今を洞察し、この先の産業構造ルールチェンジを知る

ビッグデータ活用は様々な業務効率の改善にとどまらず、
業界競争ルールとあらゆる産業の事業モデルを変革するインパクトを持ちます。
「BigData Conference 2015 Spring」では、
ビッグデータに乗り込む企業のケーススタディに加えて、
IoTや人工知能、ディープラーニングといった最新キーワードのビジネス活用について
5つのテーマで質の高いカンファレンス・プログラム、ディスカッションを繰り広げます。
毎回、1000名を超える来場者がビッグデータに関わるケーススタディ、
最新技術を学ぶ「BigData Conference 2015 Spring」にぜひお越しください。

Expert Course ビッグデータの活用を実践的に極める3時間の特別講義〈各25名限定・有料〉

詳細はこちら

4月21日(火)

  • Analytics/Data Management(予測分析、機械学習、データサイエンス)
  • Game changer(ルールが変わる)
  • IoT/Connected World
  • Business & Industry
  • Government/Law
9:30

10:20

【K10】基調講演

喜連川 優氏

BigdataによるGame change

国立情報学研究所所長
東京大学教授
喜連川 優氏

講演概要

【講師プロフィール】

10:20

11:05

【K10】基調講演

瀬戸 薫氏

クロネコヤマトの「満足創造経営」 ~お客様の声は宝の山~

ヤマトホールディングス
取締役 相談役
瀬戸 薫氏

講演概要

【講師プロフィール】

11:05

12:05

【K10】ビジョナリーセッション ~ルールチェンジはどう起こっているのか~

濱 暢宏氏

IoTが実現するタクシー業界のルールチェンジ

日本交通
総務財務部部長 兼 無線センター副センター長
濱 暢宏氏

北川 裕康氏

Analytics of Things ~モノからのインテリジェンスで競争優位を~

SAS Institute Japan
執行役員 マーケティング本部 兼 ビジネス推進本部 本部長
北川 裕康氏

【講演資料】

今田 和雄氏

ビッグデータ・IoT活用が牽引するビジネスイノベーション

富士通
執行役員
今田 和雄氏

【講演資料】

渡邉 英右氏

ヒトの IoT - モノからヒトを理解して、IoT時代のルールチェンジに対応するには?

