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データとAIで突破するビジネスの壁：課題解決と未来の成長戦略
日時：2024年11月14日(木) 10:00 - 18:45懇親会/ユーザー会Meetup 18:50 - 20:00
会場：ANAインターコンチネンタルホテル東京
受講料：無料（事前登録制）
本セミナーは東京開催のリアルセミナーになります
※フリーアドレス、携帯キャリアやプロバイダなどの個人アドレスでのお申込みをされる場合、ご参加をお断りすることがあります。
本イベントの見どころ
イオンフィナンシャルグループ、ルネサスエレクトロニクスなど有識者と語る、生成AIでAI とデータの連携を強化する方法
データドリブンな意思決定、誰もがデータを活用できる未来を実現する方法
生成AIや機械学習、アナリティクス、データガバナンスの最新情報を大手企業事例を交えてご紹介
現在、日本の大手企業のすべてが、データとAIを活用しています。自社のデータを管理し、 AIと連携させることで、顧客エンゲージメントや製品開発から従業員の生産性や事業運営まで、ビジネスを変革することが可能になってきました。そしていま、あらゆる業界の企業が、自動化を推進し、イノベーションを加速させ、業務効率を向上させることで、自社の優位性の確立を図っています。Databricksでは、このような目標を達成するうえで、生成AIが重要な役割を担うと考えています。 しかし、データとAIを具体的にどう組み合わせて活用すれば、自社にとって最適な効果を発揮できるのか、今まさに悩まれている方々も多いのではないでしょうか。 本イベントでは、AIがもたらす変革の可能性を探るという観点から、データとAIに関する最新の動向、成功事例、ベストプラクティスなど、充実したコンテンツをご用意しております。Databricksのデータ・インテリジェンス・プラットフォームを活用したAI、データウェアハウジング、分析について解説し、そのほかDatabricksの機能の最新情報など、事業構想の強化と加速に不可欠なインサイトをお届けします。
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基調講演
イオンフィナンシャルサービス株式会社執行役員 システム本部 本部長
光石 博文 氏
プロフィール
ルネサスエレクトロニクス株式会社Head of AI, Data & Analytics,Information Systems
ナラキ ジョナサン 氏
データブリックス・ジャパン株式会社エンタープライズ営業第二本部 本部長
清水 雄介
ネットワンシステムズ株式会社ビジネス開発本部イノベーション推進部エキスパート
荒牧 大樹 氏
アクサ生命保険株式会社シニアデータエンジニア
丸谷 佳久 氏
アクサ生命保険株式会社データエンジニアリング部シニアデータエンジニア
ウプレティ サンジブ氏
パナソニック インフォメーションシステムズ株式会社データ＆アナリティクスソリューション本部 アナリティクスソリューション事業部 データサイエンス担当主幹
小泉 京平 氏
パナソニック インフォメーションシステムズ株式会社データ＆アナリティクスソリューション本部アナリティクスソリューション事業部アソシエイトデータアナリスト
竹原 孝祐 氏
午後 1:00 JST
Data GovernanceData Lakehouse ArchitectureData Warehousing, Analytics and BIGenerative AIData Science and Machine Learning
Data + AI World Tour 基調講演
データブリックス・ジャパン株式会社代表取締役社長
笹 俊文
ルネサスエレクトロニクス株式会社Head of AI, Data & AnalyticsInformation Systems
Databricks最高執行責任者 (COO)
シャフィーク ハティム
講演内容
長い間データと AI の活用の障壁となっていた複雑さを、レイクハウスアーキテクチャと生成 AI の統合が解決します。導入・運用をシンプルにするだけでなく、AI とデータの連携を強化。ささまざまなソースからの膨大なデータをフルに活用して分析を行い、有用な情報を生成し、創造的思考を支援し、業務効率を高めます。Databricks のリーダーが、Databricks のデータ・インテリジェンス・プラットフォームを活用した AI、データウェアハウジング、分析について解説します。さらに、ゲストのデータリーダーが、データと AI の相互接続性、未選別のデータから良いモデルを作成する方法を深掘りします。
講演者
Profile
2017年イオンフィナンシャルサービス株式会社入社（旧イオンクレジットサービス）。 2019年よりシステム本部長と執行役員（CIO）を兼任し、グループ金融各社を含めたシステム部門を統括。 システムの開発運用のみならず戦略企画にも携わっており、 決済/ポイントなどを始めとした金融サービスを繋ぎ、イオン生活圏の構築を推進。
