SUMMARYセミナー概要
本セミナーでは、小売業や流通業の業務に対して、AI技術を用いたリテールテックを活用してどのようにDX推進を実現するのか、その方法をご紹介します。
原材料の高騰による商品への価格転嫁、人手不足・賃金の上昇、物流網の疲弊など、流通・小売業界も他業界に違わず、様々な不確実性を乗り越えるシーンを迎えています。AI技術を活用することで「発注量の最適化」や「ダイナミックプライシング」などを実現してきた当社の各種事例のご紹介を通じて、これらの不確実性の乗り越え方のイメージを具体的につかんでいただきます。
小売・流通業のDXを進めていくうえで、どのように進めればいいのか分からない、上手く進められていない、何かいい方法がないかとお悩みの方、「何となく割引シールを貼る」といった感覚だけに頼る業務から脱却したい方はぜひご参加ください。
SUMMARYこんな方におすすめ
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小売・流通業のDX推進をミッションとしており、解決したい課題が多くあるが、どこから手を付ければいいかわからない方
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人手不足解消のためにリテールテックを活用した業務の自動化を進めているが、実際に効果が得られていない方
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自社の店舗の売上向上のために、ダイナミックプライシングなどの活用に取り組み始めているが、上手く進められていない方
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
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小売・流通業におけるAI技術を活用したDXの具体例
AI技術を用いたリテールテックを活用し、どのように小売・流通業の業務を最適化・自動化して、どのように効果を出すのかについて、実際の活用例と、当社NTTデータ数理システムが提供するソリューションとケイパビリティの紹介を通してお伝えします。
- プログラム２
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小売・流通業の業務DXの進め方
ここまでにご紹介した取り組みをはじめとする、小売業のDX化、業務へのAI技術の導入について、どのようなデータを準備しておくべきか、どのように課題・目的を設定しておくべきか、運用開始までどれくらいの期間がいるのか、当社のこれまでの経験をもとに、お伝えします。
SPEAKERS登壇者情報
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株式会社NTTデータ数理システム
シミュレーション＆マイニング部 主任研究員梅垣 優
機械学習や最適化技術を活用した、業務課題解決のためのアルゴリズム開発に従事。近年は、小売・製造分野にて、需要予測モデルや在庫・発注の最適化アルゴリズムを構築し、現場の意思決定を高度化する仕組みを設計している。
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- もう何となく割引シールを貼るのはやめよう！～AI技術を使って流通・小売サプライチェーンの不確実性を解消～
- 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
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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ば何でもお聞きください。
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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ください。 -
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ください。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。