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「データビジネス最前線」~データサイエンティストによるリレー講座~

AI・IoT・ビッグデータ利活用の掛け声のもと、データ関連ビジネスの市場が急速に拡大しています。とはいえこれまでのやり方がスムーズにDBDM (Data-based Decision Making)に切り替わっているかといえば、必ずしもそうとは言えない状況です。やはり最後はKKD (勘・経験・度胸)だという声も小さくありません。本講座では、様々な分野においてデータ関連ビジネスの現場を担っている若手データサイエンティストが最新のビジネス成功事例を紹介します。現状は果たして過渡期なのか、あるいは、一過性のブームなのか参加者と共に議論を深めたいと思います。本講座は正解のある問題への解答を与えるものではなく、講師から提供される様々な事例について議論を深めることにより、データ関連ビジネスの今後について考える機会を共有することを目的とします。データ関連ビジネスに従事されている方、これからそのようなビジネスへの展開を検討されている方、データ関連ビジネスに興味をもたれている方などの参加を歓迎します。
宿久 洋
講座コーディネーター
宿久 洋(やどひさ  ひろし)
同志社大学 文化情報学部 教授

1967年福岡県出身。1992年九州大学大学院総合理工学研究科修士課程修了 博士(工学)。鹿児島大学理学部助手、同助教授、同志社大学文化情報学部助教授を経て、2008年より同志社大学 文化情報学部教授。計算機統計学、多変量解析を専門とし大規模複雑データの解析法に関する研究に従事。応用統計学会評議員、日本計算機統計学会理事・評議員、コンピュータ利用教育学会副会長。著書に『Data Analysis of Asymmetric Structures』( Marcel Dekker, Inc.)、『関連性データの解析法-多次元尺度構成法とクラスター分析法-』( 共立出版) 『確率と統計の基礎Ⅰ・Ⅱ』(ミネルヴァ書房)など

第1回 10/4(木)金融分野におけるデータサイエンス応用

北野 道春
データサイエンティスト
北野 道春(きたの  みちはる)
株式会社 大和総研 フロンティアテクノロジー本部

1989年大阪府生まれ。同志社大学大学院文化情報学研究科修了。大和総研にてシステム開発業務に3年間従事し、現在は金融機関向けのデータ分析コンサルティング及び機械学習モデルの開発を行う。
Fintechの台頭、デジタルジャイアンツの参入など、金融業界は今まさに変革の時代に直面しています。本講座では、大和総研が取り組んでいる株価予測・チャットボット・音声認識による業務効率化等の具体的事例をご紹介し、金融分野におけるデータビジネスについてご説明いたします。

第2回 10/25(木)メディカルにおけるデータサイエンス応用

古屋 俊和
データサイエンティスト
古屋 俊和(ふるや  としかず)
株式会社エクサウィザーズ メドテック事業部 取締役フェロー

1986年広島県生まれ。同志社大学文化情報学部卒。京都大学経営管理大学院卒業(MBA取得)。京都大学情報学研究科博士後期課程在籍。2012年4月、修士課程在籍時にデータ解析専門の会社を創業。2014年、ICTを活用した介護事業所を設立し管理者就任。2016年現・株式会社エクサウィザーズを創業。取締役フェロー就任。日本を代表する凄腕データサイエンティスト19人に選出される(週刊ダイヤモンド)。 

弊社は、外資戦略コンサルタントを中心としたビジネスプロフェッショナルと国内トップクラスのAIエンジニアが、日本の社会問題をAIで解決しようとする国内最大級のAIベンチャーです。本講座では弊社の紹介とともに、メディカル領域におけるDeep Learningや機械学習を用いたデータ活用事例を紹介いたします。

第3回 11/1(木)ヤフーショッピングにおけるデータサイエンス応用

谷川 奈穂
データサイエンティスト
谷川 奈穂(たにがわ なほ)
ヤフー株式会社 データ&サイエンスソリューション 統括本部サイエンス本部

1990年京都府生まれ。同志社大学卒業後、東京工業大学大学院を卒業。2016年にヤフー株式会社に入社。現在は、ヤフーショッピングで分析業務を行っている。
Yahoo!ショッピングは、2.7億以上の品揃えのECサイトで、多くのユーザに利用されています。ユーザにより長く利用してもらうために、顧客育成にも取り組んでおります。データを活用して、各ユーザの利用状況に応じた効率的な育成方法を考案しています。

