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データによって、いかにビジネス上の価値を創出するか?

【セミナー研修】
データサイエンス入門

~データサイエンスをビジネスに活用するための必須知識を習得する~

東京

日時と会場

参加者料金を確認する
2020年02月06日(木) 14:00~ 17:00

三井住友銀行呉服橋ビル
東京都中央区八重洲1-3-4

※受付は30分前より開始いたします
※欠席・遅刻の場合は、必ずご連絡をお願いいたします
※会場は当日1F掲示板にてご確認ください

昼食

2020年02月06日(木) 昼食はご用意いたしません

対象者

●経営企画・商品企画・マーケティング・情報システム部門等の担当者
●データサイエンスに関する基礎知識を習得したい方

講師

東京大学大学院  情報理工学系研究科 准教授  山肩 洋子 氏
山肩 洋子 氏

略歴:2007年 京都大学大学院 情報学研究科にて博士(情報学)取得。同年 (独)情報通信研究機構専攻研究員、2010年 京都大学 講師のち准教授。2015年より日本学術振興会 特別研究員(RPD)を経て2019年 東京大学 准教授。画像処理・テキスト処理等のマルチメディア情報処理および食のIT研究に従事。ACM、IEICE、JSAI各会員。


概要(狙い)

ビッグデータ、AI時代の到来により、これらをいかにビジネスに活用するかに関心が集まっています。多くの企業で、データを収集・分析できる専門知識を持った人材が必要とされていますが、わが国には、そもそもそのような人材が少ないのが実情です。
この講座は、データを専門的に扱うことのできる企業人材の育成を行っている東京大学エクステンションの提供により、データサイエンスをビジネスに活用するために必要な基礎知識を習得します。データサイエンスの概要から、AIの活用、情報倫理まで、現代の社会人に必須の知識を学ぶことができるプログラム内容です。
東京大学エクステンション株式会社 ホームページ:https://www.utokyo-ext.co.jp/

効果 到達目標

◎データサイエンスを活用するために必要な基礎知識を習得する
◎ケーススタディを通じて、AIをビジネスに活用するための方法論を学ぶ
◎新たに発生しているコンプライアンス・倫理上の課題にどう対応すべきかを学ぶ

プログラム

第1章 データサイエンスの概要

第1節 イントロダクション
  1)データサイエンスとは何か
  2)データサイエンスが世界をどう変えているのか
  3)ビジネスとアカデミアは近づいている:アカデミアから学ぶビジネス応用

第2節 解くべき課題のタイプによって異なるデータサイエンス手法
  1)課題のタイプと各手法の位置づけ
  2)課題タイプ別の分析手法の紹介
   【手法1】「ABCのうちどれか?」を予測する
         『判別問題』
   【手法2】「(売上などの値が)いくつ(いくら)になるか?」を予測する
         『回帰』
   【手法3】「似たデータと似ていないデータを分ける」分析を行う
         『クラスタリング』
   【手法4】「大量に調べた項目の中で、どの項目が重要で、どの項目とどの項目が被っているのか?」を
         分析する
         『因子分析・主成分分析』

第3節 AIにより創出されるビジネス上の価値
  1)ディープラーニングが成し遂げたもの
    ●ディープラーニングの衝撃(2012年に何があったのか?)
    ●画像処理におけるディープラーニングの発展
    ●自然言語処理におけるディープラーニングの発展
    ●ディープラーニングは万能か?ディープラーニングが得意なこと、不得意なこと
  2)AIを活用したビジネスの応用事例
    ●ビジネス応用のための学術論文読解のススメ
    ●ケーススタディ1:人が行っていた作業をAIに置き換えた事例
    ●ケーススタディ2:経験豊富な専門家が行っていた予測をAIに置き換えた事例
    ●ケーススタディ3:人の曖昧な感覚を分析により可視化・解析した事例
  3)AIに利用できる様々なツール
    ●プログラミング言語とライブラリ
    ●オープンソースやオープンデータセットの活用
    ●計算機クラウドを使ったAIコストのスケール化
    ●arXivなどフリーの学術論文集の紹介


第2章 情報倫理

第1節 データ駆動型時代のコンプライアンスや倫理とは何か?
  1)そもそも「コンプライアンス」「倫理」とは?
  2)データ駆動型時代において、新たに何を考えるべきか?
  3)すでに形成されたコンプライアンスや倫理とは

第2節 データ駆動型時代のコンプライアンスと倫理
  1)データのコンプライアンスと倫理
    ●データは誰のものか?
    ●データは匿名化可能か?
    ●データはどのように集め、どのように使ってよいのか?
  2)アルゴリズムのコンプライアンスと倫理
    ●アルゴリズムの「責任」は誰がとるのか?
    ●アルゴリズムが生み出したものは誰が権利を持つのか?
  3)合意形成への試みたち
    ●現状の法・指針等の整備状況
    ●整備例:「欧州一般データ保護規則(GDPR)」概観

第3節 終わりに---さらに深く考えるために:技術の社会的責任
  1)先行する議論:科学の世界における見方
  2)データ駆動型時代における技術の社会的責任
    ●各種倫理指針(再考)
    ●技術の社会的影響の例

受講料(一名様につき)


会員種別 税込価格 本体価格 消費税
単価 SMBC経営懇話会特別会員 20,900 19,000 1,900
SMBC経営懇話会会員 24,200 22,000 2,200
会員以外のお客様 27,500 25,000 2,500

※セミナー名、開催日、プログラム、受講料等が予告なく変更になる場合があります。
※セミナーは、開催日の前営業日の午後3時までにお申し込みください。
  (弊社営業日は、土・日・祝日・年末年始を除く平日)
※申し込み時点で定員に達している等の理由によりお申込みいただけない場合があります。
  また、募集状況によりセミナー開催が中止となる場合がございます。あらかじめご了承ください。
※やむを得ずキャンセルの場合は、原則、開催日の前営業日の午後3時までに、HPからキャンセルをお願いいたします。
  HPからお手続きができない場合、および入金済の方はお電話にてご連絡下さい。
  開催日当日の取消しの場合は、受講料を全額ご請求いたします。
  代理出席は受付いたします。 

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