ガートナー データ アナリティクス サミット · 表1ー表4 早期割引価格：128,000円（税別） 2019年4月29日（月）まで 通常価格：145,000円（税別）

表1ー表4

早期割引価格 ： 128,000円（税別）2019年4月29日（月）まで

通常価格 ： 145,000円（税別）2019年4月30日（火）～2019年6月7日（金）まで

参加料金（1名様）

同時に4名様ご登録で、1名様分無料になります。4for3同時に7名様ご登録で、2名様分無料になります。7for5同時に10名様ご登録で、3名様分無料になります。10for7

グループ登録特典

参加対象者

ガートナー データ & アナリティクスサミット

参加登録受付中2019年4月29日まで早期割引価格にてお申込みいただけます。

2019年6月10日（月）・11日（火）・12日（水）東京コンファレンスセンター・品川gartner-em.jp/data/

ガートナー データ & アナリティクス サミット

Ⓒ2019 Gartner, Inc. and/or its a�iliates. All rights reserved. Gartner is a registered trademark of Gartner, Inc. or its a�iliates.For more information, email [email protected] or visit gartner.com.

お申込み方法gartner-em.jp/data/ からお申込みください。もしくは、貴社担当営業へお申し付けください。 ・ お申込み確認後、登録事務局より請求書を発送いたします。・ お支払い方法、キャンセル規定の詳細は、Webサイトにてご確認ください。

ガートナー ジャパン株式会社 サミット登録事務局

お問い合わせ先

受付時間 ： 10:00～12:00 / 13:00～17:00 （土・日・祝日を除く）Tel ： 03-6430-1810 Fax ： 03-6430-1927Email ： [email protected]

会期：2019年6月10日（月）・11日（火）・12日（水）会場：東京コンファレンスセンター・品川 JR品川駅港南口（東口）徒歩約2分後援：一般社団法人 日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）　　　特定非営利活動法人 ITコーディネータ協会（ITCA）

開催概要

2019年5月版

アナリティクス・リーダー・ 最高アナリティクス責任者・ アナリティクスおよびBIの実務担当者・ アナリスト・ データ・サイエンティスト

情報活用およびMDM・ 最高データ責任者・ MDMプログラム・マネージャー・ データ・スチュワードおよびガバナンス委員会・ データベース、統合、インフラストラクチャ担当マネージャー

アーキテクト・ 情報アーキテクト・ アナリティクスおよびBIのアーキテクト・ エンタプライズ・アーキテクト・ アプリケーション・アーキテクト／マネージャー

ビジネス・リーダー／チーム・ マーケティング・エグゼクティブ・ 財務エグゼクティブ・ サプライチェーン・エグゼクティブ・ ビジネス・アナリスト・ データ・アナリスト

参加セッションは事前登録制ですガートナー サミットのセッションはすべて事前登録制です。セッション登録は2019年4月26日開始予定です。サミットの参加登録がお済みのお客様へ4月下旬に「セッション登録開始のお知らせ」メールをお送りする予定です。

不確実な時代だからこそ、明確な目標を掲げてリードせよ

2019年6月10日（月）・11日（火）・12日（水）東京コンファレンスセンター・品川gartner-em.jp/data/

P2ーP3

2 3Gartner Data & Analytics Summit 2019 詳しくは gartner-em.jp/data/ または 03-6430-1810 まで

基調講演

藤原 恒夫バイス プレジデントアナリスト

6月10日（月）GK1. ガートナー オープニング基調講演不確実な時代だからこそ、明確な目標を掲げてリードせよ

堀内 秀明マネージングバイス プレジデント

6月12日（水）GK2. ガートナー クロージング基調講演次の年代を生き抜くために、アナリティクスを戦略的に活用し、データに基づいて活動する

コンファレンス・チェア　一志 達也シニア プリンシパル, アナリスト

一志 達也シニア プリンシパルアナリスト

不確実な時代だからこそ、明確な目標を掲げてリードせよ

不確実な状況におかれ、リスクや不信感が高まり、フェイク・ニュースがあふれる現在。

こうした状況は、危機でもあり、機会でもあります。データとアナリティクスのリーダーは、ビジネスに貢献するデータ活用について、明確な目的と目標を掲げなければなりません。その強力なリーダーシップの下、社内外の豊富なソースから信用に足るデータを見極め、タイムリーに分析し、その結果をビジネスに反映し続けるのです。

データとアナリティクスを使いこなしているかどうかは、ビジネス目標の達成や効率化、変革の実現や企業の競争力さえも左右してしまいます。だからこそ、CDOに代表されるリーダーが戦略的な役割を果し、データとアナリティクスを使いこなせる組織と文化を築く必要があるのです。

本サミットでは、データとアナリティクスの活用レベルを引き上げ、不確実な環境の中でも目的を見失うことなく、デジタル経済における競争に勝利するための戦略や方式を提言します。

