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ストリーミングアーキテクチャ Apache Kafka とMapR Streams による新しい設計手法
イベント

「CTCxNVIDIAxMapR 共催セミナー」AIビジネス最前線 : AIを活用してビジネスを促進するために必要な要素とは

「CTCxNVIDIAxMapR 共催セミナー」AIビジネス最前線 :  AIを活用してビジネスを促進するために必要な要素とは

開催概要

「AI元年」と言われた2017年から早2年。 AIビジネスは現実味を帯びてきましたが、まだ活用には至っていないのではないでしょうか。
本セミナーでは、最新のAIマーケット動向に加え、AIビジネスに必須な「データ分析基盤」とは何かを解説いたします。
加えて、AIの活用事例や導入へのステップ、更にエンタープライズビジネスを加速させる新たなコラボレーションソリューションをご紹介させていただきます。

ご対象の方

■既存の仕組みでビッグデータの活用に苦慮しており新たな基盤のアーキテクチャーを模索している方
■IoTやAIに対する事業部門のニーズに応えるためにシステム化の検討を行っている方

開催情報

日時 2019年1月25日 (金) 13:30 – 16:30(受付開始 13:15)
会場 新丸ビル コンファレンススクエア Room901
東京都千代田区丸の内1-5-1 新丸の内ビルディング9F
(※丸の内ビルディングとのお間違いにご注意ください)
定員 150名 (申込多数の場合は、抽選とさせていただきます。)
費用 無料 (事前登録制)
主催 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
共催 マップアール・テクノロジーズ株式会社
エヌビディア合同会社
備考 ※プログラム内容や順序については変更になる場合がございます。
※お申込み多数の場合は、ご参加をお断りさせていただく場合がございます。また、主催社の同業他社にお勤めの方のお申し込みはお断りさせていただきます。あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。
※会場では記録のため写真・動画の撮影を行う場合があります。もし差し支える場合は、その旨スタッフまでお申し付けください。

プログラム

13:30 – 13:35 ご挨拶

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
流通・EPビジネス企画室 マーコム・ベンダーリレーション部
部長 坪井 聡

13:35 – 13:55 AIの「現在地」と「未来」

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
セキュリティ・ITサービス企画本部 AIビジネス推進部
部長 照井 一由

■「AIがあれば何でもできる!」という過度な期待から、「今できるAI」を見極めてAIをビジネスに活用する動きが進んでいます。一方、現実的なAIの活用法に留まらず、「近い未来」には様々なソリューションにAIが組み込まれることは、想像に難しくありません。本セッションでは、AIの「現在地」と、AIの進化の先にある「AI未来の姿」について熱く語ります。

13:55 – 14:25 顧客導入事例から学ぶ「データ基盤」

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
流通・EPビジネス企画室 プロダクトビジネス推進部
プロダクトビジネス推進第3課
熊﨑 寛

■ビッグデータ、IoT、AIといった様々な技術革新が進む中、ニーズに合わせた「データ基盤」は欠かせないものです。様々なニーズに合わせ、実際どのように導入したのか、「自動車メーカー」「電力会社」「製造業」のお客様導入事例にてご紹介いたします。

14:25 – 15:05 「AI」 にこそ必須のデータ基盤 従来型データ基盤の課題とその解決法

マップアール・テクノロジーズ株式会社
ソリューションエンジニア 板垣 輝広
■AIデータ基盤を検討する上での従来型ソリューションの課題を整理し、課題解決を実現するためのMapRの効果的な活用方法について最新の事例を交えてお伝えします。また、先日米国にてリリースしたNVIDIAサーバとのリファレンスアーキテクチャの内容もご紹介いたします。

15:05 – 15:20 休憩
15:20 – 16:00 AIを支えるGPUコンピューティング最新情報

エヌビディア合同会社
エンタープライズマーケティング本部
シニアマネージャ 佐々木 邦暢
■2018年10月に発表した機械学習のGPU高速化を実装したRAPIDSのほか、NVIDIAのAI、ディープラーニング運用開発におけるシステム構成要素と最新活用事例をご紹介します。

16:00 – 16:30 AIライフサイクルを実現するプラットフォームとは

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
セキュリティ・ITサービス企画本部 AIビジネス推進部
AIプラットフォーム課
課長 小野 友和
■AIのビジネス活用を成功させるためには、データ発生から学習、AI開発までのすべてに対応した統合AIプラットフォームが必要です。本セッションではAIライフサイクルを実現するAIプラットフォームのグランドデザインについてご説明します。