ビッグデータ活用でいかに収益を生み出すか

ビッグデータ活用でいかに収益を生み出すか──。
先進企業はその解決策をアナリティクスに見いだしつつあります。カギを握るのは予測分析と分析の自動化。
機械学習やディープラーニングに代表されるような、人工知能のアルゴリズムが注目されています。

例えば大手銀行はIBMのWatsonの機械学習によって大量のデータから顧客窓口での最適な対応方法を導こうと実証実験を始め、創薬分野ではディープラーニングによる効果の予測が競争に欠かせません。
ビルのメンテナンス、工場の生産工程の最適化、クルマの自動運転にはアナリティクスのベストパターンが採用されます。

マーケティング業務はデータ分析による意志決定だけでなく、データとシナリオに基づく自動化も進んでいます。企業経営においてはリアルタイムな経営指標の管理から、タレントマネジメントや健康管理といった人材面にまで新たな分析手法が広がりつつあります。

しかし、データだけ、アルゴリズムだけ、分析だけではビジネスは動きません。この新たな機会を生かすためには全業種、業務において、「もう一度方法を考え直す」こと、そして「新しいやり方を考える」こと、”Rethink”が欠かせません。その先に事業のリノベーションやデータ分析を付加価値にしたデータプロダクトが生まれます。

日経ビッグデータは、データを使いこなし、新規事業の創出などで利益を生み出していくためのアナリティクスを徹底解説するカンファレンスを開催いたします。ぜひご参加ください。

Expert Course

ビッグデータの活用実践的に極める3時間の特別講義<有料>

海野 裕也

9月14日(月)15:30~18:30

予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル

海野 裕也

Preferred Infrastructure

知的情報処理事業部 事業部長

関 喜史

関 喜史

Gunosy

共同創設者 兼 R&Dエンジニア

鈴木 良介

9月15日(火)12:00~15:00

IoTで稼ぐ!プロダクトのサービス化を『DIVA』で考える

鈴木 良介

野村総合研究所

ICT・メディア産業コンサルティング部 主任コンサルタント

高橋 範光

9月15日(火)15:30~18:30

3時間で比較・解説・体験できる分析ツール選定チュートリアル講座

高橋 範光

チェンジ

取締役

9月14日(月)

09:30

12:00
主催者挨拶
詳 細
小泉進次郎氏
読者無料 [K10]

ビッグデータ×AI×IoT~官民に求められるものは!?~


内閣府大臣政務官
小泉 進次郎
2004年関東学院大学経済学部卒業、06年米コロンビア大学大学院政治学修士号取得。09年衆議院議員、13年内閣府大臣政務官・復興大臣政務官。ITやビッグデータを活用した政策に積極的に取り組む
政府は「近未来技術実証特区検討会」でドローンや自動運転などの社会への導入について検討している。それらの実現に必要不可欠なビッグデータ、AI(人工知能)、IoTを官民がいかに使いこなし、相乗効果で競争力に生かしていけるのか。政府のビッグデータ活用の実例も交えて講演いたします。 読者無料
詳 細
読者無料 [K10]

人工知能のビジネス活用の可能性を探る

東京大学大学院 工学系研究科 技術経営戦略学専攻・准教授 松尾 豊氏
パネリスト
東京大学大学院
工学系研究科
技術経営戦略学専攻・准教授
松尾 豊
1997年東京大学工学部電子情報工学科卒業、2002年同大大学院博士課程修了、産業技術総合研究所研究員、05年米スタンフォード大学客員研究員、07年東大大学院准教授。国のAIやビッグデータに関する委員を多数務める
野村総合研究所 コンサルティング事業本部 主任コンサルタント 鈴木 良介氏
モデレータ
野村総合研究所
ICT・メディア産業コンサルティング部
主任コンサルタント
鈴木 良介
2004年、株式会社野村総合研究所入社。以来、情報・通信業界に係る市場調査、コンサルティング、政策立案支援に従事。近年では、データにもとづいた事業高度化の支援を行っている。著書に『ビッグデータビジネスの時代』(翔泳社)。科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業CRESTビッグデータ応用領域アドバイザー(2013年6月~)。
9月14日 10:15~10:55 ビッグデータの浸透もあり、世界的な人工知能(AI)ブームが到来しています。ビジネス活用への期待が高まっていますが、どのように道筋をつければ収益に結びつくのかは、各社が模索の最中です。
そこで、ビッグデータのビジネス活用の第一人者の1人である野村総研の鈴木良介主任コンサルタントが、AI研究における第一人者の1人である東京大学の松尾豊准教授に、人工知能をビジネスにどのように展開できる可能性があるのか質問しながら、その可能性を探っていきます。
読者無料 [K10]

ビジョナリーセッション【リレートーク】
アナリティクスが事業を変える

日本オラクル 三澤 智光氏

クラウド時代における、ビッグデータ/IoTからの新たな価値創造

日本オラクル
執行役副社長
クラウド・テクノロジー事業統括

三澤 智光
日本テラデータ 飯尾 光國氏

IoT の活用とビッグデータ分析によるビジネス価値の具現化
~自動車業界での最前線~

日本テラデータ
執行役員
産業・サービス事業本部 事業本部長

飯尾 光國
大日本印刷 井上 貴雄氏

—生活者が自身の情報をコントロールする社会へ—
生活者と企業の関係性のパラダイムシフトに対応するイノベーション戦略

大日本印刷
ABセンター 第2本部 副本部長
生活者情報ビジネス開発ユニット ユニット長

井上 貴雄
休 憩
トラックA [有料] トラックB [読者無料] トラックE
13:00

13:45
[A11]

東京大学先端科学技術研究センター 教授 森川 博之氏

IoTはビジネスを再定義する

東京大学
先端科学技術研究センター 教授
森川 博之
1992年、東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。東京大学大学院工学系研究科助教授、同新領域創成科学研究科助教授、同工学系研究科教授を経て現職。主な研究分野は、ビッグデータ、M2M、IoT、センサネットワーク、モバイル、無線通信システムなど。新世代M2Mコンソーシアム会長、OECD/CDEP副議長等
9月14日 13:00~13:45 IoTのビジネスチャンスは、生産性やサービスの向上余地がある分野を見つけ出すことにあります。これまで人が行っていたプロセスを置き換えたり、全社や他社のデータを統合的な活用したりすることで新たな価値が創出できるのです。製造やエネルギーから金融やスポーツまで、あらゆる産業にまたがるIoT活用の最新動向を、データの価値、システムの組み合わせ、ビジネス領域の再定義といった視点から解説します。
詳 細
読者無料[B11]

