BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【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:【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:999891@techplay.jp SUMMARY:【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:20260917T193000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260917T204500 DTSTAMP:20260827T091350Z CREATED:20260827T073621Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99989 1?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タイム スケジュール\n\n19:30〜19:35：イントロ（アポロの紹介 ）\n19:35〜19:55：アポロDSによる事例発表\n19:55〜20:25： 須山さん×アポロDSによる公開パネルトーク（モデルの ブラッシュアップ案や、実際のデータの扱い方につい ての壁打ち）\n20:25〜20:45：Q&A・次回予告\n\n※ 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。\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 C oE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A I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・欠席さ れる場合は、お手数ですが速やかにキャンセルのご連 絡をお願いいたします。\n・無断キャンセルや欠席が 続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場 合がございます。\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/999891?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR