本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoom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。

会社全体の業績のカギを握る中間管理職

役員への報告、部下の指導、他部門との連携・折衝など、あらゆる方面に責任を負う立場である中間管理職。 中間管理職のパフォーマンスは、会社全体の業績にも影響するにもかかわらず、忙しすぎるという根本的な課題を抱えています。

Excelでのレポートなどが、中間管理職のパフォーマンスを落としている

中間管理職の業務効率化を考える中で、目標の達成状況など成果をレポーティングする業務は大きな負担になっています。 例えば、「データの鮮度」「データの信頼性」について以下のような課題があります。 ・作成されたレポートは、元データが古いため現状を正しく正しく反映しておらず、真の状況を確認し、その都度上書きした報告が必要になっている ・達成進捗を確認する会議に参加しても、データの確認に時間を要し意思決定の議論に到達せず、時間だけを消費してしまう

意味の無いレポートやダッシュボード

Excelや従来のBIツールを利用し、レポートやダッシュボードを作成している企業も多いと思います。 しかし多くのレポート・ダッシュボードは、以下のような課題があります。 ・正しいレポート・ダッシュボードを見つけるのが大変 ・単に表やグラフを並べただけのため、そこから何を読み取るべきか分からない ・結果として、何の意思決定もできない

タイムリーなデータ活用と、データストーリーで、中間管理職の負担を軽減

本セミナーでは、様々なシステムに分散するデータを「タイムリーに統合」、「可視化・分析」することで、中間管理職の負担（レポートの作り直し、会議のやり直し）を軽減する方法について解説します。 また、単に表やグラフを並べた従来のレポート・ダッシュボードではなく、「データストーリー」というコンセプトに基づき、そのデータが何を意味するのか、データに基づきどうアクションすべきか、誰が見ても一目で分かる新しいダッシュボードについて、事例を交えご紹介します。

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　上からも下からもプレッシャー　中間管理職の「悩み」をデータの視点で解決　〜タイムリーなデータ活用、円滑な状況共有を導く分かりやすいデータストーリーとは〜

10:45～10:55　質疑応答

主催

ドーモ株式会社（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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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）

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AIによる異常予兆の検知に「関心のある企業」は63.6%

2019年にプラントメンテナンス協会が実施した調査によると、 AIによる異常予兆の検知に「関心がある」と回答した企業は63.6%にも上ります。

引用：https://www.jipm.or.jp/company/report/images/202004.pdf

実際に、設備の保全をAI化すると、

・膨大なデータを自動で集計できる ・保全に関する熟練の技術が不要になる ・熟練者の技術が形式知化でき、属人化を防げる ・メンテナンスの期間を最適化できる（状態基準保全化） ・製造ラインの緊急停止を避けられる

など、数多くのメリットがあります。

AIによる異常予兆検知構築への様々な障壁

しかし、AIによる異常予兆検知構築にあたり、「異常データがない」、「ビッグデータが蓄積されていない」、 「構築手順が分からない」など様々な障壁があるのではないでしょうか？

また、構築後も、「誤検知が多い」、「現場で使われない」といった問題が発生しがちです。

様々な製造現場にジャストフィットしたAIによる異常予兆検知

今回ご紹介する「異常予兆検知システム構築サービス」は、様々な製造現場、お客様のニーズにジャストフィットする AIシステム構築のため、事前分析から活用サポートまで一気通貫でサービス展開いたします。

「異常データがなくても」、「ビッグデータが蓄積されていなくても」構築可能で、 過去に経験したことがないトラブルでも検知できます。

今回のセミナーでは、 AI異常予兆検知システムの構築のキーポイントとして、

・データの準備・前処理 ・アルゴリズムの選定 ・アラートの鳴らし方

などをお伝えします。

AIを用いた異常検知を構築しようとしたけれど、具体的にどうやって導入したらいいの？と迷われている方に特におすすめです。

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　未経験の設備トラブルを、早期に検知する

14:45～14:55　質疑応答

主催

株式会社宇部情報システム（プライバシー・ポリシー）

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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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DXの実現を阻む数々の壁

グローバル競争の中で企業が生き残っていくために必要不可欠なDXですが、その実現は簡単ではありません。 多くの企業が取り組みながら、道半ばで壁に阻まれています。では、一体なぜ、思い描くゴールに辿り着くことが出来ないのでしょうか？