Water Business Cloudにおけるキュレーション
〜社会インフラ分野のデータ利活用〜

富士通 寺澤 真紀氏 メタウォーター 浦谷 貴雄氏
富士通 寺澤 真紀氏
富士通
イノベーションビジネス本部
コンバージェンスサービス統括部
部長

寺澤 真紀
メタウォーター 浦谷 貴雄氏
メタウォーター
事業戦略本部WBCセンター
ソリューション開発部
ソリューショングループ
マネージャー

浦谷 貴雄
上下水道事業向けプラットフォームWater Business Cloudでは、事業運営・管理業務における情報や、現場保守点検業務における気づき、画像、音声など様々なデータをセンターに収集。蓄積されたデータ、ナレッジを重ねあわせて高度な業務マネージメントや新たな価値創造を実現しています。
詳 細
[E11]

エキスパートコース01

※本講義の開催時間は12:00-15:00になります。



講師調整中
9月14日 12:00~15:00
14:00

14:45
[A12]

CCCマーケティング 田代 誠氏

5,400万人超の購買データでできる新しいマーケティング

CCCマーケティング
取締役
田代 誠
1997年にカルチュア・コンビニエンス・クラブ(株)に入社。2001年にネット系マーケティングリサーチ会社へ転職後、営業・経営企画・海外事業・人事などの執行役員を経て、2009年にCCCへ復帰。その後、人事部長などを経て、現在、CCCマーケティング(株)取締役としてマーケティング営業を管掌。
CCCマーケティングは、日本人の4割を超える5,477万人(2015年6月末現在、アクティブ・ユニーク数)が利用し、小売・流通やメーカーなど業種の垣根を超えた125社とアライアンス・パートナーを組む日本最大の共通ポイントサービス「Tポイント」の、多種多様なライフスタイルデータをもとにデータベース・マーケティング事業を行っています。CCCマーケティングが展開するオリジナルのマーケティング・メソッドと、生活者の業種横断購買行動からみえる新たなマーケティング・チャンスの発見についてお話させていただきます。
詳 細
読者無料[B12]

先進事例にみる、ビッグデータ/IoTからの新たな価値創造と最新ソリューション

日本オラクル 佐藤 裕之 日本オラクル 大橋 雅人
日本オラクル 佐藤 裕之
日本オラクル
クラウド・テクノロジー事業統括
クラウド・テクノロジー製品戦略統括本部
部長

佐藤 裕之
日本オラクル 大橋 雅人
日本オラクル
クラウド・テクノロジー事業統括
クラウド・テクノロジー製品戦略統括本部
担当マネージャー

大橋 雅人
ビッグデータ活用の一つとしてIoT活用のニーズが高まっています。では実際にそれらIoTから取得するビッグデータをどのように活用すれば、新たなサービスやビジネス創出といった価値創出に結びつけることができるのでしょうか。本セッションではオラクルのもつグローバルの成功事例をご紹介すると同時に、それら成功事例から学ぶビックデータ/IoT活用成功のための示唆をご紹介します。
詳 細
15:00

15:45
[A13]

「ビッグデータ部」の役割とは~ソフトバンク、リクルートの部門トップが本音で語る~

ソフトバンク ビッグデータ戦略本部 本部長代行 柴山和久氏 リクルートテクノロジーズ 専門役員 西郷 彰氏 データサイエンティスト協会 代表理事 草野 隆史氏
パネリスト
ソフトバンク ビッグデータ戦略本部 本部長代行 柴山和久氏
ソフトバンク
ビッグデータ戦略本部 本部長代行
柴山 和久
2003年 ソフトバンクBB(株)に入社
2009年4月より、ソフトバンクグループの1社として(株)Agoopを設立してAgoopの取締役を務め、2013年 代表取締役に就任
現在、ソフトバンク(株)のビッグデータ戦略本部 本部長代行と(株)Agoopの代表取締役を兼務
パネリスト
リクルートテクノロジーズ 専門役員 西郷 彰氏
リクルートテクノロジーズ
専門役員
西郷 彰
1999年に大阪大学工学部を卒業(修士)、データ分析に関わる業務に従事。2009年、リクルート(現リクルートテクノロジーズ)に中途入社した後は、行動ログを使ったレコメンドアルゴリズムの独自開発をはじめとするネットマーケティング上の課題を統計解析、機械学習、情報推薦手法で解決する横断組織を立ち上げる。現在も多数のプロジェクトを推進中。筑波大学大学院ビジネス科学研究科(MBA)修了。2014年4月より現職。
モデレータ
データサイエンティスト協会 代表理事 草野 隆史氏
ブレインパッド
代表取締役
(データサイエンティスト協会 代表理事)

草野 隆史
1997年、慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士課程修了。サン・マイクロシステムズ等を経て、2004年3月、データ分析および関連サービスを提供するブレインパッドを設立、代表取締役社長に就任。2011年9月、同社は東証マザーズに上場。2013年には、同社は東京証券取引所市場第一部に市場変更。現在、ブレインパッドの代表取締役を務めるとともに、Qubitalデータサイエンス代表取締役社長 兼 CEO、データサイエンティスト協会代表理事も務める。
9月14日 15:50~16:30 ビッグデータ活用を推進するために、データ専門部署や、CDO(最高データ責任者)を設置する企業が出始めました。しかし、データ専門部署の業務内容、ミッションはあまり知られていません。全社のデータ整備やガバナンス、高度なデータ分析の実行、事業部門の課題解決、新事業の創造まで…。データ専門部署の役割や求められる人材、成果を上げる秘訣、そして意外な苦労を、ソフトバンク、リクルートテクノロジーズのデータ専門部門のトップに本音で語ってもらいます。 読者無料
詳 細
読者無料[B13]

VRMが拓く 三方良しの新たなビジネスモデル

橋田 浩一氏 生貝 直人氏 青木 孝裕氏 勝島 史恵氏 岡村 周実氏
橋田 浩一氏
パネリスト
東京大学
大学院情報理工学系研究科
ソーシャルICT研究センター 教授

