BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【オンデマンド配信】AI/DS Case Talk#02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？ X-WR-CALNAME:【オンデマンド配信】AI/DS Case Talk#02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？ X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:1000991@techplay.jp SUMMARY:【オンデマンド配信】AI/DS Case Talk#02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？ DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260928T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20261031T120000 DTSTAMP:20260928T092230Z CREATED:20260928T042040Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/10009 91?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nイベント概 要\n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。\n 第２回トークセッションテーマ：「データを読みぬく 力」とは？\n「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。\n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。\n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。\n【こんな 方にオススメ】\n\n需要予測・在庫最適化に取り組んで いるデータサイエンティスト・エンジニア\n「モデル の精度は出ているのに、現場では外れる」という壁に ぶつかったことがある方\n精度改善のために、次に何 を調べればいいか分からず悩んでいる方\n誤差分析・ 要因分析の実践的な進め方を知りたい方\nアポロのデ ータサイエンス業務や働き方に興味がある方\n\n登壇者 \n須山 敦志 氏\nAspire Analytics合同会社 CEO\n【経歴】\n\n 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。\n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。\n 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。\ n2025年にAspire Analytics合同会社を設立、CEOに就任。\nア ポロ株式会社のデータサイエンスアドバイザーに就任 。\n\n【専門領域】\n\n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。\n\n\n八子 丈生 氏\nアポロ株式会社 AI Unit\nIT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。\n\n今泉 拓也 氏\nアポ ロ株式会社 AI Unit\n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。\n\n参加費\n無料\nア ポロ株式会社\n私たちは、コンサルタント・サイエン ティスト・エンジニアが属する専門家集団として、大 手企業に対して業務支援サービスを提供しています。 ただしそれだけではなく、クライアントとともにAIソ リューションを開発・販売するビジネスも行っていま す。ただ構想・戦略を描くだけでもなく、ただ分析を 行うだけでもなく、ただモノ作りをするだけでもなく 、クライアントと手を取り合い、AIを世の中に加速度 的に普及させることを目的としたスタートアップ企業 です。\nアポロ株式会社では、一緒に働く仲間を募集 しています。ぜひ、求人情報をご確認ください。\nお 申込みにあたっての注意事項\n・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 ・本イベン トの録画・録音は禁止いたします。\n・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。\n【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。\n\n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。\n 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。\n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。\n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。\n\n※上記事項に 同意の上、お申し込みをお願いいたします。\n主催・ 問い合わせアポロ株式会社\ncareer_recruiting@apol.co.jp LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/1000991?utm_medium=referral&utm_source=ics&ut m_campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR