東京理科大学× 日経ビジネススクール presents ビジネスに活かすDX・データサイエンス基礎 ~文系人材でも分かるDX・ビッグデータ・AI~

日経ビジネススクールでは、東京理科大学と共同で
「ビジネスに活かすDX・データサイエンス基礎」を開講します。

企業がDXの取り組みを加速させる中で、社員に新たなデジタル関連の知識や技術を習得させようとするリスキリング(学び直し)の動きが活発になっています。また、デジタル人材不足を解消するため、非デジタル人材のリスキリングを積極的に進める事例も増えてきています。
本講座は、理工学部横断型DXコースやデータサイエンスセンターなどをいち早く設け、データサイエンス分野の教育をリードする東京理科大学の特別プログラムです。デジタル社会の未来を創造することができる未来志向の人材を育成することを目的に、DX・データサイエンス基礎の柱となるテーマを配置し、事例も交えわかりやすく解説。デジタル人材に必要な知識を学び、エッセンスをつかんでいただきます。

※本プログラムは「オンライン講義」として開催します。WEB会議システム「Zoom」の利用を予定しています。
受講方法の詳細は、お申込みいただいた方に別途メールにてご案内いたします。
※5回以上の講義に出席された方には、東京理科大学オープンカレッジと日経ビジネススクール共同による修了証が発行されます。


講座の特徴

  1. 理工系総合大学である
    東京理科大の強みを生かした特別プログラム
    学部横断型コースである「理工学部横断型DXコース」、研究機関である「データサイエンスセンター」、社会人教育機関である「オープンカレッジ」が相互に連携し、「DX」をキーワードに未来を考えるヒントを得るための学びを提供します。
  2. 文系のビジネスパーソンでも理解しやすい内容
    DX・データサイエンス等を専門とし、大学内外での講義経験が豊富な第一線の東京理科大学の教授陣、およびビジネスにおけるデータ活用などDXの最前線で活躍する第一人者の外部講師が担当。「デジタル技術に自信が持てない」という文系出身のビジネスパーソンの方でも、心配せずに受講いただけます。
  3. DX・データサイエンス基礎の柱となるテーマを配置
    統計、データ解析、AIをはじめ、DXの基礎的理解。産業やビジネスにおける活用事例など、デジタル人材の基礎となるテーマを総合的に学んでいただきます。


代表者からのメッセージ

写真「デジタル技術による変革」、いわゆるDXは、ビジネスパーソンのみならず既に一般社会にも広く浸透しています。しかし、DXという言葉が意味する本質の部分を理解できている方がそのうち何割いらっしゃるでしょうか。重要なのは、言葉遊びとしてのDXに留まるのではなく、どうして自社のシステムにデジタル技術による刷新が必要なのか、また、どうやって導入したDXの仕組みを定着させるか、など自分の頭で理解したうえで、頭を悩ませながら常に改善を図っていくことです。「DX」というものは自動的に業務効率をあげてくれたり、勝手に新しいビジネスを生み出したりしてくれるような魔法の機械ではないのです。経営者やビジネスリーダーは事業の構造をこのデジタル化社会にどうフィットさせ、より発展させるのかが見えねばなりません。この見え方にあまりにも差がある、つまり二極化しているのが、今の日本企業ではないでしょうか。

今回皆さんに学んでいただくプログラムは、決して6回の講義だけでDXの全体像や本質に至る点まで、そのすべてを理解できるものであるとは考えておりません。ただ、従来の発想を転換させ、新たなビジネスチャンスを生み出すためのきっかけとしては十分に活用できるものであると自負しております。

DXという言葉が独り歩きし、もてはやされている現状だからこそ、自分だけの・自社だけの「オリジナリティ」が必要です。欧米の主要IT企業やプラットフォームの単純利用によらないDX、つまり日本ならではのDXによる変革ができる中核人材こそが必要なのではないでしょうか。「どんなデータから」「どんなデジタル技術を使って」何を生み出すのか。そのヒントを探っていただきたいと考えています。今回、理科大の教員陣からAI・ビッグデータなど最先端の研究事例をご紹介する講義をプログラムの中に設けておりますが、本学の数多くある研究室の中でも、特に「オリジナリティ」あふれる教員を選抜しています。講義内容だけでなく、彼らの着想点、アイデアの発想などの観点からも多くの気づきを得ていただくことを願っております。