ナラキ・ジョナサン 氏は、半導体製造大手であるルネサスエレクトロニクス株式会社でAI、データ、アナリティクスのグローバル責任者を務めています。ナラキ氏は、25年以上の多様な経験を持ち、経営幹部と緊密に連携してビジョンを理解し、データとAIに関するグローバル戦略を定義しています。セキュリティ・ファーストのアプローチを重視し、エンタープライズ・グレードのサービスを提供するチームとソリューションの構築を得意とし、収益の拡大とビジネス・プロセスの最適化を推進しています。
Hatim Shafique は、14年以上にわたるエンタープライズソフトウェア製品の構築経験を Databricks にもたらしています。Databricks 入社以前は、AppDynamics の COO兼技術運用担当SVPとして、同社のすべての顧客対応と技術機能を統括していました。ハティムは最初の10人の従業員の一人として AppDynamics に入社し、少数の顧客から37億ドル規模のマーケットリーダーへと成長するのに貢献した経験を持ちます。AppDynamics の前は、CAWilyやJava／J2EE 製品に携わる他の企業で、開発およびQAのリーダー職を歴任しました。南カリフォルニア大学（USC）にてコンピュータサイエンスの修土号を取得しています。
16:15-16:55
Generative AI
Databricks 基盤に構築した生成AI -RAG の活用と業務への組み込み-
ネットワンシステムズでは生成AI の業務への組み込みをDatabricks を活用して行っています。生成AI の導入にあたっては様々な選択肢があり、ビジネスに於いて定量的評価は欠かせません。本セッションでは、Databricks を活用したRAG システムの構築と、Agent Evaluate を使った評価、Mosaic AI モデルトレーニングを使ったFine Tuning の結果等、実際の業務導入にあたっての評価や、得られた成果について解説します。
ビデオ会議等のCollaboration製品担当を経て、OpenStack等の仮想基盤を担当。現在は主にデータ基盤・AI・データ分析・LLMを担当。
15:20-16:00
Data Lakehouse ArchitectureData Warehousing, Analytics and BI
データ基盤をAWSからDatabricksに移植してデータ処理コストを7割削減した方法
アクサ生命保険は2014 年から、AWS Glue、SageMaker、Redshift などのサービスを活用したデータ基盤を運用してきましたが、2019年から機械学習部分をDatabricks に移行し、現在はデータ処理部分の移行も進めています。 アクサ生命保険では基幹システムからデータレイクへのデータ転送にはAWS DMS を使用し、変更ログレベルでデータのレプリケーションを行っています。しかし、変更ログのように日々増加する時系列データを処理するため、データ処理コストが線形に増大するという課題に直面していました。 そこでデータ処理部分の移行に際し、DatabricksのDLT、Delta Lake、Photon を活用することで、データ処理コストを7割削減することに成功しました。本セッションでは、このコスト削減を実現した技術的なアプローチについて解説いただきます。特に、時系列データを扱うプロジェクトにおいて有益な内容となっています。
AXA Japanのデータエンジニアリング部のチームリーダーとして、データ基盤の設計、開発、運用をリード。現在はAWS上に構築されたデータ基盤をDatabricksに移行するプロジェクトに従事。学生時代にScalaにハマり、その流れでApache Sparkを使い始めて10年目。
AXA Japanのデータエンジニアリング部のシニアデータエンジニアとして、インフラと共にデータ基盤の設計、開発、運用を支援。現在はAWS上に構築されたデータ基盤をDatabricksに移行するプロジェクトに従事。AWS上で多数のデータ基盤を実現するインフラ構築を支援。
10:00-12:00
TrainingGenerative AI
Get Started with Gen AI - Databricks で始める生成AI -
データブリックス・ジャパン株式会社Staff Technical Instructor
河村 康爾
Data + AI World Tour 登録時に「トレーニングに興味がありますか？」の質問に「はい」を選択してください。ご参加には事前予約が必要です。ご予約の詳細は、開催日が近づいた時点でご案内します。Databricks プラットフォームを活用して生成 AI アプリケーションを構築・開発する方法を学びます。内容には、MLflow、Mosaic AI を使用してプロンプトの開発や複合的な AI システムを構築する方法および、生成 AI のガバナンスの概要など、実践的な情報が含まれます。受講の前提条件 : (1) Python の経験（中級レベル）(2) 機械学習／深層学習の実務経験・知識（あれば望ましいが、必須ではない）＊ハンズオントレーニングではないので、PCは不要です。学習目標・生成 AI がもたらす機会と課題・Databricks 上で MLFlow を使用して開発環境を構築し、プロンプトエンジニアリングを開始する方法・RAG（検索拡張生成）を活用する複合 AI システムを構築する方法・Mosaic AI によるモデルの微調整および、LLM（大規模言語モデル）の事前トレーニングの基礎・AI アプリケーションにおけるガバナンスの考え方
