データ分析活用推進の課題

DXの推進とともに、企業レベルのビッグデータ活用の動きが活発化しています。膨大なデータを分析して、顧客ニーズの把握や事業戦略の立案を行うなど、その可能性は無限に広がっています。しかしこのような分析を行うためには、様々なツールを組み合わせる必要や、各ツールの専門家やプログラミング知識が必要になる場合が多々あります。そうなるとリソース、スキル、ガバナンス、コストなどの面で様々な課題が発生します。

Self-Service Analytics とは

しかし近年、Self-Service Analyticsという手法が注目されています。これはその名の通り、単一プラットフォームでデータ準備から分析・機械学習、そして可視化までをセルフサービス型で行う方法です。全社レベルで、より多くのユーザーが必要な時に欲しいデータを自分で抽出・分析し、そのインサイトを活用することができようになります。データ分析の民主化、そしてデータドリブン経営を大きく推進します。

ShareInsights の紹介とデモ

このSelf-Service Analyticsをエンタープライズレベルで容易に実現する方法としてShareInsightsをご紹介します。直感的なドラッグアンドドロップ操作を基本としてデータ検索からデータセットの作成、分析、機械学習、可視化まで、コーディング不要で実行可能です。HadoopおよびAWS Data Lakes and Analytics環境へ対応し容易に導入が可能です。(http://jp.accelerite.com/products/shareinsights/)

AWS Data Lakes and Analyticsへ対応した初のコーディングレス分析プラットフォーム

また、ShareInsightsはGlue、Athena、EMR、SagemakerなどのAWSデータ分析テクノロジーに対応、その機能を統合・最適化し操作が容易なUI（コーディング不要）で活用できるようにします。本セミナーでは、ShareInsightsの機能をご紹介するとともに、事例とデモンストレーションも交えて解説いたします。

プログラム

14:30～15:00　受付

15:00～15:05　オープニング

15:05～15:35　データ分析の課題と「Self-Service Analytics」を実現するShareInsightsの紹介

15:35～16:30　ShareInsightsの事例とデモ（逐次通訳）

16:30～17:00　質疑応答

主催

Accelerite

こちらは、株式会社マイナビ マイナビニュースセミナー運営事務局 が主催するセミナーの紹介です。

見どころは以下の講演になります。

デジタルトランスフォーメーションで加速するブリヂストンのビジネスソリューション

AWSで実現するデータレイクと機械学習によるデータ活用

AWSでのAI/IoT/ビッグデータ活用におけるテクニカル キーポイント

データ戦略のカギはクラウドにあり! AI/IoTが導く新たなビジネスの姿

AI/IoTを駆使して得られた知見をビジネスに活かそうという流れが加速していく中、前向きに導入を検討する担当者も増えてきました。

たとえば製造業を見ると、スマートファクトリー化による製造現場の効率化が課題として挙げられます。

そこでAI/IoTが果たす役割は大きく、データの活用が作業全体の最適化、熟練者のノウハウの知見化などをもたらしてくれます。

それらが目指すものは、工程の自動化による人手不足の解消や、働き方改革の実現といえるでしょう。

機械学習、ディープラーニング（深層学習）を駆使し、いかに膨大なデータの中から新しい発見を導き出すか……それを支えるインフラは重要なポイントです。

IoTを元に蓄積された大量のデータは、やはり高性能なクラウドの支えがあってこそ、AIによる効果的な解析、そしてスピーディな知見の発掘をもたらします。

本セミナーでは、AI/IoTの導入に際して求められる「クラウド」プラットフォームの理想的な姿を明らかにしていきましょう。

プログラム

12:30～13:00　受付

13:00～13:05　ご挨拶

13:05～13:55　【基調講演】デジタルトランスフォーメーションで加速するブリヂストンのビジネスソリューション

（登壇者）
花塚泰史 氏

株式会社ブリヂストン
デジタルソリューション本部 ソリューションIoT開発部 IoTセンシングユニット
ユニットリーダー

2003年：株式会社ブリヂストン入社 タイヤ先行技術開発部にてタイヤセンシング技術開発を担当。以後一貫してIoTに関連するアルゴリズム開発に従事
2012年：中央研究所基盤技術研究ユニット異動
2013年：総合研究大学院大学　統計科学専攻修了　博士（学術）
2016年：中央研究所タイヤエレクトロニクス研究ユニットリーダー
2017年：デジタルソリューション本部IoTセンシング技術開発ユニットリーダー（現職）

（講演サマリー）
ブリヂストンは従来の製造販売業から、顧客の課題を解決するソリューションプロバイダーへ変わるための様々な取組みを進めている。この取り組みを加速させるためにブリヂストンが進めている、「デジタルトランスフォーメーション」について、その狙いといくつかの事例について紹介する。

13:55～14:45　【セッション1】AWSで実現するデータレイクと機械学習によるデータ活用

（登壇者）河原哲也 氏

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
Partner Solutions Architect

（講演サマリー）
昨今、従来使われていなかった大量のデータを活用することにより、ビジネスを加速したいというニーズが高まっています。AWS上にデータレイクを構築し、機械学習を組み込むことで、データ活用をより加速させることができます。このセッションではデータレイクの概要、構築や分析に役立つAWSのサービス群をご紹介します。

14:45～14:55　休憩

14:55～15:45　【セッション2】AWSでのAI/IoT/ビッグデータ活用におけるテクニカル キーポイント

（登壇者）
渡邊誠 氏

ネットアップ合同会社
システム技術本部 ソリューション アーキテクト部
ソリューション アーキテクト

SIer企業においてアプリケーション開発、インフラを担当。ネットアップ入社後は、オープンソース系基盤技術を専門分野として追求する一方で、ソフトウェア開発の効率化・クラウドを活用するためのベスト・プラクティスをソリューション アーキテクトとして、多数のプロジェクトで展開。オートメーション、コンテナなどのオープンソース系基盤技術に関する書籍・インターネット記事なども多数執筆。

（講演サマリー）
多くの可能性を秘めているAI/IoT/ビッグデータ分野において、AWSの活用が外せない選択肢であることは、誰もが感じていることかと思います。このセッションでは、NetAppが経験した数々の先進的なプロジェクトでの知見に基づいた、成功のためのテクニカル キーポイントをご紹介いたします。AWS社と共同開発によってリリースされる新たなクラウド ストレージ サービスに関しても、国内で初めてご紹介いたします。

15:45～　【Q&A～まとめ】

※質問がなくなり次第、閉会といたします。

（登壇者）
ネットアップ合同会社
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
株式会社インターネットイニシアティブ

17:30　閉会

主催

ネットアップ合同会社
株式会社マイナビ マイナビニュースセミナー運営事務局

協力

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
株式会社インターネットイニシアティブ