平川 保博(東京理科大学 社会人教育センター センター長) 


受講対象者

・データの利活用などデジタル人材に必要となる基礎を学びたい方
・新たな部署や職種で必要となるデジタルの基礎知識を身につけたい方
・転職のためにデジタル基礎知識を習得したい方


人事・研修担当者の方へ

社員のデジタル対応能力の養成に

デジタルを軸に新しいテクノロジーがめまぐるしいスピードで生まれており、企業にとっても働く人にとってもデジタル関連のスキルを身につけることが生き残りの条件となってきています。
「ビジネスに活かすDX・データサイエンス基礎」では、デジタル人材に必要な基礎となるテーマを短期間で網羅的に学ぶことができます。社内のデジタル人材の育成、デジタル教育・リスキリングに、本講座への社員派遣を是非ご検討ください。

※複数名での社員派遣をご希望の方は、本ページ上部の「複数名受講・代理申込みの方」ボタンよりまとめてお申込みいただけます。

概要

検索番号
P2203036
開催日
2022年11月2日(水)~12月14日(水)
会場
ライブ配信
定員
150名程度
受講料
59,400円(税抜き54,000円)
申込期間
2022年7月29日(金)~10月30日(日)
主催
東京理科大学、日経ビジネススクール

第1回 ニューノーマルのデジタル・トランスフォーメションの在り方

11月2日(水)19:00~21:00

第2回 統計的データ解析法とはなにか? 統計の基礎

11月9日(水)19:00~21:00

第3回 統計科学の事例から学ぶ (テーマ:医療統計学)

11月16日(水)19:00~21:00

第4回 論理型AI ―安全安心な人工知能を目指して― 

11月30日(水)19:00~21:00

第5回 DXの事例から学ぶ(テーマ:AIを活用した第一次産業)

12月7日(水)19:00~21:00

第6回 頭を柔らかく考える~DX時代の新しいマーケティングの基本~

12月14日(水)19:00~21:00

プログラム

第1回 ニューノーマルのデジタル・トランスフォーメションの在り方
講師:的場 大輔 氏

日本の多くの企業が立ち遅れてきた人工知能(AI)、ロボティクス、IoT、ブロックチェーン、仮想現実(VR)/ 拡張現実(AR)、デジタルツインなどのデジタル技術を活用した事業変革が待ったなしです。コロナ禍によって国際経済が低迷する中でも企業価値をドラスチックに高めている巨大サイバー企業や先鋭のスタートアップ企業が提供するデジタルサービスから、デジタル技術の巧みな活用と斬新かつ緻密なビジネスモデルを構築するカギを学び、不確実な未来に向かうためのビジョンの在り方を探ります。
サステナビリティ、ウェルビーイング、インクルーブネスを変革の目標とするDXの本質を的確に理解し、DXを成功させる鍵を学びます。


第2回 統計的データ解析法とはなにか? 統計の基礎
講師:野澤 昌弘 氏

昨今、ビックデータの活用が広く叫ばれるようになりました。応用統計学もその流れの中にあります。モノづくりでいえば生産ラインにおける異常検知がその例です。多種多量なデータが以前に比べて容易に集められるようになった一方で、実際に、どのようなデータのパターンが異常を引き起こす原因となっているのかを検出する必要があります。その因果関係を推測するために変数選択や統計的モデリングといった統計手法が活用されています。また、これらの手法は財務データ、金融データ、経済データ、マーケティングデータ等経営に関係する代表的なデータの解析にも応用できます。しかし、機械的にデータを集めて解析するだけで、みなさんにとって有用な情報が得られるとは限りません。統計的にデータを解析することで、どのような情報を得ることができるのか、またどのようなことに注意してデータを解析しなければいけないのかを知ることで、自社のどのようなデータをどのように活用していくべきかのヒントが見えます。