Koji Kawamura is a Staff Technical Instructor at Databricks, bringing a wealth of experience in data engineering and a deep commitment to technical education. With over a decade of hands-on experience with distributed data platforms and programming, including significant contributions as an open source committer for a dataflow management project, Koji excels in building and optimizing large-scale data processing systems. Known for his ability to demystify complex technologies, Koji combines practical engineering expertise with a clear, approachable teaching style. He is dedicated to equipping professionals with the knowledge and tools they need to navigate and succeed in the rapidly evolving world of data technology.
10:00-10:30
データ・インテリジェンス・プラットフォームでサイバーセキュリティを変革-
DatabricksGlobal Head of Cybersecurity
スコット ジェシー
データ・インテリジェンス・プラットフォームでサイバーセキュリティを変革
テクノロジーを重視するエンタープライズでは、データインフラや分析基盤のモダナイズによってサイバー攻撃への対策を強化しています。Databricks データ・インテリジェンス・プラットフォームは、将来にわたってセキュリティアーキテクチャを強化し、ベンダーロックインを回避し、拡張性と柔軟性を維持します。また、ニーズの変化に応じて、新たなセキュリティツールをシームレスに統合できます。本セッションでは、データ分析の規模の拡大、Splunk などの SIEM の増強および、コスト削減を、現行の Databricks 環境のプロセスやプロシージャを変更せずに実現する方法を解説します。また、Databricks を既に導入しているお客さまのサイバーセキュリティの成功事例から得られた貴重なインサイトもご紹介します。※ 同時通訳付き
Jesse Scott is the Global Head of Cybersecurity at Databricks, bringing over 20 years of extensive experience in the field. His career includes significant roles in NATO operations and at major tech companies like Amazon, Crowdstrike and Barclays, where he has addressed complex security challenges through a blend of technical expertise and innovative problem-solving. As a self-described "global citizen," Jesse has lived and worked in seven countries, offering him a unique perspective on international cybersecurity issues. His diverse background, which includes music and writing, enables him to tackle security challenges creatively, whether developing AI-driven solutions or managing substantial investments in emerging technologies.
