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シナジーマーケティング社R&Dでは、顧客とのよりよい関係を築くための技術として、”Societas”という価値観を定量的に取り扱える枠組みを活用して、実践的な取り組みを行ってきた。その”価値観マーケティング”の事例をいくつかご紹介し、また、その中で使われている自然言語処理技術の例について紹介させていただきたい。

今日私たちは、Apache Hadoopのような高度データ処理フレームワークを利用し、オンプレミスでもクラウド環境でもデータを収集、管理、照会することができます。このデータの上に無数の高度な分析アルゴリズムを稼働させ、それを見事な形で視覚化することができます。しかし、データを信頼性のある情報に変換することは、いまだデータドリブンの意思決定の達成を望むビジネス界が直面する最も困難な課題なのです。Paxata社の共同創業者のネンシャド・バードリワラ氏は、セルフサービス型データ・プレパレーションによるパラダイム変化、それが、いかにバッチによるIT中心のETL（抽出・加工・書き込み）に陳腐化をもたらすか、金融サービス、ハイテク、医療ビジネスに、いかに変革をもたらしつつあるか、について講演します。また、思考速度で情報を入手するためのエキサイティングな旅へのロードマップも紹介します。

この講演では、新たなイノベーションのテーマを提供し、改革し続けているビッグデータ業界の成長を検証します。 2017年にビッグデータのキーとなるテーマと、企業がビッグデータのニーズを特定し、これに対応するための3つの戦略を紹介します。実用的なベストプラクティスの事例研究と、ビッグデータ戦略を実行し、企業を成功に導く重要な要因についても併せて紹介します。

多くの大企業は、ビッグデータソリューションから実用的な効果を見つけるのに苦労しています。様々なビッグデータ製品は、実際には大きなデータ問題を解決しようとしているスモールデータツールであり、成功例が限られています。ビッグデータ統合の課題は、データ・サイエンティストを制約し、生産性があがっていないことです。

ベンチャー投資家ステファン・ジョーンズは、データを企業の戦略的な財産にするための基本的な要素について議論する予定です。
このアプローチは、ビジネスユーザーが定義した目標にソリューションを直接対応させる新たなスタートアップの波を導きました。

モデレーター：シェイマス・マックガバン (ODSC)
パネルメンバー：アダム・ギブソン(Skymind)、インゴ・ミヤスヴァ (RapidMiner)、ルーカス・ビワルド(CrowdFlower) 、草野隆史（株式会社ブレインパッド）

あらゆる業界の企業が、顧客、市場、従業員、競合他社を理解するため、データサイエンスと機械学習を進んで利用することにより競争優位性を得ています。アーリーアダプターは、データ・レイクやソーシャルメディアからビジネス価値をどのようにして引き出しているのでしょうか？彼らが解決したい手ごわい問題とは何でしょうか？日本のトレンドと米国のそれとをどのように比較するのでしょか？各パネリストは、データサイエンス技術の積極的な創出と、その提供に深くかかわっており、この分野で培った豊かな実践経験をディスカッションの中で取り上げます。

今AIが、製品、アーキテクチャ、技術的良心を取り込みつつ、現実味を帯び、プラスの投資成果を伴う技術として、再注目されています。今回の成功を牽引しているものは何でしょうか？それは、ソフトウェアでも高度なアルゴリズムでもなく、データそのものです。深い洞察力を持った情報の抽出とAIロジックそのものを具体化する、その双方から見て、データの収集・作成・クリーニング・使用法こそが成功のカギなのです。自然言語処理におけるBasis Technology社の経験から、データの重要性や、AI開発者がデータの作成や使用にいかにアプローチすべきかを詳しく探ります。

機械学習が、シリコンバレーでかなりの盛り上がりをみせて久しいですが、その少々過剰な盛り上がりぶりは地に足がついていないという人さえいるほどです。私の会社、CrowdFlowerでは、何百もの企業に対し、実際のビジネスシーンに機械学習を導入して、ビジネス上の問題を解決するお手伝いをしてきました。そして、企業が機械学習を利用して実際に成功する方法や、企業の発展を妨げる諸問題に関する知見をじかに得てきました。この講演では、医療から自走式自動車、包括的営業支援施策（セールス・イネーブルメント）に至るまで、様々な産業を超えた機械学習のトレンドとアプリケーションについて取り上げます。