本サミットで学べることデータとアナリティクスを活用して、あらゆる意思決定、すべてのプロセス、すべてのアクションを最適化するよう、組織の全体にわたってその能力を身につける

AI、機械学習、ブロックチェーン、仮想現実や拡張現実、IoT、デジタル・ツインなどの先進技術を用いた革新を推進する

信頼、説明責任、ガバナンス、セキュリティ、さらにはプライバシーについて、その基盤の構築をリードする

ビジネス戦略を策定するうえで、AIに関する誤解や過剰な期待を正しながら、目的や目標を具体的かつ明確に定める

データとアナリティクスの複雑さと、ビジネス価値の向上を妨げる不透明さを克服する

CDOなどの新しい役割、新しい仕事の進め方、新しいデータ・ドリブンな考え方を取り入れる

革新的でありながら、ビジネスとの関連が強い、業界固有の分析アプリケーションのポートフォリオを構成する

組織を最適化し、スキルと戦略、テクノロジを活用して、デジタル・ビジネスの変革をサポートするデータ・ドリブンな文化を構築する

多様なデータ、考え方、チームを活かして、創造性を発揮して革新へつなげる

平成が幕を下ろし、次の時代が始まる。2020年には東京オリンピック／パラリンピックも開催され、1つの時代に対する区切りとなりそうだ。しかし、その先で企業を待ち受けているのはどのような状況かを、明確に予測できているリーダーは少ない。そのように不確実性の高い時代には、信頼の置けるデータから迅速に事実を把握し、アナリティクスによって洞察を得ながら、素早く判断してビジネスをリードすることが求められる。本クロージング基調講演では、3日間のサミットを総括し、アクション・アイテムを確認する。

データとアナリティクスのリーダーは、最高データ責任者 (CDO) だけではない。数値にフォーカスしている部門長や、ワークグループ内で頼りになるデータの「権威」の場合もあり、それぞれの場において役割を担っている。どのような場合であっても、データとアナリティクスのリーダーには、組織から大きな期待が寄せられている。

そこで、ビジネスモデルの中核においてAIを活用する、従業員のデータ・リテラシを向上する、倫理に基づくデータ利用を行うといった具合に、明確な目標を掲げることが重要となる。しかし、主導するイニシアティブがどのようなものでも、絶え間なく変化する時代に正しい行動を取ることは必ずしも容易ではない。データ主導の組織を構築しているつもりで、評価指標を絶対視する組織をつくり出してはいないだろうか。また、アナリティクスによる知見でビジネス成果を最適化しているはずが、個人情報を侵害してはいないだろうか。

データ&アナリティクス サミットの本オープニング基調講演では、見通しのきかない現代に明確な目標を掲げてリードするためのアプローチを紹介する。

ホット・トピックス・ セルフサービスBI

・ 高度アナリティクス／機械学習・ 人工知能 (AI)

・ 最高デジタル責任者 (CDO) とリーダーシップ・ 役割と組織構造・ データとアナリティクスのスキル構築・ データとアナリティクスの戦略全般・ データとアナリティクスのガバナンス・ データとアナリティクスのテクノロジ・ デジタル・ビジネス・ モノのインターネット (IoT)

・ マスタ・データ管理

P4ーP5

4 5Gartner Data & Analytics Summit 2019 詳しくは gartner-em.jp/data/ または 03-6430-1810 まで

株式会社メルカリBusiness Intelligence TeamManager　

松田 慎太郎 氏

株式会社メルカリでは、事実（ファクト）に基づいた意思決定を重視しています。本講演では、なぜメルカリでは事実（ファクト）に基づいた意思決定、および分析を重視しているのか。どのようにして、データドリブンな組織になっていったのかについて、同社のビジネス・アナリストの立場から紹介いたします。また、同社の分析チームと他チームとの関わり方など、組織や文化にまつわる具体例をご紹介いたします。

【プロフィール】大学卒業後、ブレインパッドのデータサイエンティストとして5年勤務。その後メルカリに入社し、アナリストとしてUS事業のマーケティング領域及び日本事業のカスタマーサクセス領域を担当。現在はメルカリのアナリストチームのマネージャーとしてメンバーのマネジメント及びGrowth領域を担当している。

6月10日（月）GU1.

東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻・教授　

大澤 幸生 氏

不透明性の時代をどう生きるか～ 人々とデータとAIの共生と分業 ～

見えない人や物の挙動が、大小玉石の豊富なデータとなって蓄積されるようになりました。さて、これらのデータのおかげで世の中の見通しは良くなりましたか？むしろ、データを利用するための「知能」もどきであるAIが複雑で、不透明性さが増したと思う人もいるのではないでしょうか。膨大化するのが当たり前のデータをいかにして結合し分配すればよく、計算機なのだから人より学習能力が優れていて当たり前のAIをいかにすれば善用できるでしょうか。ここでは、「データジャケット」と「結合＆分業型イノベーション」というコンセプトからこの問題を考えます。

【プロフィール】1995年に東京大学工学研究科で工学博士を取得後、大阪大学基礎工学研究科助手、筑波大学ビジネス科学研究科助教授、科学技術振興事業団(現・科学技術振興機構)研究員、東京大学情報理工学研究科特任助教授、同大学院工学系研究科システム量子工学専攻助教授、同システム創成学専攻の准教授を経て、2009年7月より同教授。

6月11日（火）GU2.