10:45-11:15
Generative AIData Science and Machine Learning
エージェント フレームワークを使用した本番品質の Gen AI アプリケーションの構築を詳しく見る
データブリックス・ジャパン株式会社パートナーソリューションアーキテクト
小谷 尚太郎
生成AI アプリケーションをプロトタイプから本番環境に効果的に移行するには、AI システムの背後にある品質とパフォーマンスをよく理解する必要があります。ここでは、開発者ワークフローである Agent Framework について説明します。これにより、実験を迅速に繰り返すことができ、品質が向上しているかどうかを知るためのフィードバックを簡単に取得でき、複合 AI システムのパフォーマンスを定量的に把握するためのメトリクスの測定に役立ちます。このセッションに参加して、高品質の AI アプリケーションをデプロイする方法を示すエンドツーエンドのデモで、Databricks Vector Search、Model Serving、MLflow などの機能をどのように組み合わせているかを確認してください。
11:15-11:45
（ビジネス部門向け）データとAI で生産性を高める新しい業務オペレーションの形
データドリブン経営という言葉がさまざまな企業の中期経営計画に記載されるようになりました。しかし、データとAIを活用した実際の業務のイメージを持たれている方はまだ少ないのが現状です。データの可視化の次に、業務オペレーションにデータとAIを組み込むことで変革するイメージをご紹介します。ビジネス部門の方に是非聞いていただきたい内容です。
11:30-12:00
信頼できるデータプロダクト構築のための組織変革
データブリックス・ジャパン株式会社シニアエンゲージメントマネージャー
長谷川 亮
AI とデータドリブンを目指す組織には、高品質で信頼できるデータプロダクトの導入が不可欠です。これにより、データと AI 活用目標に対する信頼と事業運営上の基礎が確立されます。ところが日本では、組織構造とマインドセットの両面で、データプロダクトの潮流への対応に大きな遅れがあります。これはDX の根幹に関わる問題で、多くの企業が組織変革や人材育成で苦戦しています。このセッションでは、データAI のためのデータプロダクトのライフサイクルにおける課題と対処法、そしてDatabricks のプラットフォームを活用したデータプロダクトの価値最大化について解説します。さらに、日本のエンタープライズ企業がデータプロダクトに適応するための組織的課題と変革のポイントも議論します。
12:00-12:15
TROCCO®で実現！Databricks への連携を迅速・安全・低コストに自動化
株式会社primeNumberカスタマーサクセス本部 Head of Sales
生田目 裕太 氏
2024年9月、primeNumber は日本国産ツールベンダーとして初めて、Databricks の技術パートナーに承認されました。弊社が提供するTROCCORは、低い学習コストでデータ転送を自動化するSaaSであり、Databricks をはじめとするさまざまなサービスへの大容量データ転送を効率的かつ高速に行い、安定性も強化されています。ミッションクリティカルなデータ転送にも対応可能です。 データパイプラインの生成には、業務の50％以上の時間が費やされると言われていますが、データの取り込み（Ingest）を高速かつ簡易に行えるツールの選定が、データ活用の生産性やビジネスに与える影響を大きく左右します。本LTでは、Databricks とのデータ連携を迅速かつ安全に、そして低コストで実現するTROCCORについてご紹介いたします。
12:00-12:30
(技術部門向け) ゼロからはじめる入門Databricks ！
データブリックス・ジャパン株式会社ソリューションアーキテクト
北岡 早紀
データブリックス ビギナーのために、データブリックスの基本的なアーキテクチャや、中核となる技術について概要を解説いたします。データブリックスを使い始める上で知っておくと良い予備知識を得て頂くことで、ビギナーの方が最初に遭遇するモヤモヤを解消することが本セッションの目的です。
12:15-12:55
リコージャパン18,000名の活動を支えるデータ基盤 構想から拡大/定着化までの道
リコージャパン株式会社経営企画本部 DX推進センター CRM推進室 室長
長井 誠 氏
日鉄ソリューションズ株式会社DX&イノベーションセンター データドリブンコンサルティング部 グループリーダー
吉村 貴史
