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〈役員向け On-line Dialogue〉
経営目線の対話から見出すDX実現へのアプローチ
~ トップの意思決定を確かなものにする『数理最適化』の新たなポテンシャル ~

開催日時

ご選択ください

①以下の候補日時から1時間程度 / ②候補日時が合わない場合ご希望の日時から1時間程度

  • 2022年12月 6日(火) 9時~12時/13時~18時 のうち1時間ほど
  • 2022年12月 7日(水) 9時~12時/13時~18時 のうち1時間ほど
  • 2022年12月14日(水) 9時~12時/13時~18時 のうち1時間ほど
  • 2022年12月15日(木) 9時~12時/13時~15時 のうち1時間ほど

開催趣旨

今、経営陣・経営層の皆様は、世界情勢や社会問題を発端に、急変するビジネス環境を目前に生き残り、そして自社を成長させるという難しい課題に立ち向かわなくてはなりません。

この誰もが、未経験で未踏の課題に対し、経営の舵をとる皆様は、日々様々な判断や意思決定に苦悩されているのではないでしょうか?

特に、DX(デジタル変革)にまつわる課題や障害においては、必ずしも、これまでの経験や体験が参考にはならず、判断や意思決定に戸惑い、先延ばしになっておいることも多いのではないかと推察します。

そんな背景を裏付ける結果が、今年9月に発表されたIMDの「世界デジタル競争力ランキング」(*注1)に表れています。その結果は 63カ国中29位、日本は調査開始以来となる過去最低を更新しました 。人材不足やビジネスのスピード感を欠いているという 課題とともに「ただただ低落しており、変革がみられない」と評されることからも、変革への苦しみや遅延の背景が伺えます。

今回、『DXの遅れは、企業経営の根幹に関わる問題である』という危機感にかられ、この課題を一刻も早く改善するために、何か役に立つことができないかと痛感したThe CDO Salonでは、DXにまつわる経営判断と意思決定を支援するため、役員以上に限定した個別ダイアログの場を企画します。

DXを支える基盤技術である「ビッグデータ」・「データサイエンス(データ分析)」・「数理最適化」を経営目線で要約し理解を深めていただくとともに、これからの判断・意思決定に必ずや武器となる『最適化(数理最適化)』への流れを、個別でクローズドな対話・討議から紐解きます。

ご参加いただく経営陣・経営層の皆様が、自社のビジネスの中で、今まさに立ち向かっているDXに関する課題解決、さらに今後のDX実現アプローチにおいて、 「数理最適化」が経営判断や意思決定において、どう利用できるか?また、どう作用するのか?ダイアログというクローズドな場で直にお悩み相談・ヒントを得る機会としてご活用いただければ至極幸甚です。

ご多用中とは存じますが、是非ともご出席を賜りたく、謹んでご案内申し上げます。

*注1:スイスのビジネススクールIMDが各国の統計データや経営層への聞き取り調査を通じ、毎年公表。

概要

参加対象者

役員以上限定

参加定員

各回、1社2名まで

定員に達した場合はキャンセル待ちにてお申込みを受付けます。

参加形式

個別招待 オンライン対話形式(Zoomを利用)

非公開にてクローズドに実施

登録時のメールアドレスに登録完了メールを送付いたしますが、万が一届かない場合、大変お手数ですが、customer1@b-forum.netまでご連絡ください。

主催

The CDO Salon(協力:株式会社ビジネス・フォーラム事務局)

協賛

ダッソー・システムズ株式会社

プログラム主幹

東京工業大学 特任教授 / The CDO Salon アドバイザー
岩野 和生 氏

大阪大学 大学院情報科学研究科 数理最適化寄附講座 教授
梅谷 俊治 氏

区切り線

プログラム

ダイアログ 予定 プログラム内容

アイスブレイク(15min)

【ご挨拶】&【自己紹介】

  • ダイアログ実施背景・趣旨の説明
    (例:なぜ今、数理最適化とDXへの理解を深めておくべきなのか?)
  • 自己紹介
    (例:これまでのキャリア、ご研究領域、管轄領域、経験知の共有・紹介など )

