本セミナーはWebセミナーです

参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。

本ページは、主催：データブリックス・ジャパン株式会社のWebセミナー「Data + AI ワールドツアー・ジャパン」のご紹介です。

最終目的地としてのレイクハウス

レイクハウスは、データアーキテクチャの新たな標準として急速に普及しています。しかし、状況や課題は地域によって異なります。

このオンラインコンファレンスでは、導入事例や講演など、地域のニーズを踏まえたコンテンツをご用意しています。

エグゼクティブスピーカー、Databricks のお客様をはじめとする、データ・AI の専門家やビジョナリーによるセッションにぜひご参加ください。

Agenda

9:00 AM （9:00 AM-12:00 PM）

ワークショップ「3時間でわかるDatabricks の全容！」

Databricks の基本的な操作方法から、テーブル作成、データ加工、モデル作成、予測の実行、予測結果と実測値のダッシュボードでの可視化までを実環境でのハンズオンで実行いただきます。

データエンジニアリングやデータサイエンスにこれから足を踏み入れたいと考えている方や、当分野の技術的な理解を深めたい方は、是非ご参加ください。

ハンズオン概要： - テーブル作成とデータカタログへの登録 - Python/SQLを使用したETL処理の実行 - AutoMLによる機械学習モデルのトレーニングとモデル管理 - 作成したモデルを使用した予測の実行 - ダッシュボードでの予測結果のデータの可視化

スピーカー : データブリックス・ジャパン株式会社 ソリューション・アーキテクト　 板垣　輝広

ソリューション・エンジニア　 北岡　早紀

11:00 AM （11:00 AM-11:45 AM）

(ビジネス部門向けセッション) DWH時代の終焉と次世代データ基盤の始まり

ビッグデータブームから約10年。国内におけるデータ活用の現在地と真のデータプラットフォームの姿についてIT部門の目線ではなく、データ活用部門の目線でお話させていただきます。　 皆様のデジタルトランスフォーメーション、データ活用推進の成熟度に合わせて、データブリックスがご支援できることを合わせてご紹介させていただきます。　データブリックスについてご存知ではない方、使ったことがない方など、エントリーレベル向けのセッションとなりますので奮ってご登録下さい。

データブリックス・ジャパン株式会社 営業本部　エンタープライズ営業部　チームリード 趙 顕周

（技術者向けセッション）Databricksを支える技術

Databricks ビギナーのために、Databricks の基本的なアーキテクチャや、中核となる技術について概要を解説いたします。Databricks を使い始める上で知っておくと良い予備知識を得て頂くことで、ビギナーの方が最初に遭遇するモヤモヤを解消することが本セッションの目的です。

キーワード： ・Databricks を導入する際の基本アーキテクチャ ・Delta Lake ・Spark ・MLFlow

スピーカー : データブリックス・ジャパン株式会社 ソリューション・アーキテクト 阿部 直矢

1:00 PM （1:00 PM-1:10 PM）

オープニング

カントリーマネージャーよりご挨拶申し上げます。

スピーカー : データブリックス・ジャパン株式会社 カントリーマネージャー グレッグ・テイラー

1:10 PM （1:10 PM-1:55 PM）

データブリックス基調講演「データとガバナンスのサイロを打破するレイクハウス」

データ、分析、AIの世界がますます相互に繋がるにつれ、データソース、ユースケース、ワークロードを統一するプラットフォームの必要性が高まっています。

データレイクハウスは、ビジネスアナリストとデータサイエンティスト、構造化データとリアルタイムストリーミング、BIとAIを隔てる壁を取り除くことができます。

このオープニングキーノートでは、レイクハウスのシンプルでオープン、マルチクラウドのアプローチにより、データマネジメントをシンプルにし、データチームを統合し、より多くのイニシアティブを生産にする方法を探ります。

スピーカー : Arsalan Tavakoli SVP, Field Engineering, Databricks

1:55 PM （1:55 PM-2:25 PM）

ゲストスピーカー基調講演

東京海上ホールディングス株式会社 常務執行役員 グループCDO 生田目 雅史 様

2:25 PM （2:25 PM-2:35 PM）

休憩

2:35 PM （2:35 PM-3:05 PM）

<ソフトバンク様事例紹介セッション> ビジネス価値創出に向けたSBデータ基盤について

ソフトバンクでは、Databricksをデータ加工処理、分析基盤として活用しています。 データ統合、データ集積というキーワードからクラウドジャーニーの旅に出て、基盤構築を実施しております。 ソフトバンクが構築している環境、そしてデータ利活用をどう進めているのか。 また、今後どのような構想、課題解決を考えているのか、その一部をご紹介させていただきます。