マシンビジネスで培った顧客基盤、全国をカバーする人的資本をもつリコージャパンは、近年デジタルサービス会社への変革を推進してきました。本セッションでは、データ活用の前提となる「システム統合/オープン化の歴史」と「DX戦略を実現するためのシステム開発の基本方針」の紹介とともに、リコージャパン18,000名の活動を支えるデータ基盤を構想から拡大/定着化させるまでの道のりをお話します。 また、データ基盤を大規模活用することで顕在化した課題に対して、Databricks を適用して解決したポイントと今後の取り組み方針についてもご紹介します。
新卒で通信系SIerに入社しアプリケーション開発を経験。2003年にリコーグループに入社しソリューション営業としてお客様の課題解決に取り組む。2006年に社内IT部門へ異動後、レガシー化した基幹システムの刷新、SFA/CRMシステムの刷新、データ活用基盤の立ち上げと展開など、DX実現に向けた様々なプロジェクトに取り組んでいる。
2012年にNSSOL入社。データ活用の構想コンサルティングおよびBI/DWH実装プロジェクトに従事。 2024年よりDatabricks Solutions Architect Champion。
14:40-15:10
Data Engineering and StreamingData Warehousing, Analytics and BI
Databricks SQLによるウェアハウスソリューション: ライブ デモと新機能
データブリックス・ジャパン株式会社シニアスペシャリストソリューションアーキテクト
板垣 輝広
このセッションでは、データウェアハウジングを簡単に行う方法をライブデモで紹介します。データウェアハウスの構築、取り込み、変換、クエリ実行、ダッシュボード作成を直感的なインターフェースで簡単に実行できることをご紹介します。 また、AIアシスタントによるコーディング支援、サーバーレスインフラによるパフォーマンス向上、システムテーブルを使った可視性向上などの最新機能を紹介し、自然言語クエリやデータの視覚化を通じて、データウェアハウジングの効率化の実現方法を解説します。
14:40-14:55
DatabricksとDataikuの連携でデータ分析と生成AIの活用が進化する
Dataiku Japan株式会社シニアパートナーサクセスマネージャーセールスエンジニアリング本部
河原﨑 剛
データ分析の未来を切り拓く「Dataiku」と「Databricks」のコラボレーションを体感してみませんか？本ライトニングトークでは、Databricks ユーザーの皆様がDataiku を利用することで、データサイエンスと生成AI 活用のプロセスを加速し、使いやすさを向上させる方法について紹介します。Dataiku の直感的なインターフェースや、ノーコード、ローコード機能を活用することで、チーム全体での協力がスムーズになり、分析の精度も高まります。また、Databricks とのシームレスな連携により、大規模データの処理がさらに効率化されます。この機会にDataiku の魅力を知り、データ分析と生成AI の新たな可能性を探求しましょう！参加することで、実際のデモを通じて具体的な活用方法を学べます。お待ちしております！
国内外のSIer/ソフトウエアベンダーでプリセールスや技術コンサルタントを担当し、数多くのIT プロジェクトや提案に従事。現在はDataiku パートナー様向けの技術支援やデモンストレーションを通じて、データ分析やAI の領域における効果的なAI 活用のためのサポートを行っている。
Mosaic AI の総合ガイド: GenAI アプリを Databricks で実稼働環境に導入する
宇田川 聡
Mosaic AI を使用して、迅速な生成 AI アプリケーション開発の世界に足を踏み入れてください。高品質の AI アプリケーションの作成と維持方法に革命をもたらし、本番環境へのパスを短縮する Mosaic AI 内の一連のツールを探索します。以下についてのインサイトを得る:
Data Governance
Unity Catalog: ライブ デモと新機能を備えたデータと AI のガバナンス ガイド
加藤 匠貴
最新のデータと AI ガバナンスを詳しく見てみましょう。 Unity Catalog は、Databricks Data Intelligence Platform にネイティブで、データと AI の両方に統合されたオープン ガバナンスを提供する唯一のソリューションです。デモが満載のこのセッションでは、Unity Catalog の新機能がどのようにデータ ガバナンス プロセスを合理化し、分析と AI の取り組みを簡素化できるかを説明します。また、将来の計画に関する独占プレビューもご覧いただけます。