橋田 浩一
生貝 直人氏
パネリスト
東京大学
附属図書館新図書館計画推進室・大学院情報学環
特任講師

生貝 直人
青木 孝裕氏
パネリスト
日本IBM
スマーター・シティー事業
社会インフラ事業開発
シニアコンサルタント

青木 孝裕
勝島 史恵氏
パネリスト
大日本印刷
ABセンター第2本部
生活者情報ビジネス開発ユニット
VRMビジネス推進グループ リーダー

勝島 史恵
岡村 周実氏
モデレータ
IBV-Japan
IBM, IBV Japan Lead
岡村 周実
IoTの進展により、デジタル空間とフィジカル空間が統合されたまったく新しい「世界」が生まれようとしている。その新しい世界では、生活者と企業の関係も新しくなり、生活者は企業との関係性を自律的に選択できるようになる。その世界において必要となる仕組みと新たなビジネスモデルについて、事例を交え大学と民間企業それぞれの立場で考察する。
詳 細
[E12]

エキスパートコース02

※本講義の開催時間は15:30-18:30になります。

予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル

海野 裕也 関 喜史

海野 裕也
Preferred Infrastructure
知的情報処理事業部 事業部長
海野 裕也
2008年東京大学大学院修士課程修了。同年日本アイ・ビー・エム(株)入社。東京基礎研究所配属。自然言語処理、テキストマイニングの基礎技術の研究に従事。2011年より(株)Preferred Infrastructure入社。自然言語処理、機械学習の研究開発や、オープンソースの分散機械学習エンジンJubatusの開発に従事。2014 年から NLP 若手の会の共同委員長。著書に「オンライン機械学習」(講談社)

関 喜史
Gunosy
共同創設者 兼 R&Dエンジニア
関 喜史
株式会社Gunosy共同創業者兼R&Dエンジニア。東京大学大学院工学系研究科博士課程在籍。2011年に共同開発者としてニュース配信サービス「Gunosy(グノシー)」をリリース、2012年 株式会社Gunosy設立。創業以来、情報キュレーションアプリ「グノシー」のユーザー行動分析、コンテンツ評価、推薦システムの改善を専門とするチームで活躍を続けている。
9月14日 15:30~18:30 人工知能の要素技術として作られた機械学習。IoT関連機器から発生するセンサーデータやログなどの大量データからパターンやルール、予測、を生み出す技術として今注目を集めています。本講座では講義や講師による実演を通して、機械学習を用いたビジネスアプローチ方法にはどういったものがあるのか学んでいきます。 読者無料
詳 細
16:00

16:45
[A14]

クックパッド 中村 耕史氏

データを核にした事業拡大 ~クックパッドの取り組みを例に~

クックパッド

中村 耕史
大手市場調査/システム会社にて、リサーチ・コンサルティングサービスを提供。クックパッドに入社後、事業部門での社内アンケートシステムのリプレイスや施策の効果測定業務、経営管理部にてデータ可視化・活用の推進を経て現職
月間延べ利用者数が5000万人を超えるcookpad.comでは、日々生活者の食に関する欲求情報が蓄積されています。クックパッド(株)はこれらのデータを社内のサービス改善だけでなく、社外「たべみる」というサービスとして活用を促進しています。本講演では弊社が「毎日の料理を楽しみに」するために、データをどのような体制で、どのように活用しているのかをお話致します。
詳 細
読者無料[B14]

日本テラデータ 岩本 雅彦氏

IoT の活用とビッグデータ分析
~ 自動車/製造業界でのトレンドと実績

日本テラデータ
産業・サービス事業本部

プリンシパル・コンサルタント
岩本 雅彦
電機メーカにて、人工知能の研究、生産計画システムの構築・導入、業務改革プロジェクトリード等を経験後、経営コンサルティング会社およびテラデータにおいて、自動車・ハイテク産業を中心とした製造業各社の、開発、生産からアフターサービスまでの業務改革、情報活用戦略の策定を支援。
IoT の活用、ビッグデータ分析と言っても、国内では調査、検討の段階に留まる企業が未だ多数を占めています。
本セッションでは、特に自動車/製造業界にフォーカスをあて、業界におけるトレンドと取り組みの事例、またその活用実績と効果について、弊社の豊富な経験の中から国内/海外の事例を織り交ぜご紹介します。
詳 細
17:00

17:45
[A15]

自動車のIoT化が他業界のビジネスを変える~デジタルトランスフォーメーション~

タイムズ24 タイムズカープラス事業部長 内津基治氏 損害保険ジャパン日本興亜 自動車業務部 部長 梅本 武文氏 一橋大学 商学研究科 教授 神岡太郎氏
パネリスト
タイムズ24 タイムズカープラス事業部長 内津基治氏
タイムズ24
タイムズカープラス事業部・部長
内津 基治
不動産会社勤務、イタリア遊学を経て1999年パーク24株式会社入社。
タイムズ駐車場の開発営業に10年携わった後、新規事業開発を担当する事業開発部に異動。2009年に株式会社マツダレンタカー(現タイムズモビリティネットワークス株式会社)を子会社化し、カーシェアリング事業を開始するにあたりモビリティ戦略企画室長に就任。2013年にサービス名を「タイムズカープラス」に改称し、2013年11月にタイムズ24株式会社タイムズカープラス事業部長に就任、現在に至る。より快適なモビリティサービスを提供するべく、日々奔走中。
パネリスト
損害保険ジャパン日本興亜 自動車業務部長 梅本 武文氏
損害保険ジャパン日本興亜
自動車業務部長
梅本 武文
昭和63年4月 安田火災海上保険株式会社(現損害保険ジャパン日本興亜)入社。
平成22年4月 NKSJホールディングス(現SOMPOホールディングス)
経営企画部リーダー、平成24年4月 経営企画部担当部長を経て、 平成25年4月 自動車業務部長(現職)に就任
モデレータ
一橋大学 教授 神岡太郎氏
一橋大学
教授
神岡 太郎
工学博士。マーケティングや情報システムが企業全体としてどう機能するか、それらが企業の成長・差別化・競争力にどのように結びつくか、マーケティングとITとの関係を 研究対象とする。また、ディジタルトランスフォーメーション、CIO(Chief Information Officer)、CMO(Chief Marketing Officer)、CDO(Chief Digital Officer)について関心がある。共著として、『CMO マーケティング最高責任者』、『マーケティング立国ニッポンへ』などがある。
9月14日 17:00~17:45 様々な業界の事業モデルや業務プロセスが、デジタル技術とそこから生まれるデータの活用で変革しつつあります。その先駆的な例が自動車のIoT化でしょう。クルマ周辺から生まれるデータは、関連企業の事業モデルを変えています。カーシェアリングサービスを展開するタイムズ24と自動車保険を販売する損保ジャパン日本興亜の事業責任者に、直面している課題と生まれているビジネス機会、その対応策を語っていただきます。 読者無料
詳 細



