楽天のデータサイエンスの活用

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楽天のデータサイエンスの活用

～個別化の時代への対応から「クリエイティブAI」の誕生へ～

本セミナーは終了致しました。

受講区分	会場
開催日時	2018-06-15（金）　13:30～16:30
講師	楽天株式会社執行役員兼楽天技術研究所代表兼　楽天生命技術ラボ所長公益社団法人企業情報化協会常任幹事森　正弥　氏 1998年、アクセンチュア株式会社入社　2006年楽天株式会社入社　現在、同社執行役員兼楽天技術研究所代表として世界の各研究拠点のマネジメントおよびAI・データサイエンティスト戦略に従事 APEC（アジア太平洋経済協力）プロジェクトアドバイザ、日本データベース学会理事，科学技術振興機構プロジェクトアドバイザ日経ITイノベーターズエグゼクティブメンバー、企業情報化協会常任幹事およびAI&ロボティクスコンソーシアム委員長過去に、情報処理学会アドバイザリーボードメンバー、経済産業省技術開発プロジェクト評価委員、次世代高度IT人材モデルキャリア検討委員、CIO育成委員会委員等を歴任　様々な組織・団体の顧問実績も多数 13年日経BP社 IT Proにて、「世界を元気にする100人」に、日経産業新聞にて「40人の異才」に選出著作に「クラウド大全」（日経BP社共著）「ウェブ大変化パワーシフトの始まり」（近代セールス社）がある

概要	楽天の戦略R&D組織である楽天技術研究所では、ビジョン「サード・リアリティ」と共にE-Commerce、FinTech、IoT関連の技術開発を行っており、世界4カ国の体制で特にアカデミックなアプローチによるデータサイエンスの活用に力を入れています。その成果として、Deep Learningを応用した潜在顧客抽出ソリューションの開発、NLPを応用した潜在ニーズ抽出によるマーケティングの展開、世界有数の精度を誇る機械翻訳技術の実践導入を行っています。本講演では、データ活用の様々な事例および、課題について述べます。特にインターネットの発展がビジネスにもたらす困難さとそれとデータサイエンスとの関係を明らかにし、今後、大きなトレンドとなると思われる、創造的コンテンツを作り出すクリエイティブAIの誕生へとつながるビジョンを提示します。
セミナー詳細	１．最新トレンド２．楽天技術研究所の概要、その特色（１）ドローンデリバリー、画像認識のC2Cアプリへの適用（２）潜在顧客抽出（３）世界レベルの機械翻訳技術、言語学習サービス（４）なぜ楽天はそこまでの取り組みをするのか３．問題提起（１）専門家が負けていくという問題　～競馬ハッカソンの事例（２）ロングテールの発展　(a)NYマンハッタンの1900年と1915年　(b)バチカン市の2005年と2013年　(c)日本はロングテールである（３）新しい「情報の非対称性」の登場　～もうデータを用いたアプローチなしには、企業は生きていけない４．個別化対応事例（１）データを使って商品を理解し、ユーザーを理解する　(a)自然言語処理の活用　(b)機械学習の活用　(c)評判解析の意外な効果　(d)仮説をつくる＆試す（２）時系列の分析・予測　(a)隠れたニーズをつかむ　(b)需要を予測する　(c)価格の個別化の実現　(d) FinTechへの応用５．Creative AIの衝撃（１）Creative AIとは何か（２）世の中の事例（３）楽天でのプロジェクト６．人類のやるべきこと７．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCの使用等はご遠慮ください

概要

楽天の戦略R&D組織である楽天技術研究所では、ビジョン「サード・リアリティ」と共にE-Commerce、FinTech、IoT関連の技術開発を行っており、世界4カ国の体制で特にアカデミックなアプローチによるデータサイエンスの活用に力を入れています。その成果として、Deep Learningを応用した潜在顧客抽出ソリューションの開発、NLPを応用した潜在ニーズ抽出によるマーケティングの展開、世界有数の精度を誇る機械翻訳技術の実践導入を行っています。本講演では、データ活用の様々な事例および、課題について述べます。特にインターネットの発展がビジネスにもたらす困難さとそれとデータサイエンスとの関係を明らかにし、今後、大きなトレンドとなると思われる、創造的コンテンツを作り出すクリエイティブAIの誕生へとつながるビジョンを提示します。

セミナー詳細

１．最新トレンド

２．楽天技術研究所の概要、その特色
（１）ドローンデリバリー、画像認識のC2Cアプリへの適用
（２）潜在顧客抽出
（３）世界レベルの機械翻訳技術、言語学習サービス
（４）なぜ楽天はそこまでの取り組みをするのか

３．問題提起
（１）専門家が負けていくという問題
　～競馬ハッカソンの事例
（２）ロングテールの発展
　(a)NYマンハッタンの1900年と1915年
　(b)バチカン市の2005年と2013年
　(c)日本はロングテールである
（３）新しい「情報の非対称性」の登場
　～もうデータを用いたアプローチなしには、企業は生きていけない

４．個別化対応事例
（１）データを使って商品を理解し、ユーザーを理解する
　(a)自然言語処理の活用
　(b)機械学習の活用
　(c)評判解析の意外な効果
　(d)仮説をつくる＆試す
（２）時系列の分析・予測
　(a)隠れたニーズをつかむ
　(b)需要を予測する
　(c)価格の個別化の実現
　(d) FinTechへの応用

５．Creative AIの衝撃
（１）Creative AIとは何か
（２）世の中の事例
（３）楽天でのプロジェクト

６．人類のやるべきこと

７．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCの使用等はご遠慮ください

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