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スピーカー
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Ali Ghodsi
CEO and co-founder
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竹内 賢佑
社長
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岡田 陽介 氏
代表取締役CEO
略歴はこちら
株式会社ABEJA
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濱野 努 氏
デジタル戦略本部 本部長
略歴はこちら
スターバックス コーヒージャパン
株式会社 -
志済 聡子 氏
執行役員 IT統括部門長
略歴はこちら
中外製薬株式会社
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島田 太郎 氏
東芝データ株式会社
代表取締役CEO
株式会社東芝
執行役上席常務最高デジタル責任者略歴はこちら
東芝データ株式会社
株式会社東芝 -
山谷 孝史 氏
経営統轄部
グローバルIT革新部 基幹職略歴はこちら
オムロン ヘルスケア株式会社
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岸部 友裕 氏
データベースマーケティング研究所
技術開発ユニット
シニアMLエンジニア略歴はこちら
CCCマーケティング株式会社
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岡本 智史
マーケティング本部長
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徳元 大輔
カスタマー・サクセス・エンジニア
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北村 匡彦
ソリューション・アーキテクト
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グティエレス・ホアン・パウロ
シニア・ソリューション・アーキテクト
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板垣 輝広
ソリューション・アーキテクト
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弥生 隆明
ソリューション・アーキテクト
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坪井 良
レジデンシャル・ソリューション・アーキテクト
1988年生まれ。愛知県名古屋市出身。10歳からプログラミングをスタート。高校でCGを専攻し、全国高等学校デザイン選手権大会で文部科学大臣賞を受賞。大学在学中、CG関連の国際会議発表多数。その後、ITベンチャー企業を経て、2012年9月、AIの社会実装を手掛ける株式会社ABEJAを起業。2017年には、AI、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指し、他理事とともに設立した日本ディープラーニング協会理事を務める。2021年より、那須塩原市DXフェローに就任。
1993年に日本マイクロソフトに入社し、Microsoft.com/japanのWebマスターなどを経て、デジタルマーケティングを統括する部門の責任者となる。
2014年よりチューリッヒ生命マーケティングコミュニケーション部長。2017年2月より現職。
1986年 日本アイ・ビー・エム株式会社入社｡官公庁システム事業部、ソフトウエア事業部等で部長を歴任後、IBM Corporation (NY) に出向し、 帰国後、2009年に執行役員公共事業部長に就任｡その後も執行役員としてセキュリティー事業本部長や公共事業部長を歴任｡2019年中外製薬に入社し現職。
2018年10月にデジタル事業責任者として（株）東芝に入社。2020年4月 執行役上席常務 最高デジタル責任者に就任。現在、東芝デジタルソリューションズ（株）取締役社長、東芝データ（株）代表取締役CEO、一般社団法人 ifLinkオープンコミュニティ 代表理事を兼任。自動車、精密機器設計、重工業、ソフトウェアのファクトリーオートメーションのエキスパートとして、大手グローバルメーカーのデジタル化コンサルも行う。現在はロボット革命と産業用IoTイニシアチブ、IoTアクセラレーションラボのアドバイザーとしても活動。
2006年オムロン株式会社入社。
生産・物流管理システムの構築・導入やBI/DWHの構築といったIT・データ施策の実行推進と、主に電子部品事業におけるSCM改善企画・実行といった、ビジネスドメインの業務改革推進の両方を歴任する。
2021年にオムロンヘルスケア株式会社 グローバルIT革新部へ異動。
社内の事業部門と連携したデータアナリティクスによる価値創出を推進中。
国内大手SIerにてERPの導入やAIのビジネス活用のプリセールスに従事した後、2017年にCCCマーケティングに入社。機械学習エンジニアとして、社内向けの機械学習アプリケーションの開発や、社内のデータ活用に関するスキルを向上するための環境づくり等に関わる。
現在は、大規模データのさらなる活用に向けて、Databricksを中心とした新しい分析基盤構築を推進している。
プログラム
詳細決定しましたら、改めて情報アップデートさせていただきます。
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オープニング
竹内 賢佑 データブリックス・ジャパン株式会社 社長 弊社日本法人社長よりご挨拶差し上げます。
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キーノートセッション
Ali Ghodsi DatabricksCEO and co-founder 弊社 本社 CEOより、世界の「Data & AI」の最新情報をお伝えします。
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エグゼクティブ パネルディスカッション 第1部
岡田 陽介 氏 株式会社ABEJA代表取締役CEO 濱野 努 氏 スターバックス コーヒージャパン株式会社デジタル戦略本部 本部長 志済 聡子 氏 中外製薬株式会社執行役員 IT統括部門長 島田 太郎 氏 東芝データ株式会社 代表取締役CEO
株式会社東芝 執行役上席常務最高デジタル責任者竹内 賢佑 データブリックス・ジャパン株式会社 社長 岡本 智史 データブリックス・ジャパン株式会社 マーケティング本部長 日本における「データ&AI」の現状とそのポテンシャル
各業界を代表するパネリストの方々にご登壇を頂き、各社における「データ&AI」の取り組み状況、今後のビジョン、「データ&AI」人材の採用と育成などについて、お話を頂きます。
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休憩
-テクニカルキーノート① :データマネジメント & エンジニアリング
Reynold Xin DatabricksCo-Founder and Chief Architect データを戦略的資産に変えることは、多くの組織にとって最優先事項です。アナリティクスや機械学習のために、タイムリーで信頼性が高く、ガバナンスの効いたデータを提供するには、データマネジメントとエンジニアリングが重要であることを企業は認識しています。
データチームがDatabricks Lakehouseをうまく活用して、品質とガバナンスを備えたデータを迅速にインサイトに変える方法について話します。
-テクニカルキーノート②: SQLアナリティクス & パフォーマンス
Michael Armbrust DatabricksDistinguished Engineer Databricks SQLで実現されたパフォーマンスの向上、管理の簡素化、ユーザーエクスペリエンスについて語ります。すべてのクエリタイプで最先端のパフォーマンスを発揮するPhotonクエリエンジンに支えられた、ファーストクラスのSQL開発環境を手に入れることができます。
-テクニカルキーノート③: データサイエンス & 機械学習
弥生 隆明 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 データサイエンスや機械学習の運用は、データソースやMLツール、ワークフローが雑多に存在するため、簡単ではありません。それを変えるのがデータブリックスのレイクハウス・プラットフォームです。データエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスラインがオープンなプラットフォーム上でコラボレーションし、機械学習のライフサイクル全体を大規模に運用する方法をご紹介します。
-テクニカルキーノート④: ロードマップ
竹下 俊一郎 データブリックス・ジャパン株式会社パートナー・ソリューション・アーキテクト データブリックスのレイクハウス・プラットフォームを構成する各製品や機能に関する最新のロードマップ情報をお届けします。
-休憩
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事例 セッション
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セッション 1
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CCCマーケティングにおけるDatabricksの活用
〜これまでの成果とこれからの活用について〜岸部 友裕 氏
CCCマーケティング株式会社
データベースマーケティング研究所 技術開発ユニット
シニアMLエンジニアCCCマーケティングは、7,000万人を超える会員を有するTポイントのビッグデータを活用し、さまざまな課題解決につながるソリューションを提供しているマーケティングカンパニーです。AI・機械学習を活用した新しい価値提供が当たり前になってきていますが、当社が取り扱う国内有数のビッグデータで、AI・機械学習を駆使していくには、スケーラブルで柔軟なビッグデータ分析基盤が必要です。今回は、Databircksのビッグデータ分析基盤としての検証結果とこれからの活用について、
お話したいと思います。
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セッション 2
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オムロンヘルスケア グローバルIT革新部が
目指す未来予測型オペレーションと実践事例山谷 孝史 氏
