【プログラム】
［10:00-10:10］
OPENING
［10:10-11:10］
セッション1：アナリティクス技術の産業応用事例
膨大なデータが生み出される現代において、アナリティックス技術の進歩が、拡大するコンピューティングパワーとの相乗効果により、いわゆるビッグデータ分析のエリアで実際に活用されるようになってきた。アナリティックス技術の扱う領域は、マーケティング、人間の行動モデリング、スマーターシティ、アセット保全・異常検知、工場プロセス最適化、トラジェクトリ解析、顧客の声の分析、質問応答等々、非常に幅広いエリアで活用されるようになっている。本講演では、それらの様々なエリアでのアナリティックスの産業応用事例を紹介する。
講師：渡辺 日出雄（日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所）
［11:25-12:25］
セッション2：マイクロマーケティング高度化のためのビッグデータの解析
マーケティング分野では、他分野と同様にビッグデータの蓄積が進んでおり、特にマイクロマーケティングを意識したビッグデータの高度活用が企業の大きな課題となっている。マイクロマーケティングとは、個人、個別時点、個別エリアといった様々な”個”に焦点を当てたマーケティング活動である。その点を踏まえた場合、データマイニング技法のように全探索性能に優れたデータ活用法だけでは不十分であり、特に「消費者の異質性」や「時間的異質性」といった情報を抽出できる技術開発が非常に重要である。本発表では、マイクロマーケティングでの活用を意識した、ベイジアンモデリングによるビッグデータの解析事例を紹介する。具体的には、マイクロマーケティングにおけるモデリングの考え方とID付POSデータを用いた実際の情報抽出事例を紹介する。
講師：佐藤 忠彦（筑波大学 大学院ビジネス科学研究科経営システム科学専攻 教授）
［12:25-13:40］
お昼休憩
［13:40-14:40］
セッション3：Web広告におけるデータ分析と最適化～アドテクノロジーの進化
データを活用したリアルタイム取引は、その中核となる基盤技術（RTB = Real Time Budding）を介し相互接続することで、インプレッション単位で都度売買が可能となり、Web広告のビジネス・ルールを様変わりさせた。RTBは、欧米では2008年頃から、日本では2011年ごろから、一気に普及した最新テクノロジーで、複雑な作業を効率化することで取引を大きく成長させてきた。これらには実に様々なアナリティクス技術やアルゴリズムで支えられている。RTBにおけるオークションを効率的に活用するための入札ロジック、リアルタイムに送られてくるインプレッション評価（スコア化）、限られた予算を効率的に運用するための最適化（ROI）など、分析結果に基づき自動的に運用されている。また、昨今では機械学習などによる自動化だけではなく、独自の視点でアナリティクス技術を活用した運用型ソリューションも注目されている。本講演では、アドテクノロジー領域におけるアナリティクス技術の活用事例を紹介しつつ、アドの領域を超え、次にステージ（マーケティングのデジタル化）に向かって重要となるアナリティクス技術（自動化と意思決定支援）の活用法やアナリストに求められるリテラシーについて解説します。
講師：磯崎 直樹（ソネット・メディア・ネットワークス株式会社 商品企画部 部長 兼 データマイニング部 シニアアナリスト）
［14:55-15:55］
セッション4：技術開発・製品開発のための統計解析
本講演では、技術開発・製品開発に必要とされる統計解析を解説します。主な内容は回帰分析、統計的品質管理、実験計画法およびロバストパラメータ設計です。一般に、品質改善ないしばらつき低減のための対策は、（１）原因そのものの除去（２）原因の影響を減衰のうちどちらかであるといわれています。（1）はばらつきの原因を見つけ、その原因を制御することで特性のばらつきを低減することです。伝統的な統計的品質管理は、問題解決型QCストーリーによる原因そのもの発見および除去を目的とします。これに対し、（2）は原因が変動しても特性が変動しないという緩衝機構を与えることにより、設計開発段階におけるばらつきの低減を行う実験的な方法です。これはロバストパラメータ設計（タグチメソッド）として知られています。本講演では、特に「変動要因解析のための回帰分析」および「統計モデルによるロバストパラメータ設計」を解説します。
講師：河村 敏彦（情報・システム研究機構 統計数理研究所 助教）
［16:10-17:10］
セッション5：データに基づく意思決定
ビッグデータがブームになっている。ITベンダーはここぞとばかりに巨大な並列サーバーやデータ分析ソフトを売り込んでいる。データさえ大量にあれば、自動的にイノベーションが起きると言わんばかりである。しかし、何のためのデータか、という本質を見失ってはならない。データはあくまでも意思決定のための材料である。意思決定者に、データの意味を見抜く力がなければ、結局は役に立たない。どのようなデータがあれば、どのような意思決定ができるのか、を想像した上でデータを集め始めるべきである。この講演では、機械学習やデータ同化などの最新の技術動向を織り込みつつ、データをどのように意思決定に結びつけるか、意思決定者に必要なリテラシーについて議論する。
講師：丸山 宏 （情報・システム研究機構 統計数理研究所 副所長・教授）
【開催場所】
【本会場（東京）で行われるセミナーを遠隔会場（大阪）に中継いたします】
・本会場（東京）：化学会館7Fホール
・遠隔会場（大阪）：大阪大学中之島センター 5F 講義室507
詳細は以下をご参照ください。
http://www.ipsj.or.jp/event/seminar/2014/access.html
【参加費】
http://www.ipsj.or.jp/event/seminar/2014/fee.html
【セミナー詳細・お申込・お問い合わせページ】
http://www.ipsj.or.jp/event/seminar/2014/index.html
【問合せ先】
一般社団法人情報処理学会 事業部門
jigyo@ipsj.or.jp Tel.03-3518-8373
http://www.ipsj.or.jp