第3回 統計科学の事例から学ぶ (テーマ:医療統計学)
講師:篠崎 智大 氏

多くの人が生活していく上であまり身近でなかった医療データの一端が、このコロナ禍で急速に着目され、様々なメディアでも取り上げられるようになりました。例えば病気の新しい治療法を評価するための臨床試験。どんな期待の新薬であっても、試験管実験や動物実験の結果だけでは、市場に出すことはもちろん製造も認められません。臨床試験とは、患者さんを対象に行われる実験的な手続きで、効果と安全性が確認されてはじめて新薬は世に出ることができます。さらに、近年の医療ビッグデータの整備は、臨床現場(リアルワールド)で実際に行われている治療法の効果を明らかにする上で、医学研究のあり方を変えつつあります。これら医療データの大敵が「バイアス」です。臨床試験では、なるべくバイアスが混入しないよう事前に試験計画を立て、ビッグデータ解析では統計学のテクニックを用いてバイアスに対処しようとします。その際に役に立つ考え方が「因果推論」です。因果推論は医療統計以外にも応用可能な、現代のデータ科学の中でも最重要トピックのひとつと言えます。医療統計を事例に、データそのものに潜む危うさと、それを繙き解釈する技術の一例を理解します。


第4回 論理型AI ―安全安心な人工知能を目指して―
講師:滝本 宗宏 氏

最近では、AIという単語をニュースで耳にしない日はありません。そして、そのほとんどは深層学習(Deep Learning)という学習法を用いた人工知能です。この種のAIは、人間と同じようにパターンの認識が得意ですが、意図したとおりに学習したかどうか確認することはできません。すなわち、ほとんどの場合うまく動作していても、いつ暴走するか分からないのです。そこで、何を学習したかが分かる説明可能AI(XAI)が注目されています。今回は、正確に学習内容を説明できるXAIと言える論理型AIを紹介します。特に、論理型AIはどのように事例を学習するのか、ビッグデータ解析の実践的なツールとしてどのように効率化できるかという点を中心に解説し、次世代の安全・安心なAIとは何かを考えます。


第5回 DXの事例から学ぶ(テーマ:AIを活用した第一次産業)
講師:大和田 勇人 氏

AI(人口知能)により、一見DXと縁のなさそうな第一次産業(酪農経営)に革新が起きています。個体別の搾乳ロボットの適用・運用や、生産性と生乳品質の大幅な改善、経営改善による新たな酪農モデルの実現など、従来、人の経験や勘によって行われてきた第一次産業の世界において、ビッグデータ(AI、IoTなどの技術含む)を活用することで、埋もれてしまっていた「宝=ビジネスチャンス」を掘り起こし、高度利用する取り組みが着々と進んでいます。プロジェクトを進めるにあたり、どこに情報の価値を見出し、どうやってその情報を活かすのか。これからのAI経営、DX経営のあり方とそのヒントを、最新事例から学んでいきます。

第6回 頭を柔らかく考える~DX時代の新しいマーケティングの基本~
講師:奥谷 孝司 氏

DXがもたらすに企業が持つべき「新しい基本」としてのビジネスモデルと、これによる異業種との競争について解説します。
新型コロナウイルス感染拡大下において、消費者はオンラインを活用したコミュニケーション、買物を経験し、オフラインでのリアルな体験の価値を再認識することとなりました。オンラインとオフラインの区別を超えた新しい顧客価値を意識した事業推進は、DXが深化する時代を生き抜く企業の、今後の経営活動の肝となるものと言えます。デジタルを活用したお客様とのつながりを構築し、商品の購買時点にのみ注目するのではなく、商品・サービスを提供するという顧客体験すべてに関わる行動を捉え行動データとして把握することで、販促・価格・商品すべてを最適化することにチャレンジする企業が伸びていくと考えます。本講座では国内外の他社事例も踏まえ、デジタル時代の顧客価値向上に必要なマーケティング戦略とはどのようなものか、優れた繋がりとは何かを解説します。

講師紹介

  • 的場 大輔氏(まとば だいすけ)

    的場 大輔氏(まとば だいすけ)

