アカデミックになりがちなデータサイエンスの世界に経済的視点を取り入れ、データサイエンティスト活用をより実践的に考える機会を創ります。

＜概要＞
開催日時：2018年11月26日（月）10:00～17:00（予定）
会　　場：赤坂インターシティコンファレンス
主　　催：日本経済新聞社
協　　賛：野村総合研究所、ＴＩＳ、トレジャーデータ、日本アイ･ビー･エム、マイクロストラテジー・ジャパン他
定　　員：250名　※応募者多数の場合は抽選
申込締切：2018年11月12日(月）

＜プログラム＞
※プログラムは変更する場合があります。ご了解ください。

9:30                開場
10:00～10:50　基調講演１:ヤフーのデータ活用事例と企業間ビッグデータ連携の可能性
　　　　　　　佐々木潔氏（ヤフー株式会社 執行役員 チーフデータオフィサー（CDO） 兼 メディアカンパニープラットフォーム統括本部長

10:50～11:30　企業講演１：アナリティクス技術のビジネス適用に向けて
　　　　　　　廣田壮一郎氏（野村総合研究所システムコンサルティング事業本部　システムデザインコンサルティング部副主任データサイエンティスト）
11:30～12:10　企業講演２：エンタープライズAI　～事例から見るAIビジネス活用の最前線～
　　　　　　　香川元氏（TIS　AIサービス事業部AIサービス企画開発部エキスパート）
12:10～13:30　休憩
13:30～14:10　企業講演３：信頼できるAIでビジネスを最大化　- 公平性と透明性を推進する新しいAI基盤のご紹介 -
　　　　　　　赤石 雅典氏（日本アイ・ビー・エム　Watson Technical SolutionsエグゼクティブITスペシャリスト）
14:10～14:50　企業講演４：SQLで機械学習を実現するArm Treasure Data eCDPの紹介
　　　　　　　油井誠氏（トレジャーデータ 　首席エンジニア）
14:50～15:05　休憩
15:05～15:45　企業講演５：ビッグデータと機械学習の活用に有効なMicroStrategyテクノロジーの紹介　
　　　　　　　瀬田　浩伸氏（マイクロストラテジー・ジャパン　営業部シニア・セールスエンジニア 中小企業診断士）　
15:45～17:00　クロージングセッション:データ活用先進企業の会社・組織・ビジネス変革とは？（仮題）
　　　　　　　　花塚泰史氏（ブリヂストン　デジタルソリューション本部　IoTセンシング技術開発ユニットリーダー）
　　　　　　　　中林紀彦氏（SOMPOホールディングス チーフ・データサイエンティスト)
　　　　　　　　（ファシリテイター）鹿内 学氏（パーソル キャリア Innovation Lab）             
                      


＜登壇者＞
佐々木潔氏（ヤフー株式会社 執行役員 チーフデータオフィサー（CDO） 兼 メディアカンパニープラットフォーム統括本部長

2009年、ヤフー株式会社に入社。ヤフーが提供するマーケティング事業の研究開発を担当。ヤフーが持つ巨大なトラフィックとデータを瞬時に処理し、ユーザーの課題解決につなげるシステム開発に従事。データ部門の開発責任者を経て、2017年にCDO（チーフデータオフィサー）に就任。2018年4月から現職。

廣田壮一郎氏（株式会社野村総合研究所システムコンサルティング事業本部　システムデザインコンサルティング部副主任データサイエンティスト）

2015年、株式会社野村総合研究所入社。専門は業務改革支援、データ活用・分析支援、先端技術の調査・適用検討など。近年は、アナリティクス、AI、IoTなどを活用した、組織・業務・開発のコンサルティングに従事。

香川元氏（TIS　AIサービス事業部AIサービス企画開発部エキスパート）

1995年TIS入社。大手製造業SCM関連などの基幹システム開発・運用のマネージメント中心に従事、ここ数年はエンタープライズAIの推進に注力。対話エンジン、文書分類基盤、機械学習系案件などの案件を多数実施。2018年4月より現部署にて、機械学習・ディープラニングのチームのマネージメントを担当。

赤石 雅典氏（日本アイ・ビー・エム　Watson Technical SolutionsエグゼクティブITスペシャリスト）

1987年、日本アイ・ビー・エムに入社。東京基礎研究所研究員としてAPL2を利用した数式処理システムの研究開発に従事。1993年にSE部門に異動し、ITスペシャリストとして主にオープン系システムのインフラ　　　　　　　設計・構築及びアプリケーションデザインを担当。2013年よりスマーターシティ事業に転属し、2016年8月にワトソン事業部に異動、今に至る。いろいろな領域を幅広く経験し、基盤系からDB設計・アプリ開発・プログラム言語・SQLチューニング・Watson・機械学習まで一通り語れるのが自慢。社外講師: 金沢工業大学虎ノ門大学院「AI技術特論」講師。
著書: Watson Studioで始める機械学習・深層学習 (2018年11月出版予定)。雑誌記事執筆多数。

