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タンジブル (Tangible:触れることの出来る) インタラクティブ マトリックスは機械が読込可能なプロジェクションマッピングを用いたリアルタイムかつダイナミックに計算を処理・可視化するシステムであり、多様なステークホルダーに対して複雑なシステムを直感的に扱いやすくするため、これまで多数の研究プロジェクトに応用されている。

この情報が投影された”触れること”の出来るインタラクティブなシステムは、行列ベースの数理モデルを親しみやすい形で合意形成を行う際のコンピュテーショナル・ツールとして様々な応用可能性を持つ。

レゴブロックなどを市販のオブジェクトを利用したり、或いはレーザーカッター・３Dプリントでカスタマイズした形を利用したり様々な利用にも対応し、オープンソースプロジェクトとして公開されている。

モデレーター：竹崎紀子(ベイシス・テクノロジー株式会社)
パネルメンバー：アンディ・パルマー （Tamr）、ジョナサン・エプスタイン（Credorax）、松谷卓也（プロジェクトニッポン）、 ティム・ロウ（Cambridge Innovation Center）、ステファン・ジョーンズ(SineWave)

ティム・ロメロの人気ポッドキャスト「Disrupting Japan」は東京の高層ビル群の上に現れる恐ろしいゴジラを描いています。日本のスタートアップは破壊的な巨大モンスターと受け止められているのでしょうか？それとも、ティムが言うところの「世界で最もクリエイティブでダイナミックな人々の集団」なのでしょうか？日本のアントレプレナーは米国市場への参入にこれまで以上に成功しているでしょうか？その逆はどうでしょうか？米国のアントレプレナーは、日本でのチャンスをどのように捉えていればいいでしょうか？スタートアップと大企業は、お互いの良好な連携を理解するのに何が必要でしょうか？このグループには、アーリーアダプターやイノベーターと世界中で連携してきた、驚くほど深く幅広い経験があります。

バッドデータをいくら整備しても時間とお金と機会を無駄にするばかりです。これを解決すれば、データサイエンティストは、データのクリーニングと整理にかかる時間を減らして、分析的判断や結果を出すことにより集中することができます。
このプレゼンテーションでは、連続起業家でありTamr社の共同創業者であるアンディ・パルマー氏が、乱雑で手に負えないエンタープライズデータの知られたくない秘密を暴露します。その秘密とは、データサイエンティストは、本来のデータ分析業務の代わりに、単にデータをクリーニングしたり整理したりする作業に、その労力の80-90%を費やしている、ということなのです。パルマー氏は、企業全体のデータの収集・整理・準備を自動化することで、Fortune 500に名を連ねる大企業が、いかにしてデータ整備問題を解決して、数億ドルもの価値を生み出しているかについてご説明します。

• コスト削減面では、Tamr社はGEの財務・調達担当役員と連携して、GEの支出・サプライチェーン・物流に関する分析の活用方を提供しています。
• 成長面では、Tamr社はToyota Motors Europeが最高の製品とサービスを革新的な方法で提供することを可能にする技術を提供しています。TMEは、データ統合を、顧客を深く理解するためのコアな要素である考えました。

この講演では、パルマーは、こうした成功を収めたプロジェクトの青写真について論じ、企業全体にわたる分析を行うためのデータを準備するために、これらのチームが体系的かつ拡張性のあるアプローチをいかに構築したかについて概説します。

この講演では、日米のビッグデータ解析を手掛けるスタートアップ企業を、企業価値評価する投資家の視点から、この市場に関わる企業が直面する機会と脅威の両方の概要をご紹介します。また、台頭しつつあるデータ市場の普遍的特性と、ビッグデータがどのように出現し、どのように進化を遂げつつあるかについて日米間の相違点についても論じていきます。とりわけ日本市場に関連する話題として、消費者側の個人のプライバシー権に関する解釈が異なっていたり、大規模なB２Bエコシステム内においてデータ企業の役割に対する認識が高いことについても詳しく説明します。

人工知能はすでに多くの産業に変革をもたらしています。AI Businessは、人工知能が世界中のビジネスにどのように影響を与えているかをレポートする専門サイトです。企業の人工知能に対する需要は過去12ヶ月で飛躍的に高まってきています。Fortune 500社を対象とした弊社の最近の調査では、全体の32％がすでに何らかの形で人工知能（AI）をすでに導入しており、未導入の82％は今後12～18ヶ月のうちに導入する計画を立てています。世界最大手の企業は、5億ドルをゆうに超える規模で人工知能に特化した研究に投資を行っています。そしてこの上昇傾向はこれからも確実に続くものと見込まれます。

この講演では、アメリカン航空、バンクオブアメリカ、メイシーズといった、人工知能をいち早く取り入れ、かつ人工知能の発展を推進する大企業の事例を取り上げ、運送業、金融サービス、リテールをはじめとするコアな業界に見る人工知能の具体的な影響について考察します。

わずか数年の間に、予測分析は単に珍しいテクニックから競争力に長けた武器へと進化を遂げました。成功した導入では、機械学習をビックデータと組み合わせることで、最高のビジネスパフォーマンスを得ています。RapidMinerのインゴ・ミヤスヴァ博士は、ビジネスインテリジェンスから予測分析そして処方的分析へと移行する上での予測分析の価値について取り上げます。ミヤスヴァ博士は、Fatality Analysis Reporting System（FARS：事故死分析報告システム）のデータを分析して、交通事故死を引き起こす最大の影響要因は何であるかをはじめ、興味深い洞察を明らかにすることで、高度な解析の価値を実証します。ヘルメットは役に立つでしょうか？飲酒による影響は？そして、重要なこととして、あなた個人の死亡事故のリスクを軽減するために、どんな車を買うべきでしょうか？講演の最後に、ミヤスヴァ博士は、あなたの組織でどうしたら予測分析を開始できるのか、その方法を紹介します。