9月14日 17:00~17:45

9月15日(火)

09:30

12:00
詳 細
読者無料 [K20]

自ら学ぶ産業用ロボットはどこまで進化するか~ディープラーニング活用の可能性

ファナック 稲葉 清典氏
ファナック
専務取締役
ロボット事業本部長(工学博士)
稲葉 清典

2008年12月米カリフォルニア大学大学院バークレイ校機械工学専攻(博士)修了。09年1月ファナック入社、13年5月にロボット研究所長、13年6月取締役に就任。13年10月に専務取締役に就任し、ロボット事業本部長兼ロボット研究所長を務める(現在に至る)。1978年生まれ。
Preferred Networks / Preferred Infrastructure 西川 徹氏
Preferred Networks / Preferred Infrastructure
代表取締役社長 最高経営責任者
西川 徹
大学院在学中にプログラミングコンテスト(ACM/ICPC)世界大会に出場したメンバーと2006年にPFIを設立。情報検索、自然言語処理、機械学習、分散システムなどの技術を用いたソフトウェア開発を行ってきた。IoTの発展に伴い、大規模かつ多種多様なデータを処理する技術として注目される深層学習への取り組みを加速させる為、2014年にPreferred Networkを設立。独自の技術により、IoT時代に相応しいコンピュータ&ネットワークアーキテクチャ確立を目指す。
工場の自動化を追求してきたファナックは今年6月、IoTにフォーカスしたリアルタイム機械学習技術のビジネス活用を進めるPreferred Networks(PFN)との協業を発表しました。工作機械やロボットなどのさらなる高度なインテリジェント化を目指して、機械学習やディープラーニングを生かした技術開発を進めます。どのような取組を進めているのか、両社が目指す先には何があるのかをお話しします。
詳 細
読者無料 [K20]

大学に入学し得る人工知能の到来:そのとき何が起こるか?

国立情報学研究所 新井 紀子氏
国立情報学研究所
社会共有知研究センター長
情報社会相関研究系 教授
新井 紀子
東京都出身。一橋大学法学部およびイリノイ大学卒業、イリノイ大学大学院数学科修了。
博士(理学)。専門は数理論理学(証明論)・知識共有・協調学習・数学教育。
2006年国立情報学研究所 情報社会相関研究系 教授(現任)。
2008年同社会共有知研究センターセンター長に就任(現任)
日本では2011年から人工知能のグランドチャレンジ「ロボットは東大に入れるか」が始まり、中国でも2015年から同様に大学入試をベンチマークとする人工知能プロジェクトが開始された。特に、中国版「東ロボ」は3年間30億円の国家プロジェクトとして推進されている。ビッグデータ収集に圧倒的強みを見せる全体主義国家の中国で、次の人工知能の目標設定として大学入試が選ばれた理由はどこにあるのか。ビッグデータの先に取るべき戦略について考えたい。
読者無料 [K20]

ビジョナリーセッション【リレートーク】
アナリティクスが事業を変える

SAPジャパン 鈴木 正敏氏

アナリティクスが加速する企業のビジネスモデル変革

SAPジャパン
バイスプレジデント
プラットフォーム事業本部長

鈴木 正敏
読者無料
詳 細
デル 古川 勝也氏

1,100億イベントの解析からサイバー脅威を予見する

デル
SecureWorks
セキュリティ・コンサルタント

古川 勝也
高度化するサイバー攻撃から、お客様を保護するには、高い精度で次の攻撃を予見し事前の対策を提供することが求められています。世界最大規模の一日に1,100億件という膨大なサイバーイベントを解析するDell SecureWorks の脅威インテリジェンス解析インフラはどのように構築され、運用されているのかをご紹介いたします。 読者無料
日本IBM 執行役員 グローバル・ビジネス・サービス事業本部ストラテジー&アナリティクス リーダー 池田 和明氏

アナリティクスのイノベーション

日本IBM
執行役員 グローバル・ビジネス・サービス事業本部
ストラテジー&アナリティクス リーダー

池田 和明
読者無料
富士通 今田 和雄氏

IOTが牽引するお客様のイノベーション

富士通
執行役員
今田 和雄
読者無料
休 憩
トラックA [有料] トラックB [読者無料] トラックE
13:00

13:45
[A21]

データエクスチェンジによる新事業創出
日本企業のデータ駆動型イノベーションに向けて

データエクスチェンジコンソーシアム 理事長 橋本 大也氏 国際大学 GLOCOM 准教授・主任研究員 中西 崇文氏

データエクスチェンジコンソーシアム 理事長 橋本 大也氏
データエクスチェンジコンソーシアム
理事長
橋本 大也
データセクション株式会社取締役会長。同社はネット上の生活者の声を簡単分析するツール Insight Intelligence をはじめビッグデータの分析 ソリューションを展開する。データエクスチェンジ・コンソーシアム理事長。 デジタルハリウッド大学大学院教授。多摩大学大学院員教授。著書に「データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人」 (SB新書)「情報力」(翔泳社)など。書評ブログを 10 年間執筆しており、書評集として「情報考学 Web時代の羅針盤 213 冊」(主婦と生活社) がある。

