データ解析で世の中をよりよく変える

コロナ禍からの移動の在り方の変化、人口減少と移動手段の多様化による利用者減少、保守メンテナンスのための専門人材不足、AI自動運転技術とより高い安全性の追求・・両業界を取り巻く課題については蓄積されたデータの活用が必須な時代となっています。データ活用がどのようなより良い未来をもたらすのか？データフォーシーズにおけるトップデータサイエンティストがご紹介します。

昨今、食品を取り巻く環境が大きく変わってきております。食品メーカーから見た場合には、SCMを導入し、小売店・卸店や物流業との連携など、データを活用し業務を高度化していく流れが進んでおります。一方で、小売店や飲食店から見た場合には、お客様の需要を喚起した上で、仕入れを高度し、SDGsの観点から廃棄を減らしていく流れをSCMでシームレスにつなげる動きが進んでおります。食品を作る側からお客様に提供する側までの流れのデータ活用のトレンドをデータドリブン経営の観点からご紹介していきます。

KDDIの保有するビッグデータを活用したソリューションの展開について、サービスの事例を交えながらご紹介します。

データの活用が進む中で、避けて通れない課題の一つがプライバシーの保護です。また、データを持続的かつ効率的に利用するためには、組織全体での統一された管理体制の構築が必要になります。さらに、近年の生成AIブームや、広島AIプロセスによって、AIガバナンスの重要性が高まっています。これにより、事業者は適切なAIの活用方法を模索する必要があります。 この講演では、これら3つの課題に対してKDDIがどのように取り組んでいるかをご紹介します。

2024年に入り 生成AI が実際のビジネスでも展開され始めています。Google Cloud が考える生成AI を取り込んだマーケティングのモダナイゼーションについてデモを交えないがらご紹介させて頂きます。

アパレル業界での「どのような商品が、いつ、どのくらい売れるのか」という問いに対し、データフォーシーズ様とのプロジェクトを通じて需要予測モデルを構築しました。その過程や精度を向上させるポイントに加え、現在社内で運用中の手法も含めてご紹介いたします。

振り返れば2010年代は、金融機関において極力自社人員で業務を遂行する「内製化」のトレンドにありました。しかしノウハウがうまく伝達されずに業務がブラックボックス化してしまうなど、思わぬ弊害が生じがちです。そこでうまく外部ベンダーを活用する「部分内製化」をご紹介いたします。
・このポイントを押さえれば外注して問題なし
・「餅は餅屋」でいい業務
・「部分内製化」のススメ
～業務をリストアップ。優先順位を決めて実施。
・「定期検証」、ベストの取り組み方はコレ！

2022年11月のChatGPT登場以降、大規模言語モデルは急速な進化を遂げ、実用的な活用も現実となってきています。本発表では最近の大規模言語モデル界隈の動向を振り返り、これまで提案されてきた活用方法・活用のポイント、新しい活用方法についての考えをご紹介します。

過去2年間に渡りデータフォーシーズがご支援させていただいている九州旅客鉄道様。これまでのご支援実績とその成果、そして今後生成AIがもたらす業界への変化について、セッション形式で解説しております。分析チームの構成や生成AI活用に向けたアクションなど具体的に話しているのでご参考にしていただければ幸いです。

自社で所有しているデータの棚卸から分析によって生み出されるビジネス価値を、実際の利用データ・分析実施のスケジュールや目的などと共に、近畿日本鉄道の現場担当者とデータフォーシーズの現場責任者が対談形式で分かりやすくご説明いたします。

JR九州様とデータフォーシーズのデータサイエンティストによる対談です。