第4回 11/15(木)経営課題解決におけるデータサイエンス応用

香西 哲弥
データサイエンティスト
香西 哲弥(こうざい てつや)
アクセンチュア株式会社 金融サービス本部

1991年福井県生まれ。同志社大学文化情報学部卒。株式会社三井住友銀行に総合職で新卒入行し、2016年8月に退行。同年9月にアクセンチュア株式会社に入社し、顧客行動分析や数理モデリング等の業務に従事。
我々は外資系総合コンサルティング会社として120カ国以上の企業の経営課題解決を支援しています。近年では機械学習、AIなど最新の科学技術を用いたデータ解析による課題解決事例も増えてきています。今回は経営分野の課題に対する科学的なアプローチ方法と解決事例を中心にお話しします。

第5回 1/10(木)社会調査におけるデータサイエンス応用

光廣 正基
データサイエンティスト
光廣 正基(みつひろ まさき)
株式会社日経リサーチ ソリューション本部データサイエンス部

1990年石川県生まれ。同志社大学大学院文化情報学研究科修了。調査データとCRMデータの分析業務に従事し、選挙予測や大学入試合格ライン予測なども担当。
ビッグデータやAI・機械学習というキーワードは、日経新聞で連日のように取り上げられ、今や産業界のホットトピックです。しかし、企業が所有する行動履歴データのみでは、「なぜそのような行動をしたのか?」を紐解くことが困難な場合があります。そこで“集める”調査データ(意識)と“集まる”ビッグデータ(行動)を組み合わせて得られる付加価値をマーケティングへの活用事例を交えて紹介いたします。

第6回 1/17(木)営業生産性向上におけるデータサイエンス応用

本林 英和
データサイエンティスト
本林 英和(もとばやし ひでかず)
リクルートライフスタイル データマネジメントグループ

1994年兵庫県生まれ愛知県育ち。同志社大学文化情報学部卒。リクルートに入社後、クライアント営業を経て、現在はデータプランナーの業務を行う。
リクルートライフスタイルは、様々な分野で集客や業務支援のサービスを提供しており、大量のカスタマーデータ、クライアントデータ、営業データ等を持っています。データサイエンスの力で、営業現場の課題の解決や、クライアントへの価値提供を行っています。本講義では、それらの事例をご紹介させていただきます。

第7回 1/24(木)メディア産業におけるデータサイエンス応用

坂上 潤
データサイエンティスト
坂上 潤(さかがみ じゅん)
株式会社ビデオリサーチ デジタル業務局デジタル開発部

1991年兵庫県生まれ。同志社大学文化情報学部卒。同大学院に進学し、2016年にビデオリサーチへ入社。現在はシステム開発業務を担当。
現在、TV視聴やWEB/アプリ利用などのシングルソースデータでデータの可視化や時系列解析をすることで、同じジャンルの番組との比較や対象者の行動パターンの分類など様々な分析を行っています。今回は、前述内容を含め、実際の分析事例や研究事例を紹介いたします。

開催概要

回数全7回
開講日10/4(木)、10/25(木)、11/1(木)、11/15(木)、1/10(木)、1/17(木)、1/24(木)
定員100名
時間18:30~20:00
受講料7回一括のみ 21,000円
資料当日講師より配布いたします
会場・アクセス
同志社大学東京サテライト・キャンパス セミナー室 交通アクセス
〒104-0031 東京都中央区京橋2丁目7番19号 京橋イーストビル3階
「東京」駅八重洲南口から徒歩6分 、地下鉄 東京メトロ銀座線「京橋」駅 6番出口から徒歩1分。みずほ銀行脇の入口からお入りください。

お問合せ先
同志社大学東京オフィス(平日 9:00~17:00)
TEL:03-6228-7260 FAX:03-6228-7262 
E-mail:ji-toky1@mail.doshisha.ac.jp
東京オフィスオリジナルサイト

申込方法
以下のいずれかの方法でお申し込みください。

お申込み・受講に関する注意事項
  • 定員になり次第、受付を終了いたします。
  • 受講料は、初回に受付でお支払いください。
  • 開講後は、受講料の払い戻しはいたしません。
  • 万が一、開講出来ない場合は開講の1週間前までにお申込みいただいた方にご連絡いたします。
  • 開講が決まりましたら、事務局より受講票を郵送いたします。
  • 受講票(ハガキ)は1講座1枚です。受講時に受付にお出しください。
  • 全回ご出席の方には「修了証」を最終回にお渡しいたします。
  • 休講・補講
1.
講師の都合および事故、台風、天災、交通機関遅延等によりやむを得ず休講する場合があります。
2.
休講が事前に判明した場合は 同志社大学HP および 同志社TOKYO HUB サイトに掲載し、各個人にメールにてお知らせし、補講等の対応をいたします。
  • 受講時は
1.
講義中は携帯電話の電源をお切りいただくか、機内モードにしてください。
2.
講座の録音、録画、写真撮影は講師の許可がある場合を除き禁止です。