国際大学 GLOCOM 准教授・主任研究員 中西 崇文氏
国際大学
GLOCOM 准教授・主任研究員
中西 崇文
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター 准教授/主任研究員博士(工学)。1978年12月28日生まれ、三重県伊勢市出身。2006年3月、筑波大学大学院システム情報工学研究科にて博士(工学)の学位取得。独立行政法人 情報通信研究機構にて大規模データ分析・可視化手法に関する研究開発等に従事し、2014年4月、現職に至る。専門は、データ分析システム、統合データベース、感性情報処理、メディアコンテンツ分析。著書に、「スマートデータ・イノベーション」(2015年2月12日、翔泳社)などがある。
A社の○○データとB社の○○データを掛け合わせてビジネスイノベーションを作りだそう」。各社が保有するビッグデータの共有連携を模索して、国内多数の企業が加盟する「データエクスチェンジ・コンソーシアム」は2014年に発足した。2015年度は経済産業省の補正予算事業「データ利活用促進支援事業」にも採択され、企業の垣根を越えたビッグデータ新ビジネスの創出に取り組んでいる。
インバウンド・マーケティング、ソーシャルメディア、人工知能、IoT、Fintech、インダストリー4.0、データサイエンティスト育成...。データエクスチェンジのもたらす影響は広範囲に及ぶ。この事業の企画運営を務める二人が、コンソーシアムでのビジネス創出や実証実験の概要を紹介しながら、データ駆動型のビジネスの未来像を「スマートデータ・イノベーション」をキーワードに対話していく。
読者無料
詳 細
読者無料[B21]

デル エンタープライズ・ソリューション統括本部 エンタープライズ・ソリューションズ&アライアンス部 部長 馬場 健太郎氏

IoTを加速させるDellのビッグデータソリューション

デル
エンタープライズ・ソリューション統括本部
エンタープライズ・ソリューションズ&アライアンス部
部長

馬場 健太郎
9月15日 13:00~13:45 ビッグデータを最大限活用するためには、多様なデータをよりリアルタイムに分析・解析し価値を創造することが重要になってきております。本セッションではデルのIoTゲートウェイからインメモリデータベースから分析、解析,ETLツールまでトータルなビッグデータソリューションを事例を交えてわかりやすくご紹介いたします。
詳 細
[E21]

エキスパートコース03

※本講義の開催時間は12:00-15:00になります。

鈴木 良介

IoTで稼ぐ!プロダクトのサービス化を『DIVA』で考える

野村総合研究所
ICT・メディア産業コンサルティング部
主任コンサルタント

鈴木 良介
2004年、株式会社野村総合研究所入社。以来、情報・通信業界に係る市場調査、コンサルティング、政策立案支援に従事。近年では、データにもとづいた事業高度化の支援を行っている。著書に『ビッグデータビジネスの時代』(翔泳社)。科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業CRESTビッグデータ応用領域アドバイザー(2013年6月~)。
「プロダクトを中心としたサービス業への転換」は多くの製造業にとっての悲願ですが、プロダクトがネットワークに接続されることによって、このような転換が大きく進みます。利用状況のモニタリングやサポートの高度化は始まりに過ぎません。製造業の事業者が、消費者や社会全体に提供できる付加価値は、より不可欠で、より気がきいて、より日々の生活を豊かにするものとなります。それに伴い、製造業の収益構造は大きく変えざるをならなくなります。
本講演では、IoTの活用によって新しいサービス・ビジネスにつなげる考え方を紹介します。家電、自動車、産業機器などの製造業はもとより、さまざまなネットワーク接続デバイスを活用しようとする流通、ヘルスケア、広告といったサービス事業者が新しい収益を獲得するためのヒントとなるでしょう。
詳 細
14:00

14:45
[A22]

経済物理学×企業ビッグデータ
〜東京工業大学と帝国データバンクが進める、企業、産業の将来を予測するシミュレーション開発〜

帝国データバンク 稲見 保氏 東京工業大学 安藤 真氏

帝国データバンク 稲見 保氏

帝国データバンク
全社営業担当執行役員
兼 顧客サービス統括部長
兼 帝国データバンクアメリカ社長

稲見 保
1981年3月法政大学経営学部を卒業。1989年より帝国データバンクにて企業情報データベース専門営業に従事。1991年、日米貿易摩擦の緩和に役立つ日本企業情報の海外展開を図るため、帝国データバンクアメリカインク設立を企画。1992年、同社設立と同時にニューヨークに赴任。以後、米国駐在は12年に及ぶ。日本企業情報のみならず、北米、欧州を中心に全世界の企業情報マーケティングおよび営業に関わり、海外における日本企業情報の「帝国データバンク」ブランドを確立。2008年からは広島支店次長兼営業部長および山口支店長を歴任し、本社システム部長を経て、現在、全社営業担当執行役員、顧客サービス統括部長、帝国データバンクアメリカ社長を兼務。

東京工業大学 安藤 真氏

東京工業大学
理事・副学長(研究担当)
安藤 真
昭和49年東京工業大学工学部卒業,昭和51年同大学大学院理工学研究科修士課程修了,昭和54年同大学大学院理工学研究科博士課程修了,昭和54年日本電信電話公社横須賀電気通信研究所,昭和57年東京工業大学工学部助手,昭和60年同大学工学部助教授,平成7年同大学工学部教授,平成12年同大学大学院理工学研究科教授を経て,平成27年4月より現職。専門は通信・ネットワーク工学 (アンテナ理論, 無線通信工学, 電磁界理論)。
ビッグデータ解析技術を有しているのは人工知能分野だけではありません。様々な経済ビッグデータを物理学の視点から解析する経済物理学の第一人者である東京工業大学高安研究室と、日本企業150万社の企業ビッグデータを有する帝国データバンクが進める”予測”に向けた取り組みをご紹介します。
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読者無料[B22]

日本IBM 鈴村 敏央氏

IoTとアナリティクスで起きるビジネス変革
〜 IBMのIoT最前線 〜

日本IBM
グローバル・ビジネス・サービス事業本部
ストラテジー&アナリティクス
オペレーションズ&サプライチェーン

鈴村 敏央
IBMはIoTによるビジネス変革の領域を、
 1.Accelerating Innovation(イノベーションの加速),
 2.Enhancing Operation(オペレーションの強化),
 3.Improving Engagement(モノと人とのつながりを拡大)
の3領域とし、お客様へサービスをご提供しています。この3領域においてIoTとアナリティクスを組み合わせてどのような変革を具体的に進めているか、IBMのIoTストラテジー及び国内外の事例を交えてご紹介します。
詳 細
15:00

15:45
[A23]