スピーカー : ソフトバンク株式会社 テクノロジーユニットコーポレートIT本部 データ戦略部 安芸 洋一 様

<田辺三菱製薬様事例紹介セッション>　田辺三菱製薬におけるDatabricks活用シーン ～リアルワールドデータ解析を中心に～

田辺三菱製薬様では数年前より、処方箋情報のようなリアルワールドデータ(以下、RWD)の解析ツールとしてDatabricksを導入されています。

1テーブルでもTB級となるRWDを迅速かつ簡易に解析できることから、処方箋DBの解析による新しい医療エビデンスの構築や、マーケティング戦略構築のような場面でDatabricksを活用し、

データ加工および解析にかかる時間を短縮し、各場面での迅速な意思決定につなげています。

本セッションでは、その活用方法についてご紹介いただきます。

スピーカー : 田辺三菱製薬株式会社 育薬本部データサイエンス部　部長 後川　芳輝 様

<リクルート様事例紹介セッション>ストリーミング基盤の構築について

リクルート様のデータ機能を担うデータ推進室は、各事業領域の戦略に基づいた様々なデータ施策を推進しています。

今回、リアルタイムなデータ分析を通じたユーザー体験向上を実現するため、低レイテンシでユーザー行動ログを収集しデータ加工処理するためのストリーミング基盤をDatabricksを用いて構築。

Databricksを選定した理由、基盤を構築するにあたって工夫した点や今後の基盤の展望についてご紹介いただきます。

スピーカー : 株式会社リクルート プロダクト統括本部 プロダクト開発統括室 データ推進室 川合 真大 様、 田村 優友 様

3:05 PM （3:05 PM-3:35 PM）

スポンサーセッション 1

調整中

＜スポンサーセッション＞「時間もお金もかけない」データ活用の秘訣はデータブリックス

＜セッションの見どころ＞ ・DatabricksとCTCのこれまでの成功事例をテンプレートとして活用する考え方 ・時短で効果を見極め実現するデータ活用の進め方 ・データ活用を一緒に歩むCTCの「D-Native」サービス

スピーカー： 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 流通事業グループ　流通ビジネス企画室　流通ＤＸ部 部長　守屋　東

3:35 PM （3:35 PM-4:05 PM）

＜スポンサーセッション＞新時代のデータプラットフォームと新たなデータ活用

近年のDXトレンドに伴い、多くの企業がこぞってAIの活用やDWHのクラウド化に取り組んでいます。一方、これらのコンセプトが一人歩きし、いざデータを利活用する際に必要なデータが揃っていない、データ加工のパイプラインが整備できていない等の課題に直面する企業は少なくありません。本セッションでは、データ、分析、AIのワークロードを1つのプラットフォームで統合管理できるデータブリックスの活用方法を、①レイクハウス ②他クラウドサービスとの併用 ③AIプラットフォームとしての活用の3つのユースケース別に、地に足のついた導入方法を交えて紹介します。

スピーカー： 株式会社ジール アプライドアナリティクス＆インテリジェンスユニット コンサルタント　橋本　晧生

＜スポンサーセッション＞AI活用先進企業が抱える課題と次世代データ分析基盤の姿

NTTデータでは「データ分析を起点としたビジネス変革」を実現するために、様々な業界向けにデータ分析プラットフォームの構想立案／構築、データマネジメント戦略立案／推進、情報活用組織の創設／運営を行ってきました。さらなるデータ・AIの民主化を促進するために、早期にデータブリックス社とパートナー契約を結び、レイクハウスプラットフォームに対応したデータ分析プラットフォームの提供を開始しております。本セッションでは、分析基盤構築のポイントなどの実践的なノウハウと国内最大級のデータ分析プラットフォームにデータブリックスを適用した事例をご紹介します。

スピーカー： 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ テクノロジーコンサルティング事業本部 Data&Intelligence事業部 課長　田井中　智也

株式会社エヌ・ティ・ティ・データ テクノロジーコンサルティング事業本部 Data&Intelligence事業部 テクニカル・グレード　斎藤　祐希

4:05 PM （4:05 PM-4:35 PM）

（データエンジニア向け）Introduction to Data Engineering on Databricks: 機械学習・AI開発に必要なデータの収集や蓄積・変換に関するベストプラクティス

本セッションではDelta Lake Platformにおける、データの取集・蓄積から変換に至るまでの手法 / ツールを紹介します。具体的には、Databricksが提唱するMedallion Architectureの思想に沿って、Delta Live TablesやPhotonを使ったデータエンジニアリングプロジェクトの一連の流れについてお話しします。下記のキーワードにご興味のある方は、データブリックスを触ったことがない方もお気軽にご参加ください。