ステークホルダー、活用現場、IT部門をつなぎ、データ活用をリードする役割が不在

エグゼクティブからは「DXを早く進めろ」と言われ、ツールの導入を進めたものの、誰も活用しようとしない。このような話を良く耳にします。 データ活用を活性化させるには、社内の関係者の意向を調整し、ガバナンスやセキュリティを担保しつつ、現場への活用促進と定着を推し進めるリーダーが不可欠です。 しかしながら、こうした職種は多くの企業には存在しておらず、重要性を認められ難い状況にあると言えます。 その結果、リード役が不在のままDXプロジェクトが発足しても、やがて推進力を失ってしまう状況を招いていると言えるでしょう。

現在のBI基盤の課題。データ活用が可視化・分析で終わり、アクションに繋げられていない

データ活用のゴールが、可視化することや分析することに置き換わってしまい、その結果、キレイなグラフを作成して終わりというケースは多いのではないでしょうか。 アクションに繋げるには、現場がアクションのために必要な情報を分かり易く、しかも簡単な操作で見ることが出来る必要があります。 高度な操作知識なく、Webを見るような操作で情報を得られ、必要な関係者に即座に共有しアクションを開始する。この一連の操作をシームレスに連続できる環境が、活用の速度を加速すると言えるでしょう。 しかし既存のBI基盤では、「可視化・分析」がゴールとなっており、データ活用につながっていないケースが多いのが実情です。さらに「増え続ける連携対象（クラウド等）への対応で手一杯」という問題も多いのではないでしょうか。

データガバナンスとデータマネジメントのバランス

IT部門にとって、最も重要なポイントがこの部分になります。 既存のシステムに影響や負荷を掛けず、データを開放し活用を促進したい。 とは言え、アクセス管理などのデータガバナンスを保つことも不可欠な要素です。 このバランスをとるためのポイントについて、このセミナーでは特に紐解いてゆきたいと思います。

現場のユーザーにとっても、IT部門にとっても業務を効率化しつつデータ活用を促せる基盤とは

本セミナーでは、前述の課題をDomoを使ってどのように解決できるのかをご紹介します。 クラウド型BIプラットフォーム「Domo」が、なぜ国内有数の企業でお使い頂いているのか、その有用性についてご確認いただけます。 DXの推進を担う立場にあり、データ活用が社内で活性化し定着してほしいとお考えのIT部門の方は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　IT部門がリードするデータ活用基盤の考え方

11:45～11:55　質疑応答

主催

ドーモ株式会社（プライバシー・ポリシー）

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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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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。

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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

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DX時代を生き抜くために必要なデータドリブン経営

膨大なデータが企業に蓄積されていくDX化の時代において、そのデータを有効に活用して意思決定を行う「データドリブン経営」が必要と言われています。 客観的なデータに基づいて意思決定を行うことで、主観に捕らわれない有効な意思決定を行えるようになります。

現場の声から学ぶTableauでのスモールスタートの実現

データドリブン経営を実現するための手段として、専門のスキルがなくてもデータ分析が容易にできるセルフサービスBIが現在数多くリリースされています。 本セミナーでは、セルフサービスBIとして広く用いられているTableauを題材にして、本当にセルフでどこまでできるのか、デモを交えてご説明します。 「セルフ」と謳ってはいるものの、実際には一定のスキルを要するものもあり、うまく使いこなせていないというケースが一定数存在します。 そのような現場の声からTableauのつまずきやすいポイントを解説します。

Tableauの導入計画や構築、導入後の活用まで一気通貫してサポートする九電ビジネスソリューションズ社のサービスについてもご紹介しますので、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　セルフサービスBIは、本当に「セルフ」なのか？

10:45～11:00　質疑応答

主催

九電ビジネスソリューションズ株式会社（プライバシー・ポリシー）

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医療ビッグデータの利活用は今後さらに進む

近年、日本をはじめ世界各国で医療ビッグデータ（リアルワールドデータ）を活用した取り組みが盛んになっています。 例えば、大阪大学と日本生命保険は、両者の持つ医療ビッグデータを活用して健康寿命延伸の研究を進めています。 富士経済によると、医療関連業界に向けた医療ビッグデータ分析の市場規模は、2016年から2025年で約3.9倍になると予測されています。