Deportare Partners代表　

為末 大 氏

データとスポーツ

スポーツにおいて迷信と真実の境目は極めて曖昧だ。有名スポーツ紙のスポーツ・イラストレイテッドの表紙を飾った選手は翌月調子を悪くすることが多かった。表紙の呪いと言われたが、実際は平均回帰で説明がつく。ウォーミングアップは何分が最適か。選手交代はいつするべきか。なぜ日本の400mリレーは強いのか。迷信と真実の境目はデータが教えてくれる。正確には乱雑なデータをどう分析するかで真実が見えてくる。1980年代頃からフィジカルトレーナーが介入するようになり選手のパフォーマンスは向上した。現在はデータアナリストの有無が勝敗を分けるだろう。

【プロフィール】1978年広島県生まれ。スプリント種目の世界大会で日本人として初のメダル獲得者。男子400メートルハードルの日本記録保持者（2019年2月現在）。現在は、Sports×Technologyに関するプロジェクトを行う株式会社Deportare Partnersの代表を務める。新豊洲Brilliaランニングスタジアム館長。主な著作に『走る哲学』、『諦める力』など。

6月12日（水）GU3.

ゲスト基調講演

「データ＆アナリティクス領域でのトレンド／ロードマップが把握できる貴重な場」

「戦略・人材・組織系のセッションが充実しているので、所属する部門に拘わらず様々な立場から参加する意義がある」

「異業種の方との情報共有を行うことができた」

「新しい取り組みに向けたモチベーションや行動のヒントになる」

「データ分析に関わる人にとって、トレンドだけでなく、組織や人材の考え方について考える良い機会」

「One-on-Oneミーティングを通して解決の糸口が見い出せた」

2018年の同サミット参加者のコメント

メルカリにおける分析の組織と文化

記載内容は2019年5月10日現在のものです。 最新の情報はWebサイトをご覧ください。

P6ーP7

6 7Gartner Data & Analytics Summit 2019 詳しくは gartner-em.jp/data/ または 03-6430-1810 まで

千葉県済生会習志野病院 事務部長　

兵藤 敏美 氏

様々な分野でデジタル・トランスフォーメーションが進む中、日本の医療機関において医療機器は進化するもののデータ活用はなかなか進んでいない。電子カルテを中心とした医療情報システムは、1999年以来大きな進化を遂げていなかったが、昨今では次世代システムに移行しつつあり発展を遂げようとしている。今回、当院のデータ活用事例の紹介と併せ、今後の医療情報システムを含めた環境の展望と課題について述べる。

【プロフィール】1971年神奈川県生まれ。厚生事務官として国立東京第二病院（現国立病院機構　東京医療センター）にて医事課、総務課に従事。退官後、複数の病院、コンサルタント会社で医事、用度、システム開発・管理、コンサルティング業務を行う。2002年から現病院にて医事課を経てシステム情報課課長を務め、2014年10月より院長直轄になる企画戦略室室長、2017年11月より事務部長に就任。院外では国際モダンホスピタルショウ委員会 医療情報部会委員、電子カルテフォーラム「利用の達人」世話人、SDMコンソーシアム 理事、千葉県医療情報交換会 発起人、社会福祉法人恩賜財団 済生会 情報推進化委員会 委員等を務め、医療機関におけるデータ利活用の推進をテーマにシステム開発支援、執筆、講演、人材育成を行っている。

25B. 【医療】

株式会社メルカリData Analyst　

石田 祥英 氏

少数精鋭部隊が生み出す、メルカリを加速させる超・実務データ分析「FactとLogicで事業の成長性を担保」綺麗事に聞こえるでしょうか。メルカリではデータを活用して急成長を実現しています。どうやってお客様の行動とビジネスの知見を抽出し、戦略を指標化し、現場での改善を主導するのか。どのような視点で問題を分解し、データで検証を行い、効果予測・ABテストにて最適な選択肢をとるのか。トップスピードでの意思決定を牽引する現役アナリストが具体的な活用事例をご紹介いたします。

【プロフィール】メルカリの横断的なUXチームのリードアナリストとして顧客ロイヤリティの向上と、分析基盤エンジニア組織の立ち上げを主導している。北海道大学コンピュータサイエンス系大学院中退後、分散環境での大規模データエンジニアリング、きめ細やかなユーザビリティが求められるiOSアプリ開発、ユーザ・経営視点でのプロダクト企画・中期経営計画等、ITベンチャー複数社にてサービスの上流から下流までの幅広い経験を持つ。