    デジタル・ブレイン・イネーブルメント合同会社 代表社員

    東京大学大学院・情報学環学際情報学府修士課程修了、同博士課程満期退学。1988年日本IBM入社。1995年アジア太平洋地域のソリューション責任者に着任。2004年IBMビジネスコンサルティングサービスに転属、エンタープライズ・アーキテクチャー部長に就任。2008年日本オラクル入社、アーキテクト本部長に就任。2010年アクセンチュア入社、公共サービス・パートナーに就任。2013年、SAPジャパン入社、公共セクター担当VPに就任。2019〜2022年東京大学コグニティブ・デザイニング・エクセレンス研究会統括。2020年〜2022年情報処理推進機構からデジタル庁に出向、データ戦略策定に従事。著書「SNSビジネス・ガイド」(インプレス)、「生き残る企業のIT戦略」(日経BP)

    開催日時 講師が担当する他の講座
    2022年11月2日(水)~12月14日(水) ビジネスに活かすDX・データサイエンス基礎
  • 野澤 昌弘氏(のざわ まさひろ)

    野澤 昌弘氏(のざわ まさひろ)

    東京理科大学 経営学部 ビジネスエコノミクス学科 教授

    東京理科大学工学研究科経営工学専攻修士課程修了。博士(工学)。
    専門分野:応用統計学、多変量解析、統計的データ解析実施法など
    適用分野:ものづくり、特に品質管理分野

    開催日時 講師が担当する他の講座
    2022年11月2日(水)~12月14日(水) ビジネスに活かすDX・データサイエンス基礎
  • 篠崎 智大氏(しのざき ともひろ)

    篠崎 智大氏(しのざき ともひろ)

    東京理科大学 工学部 情報工学科 講師

    東京大学医学部健康科学・看護学科(現・健康総合科学科)から同大学院医学系研究科公共健康医学専攻へ進学、2011年修了。2012年から2019年まで同研究科健康科学・看護学専攻の助教を務める。2019年4月より現職。専門は⽣物統計学と疫学理論。特に国内では「統計的因果推論」の数少ない専門家の⼀人として多数の講演を⾏い、国内外で論⽂発表や招待講演の経験も豊富。

    開催日時 講師が担当する他の講座
    2022年11月2日(水)~12月14日(水) ビジネスに活かすDX・データサイエンス基礎
  • 滝本 宗宏氏(たきもと むねひろ)

    滝本 宗宏氏(たきもと むねひろ)

    東京理科大学 理工学部 情報科学科 教授/理工学部 横断型コース制 DXコース 教授

    1992年慶應義塾大学理工学部計測工学科卒業。1994年慶応義塾大学大学院理工学研究科前期博士課程修了(計算機科学専攻)。1999年慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程単位取得退学(計算機科学専攻)。東京理科大学助手。2003年博士(工学)(慶應義塾大学)。2004年東京理科大学講師。2005~2006年カリフォルニア大学アーバイン校在外研究員。2010年東京理科大学准教授。2013年東京理科大学教授。専門分野はソフトウェア (コード最適化,コード並列化)。

    開催日時 講師が担当する他の講座
    2022年11月2日(水)~12月14日(水) ビジネスに活かすDX・データサイエンス基礎
  • 大和田 勇人氏(おおわだ はやと)

    大和田 勇人氏(おおわだ はやと)

    東京理科大学 理工学部 経営工学科 教授/理工学部 横断型コース制 DXコース 教授

    1983年東京理科大学理工学部経営工学科卒業。1988年東京理科大学大学院理工学研究科博士課程修了(経営工学専攻)、工学博士。東京理科大学助手。1999年東京理科大学専任講師。2001年東京理科大学助教授。2005年東京理科大学教授。専門分野は、人工知能、知能情報学 (帰納論理プログラミング、Webマイニング)など。

    開催日時 講師が担当する他の講座
    2022年11月2日(水)~12月14日(水) ビジネスに活かすDX・データサイエンス基礎
  • 奥谷 孝司氏(おくたに たかし)

    奥谷 孝司氏(おくたに たかし)

