2022年度 第3回ORセミナー 2023年1月28日

『機械学習を用いた実ビジネスでの意思決定』

開催趣旨: 機械学習手法が発展し,実ビジネスの意思決定でも活用される時代となりました.本セミナーでは,そのような取組を行なっている大学・企業の方を講師にお招きし,適応事例や応用するうえでの工夫点などをご紹介いただきます.初学者から実務家の方までが,実ビジネスでの効果的な活用法を把握する機会となるでしょう.ぜひご参加をご検討いただければ幸いです.

日 時 2023年1月28日(土) 13:00~17:10(12:45~ Zoom入室可能,接続テストなどを行います.)
会 場: Zoomによるオンライン開催 (遅くとも3営業日前までには申込でご登録のメールアドレスへZoom接続情報をご連絡いたします.)
コーディネーター:日鉄ソリューションズ株式会社 永井秀稔

定 員: 90名 (定員になり次第締め切らせていただきます.)

プログラム:(敬称略)

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13:00〜13:10 開会の挨拶
東京工業大学 中田和秀 

13:10〜14:00 セッション1  「ビジネス分野における高度な機械学習手法の適用と制約」
講師:中央大学 生田目崇

概要:実ビジネスにおける効果的な機械学習の適用の期待が高まって早10年が過ぎようとしている.これまで,様々な機会を得て共同研究や多少のビジネスのお手伝いをしてきた.企業が期待する機械学習適用の方向性や成果についてまとめたい.しかし反面で,企業の実ビジネスに接してきたものの,様々な壁にもぶつかっており,いまだにその壁は高く崩すことができていない.本講ではどこでどのように躓くか,またどうすればそれを乗り越えることができるかについても論じる. 

14:10〜15:00 セッション2   「最適化と機械学習による医療資源の効率的な管理」
講師:東京理科大学 伊藤真理

概要:近年,診断支援をはじめとし機械学習の医療現場での活用が進んでいる.それに加え,最適化の現場導入による医療資源のより効率の良い管理が期待されている.本講演では,医療分野における機械学習による時間・需要予測と,その予測結果に基づいた最適化による医療資源の効率的な管理に関する事例を紹介する. 

15:10〜16:00 セッション3   「ヤフーにおける説明可能レコメンデーション」
講師:ヤフー株式会社 山本康生

概要:レコメンデーションは消費の意思決定に大きく関与します.オンラインで消費が完結することが増えたコロナ禍共存の社会では,ユーザーはより多くの情報を意思決定の場面で得たいと考えています.ヤフーでは単にアイテムを推薦することから,その推薦が何を意味しているのかをユーザーに伝える,説明可能レコメンデーションの研究開発に取り組んでいます.本セミナーではその適応事例についてご紹介します. 

16:10〜17:00 セッション4   「機械学習・統計モデルを実ビジネスで活用する際に注意すること」
講師:株式会社ブレインパッド 山崎裕市

概要:機械学習や統計モデルは強力なツールですが,実ビジネスで活用するためには様々なビジネス上の要求を満たすための工夫を求められます.また,そもそもデータ活用に向いたビジネス課題に取り組むことや,どのような問題に落とし込むかということも重要です.受託分析サービスでの事例をもとに,機械学習や統計モデルをビジネス上の意思決定に応用する際に気を付ける点や工夫点について紹介します. 

17:00〜17:10 閉会の挨拶
東京工業大学 中田和秀

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参加費(電子テキスト代込み)正・賛助会員(協賛学会員を含む)5,000円,学生会員1,000円,学生非会員1,500円,非会員 20,000円.
※参加費の返金には応じられない旨,ご了承ください.
※紙テキストのご希望には応じられない旨,ご了承ください. 

申込および支払方法: 申込サイト https://smms.kktcs.co.jp/smms2/event/orsj/20 からお申し込み・お支払いください.

申込および支払締切: 2023年1月13日(金) 

協賛学会(交渉予定): 日本経営工学会(JIMA),日本品質管理学会(JSQC),日本信頼性学会(REAJ),研究・イノベーション学会(Jsrpim),日本設備管理学会(SOPE-J),経営情報学会(JASMIN),プロジェクトマネジメント学会(SPM)

問合せ先: ORセミナー問合せ窓口 E-mail: or-seminar@m.orsj.org
ORセミナーに係る不明点などございましたらORセミナーよくある質問(FAQ)をご覧ください