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OPENING TALK

KEYNOTE

データサイエンスとWiDS～未来の芽を育てる～

急激な社会情勢の変化により、私たちはニューノーマルを自分の内側に作ることを余儀なくされました。私たちがCOVID-19関連のデータを目にしない日はありません。一方で、AI, DX, 5Gなど、データサイエンス関連技術を用いることで社会構造は確実に変化をしています。

例えば、データサイエンスが基盤となる社会、いわゆるSociety5.0が実装された社会ではAI を駆動するアルゴリズムが社会基盤として整備されることでしょう。しかし、このアルゴリズム創生のプロセスにて、作成者の先入観、誤解、偏見が紛れ込むことは否定できません。データサイエンスはこのような問題に対する解を見出すことができるのか、という問いがデータサイエンスに携わる私たちには必要です。統計や情報科学、あるいは情報倫理といった事柄を単純にデータサイエンスへと拡張するだけでは抑えられない問題が、そこには存在しています。

Women in Data Science(WiDS)を通じた活動を通じて、私たちは未来を安寧で豊かな社会とするためにデータサイエンスができることはなにかと日々検討しています。

データサイエンスで日本の未来の芽を育てるために必要なこと、データサイエンス人材のこれからについてお話しいたします。

BREAK

DATA SCIENTIST TALK#1

需要予測プロジェクトの進め方とモデルの考え方

複数のお客様に対して需要予測のプロジェクトを実施した経験より、需要予測プロジェクトの進め方とモデルの考え方についてお話します。

LUNCH BREAK

各自ランチの準備をしましょう

NETWORKING LUNCH

みんなでランチを食べながらオンラインでつながりましょう！ゆるーくQ&Aなどを交えながらアンバサダーを中心におしゃべりしましょう。通称「のりこの部屋」

 BREAK

BE EQUAL TECHNOLOGY TALK

AIの信頼性公平性 - AI倫理に対するIBMのアプローチ -

企業でAI導入が進むにつれて、AIというブラックボックスの中から導き出された結論によって引き起こされる倫理的な課題や、その判定結果がもたらす社会的な影響が懸念されています。IBMでは2017年に Corporate Responsibility Reportで「AIの信頼性と透明性」を公開し、AI倫理のためのガイドを発表しました。本セッションでは、AI倫理に対するIBMの取り組みや信頼できるAIを実現するための方法についてご紹介します。

BREAK

QUANTUM COMPUTING  TALK #1

量子コンピューターで量子計算を試してみよう

当セッションでは今年日本に設置される予定のIBMの量子コンピューターに関する最新動向と将来構想、そして実機をつかって量子計算の基礎を学びみます。

 ハンズオンに際して募集サイトconnpassに記載の「参加の準備」をお願いします。PCの準備がない場合でも参加は可能ですが、講師の説明を聞くだけとなります。

BREAK

QUANTUM COMPUTING TALK #2

量子コンピューターでデータサイエンス

量子コンピューターで行う組み合わせ最適化や機械学習について、簡単な例を使って紹介します。

BREAK

DATA SCIENTIST TALK#2

データサイエンス系プロジェクトにおける構想策定の重要性

データサイエンス関連プロジェクトにおいて、データサイエンティストは課題をどう解くか（How）の部分を考えることを重視しがちであり、「何の課題を・なぜ解くのか」を考える構想策定部分に関与しないケースが散見されます。
構想策定を軽視すると、PoCの先が続かない所謂"PoC死"するケースが多いです。
本セッションでは、データサイエンティストが構想策定を担うことの重要性と、そのような役割を担うことになったデータサイエンティストが身に着けるべきスキルセットについて議論します。

BREAK

CLOSING KEYNOTE

データサイエンスの業界トレンドと今後の動向

データサイエンスをビジネス導入する動きは著しく加速しており、近年では機械学習を業務活用するために安定的に運用する技術等に注目が集まっています。この講演では、B2Bのデータサイエンス業界で働く筆者の立場から、業界のトレンドや注目されている技術領域について紹介します。※一部技術について、デモを交えて紹介します。

CLOSING TALK

※ タイムテーブル・セッション内容は変更になる可能性があります。予めご了承下さい