トーンセット①【ショート講演】~ CDO経験・役員経験の視点から ~(10min)

経営層が持つべき、ベースとなるDXの考え方
~「数理最適化」はオペレーショナルな課題解決から経営課題の意思決定支援へ~

ポイント

CDO・役員の経験をふまえた視点から、DXへの考え方を整理し、その関係性 / 技術面(*数理最適化)を解説します。

理解をサポートし、対話を価値あるものにするためのベースを共有します。

東京工業大学 特任教授

The CDO Salon アドバイザー

岩野 和生

(元 株式会社三菱ケミカルホールディングス CDO (Chief Digital Officer)

1975年東京大学理学部数学科卒業、同年日本アイ・ビー・エム株式会社入社、1987年米国プリンストン大学Computer Science学科よりPh. D.取得。東京基礎研究所所長、米国ワトソン研究所Autonomic Computing担当ディレクター、ソフトウェア開発研究所所長、先進事業担当執行役員等を歴任。2012年より三菱商事株式会社ビジネスサービス部門、デジタル戦略部門顧問、科学技術振興機構研究開発戦略センター上席フェロー。2017年より株式会社三菱ケミカルホールディングス執行役員、先端技術・事業開発室Chief DigitalOfficer、フェロー、顧問。2020年より現職。2020年より株式会社ラキール社外取締役。2010年より東京工業大学客員教授。

トーンセット➁【ショート講演】~ ~具体的事例を交えた変化と気づき~(10min)

経営判断に必要な手法、それが「数理最適化」
~中長期の意思決定(経営判断)やプランニングへの具体的活用例からの考察結果~

ポイント

なぜ、これからの経営判断に必要な手法になるといえるのか?

また、【数理最適化】使うべき理由とは?

そして、DXを推進しなければ生き残れない時代に、新しい武器として【数理最適化】が適合している、その訳とは?具体的事例を交えに解説します。 

梅谷 俊治

大阪大学

大学院情報科学研究科

数理最適化寄附講座 教授

梅谷 俊治

2002年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程指導認定退学、博士(情報学)。現在、大阪大学大学院情報科学研究科数理最適化寄附講座教授。数理最適化、アルゴリズム、オペレーションズ・リサーチなどの研究に従事。特に、大規模かつ計算困難な組合せ最適化問題に対する実用的なアルゴリズムの研究開発や、数理最適化モデルとアルゴリズムの現実問題への応用に従事。著書に『しっかり学ぶ数理最適化:モデルからアルゴリズムまで』講談社(2020)、『応用に役立つ50の最適化問題』朝倉書店(2009)がある。

ダイアログ(50min)

対話(意見交換&討議)

今回の深い対話(ダイアログ)を経て、【数理最適化】への理解と、経営判断・意思決定の新しい具体的アクションにつなげていただきたい。そんな思いから、このセッションでは、1つでも多く課題解決のヒントや気づきをお持ち帰りいただく切っ掛けにしていただきます。

そのため、事前に対話(意見交換&討議)されたい希望テーマをお伺いします。

ご希望のテーマを中心に、当日はより具体的な対話と、意見交換を実施し、有意義な時間にする準備をいたします。

対話・意見交換のテーマ例

※ご参加のお申込みをいただきました後、当日意見交換・対話したい下記のようなテーマ例から、ご希望をお伺いいたします。

 テーマ①
具体的に質問する時間を確保したい
 テーマ➁
グローバルな統計や変化から見えてきているポイントを知りたい
(例:【数理最適化】の活用がオペレーションから経営判断レベルになっている背景)
 テーマ③
そもそもDXにとは何か?対話を通じ本質を確かめたい。
 テーマ④
DXの推進レベルを確認・点検したい
 テーマ⑤
具体的なアドバイスを望まれる課題やテーマについて
(例:サプライチェーンにおける課題、製造・生産における課題、配送計画における課題)

コミュニケーションリーダー

ダッソー・システムズ株式会社

DELMIAブランド ディレクター

藤井 宏樹

ラップアップ(5min)

※ プログラム内容や時間は急遽変更となる場合がございます。
上記はあくまでも、サンプル案としてご了承いただきますようお願い申し上げます。

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