15:00-15:15
Driving Innovation with Databricks
セレバルテクノロジー株式会社シニア セールス マネジャー
井上 吉朗 氏
セッションではセレバルテクノロジーの会社紹介、弊社が提供するデータブリックス関連サービス、国内での事例などをご紹介いたします。
1.3億人のV会員データでのAI/BI Genie を含むDatabricks 活用
CCCMKホールディングス株式会社ビジネスデータアナリシス部 部長
清水 大志 氏
約1.3億人の会員データや購買・行動データも含めて、さまざまなデータをビジネス活用するためのデータ基盤の1つとしてのDatabricks 活用に関する事例紹介をします。
2010年カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社入社。 店舗や営業を経験し、2015年からCCCMKホールディングス株式会社にてデータアナリストとしてメーカー・広告代理店等へデータを活用した価値提案を実施。 2017年からBIやデータベースの活用に関する社内文化の醸成や組織づくりに従事し、全社的なデータ活用を推進。 2023年から全社でのデータ分析部門の責任者として、Databricks等の新しいソリューションを活用した価値創造や提案を実施。
16:05-16:15
データ活用を促進するFivetranのご紹介
FivetranEnterprise Sales EngineerSales Engineering
笹島 誠大 氏
従来のデータ連携（夜間バッチやファイル連携など）では、業務判断を支援するためのスピードが欠如しています。また、企業が利用するシステムやアプリケーションの数は日々増え続けています。このセッションでは、さまざまなデータソースからのデータ集約を簡単・迅速に実現する Fivetran をご紹介します。
長年、外資系ソフトウェア企業において国内外のお客様のデータを用いたビジネス変革を支援。 2024年2月、Fivetranの日本国内一号社員として参画し、お客様のデータ活用のためのデータパイプライン構築のための支援を実施。
Data Warehousing, Analytics and BI Generative AI
データ・ワンにおけるRedshiftからDatabricks SQL Warehouseへの移行とその効果
株式会社サイバーエージェントAI事業本部 主席エンジニア
木村 衆平 氏
株式会社データ・ワンプロダクト開発部ソフトウェアエンジニア
曽根高 幹大 氏
RedshiftからDatabricks SQL Warehouseへ移行したきっかけ、具体的な移行手法についてや、移行によるコスト・性能面の変化についてお話します。 また、Genieの利用などのDatabricksの直近の活用状況についてもお話します。
2011 年新卒入社。エンジニアとして広告効果測定事業の開発等に携わった後、広告配信プロダクト「Dynalyst」を立ち上げ、開発責任者・事業責任者としてプロダクトを牽引。2020年からは購買データを活用したマーケティングプラットフォーム「データ・ワン」の立ち上げ・事業拡大に従事。そのほか、「Data Science Center」の室長を務める。 現在は、リテールメディア事業の立ち上げと、エンジニア採用・評価も含めた組織戦略を担当。2023年度の主席エンジニアに着任。
2021年新卒でWEB広告代理店に入社。フィリピンセブ島に駐在し、ブリッジエンジニアとしてマーケティングツールの開発に携わる。 2023年にエンジニアとしては一人目のプロパー社員としてデータ・ワンに入社。広告配信システムやデータ基盤の開発内製化に従事。
業務ユーザの79%の業務改善を実現！データブリックスでのAI・データ活用戦術
株式会社ジールアプライドアナリティクス＆インテリジェンスユニット シニアコンサルタント
田畑 知也 氏
本講演では、実際に弊社がご支援させていただいている企業様の理数技術の専門部門の方と共に、日ごろ様々な事業部門に対してデータ活用支援を行ってる中の１つの成功事例をご紹介します。本事例はジールと協力して業務改善に取り組み、実際に79 %のユーザの業務改善を実現した事例です。 プロジェクト開始当初はIT 経験のない業務部門、効果の不透明な活動が故の低予算推進、AI への高い期待値など様々な課題がありました。 講演の中では「IT 経験のない業務部門と業務知識のないベンダーとの溝を埋める協力体制について」、「効果が出るデータ活用のプロジェクトの流れについて」、「プロジェクトに直接関わっていない利用ユーザの巻き込み方について」、「データ活用におけるデータブリックスの魅力について」をユーザ目線、ベンダー目線からお話します。
