本発表では、データを「点（属性）」として捉える従来の分析手法の限界を指摘し、データ間の「線（つながり・構造）」に着目する「ネットワーク構造解析」のビジネス応用について解説します。これらの技術が、金融（不正検知）、製薬（創薬）、および業界を問わない組織分析（HR）といった領域で、どのように意思決定の精度を高めるかを具体的なユースケースと共に提示します。
本セッションは金融・製薬分野の事例を主軸としますが、ネットワーク構造解析の考え方は全業界に共通するものです。専門領域を超えた知見を得たい皆様のご視聴を歓迎いたします。

金融業界では異業種からの参入が加速し、顧客接点が多様化しています。モバイル決済の普及は、これまでの金融サービスの常識を覆しつつあります。金融機関は、従来ながらの決算書や担保に依存した融資だけでは十分な収益を確保できなくなるでしょう。顧客の行動をリアルタイムに捉える決済情報を収集・分析し、マーケティングやより精緻な与信判断に活用することが、競争優位性を確立する上で不可欠となってきています。

創薬・医療・食品領域における研究開発（R&D）は、今、大きな転換期を迎えています 。本ウェビナーでは、データサイエンスの力で不可能を日常へと変え、将来の収益構造を決定づけるR&D高度化の最前線を、マルチオミクス解析・AI創薬・リアルワールドデータ（RWD）の３つのテーマを通じて紹介します。「既存プロセスの高速化」に留まらない、「独自の価値」を生み出すための戦略的なAI活用のためのインサイトを提示します。
✤こんな方におすすめ✤
製薬・食品などのライフサイエンス業界のR&D担当者様やDX・データサイエンス推進部門の担当者様など

金融・ヘルスケア領域向けに、マーケティング分析の支援事例と、その応用可能性についてご紹介いたします。生成AIを用いた最新の支援実績を交え、分析と業務をシームレスにつなぐ重要性をお伝えします。現場の課題に寄り添ったデータ分析支援の在り方を、ぜひこの機会にご確認ください。
✤こんな方におすすめ✤
・マーケティング分析支援をご検討の方（特に業務効率化の部分でDX推進・AI活用を推進できます！）