オムロンヘルスケア株式会社
経営統轄部
グローバルIT革新部 基幹職市場の不確実性が高まる昨今、事業成長のためには迅速かつ合理的な意志決定と施策実行が特に重要となっています。オムロンヘルスケア グローバルIT革新部のデータアナリティクス推進においては、データに基づく量的意思決定の自動化・合理化を支援し、人がより未来にとるべき創造的分野の行動に集中できる「未来予測型の業務オペレーション」への進化に取り組んでいます。本講演では、未来予測型オペレーションの実現に向けた取組とDatabricksを分析基盤とした具体的な実践事例をご紹介します。
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データブリックス セッション
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技術セッション（初級者向け)
- データサイエンティスト向け
機械学習の真のビジネス価値を
Databricksで実現！
機械学習における継続的デリバリーと
自動化の課題徳元 大輔
データブリックス・ジャパン株式会社
カスタマー・サクセス・エンジニアAutomoation tool等を使うと、なんとなくMLを開始でき、small & quick winとすることができます。ただ、それをそのままスケールアップすると、一度作成したモデルの再利用に工数がかかるなど、いわゆる ”技術的負債” が発生してしまいます。この技術的負債を防ぐための概念としてMLOpsというコンセプトがあります。これ はML システム開発（Dev）と ML システム オペレーション（Ops）の統合を目的とする ML エンジニアリングの手法です。Databricksを使って、統合された ML システムを構築し、本番環境で継続的に運用する方法についてご説明します。
- データエンジニア向け
圧倒的に簡単なデータパイプラインの作り方
北村 匡彦
データブリックス・ジャパン株式会社
ソリューション・アーキテクトこれまで、構造/非構造データや、バッチ/ストリーミング処理ををバラバラに扱う必要がありましたが、これらをDelta フォーマットで一元的な管理/運用を実現する方法を説明します。
- データアナリスト向け
CSVやJSONなどの非構造データを
簡単にBIで可視化しよう！グティエレス・ホアン・パウロ
データブリックス・ジャパン株式会社
シニア・ソリューション・アーキテクトCSVやJSONなどの非構造データをBIで可視化できずに、困っていませんか？このセッションでは、身近なサンプルデータを活用して、Databricks SQL, RedashなどのDatabricksの各機能や、3rd Party のBI ツールを使用し、デモンストレーションを行います。
- データサイエンティスト向け
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技術セッション（中級者向け)
- データサイエンティスト向け
実践！AutoMLを活用した
高精度のモデル作成からデプロイまで板垣 輝広
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AutoMLのガラスボックスアプローチを活用した効率的なモデル作成とチューニング及び作成したモデルの様々なデプロイ方法(パッチ/ストリーミング/REST/SQL関数）をご紹介します。ガラスボックスアプローチにより、モデルの中身(使っているデータ、データの加工、使用しているアルゴリズム)が明確なので、チューニングしやすく、ステークホルダーへの説明責任を果たせます。
- データエンジニア向け
お使いのデータレイク、
期待した通りに動作していますか？弥生 隆明
データブリックス・ジャパン株式会社
ソリューション・アーキテクト様々なユースケースに対応するためには、データ品質、データ鮮度、パフォーマンスに対する高い目標を達成する必要があります。
パイプラインの高い可視性や自動テスト機能などの各機能を駆使して、データスワンプではなく澄み切ったデータレイクを実現するノウハウをご説明します。 - データアナリスト向け
高速！ SQLチューニング
坪井 良
データブリックス・ジャパン株式会社
レジデンシャル・ソリューション・アーキテクトデータブリックス独自のDatabricks SQL アーキテクチャ、Spark高速化エンジン「Photon」によるクエリの高速化を解説。その上で、「Spark Query Plan」を活用して、クエリー実行計画の中身を可視化&分析し、ボトルネックを特定します。
- データサイエンティスト向け
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エグゼクティブ パネルディスカッション 第2部
岡田 陽介 氏 株式会社ABEJA代表取締役CEO 濱野 努 氏 スターバックス コーヒージャパン株式会社デジタル戦略本部 本部長 志済 聡子 氏 中外製薬株式会社執行役員 IT統括部門長 島田 太郎 氏 東芝データ株式会社 代表取締役CEO
株式会社東芝 執行役上席常務最高デジタル責任者竹内 賢佑 データブリックス・ジャパン株式会社 社長 岡本 智史 データブリックス・ジャパン株式会社 マーケティング本部長 日本における「データ&AI」の現状とそのポテンシャル
各業界を代表するパネリストの方々にご登壇を頂き、各社における「データ&AI」の取り組み状況、今後のビジョン、「データ&AI」人材の採用と育成などについて、お話を頂きます。