［10:00-10:10］
OPENING
［10:10-11:10］
セッション1：アナリティクス技術の産業応用事例
膨大なデータが生み出される現代において、アナリティックス技術の進歩が、拡大するコンピューティングパワーとの相乗効果により、いわゆるビッグデータ分析のエリアで実際に活用されるようになってきた。アナリティックス技術の扱う領域は、マーケティング、人間の行動モデリング、スマーターシティ、アセット保全・異常検知、工場プロセス最適化、トラジェクトリ解析、顧客の声の分析、質問応答等々、非常に幅広いエリアで活用されるようになっている。本講演では、それらの様々なエリアでのアナリティックスの産業応用事例を紹介する。
講師：渡辺 日出雄（日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所）
［11:25-12:25］
セッション2：マイクロマーケティング高度化のためのビッグデータの解析
マーケティング分野では、他分野と同様にビッグデータの蓄積が進んでおり、特にマイクロマーケティングを意識したビッグデータの高度活用が企業の大きな課題となっている。マイクロマーケティングとは、個人、個別時点、個別エリアといった様々な”個”に焦点を当てたマーケティング活動である。その点を踏まえた場合、データマイニング技法のように全探索性能に優れたデータ活用法だけでは不十分であり、特に「消費者の異質性」や「時間的異質性」といった情報を抽出できる技術開発が非常に重要である。本発表では、マイクロマーケティングでの活用を意識した、ベイジアンモデリングによるビッグデータの解析事例を紹介する。具体的には、マイクロマーケティングにおけるモデリングの考え方とID付POSデータを用いた実際の情報抽出事例を紹介する。
講師：佐藤 忠彦（筑波大学 大学院ビジネス科学研究科経営システム科学専攻 教授）
［12:25-13:40］
お昼休憩
［13:40-14:40］
セッション3：Web広告におけるデータ分析と最適化～アドテクノロジーの進化
データを活用したリアルタイム取引は、その中核となる基盤技術（RTB = Real Time Budding）を介し相互接続することで、インプレッション単位で都度売買が可能となり、Web広告のビジネス・ルールを様変わりさせた。RTBは、欧米では2008年頃から、日本では2011年ごろから、一気に普及した最新テクノロジーで、複雑な作業を効率化することで取引を大きく成長させてきた。これらには実に様々なアナリティクス技術やアルゴリズムで支えられている。RTBにおけるオークションを効率的に活用するための入札ロジック、リアルタイムに送られてくるインプレッション評価（スコア化）、限られた予算を効率的に運用するための最適化（ROI）など、分析結果に基づき自動的に運用されている。また、昨今では機械学習などによる自動化だけではなく、独自の視点でアナリティクス技術を活用した運用型ソリューションも注目されている。本講演では、アドテクノロジー領域におけるアナリティクス技術の活用事例を紹介しつつ、アドの領域を超え、次にステージ（マーケティングのデジタル化）に向かって重要となるアナリティクス技術（自動化と意思決定支援）の活用法やアナリストに求められるリテラシーについて解説します。
講師：磯崎 直樹（ソネット・メディア・ネットワークス株式会社 商品企画部 部長 兼 データマイニング部 シニアアナリスト）
［14:55-15:55］
セッション4：技術開発・製品開発のための統計解析
本講演では、技術開発・製品開発に必要とされる統計解析を解説します。主な内容は回帰分析、統計的品質管理、実験計画法およびロバストパラメータ設計です。一般に、品質改善ないしばらつき低減のための対策は、（１）原因そのものの除去（２）原因の影響を減衰のうちどちらかであるといわれています。（1）はばらつきの原因を見つけ、その原因を制御することで特性のばらつきを低減することです。伝統的な統計的品質管理は、問題解決型QCストーリーによる原因そのもの発見および除去を目的とします。これに対し、（2）は原因が変動しても特性が変動しないという緩衝機構を与えることにより、設計開発段階におけるばらつきの低減を行う実験的な方法です。これはロバストパラメータ設計（タグチメソッド）として知られています。本講演では、特に「変動要因解析のための回帰分析」および「統計モデルによるロバストパラメータ設計」を解説します。
講師：河村 敏彦（情報・システム研究機構 統計数理研究所 助教）
［16:10-17:10］
セッション5：データに基づく意思決定
ビッグデータがブームになっている。ITベンダーはここぞとばかりに巨大な並列サーバーやデータ分析ソフトを売り込んでいる。データさえ大量にあれば、自動的にイノベーションが起きると言わんばかりである。しかし、何のためのデータか、という本質を見失ってはならない。データはあくまでも意思決定のための材料である。意思決定者に、データの意味を見抜く力がなければ、結局は役に立たない。どのようなデータがあれば、どのような意思決定ができるのか、を想像した上でデータを集め始めるべきである。この講演では、機械学習やデータ同化などの最新の技術動向を織り込みつつ、データをどのように意思決定に結びつけるか、意思決定者に必要なリテラシーについて議論する。
講師：丸山 宏 （情報・システム研究機構 統計数理研究所 副所長・教授）
【開催場所】
【本会場（東京）で行われるセミナーを遠隔会場（大阪）に中継いたします】
・本会場（東京）：化学会館7Fホール
・遠隔会場（大阪）：大阪大学中之島センター 5F 講義室507
詳細は以下をご参照ください。
http://www.ipsj.or.jp/event/seminar/2014/access.html
【参加費】
http://www.ipsj.or.jp/event/seminar/2014/fee.html
【セミナー詳細・お申込・お問い合わせページ】
http://www.ipsj.or.jp/event/seminar/2014/index.html
【問合せ先】
一般社団法人情報処理学会 事業部門
jigyo@ipsj.or.jp Tel.03-3518-8373
http://www.ipsj.or.jp