日本テラデータ
ビッグアナリティクス統括部
統括部長
渡邉 英右氏

休憩
トラックA トラックB トラックC トラックD トラックF
〈エキスパートコース〉
13:00

13:45

【A11】
Analytics/Data Management

近藤 康一朗氏

電通データサイエンティストが手がける課題解決のためのアウトプットの作り方
~Visualization & Machine Learning~

電通
統合データ・ソリューションセンター データ・サイエンティスト
近藤 康一朗氏

講演概要

【講師プロフィール】

【B11】
Business & Industry

飯田 聡氏

農家の課題解決を追求した、次世代農機の新事業

クボタ
専務執行役員 研究開発本部長 水・環境総合研究所長
飯田 聡氏

講演概要

【講師プロフィール】

【講演資料】

【C11】
Business & Industry

橋本 大也氏

動き始めたデータエクスチェンジによる新事業創出

データエクスチェンジコンソーシアム
理事長
データセクション
取締役会長
橋本 大也氏

講演概要

【講師プロフィール】

【D11】
Analytics/Data Management

シバタ アキラ氏堅田 洋資氏田中 秀樹氏

世界最大級分析モデルコンペ「Kaggle」の最新動向
~ウォルマート、ヒッグス粒子・・・様々な課題にデータサイエンティストが挑む~

〈モデレータ〉
PyData.Tokyo共同オーガナイザー、
白ヤギコーポレーション
代表取締役CEO、
物理学博士
シバタ アキラ氏

〈パネリスト〉
PyData.Tokyo会員、
白ヤギコーポレーション
データサイエンティスト
堅田 洋資氏

PyData.Tokyo共同オーガナイザー
田中 秀樹氏

【講師プロフィール】

【講演資料】

【F11】

本講義の開催時間は
12:00-15:00になります。

西内 啓氏

意思決定者のための統計解析術

統計家
西内 啓氏

講演概要
14:00

14:45

【A12】
Business & Industry

長谷部 潤氏

位置情報ビッグデータがもたらす、次世代エリアマーケティングの実例

コロプラ
取締役CSO
長谷部 潤氏

講演概要

【講師プロフィール】

【B12】
Business & Industry

杉本 昭彦

日経ビッグデータの記事に見る2015年の焦点

日経ビッグデータ編集長
杉本 昭彦

【講演資料】

【C12】
Analytics/Data Management

高橋 威知郎氏

スピードを求める人のためのデータ分析術
データ分析から「アクション」へ

ソフトバンク・テクノロジー
データサイエンス部
シニアコンサルタント
高橋 威知郎氏

講演概要

【講師プロフィール】

【講演資料】

【D12】
Government/Law

佐野 究一郎氏

データ駆動型イノベーションとデータ経営2.0

経済産業省
商務情報政策局 情報経済課長
佐野 究一郎氏

講演概要

【講師プロフィール】

15:00

15:45

【A13】
IoT/Connected World

山下 崇氏

すべてはアスリートのために
~スポーツにおけるウェアラブルの可能性

adidas Japan
アディダスマーケティング事業本部 シニアマネージャー
山下 崇氏

講演概要

【講師プロフィール】

【B13】
Business & Industry

小谷 祐一朗氏

オープンデータで創る新事業
~不動産価格の推測サービスに見る可能性

おたに
代表取締役
小谷 祐一朗氏

講演概要

【講師プロフィール】

【講演資料】

【C13】
Government/Law

三木 浩平氏

自治体のビッグデータ戦略:千葉市事例~データを活用した課題抑制と官民連携~

千葉市
総務局次長 CIO補佐監
三木 浩平氏

【講師プロフィール】

【講演資料】

【D13】
