ゲストプロフィール：東日本旅客鉄道　MaaS・Suica推進本部　データマーケティング部門担当部長　渋谷直正さん

• 「JALの渋谷さん」-> デジタルガレージ ->「JRの渋谷さんに」
• JRはSUICAの情報を「駅カルテ」として提供開始
• 店舗出店や地方自治体などにとっては便利なデータ
• 2013年のデータ販売開始時にはポジティブな反応が得られなかった
• 世の中にはデータの売り買いを行う場所がない
• データ経済におけるプライバシーの話題には見境がなくなっている？
• これまでの鉄道会社のマーケティングはマイレージプログラムのある航空会社よりざっくり
• 鉄道会社のマーケティングはポイントやペイメントデータの獲得で「革命」が起こっている
• 技術者が中心のJR西日本のデータ活用とJR東は対照的
• JR東日本のデータマーケティング部門は非技術者の集団
• 非技術社でもデータ解析ツールを使って精度の高いターゲティングが出来る
• いきなり「マニュアル車」に乗らなくても「オートマ車」がある
• 出来上がったツールがない先端部門には車がそもそもない
• 渋谷さん・シバタおすすめのMLツールは？
• SUICAのデータの分析で楽しさを感じてほしい

ゲストプロフィール：サスメド株式会社 取締役 CTO 本橋 智光さん

• USスタートアップのCEOに英語じゃなくて熱意を褒められた
• 「前処理大全」執筆の驚きの経緯
• 治験のデジタル化と予測技術の導入で治験の効率はどう変わる？
• 合成対照群を機械学習で予測し、創薬にかかる時間を短縮
• 治療用アプリの開発と法整備
• 工数見積の魔術
• 医療系スタートアップはSIerの技術者の経験が活きる？
• ビッグデータからデータの質を求める時代になってきた
• 「大量のデータがあればなんとかなる」は過去の話
• 大量データに基づく汎用的AIモデルと高品質データの個別最適化の組み合わせ
• 最近また注目されているメタヒューリックスソルバー
• クリエイティブな領域もコンテンツの造り手と受け取り手の間が重複し、一部では最適化問題化している
• 臨床データにおけるブロックチェーンの応用
• マリオを決定木でプレイしたときに学んだ人生観

ゲストプロフィール：SyntheticGestalt CTO 神谷幸太郎

今回のキーポイント：

ゲストプロフィール：Treasure Data 取締役 堀内健后さん

今回のキーポイント：

• ツインバードのコーヒーメーカーがおすすめ
• TreasureDataは10年前に日本人3人がシリコンバレーで立ち上げたスタートアップ
• コロナでリアルイベントを前日に配信イベントに変更し自分たちでイベント配信スタジオを構築
• 自社製品を生かしたデータドリブンなイベント配信システムを顧客提供するまでに
• オードリー・タンが出たTreasure Dataイベントの舞台裏
• データドリブンなオンラインイベント配信は残酷
• トレジャーデータがCDPというビジネスモデルを選ぶに至った岐路
• クッキーが使いにくくなった今CDPを使った顧客理解がますます重要に
• 顧客理解のためのデータベースってどういうこと？
• ArmのTreasureData買収はどうメイクセンスしたのか
• IoTのユースケースが追いつかなかった理由
• ソフトウェア的な変化を前提としたハードウェアの必要性
• テクノロジーの発展における物語の重要性
• 改めて上場を目指すことでメンバーにも新たなインセンティブが
• B2Bの営業において商談件数が少なくてもAIの予測は使える？

ゲストプロフィール：株式会社 Qosmo 代表取締役 徳井直生さん

今回のキーポイント：

ゲストプロフィール：鹿屋体育大学教授 兼 スポーツトレーニング教育センター長 山本正嘉先生

今回のキーポイント：

ゲストプロフィール：株式会社エルデシュ代表取締役 データサイエンティスト　岩永二郎さん

今回のキーポイント：

ゲストプロフィール：データサイエンティスト協会スキル定義委員会副委員長　佐伯

今回のキーポイント：

• 早期退職して一人ブラック企業みたいなフリーランス生活
• データサイエンティスト協会と、日本ディープラーニング協会と、情報処理推進機構とデジタルリテラシー協議会が始まった
• スキル定義委員会の熱量はすごすぎる
• データサイエンスの流れはリアル産業に移りつつあり、人材も動きつつある
• Cookieが使えない中でどうやってデジタルマーケティングしていくの？
• データポータビリティーの世界では自分のデータを取り戻すことができる
• 個人情報保護法で「厳しくなる」よりも「こうやったら大丈夫」が増える
• 今年始まったデータサイエンティスト検定リテラシーレベルは、“最低限“の基礎知識
• 検定ができるまでに協会ができてから8年の歳月がかかった
• データサイエンティストの役割はどの様に変化・分化していく？
• ミッションクリティカルなサービスに落とし込むことができるDSは少数
• 文系人材もAIをプロジェクト化し、KPIへのインパクトを出せるようになるには
• 資格を取っても仕事を見つけるまでには経験の壁がある
• AI・データ活用で世界を変えたいと言うより、単純にやっててオモシロイ
• クリエイターはオリジナリティーがあるのではなく通底するものがある

ゲストプロフィール：Tractable株式会社　日本カントリーマネージャ― 兼 APAC統括責任者　堀田 翼さん

今回のキーポイント：

ゲストプロフィール：滋賀大学データサイエンス学部教授 河本 薫さん

今回のキーポイント：