データドリブンなリアル小売業の確立を目指して

成功する農業

社内外の膨大なデータを如何に取込み、リアル店舗で効果的に活用していくか。数年に亘る土台作りを経て動き始めたセブン＆アイの取組みを、7iDやデータラボを核とした活動の実例を交えつつ、網羅的に解説していきます。

【プロフィール】1968年東京都出身。大学卒業後日本銀行に入行。政策委員会室、金融市場局等にて経験を積んだ後、東急エージェンシーで広告代理店の営業マンとして働く。その後、2002年アイワイバンク銀行（現セブン銀行）入社。業務推進部にて銀行との提携を推進、企画部にてセブン銀行のIPOを成し遂げた後、新規事業部長として新事業の立ち上げを担う。2013年よりセブン＆アイ・ホールディングス。現在執行役員デジタル戦略部シニアオフィサー。リアルとECサイトを跨るセブン＆アイのデジタル戦略推進のミッションを担う。

35A. 【情報・通信】

医療機関におけるデータ活用事例と、これからの医療情報システム変革、およびその課題 ̶ 医療現場にデジタル・トランスフォーメーションは起きるのか ̶ 株式会社セブン&アイ・

ホールディングス執行役員デジタル戦略部 シニアオフィサー

清水 健 氏

35B. 【流通・小売】

株式会社GRA代表取締役CEO

岩佐 大輝 氏

農業を強い産業とすることで世界中の地域社会に持続可能な繁栄をもたらすことをミッションとするGRAは、匠の技と先端IT技術を融合させ、ひと粒1000円の「ミガキイチゴ」を生み出した。現在では、日本国内にとどまらず海外でもイチゴハウスを建設し、ITを駆使したイチゴの最先端栽培と研究に取り組んでいる。本セッションでは、そんなGRAの実践する「スマート農業」について紹介する。

【プロフィール】日本、インドで農業生産法人、NPO法人など6つの法人のトップを務める起業家。2002年、大学在学中にITコンサルティングを主業とする株式会社ズノウを設立。2011年の東日本大震災後は、大きな被害を受けた故郷山元町の復興を目的に特定非営利活動法人GRAおよび農業生産法人株式会社GRAを設立。先端施設園芸を軸とした「東北の再創造」をライフワークとするようになる。イチゴビジネスに構造変革を起こし、大手百貨店で、ひと粒1000円で売れる「ミガキイチゴ」を生み出す。 2012年11月にはインドのマハラシュト州タレガオンにイチゴハウスを建設し、ITを駆使したイチゴの最先端栽培と研究に取り組む。 同年、グロービス経営大学院でMBAを取得。

35C. 【スマート農業】

三井住友カード株式会社代表取締役 専務執行役員森 陽一 氏

三井住友カードが考えるDX時代に必要なAIによるデータ活用戦略三井住友カードではこれまで、ユーザー部門（webチャネル所管部）とシステム部門との一体運営によるモード2開発を推し進め、マーケティングプログラムの開発やデータ分析を行ってきました。しかしながら、膨大なwebとITのビッグデータはwebチャネル所管部に限らず、あらゆる業務の現場で活用することが求められ、モード2の更なる進化を目指し、AI等のテクノロジーと人間が共に思考するスタイルが必要不可欠となってきました。本講演では、始まりつつある現場主導のAI活用と、それを一層加速させるためにシステム部門とユーザー部門が一体となって目指す次世代の仕組み作りをご紹介します。

【プロフィール】

25A. 【金融】

三井住友カード株式会社マーケティング統括部データ戦略室長白石 寛樹 氏

株式会社クボタ特別技術顧問 工学博士　

飯田 聡 氏

ICTを活用した農業へのクボタの取組みと今後の展開方向クボタでは次世代農業の取組みとしてICT、IoTを活用したスマート農業技術の開発を行なっている。本講演では担い手農家が直面する課題解決のため、1. データ活用による精密農業2. 自動化・無人化による超省力化3. 軽労化や省力化技術の開発状況と、その方向性について紹介する。

【プロフィール】1980年 久保田鉄工（現株式会社クボタ）に入社1999年 トラクタ技術部第二開発室長同年 建設機械技術部長2003年 建設機械事業部長2004年 クボタヨーロッパS.A.S.（フランス）社長2009年 執行役員同年 クボタトラクター Corp.（アメリカ）社長

25C. 【製造】

ユーザー事例特別講演

記載内容は2019年5月10日現在のものです。 最新の情報はWebサイトをご覧ください。

6月11日（火） 6月12日（水）

2011年 常務執行役員同年 機械海外本部長2012年 農業機械総合事業部長、農機海外営業本部長2014年 研究開発本部長2015年 専務執行役員2016年 取締役専務執行役員2018年より現職

白石 寛樹 氏2000年 三井住友カードに入社。セキュリティ部門で主にカード不正使用検知システムのモデル設計を担当。2008年から経営企画部で渉外、社内組織・規定などに関する業務に従事、2016年から統合マーケティング部でデータ利活用の推進、インフラ構築・整備を担当し、2019年4月より現職。