Analytics/Data Management

河本 薫氏大崎 将行氏佐藤 敏明氏

データサイエンティストが語るビジネスが変わる予測分析の使い方

〈モデレータ〉
大阪ガス
情報通信部ビジネスアナリシスセンター所長
河本 薫氏

〈パネリスト〉
マーケット・リスク・アドバイザリー
代表取締役
大崎 将行氏

【講演資料】

リコー
コーポレート統括本部 技師長 兼 データインテリジェンス推進部 部長
佐藤 敏明氏

講演概要

【講師プロフィール】

【F12】

本講義の開催時間は
15:30-18:30になります。

海野 裕也氏
関 喜史氏

予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル

Preferred Infrastructure
知的情報処理事業部 副事業部長
海野 裕也氏

Gunosy
共同創設者兼R&Dエンジニア
関 喜史氏

講演概要

【講師プロフィール】

16:00

16:45

【A14】
IoT/Connected World

鈴木 良介氏花塚 泰史氏

IoTビジネスの実現に向けてセンサーデータをつなげて新事業を作る

野村総合研究所
コンサルティング事業本部
主任コンサルタント
鈴木 良介氏

ブリヂストン
中央研究所 研究第6部 タイヤ情報研究ユニット
花塚 泰史氏

【講演資料】

講演概要

【講師プロフィール】

【B14】
Business & Industry

内津 基冶氏

デジタルビジネスにおいてKPIが果たす役割

タイムズ24
タイムズカープラス事業部
部長
内津 基冶氏

講演概要

【講師プロフィール】

【C14】
Business & Industry

倉知 陽一氏

ビッグデータ時代のビジネスイノベーション実践事例
~現場部門自らが実践するデータ利活用の進め方とは~

富士通
イノベーティブソリューション事業本部
シニアディレクター
倉知 陽一氏

講演概要

【講演資料】

【D14】
Analytics/Data Management

西川 裕久氏

明日から実践するマーケティング分析

ロイヤリティマーケティング
コンサルティングサービスユニットマネージャー
西川 裕久氏

講演概要

【講師プロフィール】

17:00

17:45

【A15】
Game changer

ゲオルグ・K・ロエル氏川野 俊充氏
市嶋 洋平

次世代製造業のビッグデータ活用政策、インダストリー4.0の実像
――ドイツ官民のキーマンが語る

エヌ・アール・ダブリュージャパン
代表取締役社長
ゲオルグ・ロエル氏

ベッコフオートメーション
代表取締役社長
川野 俊充氏

【講演資料】

〈司会〉
日経ビッグデータ
副編集長
市嶋 洋平

講演概要

【講師プロフィール】

【B15】
IoT/Connected World

佐藤 雅伸氏森内 一成氏
安部 成司氏

着るだけで生体情報が計測できる素材を活用したIoT新事業

東レ
繊維加工技術部 テキスタイル技術室
担当課長
佐藤 雅伸氏

NTT
研究企画部門
チーフプロデューサー
森内 一成氏

NTTドコモ
ライフサポートビジネス推進部
ヘルスケア事業推進担当部長
安部 成司氏

講演概要

【講師プロフィール】

【C15】
Game changer

松尾 豊氏

ディープラーニングの先にあるもの ~人工知能は仕事をどう変える?~

東京大学大学院
工学系研究科 技術経営戦略学専攻・准教授
松尾 豊氏

【講師プロフィール】

【講演資料】

17:50

18:50
レセプションパーティー

4月22日(水)

  • Analytics/Data Management(予測分析、機械学習、データサイエンス)
  • Game changer(ルールが変わる)
  • IoT/Connected World
  • Business & Industry
  • Government/Law
9:30

