9月17日（木） 19:30~20:45

  • 数理モデリング
  • 生成AI

【9/17】AI/DS Case Talk#2_データサイエンティストに求められる「データの裏を読みぬく力」とは？

イベント概要

アポロのデータサイエンスアドバイザリーを務める須山敦志氏をゲストに迎えた、実務AI事例の公開トークシリーズ「AI/DS Case Talk」第2回を開催します。毎回アポロが手がけたリアルな現場事例を1テーマ持ち込み、須山氏との壁打ちセッションで徹底的に深掘り。

「なぜそのモデルを選んだか」
「現場制約をどう数式に落としたか」

──教科書には載っていない判断の裏側をお届けします。

第2回トークセッションテーマ：暗黙知の業務ルールをAIに学ばせる

「モデルの精度は出ているはずなのに、なぜか現場では外れる」——需要予測に取り組む中で、そんな壁にぶつかったことはないでしょうか。 精度改善のヒントは、うまくいっている部分ではなく、誤差が大きい部分にこそ隠れています。 しかし「なぜ外れたのか」を突き止めるのは簡単ではありません。データを疑い、規則性を探し、時には現場の”当たり前”にまで踏み込む必要があります。

今回は、その実例として、輸入青果の需要予測プロジェクトを取り上げます。

追熟という制約のある商材を扱う中で、精度悪化の原因を探ると、そこにあったのは「特売フラグ」と現場実態のズレでした。忙しくて入力されないフラグ、当たり前すぎて入力されないフラグ、営業担当だけが知っている数字――。 データと現場のギャップにどう向き合い、誤差を精度に変えていったのか。

担当データサイエンティストが、須山敦志氏の問いを受けながら、その思考プロセスを語ります。

 こんな方にオススメ

  • 業務要件をモデル仕様に翻訳する仕事に携わるコンサルタント・PdMの方
  • 需要予測・最適化など実務レベルのDS課題に挑戦したいエンジニア・DSの方
  • 機械学習・数理モデリングの知識を実案件でどう使うか関心のある方
  • アポロのDS・コンサルタントの仕事内容・カルチャーを知りたい方

タイムスケジュール

  • 19:30〜19:35：イントロ（アポロの紹介）
  • 19:35〜19:55：アポロDSによる事例発表
  • 19:55〜20:25：須山さん×アポロDSによる公開パネルトーク（モデルのブラッシュアップ案や、実際のデータの扱い方についての壁打ち）
  • 20:25〜20:45：Q&A・次回予告

お申し込みはこちら

概要

生成AI・数理モデリング・需要予測の実践事例を通じて、ビジネス課題解決の最前線を学ぶセッショントークイベント

イベント概要

日時 9月17日（木）19:30~20:45
会場/ツール
  • オンライン
  • お手持ちのPC、タブレット、スマホからご参加ください。

下記リンク先よりお申し込みください。

https://zoom.us/webinar/register/WN_F9jrvpuWScqH3fBRscyvyg#/registration
対象
  • 業務要件をモデル仕様に翻訳する仕事に携わるコンサルタント・PdMの方
  • 需要予測・最適化など実務レベルのDS課題に挑戦したいエンジニア・DSの方
  • 機械学習・数理モデリングの知識を実案件でどう使うか関心のある方
  • アポロのDS・コンサルタントの仕事内容・カルチャーを知りたい方
参加費

無料
注意事項
  • 本イベントの登壇者は予告なく変更となる場合がございます。あらかじめご了承ください。
  • 本イベントの参加にあたって、イベント参加規約をご確認の上ご参加ください。
  • 本イベントの録画・録音は禁止いたします。
  • リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。
  • 欠席される場合は、お手数ですが速やかにキャンセルのご連絡をお願いいたします。
  • 個人情報取扱いについてプライバシーポリシーに定める利用目的に必要な範囲で利用し、当社が責任をもって厳格に管理いたします。

【録画およびオンデマンド配信に関する注意事項】

本イベントは、後日、お申し込みいただいた方への振り返り視聴および当社のサービス紹介を目的としたオンデマンド配信（録画配信）を予定しております。以下の点についてあらかじめご了承の上、お申し込みください。

　1. 録画の実施：本イベントの様子（質疑応答、ワークショップ中の交流、参加者の顔出し・発言等を含む）は録画させていただきます。

　2. 肖像の取り扱い：オンデマンド配信用の映像に参加者の姿や声、Zoom等での表示名が含まれる場合があります。これらは本イベントの参加者および当社が指定する範囲において公開されます。

　3. プライバシー保護（顔出し等の任意性）：ご自身の顔や背景を映したくない場合、または発言を録音されたくない場合は、カメラをオフにする、マイクをミュートにする、表示名をニックネームに変更する等の対応をご自身で行ってください。カメラ・マイクをオンにして参加・発言された場合は、録画および配信に同意いただいたものとみなします。

　4. 二次利用の制限：配信される録画映像の著作権は当社に帰属します。参加者による録画映像の再録画、キャプチャ、二次配布、SNS等への投稿は、規約第5条に基づき固く禁止いたします。

※上記事項に同意の上、お申し込みをお願いいたします。

登壇者について

須山 敦志 氏

Aspire Analytics合同会社CEO

東京工業大学（現・東京科学大学）情報工学科卒業、東京大学大学院情報理工学系研究科修了。
ソニー株式会社でのAI研究開発を経て、新規事業のカーブアウトによりインフォメティス株式会社の設立に参画。その後アクセンチュア株式会社にてData Science CoEを創設、データサイエンスのエキスパートチームをリード。
2025年にAspire Analytics合同会社を設立、CEOに就任。
機械学習・ベイズ統計・数理最適化を専門とし、『ベイズ推論による機械学習入門』（講談社）をはじめ複数の著書を持つ。

その他登壇者

今泉 拓也 氏　
アポロ株式会社 AI Unit 

機械学習アルゴリズムの研究やスタートアップでの実務、素材・化学領域でのAIモデル構築に従事したのち、アポロに参画。これまでの経験を生かし、現在は卸売業者の在庫最適化や決算データの異常検知をはじめとした、各種ビジネス課題に対するデータ分析・AIモデル開発を担当。

八子 丈生 氏
アポロ株式会社 AI Unit

IT会社において、機械学習を用いた発電量予測モデリング業務に従事。 アポロに入社後はその経験を活用し、現在は卸売業者の商品需要予測・販売計画作成AI、専門商社の発注最適化AIをはじめとした各種AIの開発を担当。

主催・問い合わせ

アポロ株式会社
info_event@apol.co.jp

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