マネーフォワード 取締役兼Fintech研究所長 瀧 俊雄氏

Fintechがもたらす未来の金融の姿

マネーフォワード
取締役兼Fintech研究所長
瀧 俊雄
2004年 慶應義塾大学経済学部卒業後、野村證券入社。野村資本市場研究所にて、家計行動、年金制度、金融機関ビジネスモデル等の研究に従事。
2011年 スタンフォード大学経営大学院卒業。
2011年より野村ホールディングスCEOオフィスに所属。
2012年10月より株式会社マネーフォワードに参加。経営全般を担当。
9月15日 15:00~15:45 昨今Fintechという言葉が様々なメディアで取り上げられています。金融は、もともと大型のIT産業でもありますが、昨今はベンチャー企業がその担い手として台頭し、革新的な事業創造プロセスとコスト構造により、新たなビジネス領域を拡大しています。この変化が、金融の未来をどのように形作っていくのかをお話ししてまいります。
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読者無料[B23]

SAPジャパン 村田 聡一郎氏

ビッグデータ実践事例から学ぶ事業戦略を変えるIoT

SAPジャパン
インダストリークラウド事業統括本部
IoTプリンシパルコンサルタント

村田 聡一郎
ビッグデータがビジネスの日常に浸透を始めて数年が経ち、様々な実践事例が生まれています。当初は情報系での活用が主体でしたが、徐々に基幹系にまで応用範囲が広がっています。その裏側には着実に進むIoT技術の進化と導入があります。本講演ではグローバルの先進的なビッグデータ実践事例からIoTがどのように企業の経営や事業戦略に影響を与えているのかを分析し紹介します。
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[E22]

エキスパートコース04

※本講義の開催時間は15:30-18:30になります。

チェンジ 高橋 範光氏

3時間で比較・解説・体験できる分析ツール選定チュートリアル講座

チェンジ
取締役
高橋 範光
企業研修・コンサルティングを手掛けるチェンジの取締役。大学院で経営工学を専攻。卒業後、大手外資系コンサルティング会社に就職。システム開発やマーケティングROI分析などに従事した後、チェンジに転職。現在、データサイエンティストの育成やデータ解析コンサルティング、IT企業の人材育成に注力している。
9月15日 15:30~18:30

統計をイチから学ぶ時間がない、自社にデータサイエンティストがいない
そんな状況を様々な分析ツールがサポートしてくれる環境が整いつつあります。

しかし、数多くある分析ツールが「自社に必要なものか」「どんな分析があるのか」「使い勝手はどうなのか」など、実際に触れてみないとわからないケースが多く、比較しながら検討するのは簡単ではありません。

本講座では「便利な分析ツール6つ」についてどんなケースで使えるのか特性を解説し、サンプルデータ使った実践演習を行います。
また6つの分析ツール以外も含めて業務課題別の分析ツール選定方法解説も行いますので、短時間で自社に必要な分析ツールを見つけ、比較し、実際に触れていただくことが可能です。

講座内には分析ツールをインストールしたPCを受講人数分ご用意いたします。
ぜひ本講座に受講いただき利益貢献につながる分析ツールの使い方を身に着けてください。皆様のご参加心よりお待ちしています。
詳 細
16:00

16:45
[A24]

NHK 報道局 報道番組センター 阿部 博史氏

ビッグデータ分析結果の本質を10秒で魅せる
~「NHKスペシャル」「データなび」などの事例から

NHK 報道局
遊軍プロジェクト ディレクター
阿部 博史
NHKスペシャル「震災ビッグデータ」で被災者の行動を可視化したり、交通渋滞のメカニズムを解明したりして、データジャーナリズムの効果を世に知らしめた。震災以外に医療や気象など様々な分野のビッグデータを自らPCを駆使してビジュアライズする。2004年NHK入局。震災当時はニュースウオッチ9を担当。
現在はNHKスペシャルやクローズアップ現代などの制作を担当。今年6月に放送したNHKスペシャル「沖縄戦全記録」は地上戦の実態をビッグデータで解明し、2015年度の日本新聞協会賞編集部門に選ばれた。
NHKにおいてデータジャーナリズムを追求する上で、最も大切なのがデータ分析の結果を、シンプルに老若男女、多くの人を瞬時に惹きつけるプレゼンテーション技術です。表現の技術だけでなく、伝えるべき本質をつかむことが欠かせません。「NHKスペシャル」やデータジャーナリズム番組「データなび」など関わった番組の具体例から、そのポイントをお伝えします。
詳 細
読者無料[B24]

ドワンゴ人工知能研究所 山川 宏氏

汎用人工知能の研究最先端をマップで読み解く

ドワンゴ
ドワンゴ人工知能研究所 所長
山川 宏
1992年東京大学大学院工学系研究科電子工学専攻博士課程修了。工学博士。同年富士通研究所入社。1994年から2000年まで通産省RWCプロジェクトに従事。現在、ドワンゴ人工知能研究所所長。人工知能学会(編集委員会副委員長、汎用人工知能研究会主査)、電子情報通信学会、日本認知科学会、日本神経回路学会などの各学会員。専門は人工知能、特に、認知アーキテクチャ、概念獲得、ニューロコンピューティング、意見集約技術など。全脳アーキテクチャイニシアティブ代表
いま人工知能分野は深層学習ブーム、機械学習の組み合せで諸機能を実現する段階に進んでいます。次の展開として、目的に合わせてその組み合わせを自動探索する技術が模索される可能性はあります(複数の機械学習器同士で生ずる有害な干渉を避けるノウハウは脳の発達に学べるかもしれません)。これは多角的な問題解決機能を自動的に設計する能力に繋がり、いわゆる汎用人工知能(AGI)への入り口となりえます。こうした背景からか、最近はAGIの開発宣言する組織が増えています。後半にはモデレータに北野宏明氏を迎え全脳アーキテクチャの主要メンバと共にAGIの社会への浸透についてのパネル討論を行います。

パネルテーマ
汎用人工知能はどのように社会に浸透するか

パネリスト
理化学研究所 高橋 恒一氏
東京大学 松尾 豊氏
産業技術総合研究所 一杉 裕志氏
ドワンゴ 山川 宏氏

モデレータ
北野 宏明氏
詳 細
17:00

17:45
[A25]

