TECH PLAY Data Conference 2024
2024/01/25(木)18:30
〜
21:00
開催
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TECH PLAYが次に開催するイベントはこちら
12/05(木)
19:30〜21:00
オンライン
17
/ 50
人
参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
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一般【好評につき増席しました!】
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先着順 | 無料 | 645人 / 定員700人 |
イベント内容
概要
TECH PLAY Data Conference2024はデータをテーマとして
マネーフォワード、RevComm、レバレジーズ、ログラス、Luup、LayerXの6社が
データエンジニアリング・データ分析基盤・データ利活用について発表します。
イベント詳細につきましては特設ページもぜひ御覧ください。
■登壇概要
- 新卒データエンジニアのメタデータ管理への挑戦
- AI技術を活用したビジネスシーンにおける音声対話解析
- 営業部門と挑むデータの民主化
- 徹底したDDD組織だからこそ実現したいFunctional Data Mesh構想
- Data Reliabilityを最小工数で実現するためのデータ基盤
- LayerXの企業文化を支えるデータ活用戦略
※配信URLは、申込者に対し本ページ上にて当日までに表示されます。
タイムスケジュール
時間 | 内容 |
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18:30〜18:35 | オープニング |
18:35〜18:55 |
新卒データエンジニアのメタデータ管理への挑戦株式会社マネーフォワード 中森 唯斗
「お金を前へ。人生をもっと前へ。」というミッションのもと、マネーフォワードは50を超える多種多様なサービスを提供しています。各プロダクトチームは迅速に価値を提供するために個別に開発を行っており、これに伴うサイロ化したメタデータ管理の重要性と課題が浮き彫りになっていました。本講演では、データカタログの内製化を通じてメタデータ管理を効率化し、組織全体のデータ利活用を促進した過程をお話しします。
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18:55〜19:15 |
AI技術を活用したビジネスシーンにおける音声対話解析株式会社RevComm 橋本 泰一
RevCommでは、電話営業・オンライン商談・対面営業などのビジネスの様々な音声コミュニケーションをデータ化しビジネスに活用できるMiiTelを提供しています。 音声の文字起こしはもちろんのこと、MiiTelで実装されている音声対話解析の機能について紹介します。
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19:15〜19:35 |
営業部門と挑むデータの民主化レバレジーズ株式会社 森下 研人,新城 大輔
レバレジーズは「顧客の創造を通じて関係者全員の幸福を追求し、各個人の成長を促す」を理念に掲げ、レバテックをはじめとした多様な事業を展開しています。 営業人員が多い当社において、データの民主化にどのように取り組み、データ分析の専門家だけでなく、全社員がデータに基づいた意思決定を行い、成果を向上させた取り組みについてご紹介させて頂きます。
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19:35〜19:55 |
徹底したDDD組織だからこそ実現したいFunctional Data Mesh構想株式会社ログラス 鈴木 健一
経営管理SaaSを提供するログラスでは、「良い景気を作ろう。」をミッションとし、取り扱う領域の複雑さに立ち向かうために創業初期からドメイン駆動設計(DDD)を採用しています。 弊社では、良い景気を作るためには良いコードから、をモットーに、開発をアップデートし続けています。 今回はデータ量の増加やプロダクトスケールの課題と共に、DDDと関数型の柔軟性を活かし、プロダクト拡張や非連続成長を見据えたData Meshに関する構想についてご紹介させていただきます。
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19:55〜20:15 |
Data Reliabilityを最小工数で実現するためのデータ基盤株式会社Luup 小林 瑞紀,河野 匠真
弊社が提供する電動マイクロモビリティのシェアリングサービス「LUUP(ループ)」では、様々な所でデータが活用されています。取り扱うデータの信頼性がサービスの信頼性に影響を与えるため、データの品質の担保のために幾つかの仕組みを取り入れています。今回は、品質を担保しつつデータ活用を行うためのデータ基盤の概要と、その未来についてご紹介させていただきます。
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20:15〜20:35 |
LayerXの企業文化を支えるデータ活用戦略株式会社LayerX 高際 隼