    オイシックス・ラ・大地 専門役員/顧客時間 共同CEO/取締役

    1997年良品計画入社。店舗勤務や取引先商社への出向(ドイツ勤務)、World MUJI企画、企画デザイン室などを経て、2005年、衣料雑貨のカテゴリーマネージャーとして「足なり直角靴下」を開発して定番ヒット商品に育てる。10年、WEB事業部長に就き、「MUJI passport」をプロデュース。15年10月にオイシックス(現オイシックス・ラ・大地)に入社し、現職に。早稲田大学大学院商学研究科修士課程修了(MBA)。17年4月から一橋大学大学院商学研究科博士後期課程在籍中。同年10月、Engagement Commerce Lab設立。18年9月、顧客時間共同CEO/取締役に就任、その後現職。日本マーケティング学会理事。著書に『世界最先端のマーケティング 顧客とつながる企業のチャネルシフト戦略』(共著、日経BP社) がある。

    開催日時 講師が担当する他の講座
    2022年11月2日(水)~12月14日(水) ビジネスに活かすDX・データサイエンス基礎

「ビジネスに活かすDX・データサイエンス基礎」運営事務局
株式会社日経イベント・プロ内 
TEL 03-6812-8693 FAX 03-6812-8755 
Eメール:tus@nex.nikkei.co.jp
受付時間:営業日の9:30~17:30 <営業日>土日祝、国民の休日、年末年始(12/28~1/4)を除く日

免責事項

本講座の内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
主催者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本講座の一部あるいは全部を中止させていただく場合がございます。また、受講方法を切り替える場合もございます。(例:ライブ配信・アーカイブ配信から教室受講への切り替え、その逆など)
その場合は、運営事務局から受講者に対して、本サイトや、電子メールなどで事前に告知します。ただし、事由によっては事前の告知がないことをあらかじめご了承ください。
本講座の一部あるいは全部を中止する場合、残り期間または残り回数に応じて精算した受講料を無利子にて受講者が指定する銀行口座に振り込むことによって返金します。この場合、返金時の振込手数料は日経が負担します。ただし、受講料以外に受講者側で発生した宿泊費・交通費などの費用については、日経は補償いたしかねます。
受講方法を切り替えた場合でも、受講料金の変更はございません。

≪入金締切≫
各講座により指定の方法での入金をお願いいたします。
請求書払いの場合は、日経が指定する銀行口座に全額を現金でお振り込みください。振込手数料は受講申込者でご負担ください。ご入金の締切日は請求書に記載いたします。必ず入金締切日までに入金をお願いします。
※法人決済の方で入金日に間に合わない場合は事前に運営事務局までご連絡ください。
請求書でのお支払いを選択された場合、ご希望の方には領収書を発行いたします。運営事務局までご連絡ください。クレジットカード払いの領収書は、クレジットカード会社が発行する請求明細をご使用ください。

締切間近でのお申し込み【10/19(水)以降】はクレジット決済に限らせていただきます。
なお、同期間中に、法人での一括申し込みで請求書払いをご希望の場合は、事務局へお問い合わせください。

≪解約について≫
やむを得ず解約される場合は、受講開始日の3営業日前の15:00までに、運営事務局までご連絡ください。返金手数料2,200円(税込み)を申し受け、ご指定の銀行口座に振り込むことで、返金いたします。それ以降の解約はお受けいたしかねます。
※運営事務局の営業日は、土日祝、国民の休日、年末年始(12/28~1/5)を除く日となります。

≪注意事項≫
※本セミナーの録音・録画、資料の無断複製や共用は禁止しております。
※事前学習動画およびライブ配信用Zoomの講義アクセス先リンクを第三者と共有しないようにお願いします。
また、講義アクセス先とともに、講座内で知りえた情報を他者へ伝えたり、SNSになどに掲載・投稿するような行為は固くお断りします。