メーカー系SIerで業務システムや認証システムのアプリ開発エンジニアを経験。AIに興味を持ちデータ活用ができる人材になりたいと思い、2021年ジールに入社。 データを扱うことの難しさに苦戦しながらも、自然言語処理を活用した業務改善支援やデータ分析基盤のアークテクチャ構想のコンサルティングなどを担当。
17:10-17:50
Databricks で実現するパナソニックのデータ・AI民主化
近日公開
パナソニック インフォメーションシステムズ株式会社データ＆アナリティクスソリューション本部アナリティクスソリューション事業部データサイエンス担当主幹
2006年パナソニックに新卒入社。AV機器、空調機器などの機器開発やクラウドサービス開発に従事。 2017年パナソニックISに異動。事業部門でのデータ活用・AIを使ったサービス導入支援に加えて データサイエンティストの育成やグループ内のデータ活用カルチャーづくりにも取り組んでいる。
2012年パナソニックES社に新卒入社。2017年パナソニックISに移り、製造、IoT領域のデータ分析に従事。 Databricksを活用し、機械学習・AI技術のビジネス適用を数多くのテーマで取り組む。 DIYA Advancedサービスのリーダーとして、Databricksの普及による全社的な分析レベル向上を推進。
対談デジタルマーケティング最前線：Databricks で実現する次世代CDP、パーソナライゼーション、クリーンルーム
株式会社ビームスマーケティング本部 本部長
山崎 勇一 氏
株式会社アドインテ分析オペレーションDiv. データエンジニアリングマネージャー
髙松 築 氏
デジタルマーケティングの未来に焦点を当てた２部構成の対談セッションです。第1部では、アパレル大手のBEAMS 社との対談を通じ、Databricks を活用した次世代CDP とレコメンドエンジンについて探ります。顧客データの統合や高度なパーソナライゼーションなど、ファッション業界における革新的なマーケティング戦略について議論します。第2部では、リテールメディアの開発・運用を行うアドインテ社との対談で、Databricks が提供する次世代データクリーンルームに焦点を当てます。プライバシーを保護しつつ、複数の組織間でデータを安全に共有・分析する方法や、これによって実現される新たなマーケティングの可能性について議論します。 両セッションを通じて、Databricks のデータ・インテリジェンス・プラットフォームがデジタルマーケティングにもたらす革新的なソリューションが、実際のビジネスにどのように適用されるかを明らかにします。
1996年、ビームス入社。店舗販売員としてキャリアをスタートし、店舗マネージャーやエリア統括部門を歴任。その後、CRM部門の立ち上げに参画。 顧客システムの再構築、マーケティングシステムの導入、公式アプリの構築をリードし、NPSを基軸としたVOCアンケートの導入を推進。会員組織の運用管理や分析、顧客接点を担う会員システム、ECサイト、各種オウンドメディア、WEB広告、SNSなど、CX部門の責任者を歴任。 2024年3月より現職。CRM部門やオウンドメディア運用に加え、宣伝販促、イベント、サイトのUIUX、WEBコンテンツ、クリエイティブ部門も管掌領域。
エンタープライズテクノロジー領域にて、20年超のリーダーシップの経験を有する。データブリックス入社以前は、セールスフォース・ジャパンに10年以上勤務し、直近ではデジタルマーケティングビジネスユニットの専務執行役員兼ジェネラルマネージャーを務めた。 また、インフォアジャパン、JD Edwards（現・日本オラクル）、日本アリバ（現・SAP Ariba）などのテクノロジー企業でも重役を歴任した経験を有する。
森永乳業のセルフサービス型全社データ活用基盤が導くデータドリブンな意思決定
森永乳業株式会社IT改革推進部 副部長
鳥居 雅 氏
森永乳業株式会社IT改革推進部 マネージャー
井上 健吾 氏
株式会社NTTデータデータマネジメントプラットフォーム部 課長
齋藤 祐希 氏
18:05-18:45
Data Warehousing, Analytics and BIGenerative AI
Databricks AI/BI: 誰もがデータを活用できる未来
データブリックス・ジャパン株式会社シニアソリューションエンジニア