森 陽一 氏1982年 日本情報サービス（現日本総合研究所）入社、2008年 三井住友カードに入社し執行役員システム企画部長。2010年 常務執行役員、2016年 専務執行役員、2017年 三井住友フィナンシャルグループ 副CIO 常務執行役員としてシステム部門を統括し、2018年6月より現職。

P8ーP9

8 9Gartner Data & Analytics Summit 2019 詳しくは gartner-em.jp/data/ または 03-6430-1810 まで

ガートナー・エキスパート

一志 達也Tatsuya Ichishi シニア プリンシパルアナリスト

コンファレンス・チェア

カーリー・アイディーンCarlie J. Idoineシニア ディレクターアナリスト

ピーター・デン・ハーマーPieter J. den Hamerシニア ディレクターアナリスト

礒田 優一Yuichi Isoda シニア ディレクターアナリスト

藤原 恒夫Tsuneo Fujiwara バイス プレジデントアナリスト

桂島 航Wataru Katsurashima シニア ディレクターアナリスト

堀内 秀明Hideaki Horiuchi マネージング バイス プレジデント

エリック・ハンターEric Hunter シニア ディレクターアナリスト

ツイッギー・ロー Twiggy Lo シニア ディレクターアナリスト

バレリー・ローガンValerie A. Logan バイス プレジデントアナリスト

アンドリュー・ホワイトAndrew White ディスティングイッシュト バイス プレジデントアナリスト

ジュリアン・サンJulian Sun ディレクターアナリスト

亦賀 忠明Tadaaki Mataga ディスティングイッシュト バイス プレジデントアナリスト

松本 良之Yoshi Matsumoto バイス プレジデントアドバイザリ

• データ管理全般に関する製品動向調査および製品選定におけるアドバイス

• データ統合、データ品質管理、マスタ・データ管理環境の構築・導入・利用に関するアドバイス

• 高度な予測分析 (アナリティクス) における、インフラ、ツール、人材、組織など全般に関するアドバイス

• アナリティクスとBIソリューション• データ管理ソリューション• アナリティクス戦略／包括的なアナリティクス・プログラムの設計／実装／説明

• アナリティクス／データ・サイエンスの全社的ソフトウエア・ポートフォリオの評価／管理

• アナリティクス／BI戦略• ビジネス・インテリジェンス・プラットフォームの設計、実装、展開に関する助言

• アナリティクス・テクノロジ、AIによる拡張アナリティクス、アナリティクスの価値を最大化して組織内のデータ・サイエンス利用を簡素化するベスト・プラクティス

• データ管理戦略• 最高データ責任者 (CDO)、データとアナリティクスのリーダーシップ• データ・リテラシと第二言語としての情報 (ISL) の促進• 組織変更 (成熟度モデル、ケイパビリティ評価を含む)• 発展途上の情報エコシステム／情報交換• 高度アナリティクス、ビッグ・データのユースケース

• デジタル・ディスラプション• 戦略的テクノロジ・トレンド• 先端テクノロジ、未来志向• AI、クラウド・コンピューティング• メインフレーム• 戦略、人材投資

• M&A後のIT統合、ITのグローバル化、社内政治の手法、デジタルによるビジネス転換、IT戦略、デジタル戦略、CIOの役割、IT組織改革

• 最高データ責任者 (CDO) の役割、スキル、職務範囲• ビジネスに関係するデータ／アナリティクス戦略の策定方法• ビジネスに関係する情報ガバナンスやMDMプログラムを成功させる方法

• MDM、情報スチュワードシップ、ガバナンスのテクノロジ選定• データ／アナリティクスのガバナンスの持続方法

• アナリティクス／BI戦略• 機械学習、人工知能 (AI)• モノのインターネット (IoT)• 継続的インテリジェンス、ストリーミング／リアルタイム・アナリティクス• IoTプラットフォーム／アナリティクス、スマート・シティ、つながり合う社会

• セキュリティ・ガバナンス、マネジメント、監査• サイバーセキュリティ

• ITマネジメントとIT戦略に関するフレームワークや手法のアドバイス、デジタル化への対応、バイモーダルITの構築、グローバルIT管理、IT組織

• ソフトウェアおよびクラウドによるITインフラストラクチャの変革• ITインフラストラクチャ戦略• ITインフラストラクチャ・ビジネスにおけるGo-To-Market戦略（ベンダー企業）

• クラウド・コンピューティング• ハイパーコンバージド・インフラストラクチャ• 仮想化／コンテナ 　• 自動化

• データの分析・活用に関するベスト・プラクティス• BI システムの構築・導入・利用に関するアドバイス

• 製品戦略とTech CEO職の設置• Tech CEOにとっての顧客獲得• 製品の計画立案• テクノロジの市場参入 (Go-to-Market) 効果の向上• データ／アナリティクス、データ・サイエンス、ビジネス・インテリジェンス (BI) 市場に影響を及ぼしている主要トレンド

