

開催予定のイベント


| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
一般募集(TECH PLAY枠) | 先着順 | 無料 | 定員30人 |
生成AI含めた“データ利活用”を成功させるには、全社で協力し、共通の目標に向かって進むことが重要です。
データフォーシーズの次世代リーダー3名が、現場で泥臭く実施してきた戦略を事例を交えて紹介します。
データ活用は製造現場の効率化やコスト削減にとどまらず、
需要予測や在庫最適化などによる、新たな収益機会の創出や競争力強化に寄与する重要な戦略です。
失敗経験を乗り越えた上での成功事例から得られた洞察と、それらがどのように実務に適用されるかを中心に、
製造業におけるデータ活用がもたらすビジネス価値を最大化するためのロードマップをご紹介いたします。
製薬業界では、生成AIが新薬開発の効率化に貢献しています。
AIはターゲット特定や化合物発見、臨床試験の最適化、規制承認支援など、創薬全体で活用され、MRやMSLの営業活動にも役立っています。また、医師からの副作用報告や有効性・安全性のフィードバック分析にも使用されています。
本プレゼンテーションでは、生成AIの活用事例と今後の可能性を紹介します。
生成AIの導入は金融機関でも進んでいますが、その主な目的や実績は社内業務の効率化に留まっています。
対外向けに使う場合にはその精度が不安になる部分もありますが、分析結果の解釈に利用する分にはリスクを許容できるのではないでしょうか。
本動画では、金融商品の販売ターゲット選定においてデータ分析と生成AI活用を融合させた事例をご紹介します。
尚、事例は金融商品販売に関わりますが、幅広い業界でご活用いただける内容です。
生成AIは、業務効率化やビジネス価値の創出を可能にすることがよく知られている一方、「そもそもどういったものなのか、いまいち分からない」という方も多いのではないかと思います。
また、昨今ではRAG、Function Calling、エージェントAIといったキーワードをよく耳にするようになりましたが、これらの用語についても混乱が生じているように見受けられます。
今回は、これらがどういったものであるかのイメージ・概略をご理解いただくことをゴールとして、わかりやすく解説いたします。
※ 予告なく内容が変更になる可能性がございます。
・主催 : 株式会社データフォーシーズ
・再配信期間: 10月6日(月) 13:00 〜 10月31日(金) 13:00
・講演形式 : オンライン
・詳細・申込: https://data4cs.co.jp/seminar/detail/post-6098/
データフォーシーズが掲げている 【データ解析で世の中をよりよく変える】をテーマにしたオンラインカンファレンス、それが「Data Analytics Conference (DACo)」です。
今年開催したDACoでは、多業種での生成AI活用事例や取り組み状況など、他社での傾向やパターンの発見、パフォーマンスの改善、意思決定の支援、新しいビジネスチャンスの発見などを得ることができます。
DX推進にお悩みでしたら是非この動画を通して、解決への一歩を踏み出してみてください。
皆さまのお目にかかれる事を楽しみにしております。