森 亮太
本セッションでは、DatabricksのAI/BI DashboardとGenieについて詳しく解説します。 AI/BI Dashboard, Genieによって、複雑なデータベースクエリや効果的なチャートを、自然言語で簡単に作成、実行できます。 これら2つの革新的なツールが、ビジネスユーザー、アナリスト、データサイエンティストなど、組織内のあらゆる人々がデータドリブンな意思決定を実現できるかを探ります。
Data Science and Machine Learning
Mosaic AIのご紹介: Databricksがどのように生成AIの取り組みをシンプルにするのか
弥生 隆明
生成AIアプリケーションの作成と保守をシンプルにするように設計されたDatabricksのMosaic AIの機能を詳しく見てみましょう。この入門セッションでは、皆様にMosaic AIが提供する包括的なツールスイートをご案内し、Mosaic AIがあらゆる規模の組織の生成AIアプリ開発プロセスを簡素化する方法を説明します。また、データインテリジェンスプラットフォーム上にAI資産を構築することで、チームの効率が向上し、エンタープライズデータの管理とセキュリティが容易になる方法についても説明します。セッションの重要なポイントは次のとおりです。
ローソン14,600 店舗の発注を支えるAI 基盤：個店ごとに異なる理想の売場の実現に向けて
株式会社ローソン上級執行役員 商品本部 副本部長
涌井 和広 氏
アクセンチュア株式会社博士(理学) マネジング・ディレクタービジネス コンサルティング本部 データ&AIグループ
四柳 陽 氏
データブリックス・ジャパン株式会社エンタープライズ第一営業本部 本部長
趙 顕周
ローソンは2015年から需要予測発注システムの導入拡大に取り組み、24年にその集大成ともいえる「AI.CO（AI CustomizedOrder）」を導入し、現在14,600店舗の発注を支えています。商品発注、店舗経営、売り場づくりが絡み合う難題に、どこよりも早くデータドリブンで挑んできたローソンだからこそわかる難しさと、どのように次のステージへ駆け上がったか、データ量を最大限に活かすことで可能になった最新のチェーンビジネスの世界をお伝えします。このセッションは、ローソン・アクセンチュア・データブリックスの三社によるパネルディスカッション形式で行います。
ローソンの新発注システムAI.COの開発・運用責任者。 新卒で三菱商事に入社、食糧部門、海外駐在、メーカー経営などを経験した後、三菱商事の商品開発部部長として商品開発機能の収益モデル化に従事。 2016年よりローソンに出向、2018年上級執行役員中食商品本部長に就任、2020年より現職。 ローソンではID-Posデータを活用する為のBIツールを導入、商品開発におけるターゲティングや商品ポートフォリオ管理の精緻化を推進。現在はPB商品の原料調達、製造、配送などのサプライチェーン/インフラ部門の統括と、加盟店発注の変革を担当。AI.COについては事前検討ステージから開発責任者としてコンセプト設計等を主導。
新卒でアクセンチュアに入社後、15年間、小売、製造業、自動車業界を中心に顧客分析や商品分析、売上予測モデルなどの分析・AI導入プロジェクトを分析リードとし多数推進。ローソン様含め、SCM改革、物流改革と多岐にわたる大規模プロジェクトを牽引。専門はSCM。 共著：「X-Tech2020」日経新聞出版社、「ビジネス環境の破壊的変換期に備える6つの視座」/w google
18:50-20:00
懇親会/ユーザー会Meetup
タイトル
講演愛用
社名・部署役職
氏名
※プログラム、タイトルは、予告なく変更される場合があります。
東京開催
※本イベントは弊社製品のユーザー様、または導入・検討を目的としたお客様を対象としているため、同業企業ご関係者様には参加をご遠慮いただく場合がございます。 ※本イベントへのご参加は事前登録審査制としております。主催者による厳正なる審査の結果、ご参加につきましてはご希望にお応えできない場合もございます。 ※企業所在地が不明瞭なお申込みの方には参加をご遠慮いただいております。
ANAインターコンチネンタルホテル東京 〒107-0052 東京都港区赤坂1-12-33
電車でお越しの方地下鉄銀座線 「溜池山王駅」13番出口より徒歩1分「溜池山王駅」14番出口（エレベーター・エスカレーター有り）より徒歩3分※13番・14番出口ともに銀座線改札口より約5分
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