10:20

【K20】基調講演

松尾 豊氏堀 智裕氏青木 俊介氏

2025年の産業と社会を予測する
~人工知能・ディープラーニングによる変化はどこから始まるのか~

東京大学大学院
工学系研究科 技術経営戦略学専攻・准教授
松尾 豊氏

みずほ銀行
個人マーケティング部 テレマーケティングチーム
次長
堀 智裕氏

ユカイ工学
CEO
青木 俊介氏

【講演資料】

講演概要

【講師プロフィール】

10:20

11:05

【K20】基調講演

Talal Shamoon氏 本間 毅氏

デジタルビジネスが既存産業に与えるインパクトとは ~米国最新事情に学ぶ~

Intertrust Technologies
CEO
Talal Shamoon氏

【講演資料】

Rakuten USA,
Head of Business Development
TAKESHI HOMMA氏

講演概要

【講師プロフィール】

【講演資料】

11:05

12:05

【K20】ビジョナリーセッション ~ルールチェンジはどう起こっているのか~

杉本 昭彦氏

ビッグデータ時代の経営・事業KPIとは

日経ビッグデータ
編集長
杉本 昭彦

【講演資料】

堀田 徹哉氏

ビッグデータ時代のエンタープライズIT

SAPジャパン
バイスプレジデント チーフ・ソリューション・オフィサー
堀田 徹哉氏

【講演資料】

Vivek Mahajan氏

アナリティクスによる新たな発想が
業界を変える

日本IBM
専務執行役員 ソフトウェア事業本部長
Vivek Mahajan氏

増月 孝信氏

ルールチェンジに必要な3つのポイント
~ビッグデータへの道~

デル
エンタープライズソリューションズ統括本部 エンタープライズビジネス開発部
オープンクラウドビジネス推進マネージャー
増月 孝信氏

【講演資料】

山本 恭典氏

新たな価値創造に向けた
ビッグデータ活用の勘所

日本オラクル
データベース事業統括 製品戦略統括本部
執行役員/統括本部長
山本 恭典氏

休憩
トラックA トラックB トラックC トラックD トラックF
〈エキスパートコース〉
13:00

13:45

【A21】
Game changer

蓮実 一隆氏

Pepperがもたらす新たな可能性

ソフトバンクロボティクス
プロダクト本部
取締役本部長
蓮実 一隆氏

講演概要

【講師プロフィール】

【B21】
Business & Industry

土屋 哲雄氏

データ活用による超効率経営
社員1人当たり時価総額小売No.1企業の新たな飛躍

ワークマン
常務取締役 情報システム・ロジスティックス部担当
土屋 哲雄氏

講演概要

【講師プロフィール】

【講演資料】

【C21】
Game changer

大我 猛氏

ビッグデータを使い倒せ!最新のビジネスプラクティスと企業IT事例

SAPジャパン
インダストリークラウド事業統括本部
部長
大我 猛氏

講演概要

【講師プロフィール】

【講演資料】

【D21】
Government/Law

早田 豪氏

官民ビッグデータで変わる地域経済政策と住民の意識

内閣府
まち・ひと・しごと創生本部企画官 ビッグデータ・チーム長代理
早田 豪氏

講演概要

【講師プロフィール】

【講演資料】

【F21】

本講義の開催時間は
12:00-15:00になります。

里 洋平氏
中原 誠氏
板澤 一樹氏

バッドデータの処方箋講座

DATUM STUDIO
取締役副社長
里 洋平氏

DATUM STUDIO
データアナリスト
中原 誠氏

リクルートジョブズ
デジタルマーケティング部 部長
板澤 一樹氏

講演概要

【講師プロフィール】

14:00

14:45

【A22】

山本 泰史氏

入門:統合データ分析の手順とアーキテクチャ

日本テラデータ
マーケティング統括部
ソリューション・マーケティング担当マネジャー
山本 泰史氏

講演概要

【講演資料】

【B22】
IoT/Reality mining

長田 祐氏

クルマデータと新たなIoTデバイスが変える「未来のIT」
~トヨタグループのハッカソンから得た知見~

トヨタIT開発センター
開発・調査部
プロジェクトマネージャー
長田 祐氏

講演概要

【講師プロフィール】

【C22】
Analytics/Data Management

羽根 俊宏氏

ビッグデータとアナリティクスがマーケティングを進化させる
~オムニチャネルを進める先進企業のチャレンジ~

SAS Institute Japan
ソリューションコンサルティング第一本部 CIグループ
マネージャー
羽根 俊宏氏

講演概要

【D22】
Analytics/Data Management

渡辺 努氏

データは語る:日銀の異次元緩和の効果を測定する

東京大学大学院
経済学研究科
教授
渡辺 努氏

講演概要

【講師プロフィール】

【講演資料】

15:00

15:45

【A23】
Analytics/Data Management

大橋 雅人氏

ビッグデータ / IoT時代に必須のオラクル最新テクノロジーとベストプラクティス

日本オラクル
製品戦略統括本部 プロダクトマーケティング本部 Cloud & Big Data推進部
担当マネージャー
大橋 雅人氏

講演概要

【講演資料】

【B23】
Game changer

上林 智宏氏

健康診断データから取り組むSickケアからHealthケア
~DeNA×住友商事のチャレンジ~

DeSCヘルスケア
取締役
上林 智宏氏

講演概要

【講師プロフィール】

【講演資料】

【C23】
Game changer

三原 寛司氏

自動運転社会を支えるプラットフォームとは?
~「ロボットタクシー」の実現に向けた戦略を語る~

ZMP
取締役 技術開発部部長
三原 寛司氏

講演概要

【講師プロフィール】

【講演資料】

【D23】
Government/Law

森 亮二氏高橋 克巳氏
市嶋 洋平

目前に迫る個人情報保護法改正、企業はパーソナルデータをいかに攻め、守るべきか

〈パネリスト〉
英知法律事務所
弁護士
森 亮二氏

【講演資料】

NTTセキュアプラットフォーム研究所
主席研究員
高橋 克巳氏

【講演資料】

〈モデレータ〉
日経ビッグデータ
副編集長
市嶋 洋平

講演概要

【F22】

本講義の開催時間は
15:30-18:30になります。

中島 正樹氏
末次 浩詩氏

アジャイルデータプレゼンテーションの考え方と技法

デロイト トーマツ コンサルティング
執行役員経営会議メンバー
中島 正樹氏

デロイト トーマツ コンサルティング
Deloitte Digital マネジャー
末次 浩詩氏

講演概要

【講師プロフィール】

16:00

16:45

【A24】
Analytics/Data Management

草野 隆史氏

IoT時代に期待される データサイエンティストの役割について

データサイエンティスト協会
代表理事
ブレインパッド
代表取締役 社長
草野 隆史氏

講演概要

【B24】
Business & Industry

稲田 修一氏東 富彦氏

世界200超の先進データ活用に見る、日本の製造・農業・医療のスマート化の可能性と社会変革

東京大学
先端科学技術研究センター 特任教授
稲田 修一氏

【講演資料】

国際社会経済研究所
主幹研究員
オープン・コーポレイツ・ジャパン
常務理事
東 富彦氏

【講演資料】

講演概要

【講師プロフィール】

【C24】
Analytics/Data Management

池田 和明氏

アナリティクスにおけるイノベーションと事業戦略へのインパクト
~データレイクと認知型コンピューティング~

日本IBM
執行役員
グローバル・ビジネス・サービス事業本部 ストラテジー&アナリティクス
リーダー
池田 和明氏

講演概要

【講演資料】

【D24】
Analytics/Data Management

東 誠氏田 周輝氏

データ素材の開発なくして情報活用なし、データドリブンな組織への転換

リクルートライフスタイル
執行役員、
ネットビジネス本部
ディベロップメントデザインユニットユニット長
東 誠氏

ネットビジネス本部
ディベロップメントデザインユニット リーンアナリティクスグループ アナリティクスチーム リーダー
前田 周輝氏

講演概要
17:00

17:45

【A25】
IoT/Reality mining

増月 孝信氏

IoT:将来に向けたデータ分析基盤
~リアルタイム分析を実現する次世代のエコシステム~

デル
エンタープライズソリューションズ統括本部 エンタープライズビジネス開発部
オープンクラウドビジネス推進マネージャー
増月 孝信氏

【講演資料】

【B25】
Business & Industry

安田 稔氏

セコムの事業戦略とビッグデータの活用

セコム
理事・コーポレート広報部長
安田 稔氏

講演概要

【講師プロフィール】

【C25】
Business & Industry

渋谷 直正氏大木 真吾氏

ビッグデータを活用した次世代顧客マーケティングの創り方

日本航空
Web販売部 1to1マーケティンググループ
渋谷 直正氏

博報堂プロダクツ
ダイレクトマーケティング事業本部 データベースマーケティング部
部長
大木 真吾氏

講演概要

【講師プロフィール】

【D25】
Analytics/Data Management

及川 直彦氏里 洋平氏神谷 勇樹氏

ビジネスをグロースハックする

〈モデレータ〉
アプライド・プレディクティブ・テクノロジーズ
シニアバイスプレジデント(日本代表)
及川 直彦氏

【講演資料】

〈パネリスト〉
DATUM STUDIO
取締役副社長
里 洋平氏

すかいらーく
マーケティング本部
ディレクター
神谷 勇樹氏

講演概要

【講師プロフィール】

デジタルマーケティングカンファレンス同時開催 詳細はこちら

「ビッグデータカンファレンス」を受講いただいた方は、同時開催の「デジタルマーケティングカンファレンス」も受講いただけます。
ただし、セッションの予約は申し込みいただいたカンファレンスのみとなりますので、
当日の受講者数によっては立ち見や満席の場合がございますのでご了承ください。

Expert Course ビッグデータの活用を実践的に極める3時間の特別講義〈各25名限定・有料〉

01 4月21日 12:00~15:00 意思決定者のための統計解析術

講演概要

ベストセラー作家である「最強」の統計家、西内啓氏が限定25名に直接伝授!最善の意思決定をするために、何をゴールとし、何を分析し、何を明らかにしていくべきか?同氏の統計解析による課題解決フレームワークと実践法を、直接本人による講義とワークショップを通して学べる特別講座です。明日からの意思決定を、より精度の高いものに変えたい方へおすすめします。

タイムスケジュール

12:00~12:30 講義

データに基づいて最善な意思決定をするためのフレームワーク(アウトカム、解析単位、説明変数)についての講義を致します。


12:30~13:15 グループワーク

「アウトカム」と「解析単位」の設定や分析方針の決め方について、実践します。(グループワーク含む)


13:20~13:50 講義

「説明変数」についての詳細講義を致します。


13:50~14:35 グループワーク

「説明変数」について設定や分析方針の決め方について、実践いたします。


14:35~15:00 まとめ講義、質疑応答

02 4月21日 15:30~18:30 予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル

講演概要

人工知能の要素技術として作られた機械学習。IoT関連機器から発生するセンサーデータやログなどの大量データからパターンやルール、予測、を生み出す技術として今注目を集めています。本講座では講義や講師による実演を通して、機械学習を用いたビジネスアプローチ方法にはどういったものがあるのか学んでいきます。

初めて機械学習を学びたい人向けの講座です。センサーデータやログデータなどの「大量」のデータから予測を導き、マーケティングや商品企画の検証を行いたい方、機械学習のビジネス活用可能性を知りたい方、ぜひご受講下さい。

タイムスケジュール

15:30~15:50 講義

機械学習の概要並びに製造業や都市計画、流通、広告など各ビジネスでの活用について解説致します。


15:50~16:40 講義

課題パターンにあわせた機械学習手法と今後注目される手法について解説いたします。
線形分類器、アンサンブル学習、クラスタリング、多腕バンディット、Deep Learning、など


16:50~17:30 ゲスト講師講義

ビジネスケーススタディ講演「機械学習をつかったBtoC向けサービスをどのように立ち上げたのか」


17:30~18:10 実演

機械学習を使った課題解決フロー(目標設定、仮説立案、簡易実験、モデルの実装、自動化)
の講師による実演から実施の流れを学びます。


18:10~18:30 まとめ、質疑応答


03 4月22日 12:00~15:00 バッドデータの処方箋講座

講演概要

本講座は、「バッドデータ」が生まれないようにするにはどうしたらいいのか、もし生まれてしまったらどう対処したらいいか、を学ぶ講座です。バッドデータとは、例えば一部が欠損したデータ、部門ごとのルールで登録されたため同じ項目でも比較が不可能になってしまったデータなどです。そのまま分析をしてもエラーを引き起こしたり、間違った結果を導いたりするため、適切な事前処理が欠かせません。自分で処理するにせよ専門部署に依頼するにせよ、独自のノウハウが必要です。

本講座の前半では、何より「バッドデータを生まない」ことを目指して、データ分析プロジェクトを進める際のデータ収集の準備方法を学びます。まず、組織の中でどう分析チームを立ち上げていくかがカギとなります。

後半では、バッドデータが生まれてしまった際の対処方法を学びます。分析したいテーマに適したデータがない場合に、代用できるデータをどう用意するのか。バラバラに存在する顧客とアクセスログのデータをどう手元で統合させていくのか? こうした具体的な課題への対処方法を、講師がRを使って解説していきます。

マーケティング部門の方、顧客分析のご担当者、データ統合のご担当者、プライベートDMPの導入に関わられる方、複数のデータを取り扱われるご担当者の方が受講することで、バッドデータの処理に費やす時間を大幅に短縮し、精度の高い分析を実現できるでしょう。ぜひご受講ください。