LayerXのバクラク事業は、2.5年間で6つのサービスをリリースし、ご利用中の会社数は7000社を超えました。LayerXでは企業文化を重視しており、その維持と強化が事業成長の鍵だと考えています。データ部門は分析、データ基盤開発、データガバナンスなど、データ領域全体をカバーしていますが、その活動はすべて企業文化の強化につながるように意識しています。この講演では、LayerXの企業文化を支えるデータ活用の方針と戦略を、具体的な事例を交えながら紹介します。
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20:35〜21:00 | クロージング・退場 |
※当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。
登壇者
中森 唯斗
株式会社マネーフォワード
CTO室分析基盤部
CTO室分析基盤部
2022年、マネーフォワードに新卒入社し、CTO室分析基盤部に配属。マルチクラウド環境でのETL業務に携わり、データ処理と分析の基盤を構築。同時に、入社初年度には全社データのメタデータを管理するプラットフォーム「subako」の開発を担当し、その成功を通じてデータ管理の新たな可能性を探求。
橋本 泰一
株式会社RevComm
RCR(RevCommResearch)Research Director
RCR(RevCommResearch)Research Director
2002年 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 博士課程修了。博士(工学)。 東京工業大学 助手および特任助教授(特任准教授)として約9年間教員として自然言語処理の研究に従事。 2012年よりグリー株式会社、2014年よりLINE株式会社に在籍。ビッグデータ分析プラットフォームの開発、スマートスピーカーをはじめとするAI技術を使った製品の開発を統括。 2021年4月レブコムに参画。 音声認識、音声合成、自然言語理解をはじめとするAIの研究開発をリード。 東京大学経済学大学院 客員教員として、AIビジネスの講義を担当。
森下 研人
レバレジーズ株式会社
データ戦略室 データエンジニアリンググループ リーダー
データ戦略室 データエンジニアリンググループ リーダー
2016年に日系SIerにSEとして新卒入社。医療機関向けのデータ分析システム開発の内、主にテーブル設計やパフォーマンスチューニング等のDB関連業務に従事。2019年11月にレバレジーズにジョインし、全社データ活用基盤の設計および構築を行う。現在は全社にデータドリブンを文化を根付かせるため、データマネジメントやデータガバナンスに注力。猫が好き。
新城 大輔
レバレジーズ株式会社
テクノロジー戦略室 MLOpsチーム リーダー
テクノロジー戦略室 MLOpsチーム リーダー
2019年にメーカーへ開発職として新卒入社。学生時代に音響信号処理の領域を研究していたことから、前職ではその経験を活かし組み込みソフト開発に従事。入社から3年後、成長スピードを速めたいという思いから2022年にレバレジーズに転職。現在は機械学習の運用基盤構築(MLOps)や生成AIの業務活用推進をおこなっている。
鈴木 健一
株式会社ログラス
開発部
開発部
新卒でNTTデータに入社。アーキテクチャ設計や統括業務に従事した後、より堅牢な開発を求めてプログラム言語理論(型システム、関数型等)の研究に踏み込む。その後、よりセキュアな世界を目指して、Visional(BizReach)にてサイバーセキュリティ事業の立ち上げや開発をリード、ContractSにて開発部長、技術戦略室長、VP of Developmentを経て、2023年に株式会社ログラスにジョイン。
小林 瑞紀
株式会社Luup
COO室 Data Science Team, SwD部 Data Engineering Team
COO室 Data Science Team, SwD部 Data Engineering Team
2016年、株式会社エウレカに分析チームの立ち上げメンバーとして参加。その後、データ分析や機械学習、データ基盤を担当。2023年、株式会社Luupに入社。今はデータ組織の立ち上げをしています。
河野 匠真
株式会社Luup
Software Development部 Data Engineer
Software Development部 Data Engineer
2022年に株式会社Luupに入社し、データエンジニアとしてデータ基盤の構築から運用を主に担当しつつ、データ活用領域の拡大にも取り組んでいる。
高際 隼
株式会社LayerX
バクラク事業部 機械学習・データ部長
バクラク事業部 機械学習・データ部長
2013年サイバーエージェント新卒入社。LayerXには2018年の設立とともに参画し、バクラク事業立ち上げ後はAI-OCRやバクラク請求書/申請の開発、機械学習チームの立ち上げ・マネジメントを担当。現在はデータ組織の立ち上げに注力。
参加対象
- データエンジニア
- データサイエンティスト
- データアナリスト
参加にあたっての注意事項
- 参加を辞退する場合は、詳細ページより申し込みのキャンセルをお願いいたします。
- 配信映像や音声は各自の通信環境に依存します。なるべく通信環境の良い状態で視聴ください。
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