【キーワード】 ・構造化 / 非構造化データを高速・安価に取り扱えるデータ分析基盤 ・SQLまたはPythonを用いた本番ETL処理の開発方法と構築・運用

スピーカー : データブリックス・ジャパン株式会社 ソリューション・アーキテクト 新井 康平

（データサイエンティスト向け）MLOps on Databrick: データとMLを連携させAIユースケースを加速させるためのベストプラクティス

次世代の機械学習ソリューションの構築と運用を支援するDatabricksの最新イノベーションをご覧ください。本セッションでは、データ取り込み、モデルトレーニングから本番MLOpsまで、機械学習のライフサイクル全体をカバーするデータセントリックなAIプラットフォーム Databricks Machine Learningについて掘り下げます。本セッションでは、機械学習の活用に役立つ主要な機能をご紹介します。

スピーカー : データブリックス・ジャパン株式会社 ソリューション・アーキテクト 丸山　潤一

（データアナリスト向け）Databricksを活用したデータ分析の事始め

本セッションではデータ分析者を対象として、Databricksを使ったデータ分析の手法や概要について解説いたします。

また、Databricksですぐにデータ分析をスタートするために活用できる便利機能や知っておくと良い知識もお伝えし、データ活用を推進いただくことがセッションの目的です。

キーワード： ・Databricks SQL ・SQL Dashboard

スピーカー : データブリックス・ジャパン株式会社 ソリューション・アーキテクト 倉光 怜

4:35 PM （4:35 PM-5:05 PM）

スポンサーセッション 5 データチームの最強の味方、自動データパイプラインで分析基盤を強化！

データを活用する多くの企業が頭を悩ませる複雑なデータパイプライン処理を、完全自動化できるとしたら？データの会社であってもデータ活用が容易にできるとは限りません。データブリックス社様がFivetranを使ってデータ地獄から抜け出した事例紹介も交え、あらゆるデータソースからデータを早く・簡単にレイクハウスに移動させるメンテナンスフリーのパイプライン自動化サービスのメリットをご紹介します。

【キーワード】 モダンデータスタック ELT

Fivetran Inc. アカウント エグゼキュティブ 林 祥子 様

5:05 PM （5:05 PM-5:15 PM）

休憩

5:15 PM （5:15 PM-6:15 PM）

パネルディスカッション「データ&AI 活用の国内の現状、日本企業のチャンスと可能性」

スピーカー ; 株式会社 ELYZA 取締役CMO 野口 竜司 様 他

主催

データブリックス・ジャパン株式会社（プライバシー・ポリシー）

協賛

日本マイクロソフト株式会社（プライバシー・ポリシー） 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（プライバシー・ポリシー） 株式会社ジール（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

本セミナーはWebセミナーです

ツールはTeamsを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

※本セミナーはMicrosoft Base Kanazawaオンラインイベントです。

※本セミナーはプログラムの一部を講談形式でお届けします。ご期待ください。

DX時代では、データの利活用が重要

DXとは「データとデジタル技術を活用」と定義されているように、DX推進のためには企業が保有するデータを有効活用することが必要不可欠と言えます。 データに基づいた客観的な判断による意思決定によって、従来の業務やビジネスのあり方をデジタル社会に対応できるよう変革することが求められているのです。

オンプレミスDWHは拡張性に乏しく、運用コストも高い

データをうまく利活用するためには、データ分析基盤が欠かせません。 データ分析基盤としてはDWHを用いるケースが多いですが、従来型のオンプレミスDWHは、拡張性に乏しいため扱えるデータ量に限りがあるという欠点を抱えていました。 また、メンテナンスや維持費などの運用コストも高くつくため、長期的に使い続けるのも困難です。

一般的なクラウドDWHはスキルがないとうまく使いこなせないため、SIベンダに外部委託しているケースが多い

オンプレミスDWHの課題をクリアしたクラウドDWHも普及し始めています。 しかし、一般的なクラウドDWHはクラウドサービスに関する知見がないと構築が困難です。 さらに、データの収集・加工・分析にも専門的なスキルを要することからデータの運用をSIベンダに外部委託せざるを得ず、その結果スピード感のあるデータの利活用ができなかったり、委託によるコスト増などの問題が起きています。

シンプルな操作性や豊富な機能を備えたデータ分析基盤の活用により、ユーザ企業主体でデータの利活用を可能にする

そこで本セミナーでは、シンプルな操作性や豊富な機能を備えたことで、専門的なスキルがなくても容易に扱えるデータ分析基盤の活用により、外部委託に依存せずユーザ企業主体でデータの利活用を行う方法について紹介します。 データ利活用によってユーザ企業のDXをスモールスタートで推進することが出来る、システムサポート社のクラウド型DWHソリューション「Smart DWH」についても紹介します。ぜひご参加ください。