リクルートホールディングス 石山洸氏

リクルートAI研究所のグローバル戦略、その秘密に迫る

リクルートホールディングス
Recruit Institute of Technology 室長
石山 洸
リクルートのAI研究所 Recruit Institute of Technology 室長。大学院在学中に修士2年間で18本の論文を書き、アラン・ケイの前でプレゼン。博士過程を飛び越して大学から助教のポジションをオファーされるも、リクルートに入社。雑誌・フリーペーパーから、デジタルメディアへのパラダイムシフトを牽引。リクルートとエンジェル投資家から支援を受け、資本金500万円で会社設立。同社を成長させ、3年間でバイアウト。その後、メディアテクノロジーラボの責任者を経て現職。
2015年4月、リクルートがAI研究所をスタートさせた。トム・ミッチェルなどの海外の大物アドバイザーの招聘、世界最大のデータサイエンティストコミュニティである「Kaggle」との国内初となるデータ予測コンペティションの開催。彼らはいったい何を始めようとしているのか。本講演では謎に包まれたAI研究所の設立背景と6つのイニシアチブと呼ばれる具体的な戦略について解き明かす。
詳 細



9月15日 17:00~17:45

Expert Course

ビッグデータの活用実践的に極める3時間の特別講義<有料>

9月14日(月)12:00~15:00

講師調整中

9月14日(月)15:30~18:30

予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル

海野 裕也

Preferred Infrastructure

知的情報処理事業部 事業部長

海野 裕也氏

関 喜史

Gunosy

共同創設者 兼 R&Dエンジニア

関 喜史氏
【講座概要】
人工知能の要素技術として作られた機械学習。IoT関連機器から発生するセンサーデータやログなどの大量データからパターンやルール、予測、を生み出す技術として今注目を集めています。本講座では講義や講師による実演を通して、機械学習を用いたビジネスアプローチ方法にはどういったものがあるのか学んでいきます。
15:30~15:50 講義
機械学習の概要並びに製造業や都市計画、流通、広告など各ビジネスでの活用について解説します。
15:50~16:40 講義
課題パターンにあわせた機械学習手法と今後注目される手法について解説いたします。
線形分類器、アンサンブル学習、クラスタリング、多腕バンディット、Deep Learning、など
16:50~17:30 ゲスト講師講義
ビジネスケーススタディ講演「機械学習をつかったBtoC向けサービスをどのように立ち上げたのか
17:30~18:10 実演
機械学習を使った課題解決フロー(目標設定、仮説立案、簡易実験、モデルの実装、自動化)の講師による実演から実施の流れを学びます。
18:10~18:30 まとめ講義、質疑応答
【海野 裕也氏 略歴】

2008年東京大学大学院修士課程修了。同年日本アイ・ビー・エム(株)入社。東京基礎研究所配属。自然言語処理、テキストマイニングの基礎技術の研究に従事。2011年より(株)Preferred Infrastructure入社。自然言語処理、機械学習の研究開発や、オープンソースの分散機械学習エンジンJubatusの開発に従事。2014 年から NLP 若手の会の共同委員長。著書に「オンライン機械学習」(講談社)

【関 喜史氏 略歴】

株式会社Gunosy共同創業者兼R&Dエンジニア。東京大学大学院工学系研究科博士課程在籍。2011年に共同開発者としてニュース配信サービス「Gunosy(グノシー)」をリリース、2012年 株式会社Gunosy設立。創業以来、情報キュレーションアプリ「グノシー」のユーザー行動分析、コンテンツ評価、推薦システムの改善を専門とするチームで活躍を続けている。

9月15日(火)12:00~15:00

IoTで稼ぐ!プロダクトのサービス化を『DIVA』で考える

鈴木 良介

野村総合研究所

ICT・メディア産業コンサルティング部 主任コンサルタント

鈴木 良介氏
【講座概要】

「プロダクトを中心としたサービス業への転換」は多くの製造業にとっての悲願ですが、プロダクトがネットワークに接続されることによって、このような転換が大きく進みます。利用状況のモニタリングやサポートの高度化は始まりに過ぎません。製造業の事業者が、消費者や社会全体に提供できる付加価値は、より不可欠で、より気がきいて、より日々の生活を豊かにするものとなります。それに伴い、製造業の収益構造は大きく変えざるをならなくなります。
本講演では、IoTの活用によって新しいサービス・ビジネスにつなげる考え方を紹介します。家電、自動車、産業機器などの製造業はもとより、さまざまなネットワーク接続デバイスを活用しようとする流通、ヘルスケア、広告といったサービス事業者が新しい収益を獲得するためのヒントとなるでしょう。

DIVAフレームワーク

1. データを金に変える「DIVAモデル」

2. IoTビジネスの類型と、自社と相性の良いモデルの見分け方

3.「付加価値の流れ」と「金の流れ」の違い

4. 顧客の振る舞いを変えるための工夫

5.「のぞき」「勘ぐり」「余計なお世話」による顧客の離反

6.【演習】 自社のプロダクトでサービスをつくる。
※演習のテーマは受講者の業種に合わせて調整予定です。

【受講上の注意】・本セミナーは分析方法や、分析ツールの使い方を修得するためのものではなく新しい稼ぎ方、競争力の高度化のための方法を考えるセミナーです。
・消費者への付加価値を高めることが本セミナーの主眼であり、工場オペレーションの高度化については触れません。

【鈴木 良介氏 略歴】

2004年、株式会社野村総合研究所入社。以来、情報・通信業界に係る市場調査、コンサルティング、政策立案支援に従事。近年では、データにもとづいた事業高度化の支援を行っている。著書に『ビッグデータビジネスの時代』(翔泳社)。科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業CRESTビッグデータ応用領域アドバイザー(2013年6月~)。

9月15日(火)15:30~18:30

3時間で比較・解説・体験できる分析ツール選定チュートリアル講座

高橋 範光

チェンジ

取締役

高橋 範光氏
【講座概要】

統計をイチから学ぶ時間がない、自社にデータサイエンティストがいない
そんな状況を様々な分析ツールがサポートしてくれる環境が整いつつあります。

しかし、数多くある分析ツールが「自社に必要なものか」「どんな分析があるのか」「使い勝手はどうなのか」など、実際に触れてみないとわからないケースが多く、比較しながら検討するのは簡単ではありません。

本講座では「便利な分析ツール6つ」についてどんなケースで使えるのか特性を解説し、サンプルデータ使った実践演習を行います。
また6つの分析ツール以外も含めて業務課題別の分析ツール選定方法解説も行いますので、短時間で自社に必要な分析ツールを見つけ、比較し、実際に触れていただくことが可能です。

