し、その課題に対して専門家がどのように関わったのかを、具体的な取り組みとともにお伝えします。業界の違いだけでなく、自社が今いる段階に重ねて事例を見ていただくことで、外部の力を活かしながらデータ活用を進め、実務を通じて社内に分析力やノウハウを蓄積するためのヒントをお届けします。
SPEAKERS登壇者情報
-
株式会社NTTデータ数理システム
データマイニング部 研究員篠原 理宏
入社以来、機械学習やAIの技術を用いたデータ分析支援やソフトウェア開発の業務に従事。近年は、データ活用・データ分析の業務支援やデータサイエンティストの育成事業など、様々な業種・業界のお客様のデータ活用の伴走型支援にかかわる業務に携わっている。
SCHEDULE開催日程
- 開催日時
- 11月18日（水） 16:00～17:00
- イベント名
- データはある。でも、どう進める？ ～事例で学ぶAI・データ活用「次の一歩」～
- 開催場所
- ウェビナーにて開催します。参加方法は申し込みページでご確認いただけます。
FOLLOW UPイベント後は技術スタッフへの
直接のご相談も可能です
-
イベントに参加したけど
よくわからない所があった
担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれな何でもお聞き下さい。
-
自社の課題を解決するための
具体的な方法が知りたい
解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
この分野の知識が無い、
でも解決したい課題がある
どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ABOUT USNTTデータ数理システムについて
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現を行います、当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
- 機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
- データマイニング／テキストマイニング／統計解析
- 数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
- シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列など）
などを活用し、日々鍛錬しています。