医療ビッグデータを利活用するには課題も多い

しかし、医療ビッグデータの利活用には多くの課題があります。 大きな問題の一つは、個人情報の取り扱いです。医療データを取得した際には、病歴や投薬歴などの情報はすべて患者名紐づけられています。 これらの情報を匿名化するだけではなく、不正アクセスによる情報漏洩や改ざんのリスクの排除、さらに有用な情報は迅速かつ正確に取得できる必要があります。 他にも取得した個人情報の管理や、医療業界での研究実績の有無など、医療データを扱うからこその課題が発生します。

医療データにおける課題と分析による活用

弊社では、国保や社保におけるレセプトデータの活用により、医療費を削減するための最適な保健指導計画などの策定を行うなど、数多くの医療データを用いた分析および活用を行ってきました。 本セミナーでは、医療データを扱うからこそ発生する課題や、医療データの活用について解説します。

医療ネットワークのデータを活用した医療診断支援ソリューションへ

さらに弊社では、医療データを分析後、そのデータを基にAI化し、多疾患に対するサポートも行っています。 本セミナーでは、分析したデータをAI化したサービスについて、実例も交えて紹介します。

プログラム

9:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　データサイエンス専門集団が実践する医療ビッグデータ活用支援ウェビナー

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社データフォーシーズ（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Zoom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ください。

キラキラAI事例を見た経営トップの一声から始まる「データ活用プロジェクト」

近年、デジタルビジネスが進展してきたことで、企業におけるデータを活用したビジネス変革が注目を集めています。 各メディアがデータ活用の成功事例を紹介することも増え、そうした事例コンテンツを見た経営層から「我が社でもデータ活用プロジェクトを立ち上げよう」という指示を受け、データ活用プロジェクトを進める企業も急増しています。

他社のマネをしてもデータ分析・AI導入は上手くいかない、存在しない絶対解

確かに昨今では、AI（人工知能）やBI（ビジネスインテリジェンス）などのデジタル技術は広く知られることになりました。 ただ、多くの企業ではデータ収集にとどまり、そうした技術を活用した効果的なデータ分析や活用までには至っていないのが実情です。 他社で成功したとしても、その施策を自社にあてはめてもほとんど上手くいくことはありません。

「私の会社でもデータ活用できるの？」という疑問を3ステップで解決

「私の会社でもデータ活用できるの？」、本セミナーでは、そうした疑問を解消することを目的としています。 「データ活用とは、そもそも何？」「なぜ、多くのデータ活用プロジェクトは失敗するのか」「どうやってプロジェクトを立ち上げればいいのか」などをテーマに、3ステップでデータ活用への理解を深めてもらいます。

よくある失敗事例から、自社に合ったデータ活用の見つけ方を解説

さらに、「BIダッシュボード作成」「データ収集基盤構築」など、よくある失敗事例を解説します。 まず、データ活用の理想と現実を理解してもらい、成功事例を踏まえて、自社に合ったデータ活用の見つけ方のヒントをご紹介いたします。自社のデータ活用に課題があると考えている担当者の方は、ぜひご参加ください。

講演プログラム

9:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　よくある失敗事例から学ぶ、データ分析の理想と現実

　　　　　　　・導入～私の会社でもデータ活用できるの？という疑問～ 　　　　　　　・よくある失敗事例から学ぶ、データ活用の理想と現実 　　　　　　　・成功事例紹介 　　　　　　　・データ活用の始め方

10:45～11:00　質疑応答

講師紹介

株式会社クレスコ データテクノロジーセンター所属 盛下瑞樹

経済学研究科で統計学とプログラミングを学び、エンジニアとして株式会社クレスコに入社。Webアプリケーション開発業務を経験し、お客様のビジネスのシステム構築に携わる。その後、社内新部門「データテクノロジーセンター」立ち上げメンバーとなり、お客様のビジネスをデータ活用を支援している。

主催

マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

共催

株式会社クレスコ（プライバシー・ポリシー） ※クレスコの個人情報利用目的 ご提供頂きましたお客様の個人情報は、株式会社クレスコが製品サービスやイベント情報の提供をする目的のみで利用いたします。