AI EXECUTIVE SUMMIT 2022
DX2.0：次世代AIがもたらすビジネスイノベーションとは？
世界のAI化への潮流に取り残されないために今取り組むべきこと
開催概要
配信日時
- Day 12022年7月13日（水）13：00～15：00
- Day 22022年7月14日（木）13：00～15：00
開催趣旨
日本企業に求められる真のDXとは？
ビッグデータやデータレイクなどのデータ基盤が整いつつある現在、AIによるデータ分析を活用したビジネス革新によるデータドリブンな経営の実現が重要な経営課題となりつつあります。
一方でスイスの国際経営開発研究所が発表した「世界デジタル競争力ランキング2020」によると、日本は前回調査より4ランクダウンの27位と、他国と比較してもDX化の遅れは否めません。
グローバルでAIによる経営革新を支援してきたailysが、主に経営層・事業責任者の方を対象に、「今日本企業再生のために求められる真のDXとは何か」「単なる分析に留まらない経営を支える次世代のAIとは何か」をテーマとしたオンラインイベントを開催します。
真のDX化と解決すべき課題がわかります
グローバルな競争が激しくなるなか、単なる業務のデジタル化にとどまらない真のDX化とは何か、また、DX化を通じて日本企業はどこに勝機を見出せるのかについて知ることができます。
他社差別化を実現するAIの活用方法が明確となります
AI分析に基づくデータドリブンな事業運営を行っている企業の豊富な実例を紹介します。
AI分析を実際にどのようにビジネスに適用し、どのようにビジネス課題を解決できるのかについて生の声を聞くことができます。
最先端のAIの活用方法を知ることができます
単なる分析にとどまることなく、実ビジネスでAIを活用するための次世代AIの技術"AI Decisioning"の基本原理と、それを使ったビジネスの改善方法について知ることができます。
概要
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参加対象者 |
企業の経営者、役員及び、CxO、デジタル部門、データ部門、経営企画部門、情報システム部門、マーケティング部門、他管理職の方々 |
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参加料 |
無料（事前登録制） |
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参加定員 |
各回100名 ※申し込み多数の場合は抽選とさせて頂く場合がございます。予めご了承くださいませ。 |
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参加形式 |
オンライン配信 ※本セミナーはオンラインでの配信となります。視聴方法はお申込み後にご案内いたします。 ※お申込者でない方への視聴用URL共有はご遠慮ください。 ※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。 ※対象を限定したセミナーとなります。対象を限定したセミナーとなります。個人・競合企業等、参加対象外の方はご参加をお断りする場合がございます。 |
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主催 |
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協力 |
株式会社ビジネス・フォーラム事務局 |
プログラム詳細
7月13日（水）
13：00～13：30 基調講演
日本経済と日本企業を本気で再興させるために今求められる本気のDX
- 経営を飛躍させるデジタル変革とは
- AI・デジタルの力を、企業競争力へと昇華させる経営の意思決定と人材の育成
- デジタルにより日本企業の競争力を高めるために～今後の課題と展望～
- デジタル時代の日本企業の勝機とは？
経営共創基盤（IGPI） IGPIグループ会長
日本共創プラットフォーム（JPiX）
代表取締役社長
冨山 和彦 氏
ボストンコンサルティンググループ、コーポレイトディレクション代表取締役を経て、2003年 産業再生機構設立時に参画しCOOに就任。解散後、2007年 経営共創基盤(IGPI)を設立し代表取締役 CEO 就任。2020年10月より IGPI グループ会長。2020年 日本共創プラットフォーム(JPiX)を設立し代表取締役社長就任。パナソニック社外取締役。経済同友会政策審議会委員長、日本取締役協会会長。財務省財政制度等審議会委員、内閣府税制調査会特別委員、金融庁スチュワードシップ・コード及びコーポレートガバナンス・コードのフォローアップ会議委員、国土交通省インフラメンテナンス国民会議会長、内閣官房新しい資本主義実現会議有識者構成員、他政府関連委員多数。著書多数。東京大学法学部卒、スタンフォード大学経営学修士(MBA)、司法試験合格。
13：30～14：00 主催者講演
ビジネス現場で求められるAIの姿とは?