油井誠氏（トレジャーデータ 　首席エンジニア）

2009年 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了．博士（工学）．
2009年 日本学術振興会特別研究員（PD）、オランダ国立数学情報学研究所客員研究員（兼任）
2010年 独立行政法人産業技術総合研究所入所．情報技術研究部門主任研究員．
2011年 エジンバラ大学客員研究員（兼任）
2015年 トレジャーデータ株式会社入社．現在に至る．機械学習の研究開発およびそのサービス化に従事．
2003年 IPA未踏ソフトウェア創造事業（未踏ユース）スーパクリエイタ．

瀬田　浩伸氏（マイクロストラテジー・ジャパン　営業部シニア・セールスエンジニア 中小企業診断士）

10年以上マイクロストラテジーにて各種業界への提案・コンサルティングを実践している。マイクロストラテジー入社以前もマイク ロストラテジー製品をコンサルティング会社にて多数経験。BI以外にも、GIS・DBMS・幾何学ライブラリなどの開発やネットワーク設計・構築など豊富な経験を持つ。近年Big Data領域に対する各種リサーチやプロジェクトにも取り組んでいる。

花塚泰史氏（ブリヂストン　デジタルソリューション本部　IoTセンシング技術開発ユニットリーダー）

２００３年：株式会社ブリヂストン入社　タイヤ先行技術開発部にてタイヤセンシング技術開発を担当,以後一貫してIoTに関連するアルゴリズム開発に従事
２０１２年：中央研究所基盤技術研究ユニット異動
２０１３年：総合研究大学院大学　統計科学専攻修了　博士（学術）
２０１６年：中央研究所タイヤエレクトロニクス研究ユニットリーダー
２０１７年：デジタルソリューション本部IoTセンシング技術開発ユニットリーダー（現職）

中林紀彦氏（SOMPOホールディングス チーフ・データサイエンティスト）

2002年、日本アイ・ビー・エム株式会社入社。データサイエンティストとして顧客のデータ分析を多方面からサポートし企業の抱えるさまざまな課題をデータやデータ分析の観点から解決する。また、エバンジェリストとしてビッグデータをビジネスに活用することの価値を幅広く啓蒙。株式会社オプトホールディング データサイエンスラボの副所長を経て2016年より現職。重要な経営資源となった”データ”をグループ横断で最大限に活用するためのデータ戦略を構築し実行する役割を担う。また2014年4月より、筑波大学大学院の客員准教授としてデータサイエンスに関して企業の即戦力となる人材育成にも従事する。2017年4月より、データサイエンティスト協会の理事に就任。

鹿内学氏（パーソル キャリア Innovation Lab.）

奈良先端科学技術大学院大学 博士（理学）。京都大学などの研究機関で認知神経科学の基礎研究に従事（https://researchmap.jp/shika ）。2015年より、ビジネスサイドに軸足を移し、人事データ分析であるピープルアナリティクスの領域で事業開発に携わる。2017年より株式会社シンギュレイトCSO。パーソルキャリアでは、データサイエンティストの学習支援をおこなうData Shipでの事業開発、転職求人サービスであるミイダスのデータサイエンスプロジェクトを指揮する。ヒトと組織に関わるデータにおいて日本の先頭を走る1人。

＜お問い合わせ＞
Data Scientist Fes 2018ミドルカンファレンス運営事務局
Tel：03-3545-2437／FAX：03-3545-6993　 (営業時間：平日10：00～18：00 土日祝日除く)

★★★Data Scientist Fes2018について★★★
AIやＩoTの進化により、データの利活用はあらゆる業界で進展、経済に新しい付加価値を産み出し、企業のビジネス変革を実現させ始めています。一方、その担い手となる “データサイエンティスト”と呼ばれる人材は、日本では海外と比べても不足しているのが現状です。大学など高等教育での取り組み、また企業でも経営層のマインド、組織・制度構築、採用制度等、日本特有の企業風土が障壁となり、この分野における人材育成が遅れているのが実情です。
　そこで日本経済新聞では、2018年11月に約1ヶ月間にわたって産官学が連携し、データサイエンティスト育成と活用について考えるプラットフォーム「データサイエンティストフェス」を今年初開催します。日本のデータリテラシーを高め、日本社会全体でこの課題に取り組むきっかけを作ってゆきます。

Data Scientist Fes2018公式サイト
https://dsfes.nikkei.co.jp

Data Scientist Fes2018オープニングフォーラム
https://eventregist.com/e/dsfesop