• データ／アナリティクス・サービス・プロバイダー向けの市場参入 (Go-to-Market) 戦略

• データ／アナリティクス・サービス市場の市場勢力図• データ／アナリティクス・サービス・プロバイダーの選定と評価• アジア太平洋地域でのエンドユーザー組織によるデータ／アナリティクス・サービスやエンタプライズ・アプリケーション・サービスの実装

• デジタル／インテリジェント自動化における最新トレンド

・ 1回30分の個別ミーティングです。お一人様1回ご参加いただけます。

・ ミーティングはトピックのご指定だけでも行えます。最適なガートナー・エキスパートとのミーティングをアレンジさせていただきます。

・ 各エキスパートのプロフィールはWebサイトをご覧ください。

お申込み方法貴社担当営業へお申し付けください。4月26日よりWebサイト上でもお申込みいただけます。

One-on-Oneミーティングについて

P10ーP11

10 11Gartner Data & Analytics Summit 2019 詳しくは gartner-em.jp/data/ または 03-6430-1810 まで 11

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業種や業界を問わず、企業の競争力を高めつつ持続的な成長を遂げるために、最高データ責任者（CDO）や最高アナリティクス責任者（CAO）が率いる、デジタル組織の構築に注目が集まっています。 本トラックでは、CDOやCAOだけでなく、データやアナリティクスのリーダーが戦略的に取り組まなくてはならない、主要な課題に焦点を当てています。 スキルの獲得、人材の獲得や育成、組織や役割、さらにはデータに関するリテラシーや多様性、倫理の徹底などに関するコンテンツを提供いたします。

戦略とビジネス上の成果： 曖昧さを排除する多くの企業で、データとその分析に対するビジネス上の価値について、明確化することの難しさに苦労しています。 成長、顧客体験、データと分析の収益化、リスクの軽減、イノベーションなど、考えられる成果はさまざまです。 本トラックでは、そうしたビジネス上の成果に直結するデータと分析の戦略をどう構築するのか、ということに焦点を当てています。

イノベーション： これからのデータとアナリティクス自社こそが創造的破壊者（ディスラプター）でありたいと期待するならば、革新的なテクノロジを活用してビジネスを変革し、顧客にどのようにして提供するのかを考える以外にありません。 本トラックでは、データとアナリティクスにまつわる、より先見性があり先駆的なトレンドに焦点を当てています。 組織におけるデータとアナリティクスの将来について、ガートナーの洞察を提供するとともに、それらによる革新的なアプローチを提案いたします。

アナリティクスの浸透： 企業の随所でアナリティクスの価値を高めるデジタル・ビジネスに取り組む企業においては、あらゆるビジネス・プロセス、あらゆる役割の人、意思決定とアクション、すべてにおいてアナリティクスが必要不可欠となっています。本トラックでは、混乱や混沌を避け、秩序を保ちながら企業にアナリティクスを広く展開する方法に焦点を当てています。それにまつわる最新動向として、拡張アナリティクス、組み込み型のアナリティクスなどを紹介いたします。

リーダーシップと組織： 目的をもって推進する

トラック

多様なプログラムでお客様の課題解決をサポートします

ガートナー・エキスパートとのディスカッション

先進テクノロジとソリューション

ユーザー事例特別講演

専門セッション

ネットワーキング

One-on-Oneミーティングお客様の課題に対して、ガートナー・エキスパートがお答えする「1対1」型の個別ミーティングです。

Ask the Expert少人数制のQ&Aセッションです。トピックに関する参加者からの質問にガートナー・エキスパートが直接回答します。

ガートナー CDOサークルCDOサークルメンバー限定の少人数制セッションです。

異なる業種・業界の方々にデータ／アナリティクスの活用事例や自社の取り組みを紹介いただきます。

各ガートナー・エキスパートが、それぞれの専門分野に特化したプレゼンテーションを提供します。

ソリューション・プロバイダー・セッションソリューション・プロバイダーが、デジタル・ビジネス変革を実現するための具体的な方策や、最新ソリューションをプレゼンテーションします。

展示会サミット会場で貴社の課題を解決するベスト・ソリューションをご覧いただけます。

ソリューション・プロバイダー・ミーティング各ソリューションの専門家、テクノロジ・スペシャリストとの個別ミーティングです。

ガートナー CDO サークルガートナー CDO サークルでは、データ・エグゼクティブ※にフォーカスしたセッションやコミュニティを提供いたします。

1. 下記のCDOサークルメンバー限定セッションにご参加いただけます。 ・ CDOC1. CDOオフィスの現状と未来：ガートナーの2018年CDOサーベイ（P14をご覧ください） ・ CDOC2. 第2言語としての情報 デジタル社会に向けたデータ・リテラシの実現（P15をご覧ください）2. 専用ラウンジをご利用いただけます。 下記のCDOサークルメンバー限定セッションにご参加いただけます。

参加特典

売上高250億円以上の企業の最高データ責任者（CDO）、最高アナリティクス責任者（CAO）、 若しくは企業・組織におけるデータ＆アナリティクス業務の最高責任者及び予算の意思決定者。※ITベンダー企業については、社内向けのデータ＆アナリティクス業務における最高責任者若しくは予算の意思決定者に限ります。

参加条件

お申込み方法 : 貴社担当営業へお申し付けください。

※データ・エグゼクティブとは最高データ責任者（CDO）、最高アナリティクス責任者（CAO）、最高デジタル責任者などの新しいポジションのほか、データ／アナリティクスを担う従来のITリーダー職や、マーケティング、リスク管理、コンプライアンス、生産、財務といった組織でビッグ・データ・アナリティクスを活用しようとしている多くのビジネス職が該当します。

New for 2019!!

