「点」の分析から「線」の戦略へ　金融・製薬における「ネットワーク構造解析」のビジネス応用

目次
１．詳細
２．開催概要
３．スピーカー
４．プログラム
５．データフォーシーズとは
６．注意事項

１．詳細

「点」の分析から「線」の戦略へ

　金融・製薬における「ネットワーク構造解析」のビジネス応用

本発表では、データを「点（属性）」として捉える従来の分析手法の限界を指摘し、データ間の「線（つながり・構造）」に着目する「ネットワーク構造解析」のビジネス応用について解説します。これらの技術が、金融（不正検知）、製薬（創薬）、および業界を問わない組織分析（HR）といった領域で、どのように意思決定の精度を高めるかを具体的なユースケースと共に提示します。
本セッションは金融・製薬分野の事例を主軸としますが、ネットワーク構造解析の考え方は全業界に共通するものです。専門領域を超えた知見を得たい皆様のご視聴を歓迎いたします。

２．開催概要

• タイトル：「点」の分析から「線」の戦略へ　金融・製薬における「ネットワーク構造解析」のビジネス応用
• 公開期間：絶賛公開中！　 2026年3月17日(火)まで
• 参加費　：無料 (事前登録制)
• 配信形式：配信ウェビナー（視聴用サイトはお申込者様向けにメールでご案内いたします。）

🌟動画視聴後のアンケート回答特典として、内容をまとめた【配布用資料】を差し上げております。 ぜひアンケートに回答して、振り返りにご活用ください（回答目安：3分程度）。

３．スピーカー

笹森　拓也

株式会社データフォーシーズ　AI/Analytics X-formation ユニット　ユニットリーダー

東北大学大学院理学研究科数学専攻博士課程を経て、株式会社データフォーシーズ入社。現在はAI/Analytics X-formation Unitのユニットリーダーを務める。製造小売の需要予測モデル構築ならびにそれを利用した在庫最適化、鉄道運行ダイヤの変更に伴う乗車率変化シミュレーション、アンケートデータと自社データを組み合わせたレコメンド最適化、顧客スコアリングによる総合小売の収益向上化、IoTデータを用いた電力機器故障予兆検知、金融機関における不正取引検知、レジャー施設の地域性を考慮したCRM分析、自然言語処理を用いた人材マッチング分析、などこれまで多数のプロジェクトに従事。

４．プログラム

1. 「属性」の分析から「構造」の分析へ
2. 予測する「GNN」と説明する「GraphRAG」
3-1. 金融業界ユースケース
3-2. 製薬業界ユースケース
3-3. 業界を問わないユースケース
4. 導入のロードマップ
5. 総括

※ 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。

５．データフォーシーズとは

D4cグループは2005年の創業以来、「ビジネスを加速する」ことを使命としてクライアント企業を支援する、データ解析のスペシャリスト集団です。
データに科学的な分析と洞察のメスを入れることでデータサイエンティストらによる効果的な企業経営の実現を支援しています。
https://www.data4cs.co.jp/

６．注意事項

• 以下の方について、弊社判断によりご視聴をご遠慮いただく場合がございます。
  • 弊社の競合・同業となるサービスを提供している企業、及び、そのグループ企業・関連企業の方
  • 個人や個人事業主の方
  • その他、弊社が不適切と判断した企業・個人の方