将来、天気予報に人間は用無しか？
既存の物理モデルをベースとした気象の予報精度は、ここ20年大きな変化がなく、予測技術の限界が近づいている。そこでウェザーニューズは、他とは全く異なるアプローチで新しい気象予測を実現。講演では、IoT・ユーザー情報による予報精度向上への取り組みや、それを可能にする最先端のAI技術の活用について紹介します。

AIや機械学習を活用してデータから知見を引き出すだけでなく、それを業務に組み込んで継続して成果を出すことが求められています。 当セッションでは、成功している企業が実践しているアプローチやマネタイズに繋げるためのテクニック、それを支える分析基盤についてご紹介します。

AI第3次ブームの中、日本では「Society 5.0」が提唱されるなど、未来社会の中核としてAIが位置付けられています。今後、ますますAI活用の商用化、社会インフラ化が進む中で、データサイエンティストの役割がどう変化し、どういったスキルセットが求められるようになるのか。PwCはデータサイエンティストの未来予想図を解説します。

近年の技術革新によりデータとAIを活用したサービスが次々と生み出され、企業の競争力の源泉となっています。本セッションでは企業がデータとAIを活用し競争力を発揮できる状態”AI-Readyな企業”になるために必要な取り組みをSOMPOホールディングスの事例を交えながらご紹介します。

「AIの民主化」を実現する機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」。モデル開発から実装までの徹底した自動化、予測の可視化、高い予測精度と、誰でも高精度な予測が可能となる点が特長。当講演では、故障予知、品質予測、試験結果予測、売上・需要予測、従業員の退職予測、優秀人材の予測など、多様な実務への適用事例をデモを交えて紹介する。

AIや機械学習をデータ分析業務においても組込むことで、人が仮説を立て、データ操作を行い、仮説を確かめ、判断やアクションに繋げるための洞察を得る、という分析プロセス自体を大きく変えるAugmented Analytics (拡張分析) 。当セッションでは、既存資産を活かしながら、こうした機能を取り入れ、分析業務を進化させる仕組みについてご紹介します。

ビジネスにおけるデジタル トランフォーメーション（DX）は単なるトレンドではありません。データ分析の戦略が不十分、データへのアクセスの制限、データリテラシーの欠如が原因で、ビジネスチャンスを逃すことにもつながります。本セッションでは、データ変革に必要な3つの取り組みについて、Qlik 顧客事例を交えてご紹介します。

データ解析の現場では、ほぼ全ての時間を解析に使用するデータの取り込みや整備に費やしていることが大きな課題となっています。本セッションでは既存のツール群が現場の生産性や分析精度の低下をもたらす側面に光を当て、これらの技術的負債を解消するデータ基盤の在り方について論じます。同時に、動的スキーマ技術の採用による非構造化データの取り込みと、確率的データ構造による高速なデータ操作を可能にする、画期的なソリューションをデモを交えてご紹介いたします。

「データ分析が競争を制す」と言われる時代の中、自社が保有、或いは、IoT等を通じて新たに取得した膨大なデータを分析・活用することで、新たな付加価値を創出することが求められている。本講演では、事業会社の中で長年データ分析専門組織を運営してきた大阪ガスにおける取組を通じて、どのような組織・仕組みがこれからのビジネス現場に求められるかについて紹介する。