タイムスケジュール

12:00~12:45 ゲスト講師講義、質疑応答

リクルートジョブズ 板澤様ご講演


12:45~13:15 講義

そもそもなぜバッドデータが生まれてしまうのか。
その原因と対処法を明確化。
バッドデータを生まない分析活動の始め方について解説します。


13:15~13:45 講義

分析の目的が定まり、データを集めていくプロセスにおけるバッドデータ対処法を学びます。
特にデータの欠如での対応方法、データ統合の手法ついて解説します。


13:45~14:45 演習

例題をもとに各自での演習となります。
※グループワークは行いません。


14:45~15:00 まとめ講義、質疑応答

当セミナーのまとめと、質疑応答を行います

本講座ではノートPCおよびデータ分析ツール「R」を使用します。
下記リンクより事前資料をダウンロードいただき、ノートPCに「R」をインストールしたうえでご参加ください。
事前資料:分析環境の準備.pdf

04 4月22日 15:30~18:30 アジャイルデータプレゼンテーションの考え方と技法

講演概要

人工知能が実用段階に入ってきているなか、人間と機械の役割分担が様々な場所で議論されています。
ビジネスにおいて、情報を解釈して意思決定することだけは人間の役割として残り続け、その重要性はAIの時代にますます高まっていくことが予想されます。
変化が大きいマーケット環境での経営の意思決定では、様々な要因が複雑に絡み合った状況のなかで定性・定量情報を統合的に解釈して意味づけすることが必要であり 、そのためにはデザイン思考と洗練されたストーリー性のあるData Visualizationが求められます。
その一方で、大局観を掴みつつも、従来の重厚長大な戦略策定に時間をかける余裕はなく、同時並行で社内外のデータに基づくPoC(Proof of Concept)をスピード感もって進めていくことも求められます。
本講座では、定常的なPDCAによる改善の積み上げではなく、不連続のイノベーションを仕掛けるために必要となる「アジャイルデータプレゼンテーションの考え方と技法」を、実演と簡単なハンズオンも交えながら学んでいただけます。
BigData活用を推進されている事業責任者の方、事業計画担当者の方、新規事業検討者の方、経営企画の方、よりよい意思決定をされたい方はぜひご参加ください。

※当日は、WEBブラウザ(モダンウェブブラウザ、Google Chrome推奨)を使用し、演習をいたしますので、ノートPCをお持ちください。

タイムスケジュール

15:30~15:50 ゲスト講師講義

複雑化する社会において、グローバル経営力を高めるための「世界視点」の必要性と、これを獲得するための事業・機能・地域の3軸に時間軸を加えた“4D”フレームワークを説明します。


15:50~16:35 講義

デジタル時代において、グローバルマーケットがどう変化し、消費者購買行動がどう変わってきているのか。
そのなかでの定常的なPDCAにおける仮説検証型分析アプローチと、非連続イノベーションを仕掛ける際のデザイン思考型ストーリー構築アプローチの2つを概説し、それぞれの要点を整理します。


16:35~17:05 講義

非連続イノベーションを仕掛けるアプローチの参考とすべき事例、および、実行するための技術トレンドについて説明します。


17:15~18:15 実演+実習

仮説構築からの一連の流れを、オープンデータの取得からデータ整形、可視化までiPython Notebookを用いて実演と実習をします。
の講師による実演から実施の流れを学びます。