～自社データをビジネス行動に繋げる意思決定AIの必要性～
Auto ML（機械学習自動化）のようなノーコードツールも登場し、機械学習データ分析によるビジネス変革は少しずつ広がっているものの、まだまだ一部の大手企業でのみ進んでいるのが現状となっている。
Auto MLにより機械学習によるモデル開発プロセスそのものは自動化されたものの、出されたアウトプットを実際にビジネスにどのように活用するかが分からないことが理由として挙げられる。
ビジネスにおいてAIを活用する目的は「意思決定の最適化」にある。
本セミナーでは自社データを意思決定に結び付けるためのAIを紹介する。
株式会社ailys
代表取締役
藤井 正辰
prof
14：00～14：20 事例講演Ⅰ 最先端AI活用事例
セブン銀行のAI・データ取組状況（個別深化から全社拡大へ）
セブン銀行では、PoCを重ねながら2019年7月にAI・データチームを発足させ、個別深化型でAI・データ活用を推進してきました。AI・データ活用＝ビジネス・業務変革そのもの、あらゆるものに役立つと実感し、全社拡大に向けてデータマネジメントや全社データ基盤、データ研修といったインフラ面を整備しつつ、各部協働により各部にデータ活用者を育成している。
株式会社セブン銀行
コーポレート・トランスフォーメーション部
AI・データ推進グループ グループ長
中村 義幸 氏
AI・データ活用によるデータビジネス(収益貢献)とデータ経営(業務改革・データ人材育成)の推進,及び全社AI・データ活用のインフラ整備を担当
14：20～14：40 事例講演Ⅱ 最先端AI活用事例
AIデータ分析人材育成のポイント
SBIグループではノーコードツールなどのツールの導入に合わせ、それらのツールを使ってデータ分析を行える社内人材の育成に取り組んできた。
最近では他社からの人材を受け入れた育成支援なども行っている。それらの経験を踏まえ、DXを実現するために必要な人材育成の具体的なポイントを紹介する。
SBIホールディングス株式会社
社長室ビッグデータ担当 次長
佐藤 市雄 氏
2007年にSBIホールディングに入社。その後SBIポイントユニオン株式会社代表取締役に就任。2012年にSBIグループ横断でのデータ活用推進組織を設立、社長直下にビッグデータ専門組織を構築。現在はグループ各社のデータ分析やAI開発に力を注いでいる。
14：40～15：00 事例講演Ⅲ グローバルAI活用事例
保険業界における孤児契約と営業マンの最適なマッチングのための機械学習の活用について
MetLife生命ではグローバルでAIを活用した業務改善に取り組んでいる。
韓国においては、保険の営業担当の入れ替の時に顧客対応がおろそかになる「孤児契約」問題を解消するためにAIを活用し、顧客との継続的な関係を維持している。
AIで孤児契約を解消する取組や今後の展望について紹介する。
MetLife生命 Korea
業務革新チーム
部長
Yuhee Kim 氏
Heungkukグループ研究所やKB金融グループでの分析リーダーを歴任後、現在はMetlife生命の機械学習ワーキンググループプロジェクトマネージャーとしてデータ分析およびデータガバナンスの施策の企画、グローバールDnA（Data＆Analytics）コミュニケーションを担当。
7月14日（木）
13：00～13：30 基調講演
日本経済と日本企業を本気で再興させるために今求められる本気のDX
- 経営を飛躍させるデジタル変革とは
- AI・デジタルの力を、企業競争力へと昇華させる経営の意思決定と人材の育成
- デジタルにより日本企業の競争力を高めるために～今後の課題と展望～
- デジタル時代の日本企業の勝機とは？
経営共創基盤（IGPI） IGPIグループ会長
日本共創プラットフォーム（JPiX）
代表取締役社長
冨山 和彦 氏
prof
13：30～14：00 主催者講演
ビジネス現場で求められるAIの姿とは?
～自社データをビジネス行動に繋げる意思決定AIの必要性～
Auto ML（機械学習自動化）のようなノーコードツールも登場し、機械学習データ分析によるビジネス変革は少しずつ広がっているものの、まだまだ一部の大手企業でのみ進んでいるのが現状となっている。
Auto MLにより機械学習によるモデル開発プロセスそのものは自動化されたものの、出されたアウトプットを実際にビジネスにどのように活用するかが分からないことが理由として挙げられる。
ビジネスにおいてAIを活用する目的は「意思決定の最適化」にある。
本セミナーでは自社データを意思決定に結び付けるためのAIを紹介する。
株式会社ailys
代表取締役
藤井 正辰
prof
14：00～14：20 事例講演Ⅳ 最先端AI活用事例
マーケティング領域における生活者データの活用事例最前線
NTT DataはAIを始めとする様々な最新技術に基づく小売り業のDX支援を行ってきた。
その経験を踏まえ、生活者の興味・関心事や生活様式の多様化に伴い、顧客維持・獲得がより難しくなっている昨今のマーケティングにおいて、AIを活用した自社データ分析および生活者理解のための外部データ活用を通し、今後のデータ活用の方向性を紹介する。
株式会社NTTデータ
ITサービス・ペイメント事業本部
SDDX事業部マーケティングデザイン統括部
上田 永人 氏
NTTデータ入社後数年間は金融系システム基盤の開発を担当、その後小売・製造業等の企業向けに、顧客データやソーシャルデータにAIを活用したマーケティングのコンサルティング・ソリューション企画に従事。
14：20～14：40 事例講演Ⅴ 最先端AI活用事例
三菱商事におけるデータ分析による業務変革への挑戦
デジタルソリューションチームでは技術そのものにフォーカスするのではなく、コモディティ化したソリューションの調査・開発・活用を通じてグループ全体の生産性向上を目指している。
三菱商事や事業投資先では、様々なビジネスで生産量予測・価格予測・株価傾向分析等、案件を推進しており、グループ内の様々な分野でのAI分析の活用事例と推進体制を紹介する。
三菱商事株式会社式会社
ITサービス部
デジタルソリューションチーム 課長
荻谷 澄人 氏
三菱商事株式会社で長年にわたり国内事業体から海外に直面するさまざまな種類の業界に至る中規模から小規模のアプリケーションまで、多くのプロジェクトを主導。現在は三菱商事の各事業グループとグループ会社へのAIとBIツールを活用したデータ分析の推進と業務への適用定着化の支援を行っている
14：40～15：00 事例講演Ⅵ 最先端AI活用事例
会社業務の俗人化の解消と効率化への取組み
～新製品販売のAI予測への挑戦～
新製品発売時に適切な量を準備するために人による需要予測をおこなっていた。しかし、予測精度が担当のスキルに依存してしまう、その担当がいなければ正確な予測ができないという問題が発生していた。
人のスキルに依存することなく誰が行っても同じような予測ができる仕組みを構築するためにAIによる需要予測に取り組んでいる。
株式会社プレナス
マーケティング部
データサポート課 課長
小山 修平 氏
株式会社プレナスのマーケティング門におけるデータ分析部門に所属し、各種マーケティングデータの分析・集計新商品の目標食数の設定、マーケティング施策の予算管理、販売促進物の各種コンテンツの管理などのマーケティングに関するデータ分析支援を幅広く行っている。
※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。予めご了承いただきますようお願い申し上げます。