講座内には分析ツールをインストールしたPCを受講人数分ご用意いたします。
ぜひ本講座に受講いただき利益貢献につながる分析ツールの使い方を身に着けてください。皆様のご参加心よりお待ちしています。
15:30~16:30 講義

課題別データ分析ツールの解説・選定方法

  • ・どんなツールがあるのか(ツールカオスマップ)/代表的なツールの紹介
  • ・データ分析プロジェクトの一般的な進め方
  • ・自社課題を整理し、対応方法を考える
  • ・ツールの費用対効果試算を考える
16:30~18:20 実践講座(一部デモも含む)
・前処理/データクレンジング
「talend」
・手のかかる統計手法が簡単にできる
「TIBCO Spotfire」、「xica adelie」
・テキストなどの特殊なデータを分析する
「Topic Explorer」
・データをわかりやすく可視化する
「Tableau Desktop」「Dr.Sum EA/MotionBoard」
18:20~18:30 まとめ
【高橋 範光氏 略歴】

企業研修・コンサルティングを手掛けるチェンジの取締役。大学院で経営工学を専攻。卒業後、大手外資系コンサルティング会社に就職。システム開発やマーケティングROI分析などに従事した後、チェンジに転職。現在、データサイエンティストの育成やデータ解析コンサルティング、IT企業の人材育成に注力している。

お申し込み日経ビッグデータ読者の方

Expert Course 019月14日(月) 12:00~15:00 エキスパートコース01+2日券

74,800円(税込)

エキスパートコース01のみ

59,800円(税込)

講師調整中氏 講師調整中
Expert Course 029月14日(月) 15:30~18:30 エキスパートコース02+2日券

74,800円(税込)

エキスパートコース02

59,800円(税込)

海野 裕也氏 予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル Preferred Infrastructure/海野 裕也氏
関 喜史氏 Gunosy/関 喜史氏
Expert Course 039月15日(火) 12:00~15:00 エキスパートコース03+2日券

74,800円(税込)

エキスパートコース03のみ

59,800円(税込)

鈴木 良介氏 IoTで稼ぐ!プロダクトのサービス化を『DIVA』で考える 野村総合研究所/鈴木 良介氏
Expert Course 049月15日(火) 15:30~18:30 エキスパートコース04+2日券

74,800円(税込)

エキスパートコース04のみ

59,800円(税込)

高橋 範光氏 3時間で比較・解説・体験できる分析ツール選定チュートリアル講座 チェンジ/高橋 範光氏

※「エキスパートコース+2日券」を購入いただいた方は、該当のエキスパートコースと2日間すべてのセッションを受講いただけます。

※「エキスパートコースのみ」を購入いただいた方は、該当のエキスパートコースのみの受講となります。

2日券 日経ビッグデータ読者受講券
※2日間すべてのセッションを受講いただけます。
(エキスパートコースを除く)
25,000円(税込)
1日券 9月14日(月) 日経ビッグデータ読者受講券
※9/14のすべてのセッションを受講いただけます。
(エキスパートコースを除く)
15,000円(税込)
1日券 9月15日(火) 日経ビッグデータ読者受講券
※9/15のすべてのセッションを受講いただけます。
(エキスパートコースを除く)
15,000円(税込)
読者無料券
9月14日(月)・9月15日(火)
日経ビッグデータ読者受講券
※9/14、9/15の基調講演(K10、K20)および、
「読者無料(トラックB)」のセッションを受講いただけます。
無料
  • 本カンファレンスの事前登録の受付は終了いたしました。
  • 当日のご参加も受け付けております。
  • ご参加を希望の方は当日、会場の日経ホール3階 総合受付までお越しください。
  • ※有料受講券の料金は銀行振込でお願いいたします。後日、請求書を郵送いたします。
  • ※読者の方は読者番号をお控えのうえご来場をお願いいたします。

お申し込み一般の方
(日経ビッグデータを購読していない方)

Expert Course 019月14日(月) 12:00~15:00 エキスパートコース01+2日券

99,800円(税込)

エキスパートコース01のみ

59,800円(税込)

講師調整中氏 講師調整中
Expert Course 029月14日(月) 15:30~18:30 エキスパートコース02+2日券

99,800円(税込)

エキスパートコース02

59,800円(税込)

海野 裕也氏 予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル Preferred Infrastructure/海野 裕也氏
関 喜史氏 Gunosy/関 喜史氏
Expert Course 039月15日(火) 12:00~15:00 エキスパートコース03+2日券

99,800円(税込)

エキスパートコース03のみ

59,800円(税込)

鈴木 良介氏 IoTで稼ぐ!プロダクトのサービス化を『DIVA』で考える 野村総合研究所/鈴木 良介氏
Expert Course 049月15日(火) 15:30~18:30 エキスパートコース04+2日券

99,800円(税込)

エキスパートコース04のみ

59,800円(税込)

高橋 範光氏 3時間で比較・解説・体験できる分析ツール選定チュートリアル講座 チェンジ/高橋 範光氏

※「エキスパートコース+2日券」を購入いただいた方は、該当のエキスパートコースと2日間すべてのセッションを受講いただけます。
また雑誌「日経ビッグデータ」の購読が3カ月分(3冊)付与されます。

※「エキスパートコースのみ」を購入いただいた方は、該当のエキスパートコースのみの受講となります。

2日券 一般受講券
※2日間すべてのセッションを受講いただけます。
(エキスパートコースを除く)
日経ビッグデータの3カ月(3冊)購読付となります。
48,000円(税込)
1日券 9月14日(月) 一般受講券
※9/14のすべてのセッションを受講いただけます。
(エキスパートコースを除く)
日経ビッグデータの3カ月(3冊)購読付となります。
30,000円(税込)
1日券 9月15日(火) 一般受講券
※9/15のすべてのセッションを受講いただけます。
(エキスパートコースを除く)
日経ビッグデータの3カ月(3冊)購読付となります。
30,000円(税込)

※「日経ビッグデータ」の3カ月分の購読はセミナー終了後、発行済の最新号から送付いたします。

  • 本カンファレンスの事前登録の受付は終了いたしました。
  • 当日のご参加も受け付けております。
  • ご参加を希望の方は当日、会場の日経ホール3階 総合受付までお越しください。
  • ※有料受講券の料金は銀行振込でお願いいたします。後日、請求書を郵送いたします。
  • ※読者の方は読者番号をお控えのうえご来場をお願いいたします。

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