一志 達也シニア プリンシパル, アナリスト

堀内 秀明マネージング バイス プレジデント

ネットワーキング・レセプション軽食とお飲物をご用意してお待ちしております。くつろいだ雰囲気の中でネットワーキングをお楽しみください。

P12ーP13

12 13Gartner Data & Analytics Summit 2019 詳しくは gartner-em.jp/data/ または 03-6430-1810 まで

1日目 : 6月10日（月）ガートナー セッション

ガートナーが提唱するMDM実装様式により、ビジネス価値を向上させる

15B

ガートナーが提唱するマスタ・データ管理 (MDM) の実装様式はベスト・プラクティスであり、このロードマップを使えば、MDMプログラムの早い段階で価値の高い成果物を生み出すことができる。本セッションでは、顧客あるいは製品マスタ・データの一般的な実装ロードマップを紹介し、なぜ早期にビジネス価値を生み出せるのかについて解説する。また、MDM実装様式の選択手法、実装様式の順序を決めるためのベスト・プラクティス、このアプローチのリスクを管理すべき方法を説明する。

6月10日（月） 17:00-17:45（45min）

役割および責任の基礎と将来： コントロールからコラボレーションへ15C

シニア ディレクター , アナリスト ツイッギー・ロー

情報に精通した組織では、よりデータ主導型の組織へと転換するために、新たな役割が登場している。既存の役割がデータとアナリティクスの変化に適応するには、新しいスキルとコンピテンシが必要となる。本セッションでは、データとアナリティクスにおける主要な役割と責任に焦点を当て、変化が求められるデータとアナリティクスでは何が起こっているのか、組織にどのような影響があるかを解説する。

6月10日（月） 17:00-17:45（45min）

B

A

15D 6月10日（月） 17:00-17:45（45min） E

ディスティングイッシュト バイス プレジデント, アナリスト アンドリュー・ホワイト

デジタル・トランスフォーメーションとイノベーションを推進するリーダーシップ・スキルの習得法

13A

バイス プレジデント, アナリスト 藤原 恒夫

本セッションでは、CIOが日本でデジタル変革をやり遂げるために必要不可欠な7つのリーダーシップ・スキルの習得方法を説明する。自社のデジタル変革をリードする上でのヒントとされたい。

6月10日（月） 14:35-15:20（45min） A

データ・サイエンスと機械学習の基礎：高度な洞察とAIの実現

13B

シニア ディレクター , アナリスト エリック・ハンター

本セッションでは、データ主導型の組織におけるデータ・サイエンスと機械学習にはどのような役割が適切なのか、その概要を説明する。データ・サイエンスと機械学習の誇張と現実、主要なトレンド、実証済みのユースケース、先進テクノロジの概要などをカバーする。また論点として、データ・サイエンスと機械学習はアナリティクスと人工知能 (AI) の戦略の中でどう適合するか、データとアナリティクスのリーダーはデータ・サイエンスと機械学習への投資に向けてどのように第一歩を踏み出すべきか、データ・サイエンスと機械学習のイニシアティブにおける最初の2年間はどのようなものか、を取り上げる。

6月10日（月） 14:35-15:20（45min） C

「次は何か」から「最善は何か」へ軸を移す： 予測的アナリティクスと処方的アナリティクスの組み合わせで効果を高める

13D

シニア ディレクター , アナリスト ピーター・デン・ハーマーデータ・サイエンスは、予測から得た洞察を生かして、処方的な行動を促すものである。本セッションでは、予測的アナリティクスを処方的アプローチへとつなげる方法を解説する。また、処方的アナリティクスと予測的アナリティクスはどのように互いを補完するか、両者の利用において最も一般的な手法は何か、両アナリティクスを組み合わせるためのベスト・プラクティスは何かを解説し、それらに対する推奨事項を提示する。

6月10日（月） 14:35-15:20（45min） D

新しい時代へ15A

ディスティングイッシュト バイス プレジデント, アナリスト 亦賀 忠明新たな時代が始まろうとしている。そこでは、これまでの延長ではないNew Worldとしてのインフラ戦略が求められる。それは、デジタル、モード2、クラウドを前提とするものとなる。 本セッションでは、ディスラプションへの備えを加速するための次世代のインフラ戦略、IT組織と人の在り方について述べる。

