『データで話す組織』出版記念 大城信晃氏×宮田和三郎氏×油井志郎氏×伊藤徹郎氏 ミニトーク&質問会 〜データで話す組織を加速させる ChatGPT・生成AIの活用方法〜 2024/2/9 19:00〜 @丸善博多店

諸注意 ※会場内でのカメラ・ビデオカメラ・携帯電話・スマートフォン・録画機器等に よる撮影・録音・録画は禁止です。そのような行為が判明した場合はデータの消 去、機材・フィルムなどすべて没収の上、退場して頂く事もあります。 またそのような行為を発見された方はお客様同士のトラブルを避ける為お近くの スタッフまでお声掛け下さい。

▶ 19:05 大城信晃氏×伊藤徹郎氏×宮田和三郎氏×油井志郎氏対談トークショー ・自己紹介 ・各執筆担当者より解説 ・パネルディスカッション (45min) ▶ 20:10 質疑応答 ▶ 20:30 イベント終了 タイムスケジュール

自己紹介

＜プロフィール＞ NOB DATA株式会社 代表取締役 データサイエンティスト協会九州支部 支部長 ヤフー(株)，DATUM STUDIO(株)，LINE Fukuoka(株)を 経て2018年にNOB DATA(株)を福岡にて創業。2010年の データサイエンスの黎明期から現在まで，ビジネスにお けるデータ活用を一貫して行っている。現在は主に地方 のインフラ企業(電力・鉄道・通信，他)にてDX推進とい う文脈で各社に自走できる分析チームの立ち上げに関す る伴走支援を，東京エリアを中心とする企業にて ChatGPT等のLLM技術を応用したサービス開発・業務活 用支援を行っている。 著書：『AI・データ分析プロジェクトのすべて』（技術 評論社），『データ分析失敗事例集』（共立出版），他 ２冊 大城信晃

宮田和三郎 ＜プロフィール＞ 大学卒業後、システム開発企業やDWHベンダーで、 製造業や小売業を中心としたデータ利活用プロジェ クトに携わる。 その後、小売企業で分析基盤の構築やデータ教育な どを通じて、データ利活用を推進。 2017年からは現職にて、業種業態を問わず、様々な 組織におけるデータ利活用の支援を行なっている。 経営や組織の観点でのデータ利活用に深い興味を持 ち、九州大学大学院経済学府では、「データ駆動型 意思決定の推進/阻害要因」についての研究を実施。

油井志郎 ＜プロフィール＞ プライム上場企業にてソーシャルゲーム・広告データの分析 業に従事し分析業界へ。 その後、データ分析専門のコンサル会社にてデータサイエン ティストに転職し、AI開発、分析基盤構築、分析コンサル、 数理予測モデリングを行いフリーランスを経て、2017年に株 式会社ししまろを創業。金融、医療、製薬、製造メーカー、 IT、観光、運送、小売などの様々なデータ分析・AI関連など の分析全般を伴走型で支援を行っている。 著書：『AI・データ分析プロジェクトのすべて』（技術評論 社） https://shishimaro.co.jp/

伊藤徹郎 ＜プロフィール＞ Classi株式会社 プロダクト本部 本部長 徳島大学 デザイン型AI教育研究センター 客員准教授 大学卒業後、大手インターネット金融グループを経てデ ータ分析コンサルタントに従事し、様々な業界のデータ 分析案件に携わる。 その後、事業会社に転じ、レシピサービスや家計簿サー ビスの開発や分析、新規事業開発などに従事。 現在はClassi株式会社にて、データ組織の立ち上げから エンジニア組織の統括。 2023年8月よりプロダクト開発に関わるすべての職能を 統括した部署の本部長に就任し、奮闘するかたわら、大 学にも籍を置く。 著書：『AI・データ分析プロジェクトのすべて』（技術 評論社）、『実践的データ基盤への処方箋』（技術評論 社）、データ分析失敗事例集（共立出版）など

書籍紹介

▶ 第1章 データで話す組織づくり ▶ 第2章 現状把握とデジタル化 ▶ 第3章 データ分析チームの組成 ▶ 第4章 AI・データサイエンスの応用 書籍紹介 DSから見たDXのニーズに応えるデータ分析組織の本をまとめまし た

● 4つのケイパビリティ ○ 課題発見力 ○ 人材力 ○ データ力 ○ 施策実行力 ● 3つのフェーズ ○ デジタル化 ○ データ分析 ○ AI ・データサイエンス 4つのケイパビリティと3つのフェーズ 企業が多種多様すぎて、 DXの方法論はカオスに。 唯一共通化して議論 できそうなのが この４つのケイパビリティ でした

デジタル化(Before->After)

４つのケイパビリティの蓄積方法(デジタル化フェーズ)

書籍間の関係性とケイパビリティ俯瞰

[パネルディスカッション] データで話す組織を加させる ChatGPT・生成AIの活用方法

パネルディスカッション ▶ なぜ(地方の)DXはうまく進まないのか ▶ ４つのケイパビリティに効くChatGPT ▶ ChatGPT／生成AIがなぜ現場で使われないのか 会場の皆様も是非議論に参加されてください

なぜ(地方の)DXはうまく進まないのか

参考：DS人材の求められている職種(2020年)

DS人材の募集状況(indeedベース、2024年1月時点) 東京の一極集中は 続いている状況

データで話す組織のケイパビリティが不足すると・・

４つのケイパビリティに効くChatGPT

イメージ： ChatGPT・生成AIで 各フェーズを加速させられる のでは？

４つのケイパビリティに対するChatGPT活用例 課題発見 ・専門家代わりに壁打ち ・議事録、論点整理、 打ち手提案 人材 ・「どういう人材が必要 か」相談 ・プログラミングやデータ サイエンス教育への活用 データ ・データ起こし、(クレンジン グ)、データフォーマット変換 ・画像認識、音声認識 ・架空データ作成 施策実行 ・施策アイディア壁打ち ・効果測定、考察、ネクスト アクション案提示 ・報告書ドラフト作成

時間があれば、Chat先生によるデータ可視化のデモ ChatGPT-4でのデモURL : https://chat.openai.com/share/22603663-ff2d-4052- 81d5-b5ade41e4e5f

Chat先生に相談する例

ChatGPT／生成AIがなぜ現場で使われないのか

ChatGPT-3.5とGPT-4の性能差

ChatGPT活用上の注意点

質疑応答

以下、参考資料

４つのケイパビリティの蓄積方法(データ分析フェーズ)

４つのケイパビリティの蓄積方法(AI・DSフェーズ)