備考

≪ライブ配信講座の配信プラットフォームについて≫
ビデオ会議サービス「Zoom」を利用し講義をライブ配信します。
Zoomのダウンロード
※「ミーティング用Zoomクライアント」をあらかじめダウンロードしてください。Zoomの使用については無料です(別途通信料金がかかります)
※既にダウンロードされている場合も、セキュリティーのため必ず最新バージョンをダウンロードしておいてください。
※会社のセキュリティの関係でZoomが使用できない、インストールが難しいケースもありますので、お申し込みの前に社内でご確認いただくようお願いします。
Zoomサービス規約
システム要件
そのほか最新情報はZoom社のヘルプセンターをご覧ください。
接続テスト

≪受講の事前準備≫
1、Zoomのダウンロード
≪ライブ配信講座の配信プラットフォームについて≫をご確認ください。
2、インターネット環境の準備
有線LAN、もしくは容量制限のない安定したWi-Fi環境を用意します。
※受講には通信容量が多く発生します。テザリングなどの場合は、契約内容によって容量制限や追加通信料金などが発生する場合がありますのでご注意ください。
3、ハードウエアの準備
パソコン、あるいは画面サイズ10インチ以上の端末と、マイク付きイヤホンを用意します。
※カメラが内臓されていない端末の場合、別途マイク付きカメラなどを準備してください。
※スマートフォンでも聴講できますが、画面が小さく、講師が共有する画面が見づらくなりますのご注意ください。
4、受講できる静かな環境の確保
ご自身を映すカメラが使用でき、ミュートを解除して発言可能な静かな場所(ご自宅、オフィスの会議室、カフェ、出張先のホテルなど)を確保します。また、Zoomビデオの設定で「バーチャル背景」を使用することも可能ですのでご活用ください。

≪お申し込みから受講までの流れ≫
1、お申し込み後、講座開催の2~3日前に、視聴方法の概要についてご案内いたします。
2、講座当日(もしくは前日)に、事務局からメールでZoomへのアクセス方法および受講者用配布資料のダウンロード先をお送りします。
※講義によっては、配布資料がない場合、また事前には配布せず事後にダウンロードいただく場合もあります。
3、メールでご案内したアクセス方法に沿い、遅くとも講座開始の5分前には接続を開始し、通信状況を確認してください。通信状況を確認されましたら、必ずマイクをミュートにして講義開始までお待ちください。事前配布の資料は、講義開始までにダウンロードをお願いします。
4、オンライン受講での講師への質問方法、および講師からの質問に対する反応(挙手など)については、Zoom機能の簡単な使い方とともに、講義開始前にZoom画面でご案内します。また、グループに分かれて意見交換などワークを行う場合があります。その際、オンライン受講の方はZoomの「ブレイクアウトルーム」を使い、少人数のグループに分かれていただき、各グループごとにワークを進めていただきます。なお、講義中に発言される場合は、ご自身でZoomのミュートを解除してお話しください。
5、講義終了後、事務局からメールにて、アンケートへのご協力のお願いと、見逃し配信(下記「6、」参照)についてご案内します。
6、ライブ配信のバックアップとして、講義翌日から1週間程度「見逃し配信」を行います。接続先は講義終了後にメールにて案内いたします。
※ライブ配信の場合、通信状況やその他の理由により音声が途切れる、画像や音声が乱れる、つながらない、途中で回線が切れてしまうなどのトラブルが発生する可能性があります。あらかじめご承知おきください。
配信側の通信状況や不具合で接続が安定しない、回線が落ちてしまうなどの場合は、緊急でZoomの接続先を変更することがありますので、講義中は事務局からのメールを受信できるようにしておいてください。
※なお、ライブ配信が何らかの不具合で中断し、Zoomの切り替えが難しいと判断した場合、当該回の収録動画のご案内をもってオンライン受講に替えさせていただくこともありますのでご了承ください。

<よくある質問>
Q,大卒、院卒などの受講資格はありますか?
A,ありません、どなたでも受講できます。
Q,受講料の支払いは振込だけですか?カードで支払えますか?
A,クレジットカード払い、請求書払いのどちらかをご選択いただけます。
Q,領収書はもらえますか?
A,請求書払いを選択された場合、ご希望の方には発行いたします。事務局までご連絡ください。
クレジットカード決済を選択された場合は申込完了メールを領収書として代えさせていただきます。

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