18:15~18:30 まとめ、質疑応答


お申し込み

日経ビッグデータ読者の方

Expert Course 01  4月21日(火)12:00~15:00

意思決定者のための統計解析術

統計家/西内 啓氏

西内 啓氏
エキスパートコースのみ 59,800円(税込)
Expert Course 02  4月21日(火)15:30~18:30

予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル

Preferred Infrastructure/知的情報処理事業部 副事業部長/海野 裕也氏

Gunosy/共同創設者兼R&Dエンジニア/関 喜史氏

海野 裕也氏関 喜史氏
エキスパートコースのみ
59,800円(税込)
Expert Course 03  4月22日(水)12:00~15:00

バッドデータの処方箋講座

DATUM STUDIO/取締役副社長/里 洋平氏

DATUM STUDIO/データアナリスト/中原 誠氏

リクルートジョブズ/デジタルマーケティング部/部長/板澤 一樹氏

里 洋平氏中原 誠氏板澤 一樹氏
エキスパートコースのみ 59,800円(税込)
Expert Course 04  4月22日(水)15:30~18:30

アジャイルデータプレゼンテーションの考え方と技法

デロイト トーマツ コンサルティング/執行役員経営会議メンバー/
中島 正樹氏

デロイト トーマツ コンサルティング/Deloitte Digital マネジャー/
末次 浩詩氏

中島 正樹氏末次 浩詩氏
エキスパートコースのみ 59,800円(税込)
2日券 日経ビッグデータ読者受講券 無料
受講申込は終了しました

本カンファレンスのWebでの受付は終了いたしました。
当日申し込みも受け付けておりますので、参加をご希望の方は直接会場にお越しください。

一般の方(日経ビッグデータを購読していない方)

Expert Course 01  4月21日(火)12:00~15:00

意思決定者のための統計解析術

統計家/西内 啓氏

西内 啓氏
エキスパートコース+2日券 99,800円(税込)
エキスパートコースのみ 59,800円(税込)
Expert Course 02  4月21日(火)15:30~18:30

予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル

Preferred Infrastructure/知的情報処理事業部 副事業部長/海野 裕也氏

Gunosy/共同創設者兼R&Dエンジニア/関 喜史氏

海野 裕也氏関 喜史氏
エキスパートコース+2日券 99,800円(税込)
エキスパートコースのみ
59,800円(税込)
Expert Course 03  4月22日(水)12:00~15:00

バッドデータの処方箋講座

DATUM STUDIO/取締役副社長/里 洋平氏

DATUM STUDIO/データアナリスト/中原 誠氏

リクルートジョブズ/デジタルマーケティング部/部長/板澤 一樹氏

里 洋平氏中原 誠氏板澤 一樹氏
エキスパートコース+2日券
99,800円(税込)
エキスパートコースのみ 59,800円(税込)
Expert Course 04  4月22日(水)15:30~18:30

アジャイルデータプレゼンテーションの考え方と技法

デロイト トーマツ コンサルティング/執行役員経営会議メンバー/
中島 正樹氏

デロイト トーマツ コンサルティング/Deloitte Digital マネジャー/
末次 浩詩氏

中島 正樹氏末次 浩詩氏
エキスパートコース+2日券
99,800円(税込)
エキスパートコースのみ 59,800円(税込)
2日券 ※「日経ビッグデータ」の3カ月購読付 一般受講券 48,000円(税込)
1日券 4月21日(火) ※「日経ビッグデータ」の3カ月購読付 一般受講券 30,000円(税込)
1日券 4月22日(水) ※「日経ビッグデータ」の3カ月購読付 一般受講券 30,000円(税込)
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アクセス

東京ミッドタウン・ホール

住所:〒107-0052 東京都港区赤坂9-7-2

地下鉄をご利用の場合
以下の最寄り駅より、東京ミッドタウンへお越しください。

都営大江戸線「六本木駅」8番出口より直結
東京メトロ日比谷線「六本木駅」4a出口側から地下通路を経由し、8番出口より直結
東京メトロ千代田線「乃木坂駅」3番出口より徒歩約3分
東京メトロ南北線「六本木一丁目駅」1番出口より徒歩約10分
※日比谷線「六本木駅」より車椅子・ベビーカーにてお越しの場合、
4a出口より地上からお越しください。

バスをご利用の場合
以下の最寄りバス停より、東京ミッドタウンへお越しください。

都01「六本木駅前」下車徒歩約2分
ちぃばす「六本木七丁目」、「檜町公園」下車徒歩約1分

エグゼクティブパートナー

【お問い合せ】

電話:日経BP社 読者サービスセンター 03-5696-1111 〈土日祝日を除く9:00~17:00〉
WEB:お問い合せフォーム

※講演内容、講師、講演時間などが予告なく変更になる場合がございます。あらかじめご了承ください。
※会場までの交通費や宿泊費は、受講される方のご負担となります。
 講師等の急病、天災その他の不可抗力、その他やむを得ない事情により中止する場合があります。中止の場合、未受講の講座の受講料は返金いたします。

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