プログラム

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　ユーザ企業主体でクラウドDWHを構築し、利用者を選ばずデータ利活用を実現する方法【IT講談】

11:45～11:55　質疑応答

主催

株式会社システムサポート（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

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ツールはTeamsを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

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DX時代では、IoTテクノロジーとデータの活用が重要

DXにおいて、IoTテクノロジーは重要な役割を果たします。 そして、IoTを有効に利用するためにはデータの活用も欠かせません。 IoTのデータを蓄積し、他のシステムから収集したデータと掛け合わせて分析することが重要なのです。

オンプレミスDWHは拡張性に乏しく、運用コストも高い

様々なデータと掛け合わせてIoTデータをうまく利活用するためには、データ分析基盤が必要です。 データ分析基盤としてはDWHを用いるケースが多いですが、従来型のオンプレミスDWHは、拡張性に乏しいため扱えるデータ量に限りがあるという欠点を抱えていました。 また、メンテナンスや維持費などの運用コストも高くつくため、長期的に使い続けるのも困難です。

一般的なクラウドDWHはスキルがないとうまく使いこなせないため、SIベンダに外部委託しているケースが多い

オンプレミスDWHの課題をクリアしたクラウドDWHも普及し始めています。 しかし、一般的なクラウドDWHはクラウドサービスに関する知見がないと構築が困難です。 さらに、データの収集・加工・分析にも専門的なスキルを要することからデータの運用をSIベンダに外部委託せざるを得ず、その結果スピード感のあるデータの利活用ができなかったり、委託によるコスト増などの問題が起きています。

シンプルな操作性や豊富な機能を備えたデータ分析基盤の活用により、ユーザ企業主体でIoTデータの利活用を可能にする

そこで本セミナーでは、シンプルな操作性や豊富な機能を備えたことで、専門的なスキルがなくても容易に扱えるデータ分析基盤の活用により、外部委託に頼らずユーザ企業主体でIoTデータの利活用を行う方法について紹介します。 データ利活用によってユーザ企業のDXをスモールスタートで推進することが出来る、システムサポート社のクラウド型DWHソリューション「Smart DWH」についても紹介します。ぜひご参加ください。

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　外部委託なしでクラウドDWHを構築し、IoTデータ利活用を実現する方法【IT講談】

14:45～14:55　質疑応答

主催

株式会社システムサポート（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

本セミナーはWebセミナーです。

ツールはTeamsを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

※本セミナーはMicrosoft Base Kanazawaオンラインイベントです。

DX時代では、IoTテクノロジーとデータの活用が重要

DXにおいて、IoTテクノロジーは重要な役割を果たします。 そして、IoTを有効に利用するためにはデータの活用も欠かせません。 IoTのデータを蓄積し、他のシステムから収集したデータと掛け合わせて分析することが重要なのです。

オンプレミスDWHは拡張性に乏しく、運用コストも高い

様々なデータと掛け合わせてIoTデータをうまく利活用するためには、データ分析基盤が必要です。 データ分析基盤としてはDWHを用いるケースが多いですが、従来型のオンプレミスDWHは、拡張性に乏しいため扱えるデータ量に限りがあるという欠点を抱えていました。 また、メンテナンスや維持費などの運用コストも高くつくため、長期的に使い続けるのも困難です。

一般的なクラウドDWHはスキルがないとうまく使いこなせないため、SIベンダに外部委託しているケースが多い

オンプレミスDWHの課題をクリアしたクラウドDWHも普及し始めています。 しかし、一般的なクラウドDWHはクラウドサービスに関する知見がないと構築が困難です。 さらに、データの収集・加工・分析にも専門的なスキルを要することからデータの運用をSIベンダに外部委託せざるを得ず、その結果スピード感のあるデータの利活用ができなかったり、委託によるコスト増などの問題が起きています。

シンプルな操作性や豊富な機能を備えたデータ分析基盤の活用により、ユーザ企業主体でIoTデータの利活用を可能にする

そこで本セミナーでは、シンプルな操作性や豊富な機能を備えたことで、専門的なスキルがなくても容易に扱えるデータ分析基盤の活用により、外部委託に頼らずユーザ企業主体でIoTデータの利活用を行う方法について紹介します。 データ利活用によってユーザ企業のDXをスモールスタートで推進することが出来る、システムサポート社のクラウド型DWHソリューション「Smart DWH」についても紹介します。ぜひご参加ください。

プログラム

09:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　外部委託なしでクラウドDWHを構築し、IoTデータ利活用を実現する方法

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社システムサポート（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）