6月10日（月） 17:00-17:45（45min） D

セルフサービス型アナリティクスを始動し、進化させ、拡張するには

13C

ディレクター , アナリスト ジュリアン・サン多くの組織が近代的なアナリティクスやBIツールを導入している。しかし、ガバナンスが確立され、ビジネス・インパクトが大きく、俊敏なセルフサービス型のアナリティクスとなると、ほとんどのユーザーにとって今なお「幻想」の域を出ない。中央集権化を解消せずに分権化を試みたり、セルフサービスの導入が秩序を崩壊させたりといった種々の失敗が、さまざまな形で起こっている。本セッションでは、広範かつタイムリーな情報アクセスを組織全体にわたって可能にするセルフサービス型のアナリティクスを始動し、進化させ、拡張するためのベスト・プラクティスを紹介する。

6月10日（月） 14:35-15:20（45min） C【Ask the Expert】 データによる科学的経営を図る日本企業の障壁と対策 バイス プレジデント, アドバイザリ 松本 良之

CIOアジェンダ2019の調査の結果、日本企業は世界に比べて、データ分析を経営の「ゲームチェンジ」につながるテクノロジと捉えず、優先的に投資する意向がないことが判明した。本セッションでは、日本企業のデータ経営について、活用上の障壁の事例と対策を解説する。（注：ご参加に際しましては、質問事項をご用意ください。なお、ご質問が多数の場合、全てにお答えできない場合もございますので予めご了承ください。）

データ主導型の組織： 高いパフォーマンスを発揮するデータとアナリティクスのチームを創設し、リードするには

11B

ディスティングイッシュト バイス プレジデント, アナリスト アンドリュー・ホワイト

データとアナリティクスのリーダーは、情報ガバナンスとデータ収益化の両方に責任を負っているが、多くの組織では、CDOの配下に置かれる「データとアナリティクスのチーム」が注目を集めており、高品質な成果を迅速かつ効率的に生み出している。データ主導型組織の基本を学ぶ本セッションでは、データとアナリティクスに必要な新しいスキルと役割とは何か、成功する組織をつくるにはどうしたらよいか、潜在的な落とし穴を回避するにはどうすべきかについて解説する。

6月10日（月） 12:35-13:20（45min）

ビジネスを変革するデータ／アナリティクスのテクノロジにおけるトップ・トレンド

11C

シニア ディレクター , アナリスト カーリー・アイディーン

人工知能 (AI) だけが、データとアナリティクスの分野に目まぐるしい変化をもたらしているのではない。次世代の拡張アナリティクス・ツールから、モノのインターネット (IoT) や会話型インタフェースを介して得られる一連のデータを解釈するための継続的なインテリジェンスの使用まで、アナリティクスの導入の方法や対象には、急速な進展が見られる。このような変化がもたらすビジネス・インパクトを理解することで、デジタル・ビジネスを推進するイノベーションに優先順位を付けて取り組むことができる。

6月10日（月） 12:35-13:20（45min）

機械学習／AI に対応したインフラ戦略11D

シニア ディレクター , アナリスト 桂島 航

機械学習／AI は進化のスピードが速く、適切なテクノロジを正しいタイミングでインフラに取り込んでいくことは容易ではない。本セッションでは、考慮すべきトレンドを整理しつつ、機械学習／AI に対応したインフラ戦略を立案する際のベスト・プラクティスについて紹介する。

6月10日（月） 12:35-13:20（45min）

B

B

D

経営陣を動かす社内政治の技法11A

バイス プレジデント, アドバイザリ 松本 良之

デジタル・トランスフォーメーションを推進するためには、経営トップを動かす必要がある。本セッションでは、変革を実施するために必要な社内政治の技法を解説する。

6月10日（月） 12:35-13:20（45min） A

Ask the Expert※ 参加者とガートナー・エキスパートによるQ&Aセッション　参加対象：ユーザー企業、ユーザー企業の情報子会社の方※お席に限りがございますので早めのお申込みをお勧めいたします。

表記について

リーダーシップと組織： 目的をもって推進するA戦略とビジネス上の成果： 曖昧さを排除するB

アナリティクスの浸透： 企業の随所でアナリティクスの価値を高めるCイノベーション： これからのデータとアナリティクスD

トラック

日英同時通訳付

1日目 : 6月10日（月）

2日目 : 6月11日（火）

日本のCIOは、いかにして自社のデジタル変革を推進すべきか22A

バイス プレジデント, アナリスト 藤原 恒夫日本企業のデジタル変革は、世界平均よりも遅れている。本セッションでは、CIOがこの遅れをどのように取り戻し、文化的にアジャイルやリーンが馴染まない日本という環境で、いかにデジタル変革をやり遂げればよいかを、事例を基に解説する。自社のデジタル変革をリードする上でのヒントを見つけていただきたい。

6月11日（火） 11:15-12:00（45min）

データ分析をビジネス成果につなげるための組織とリーダーシップ

22B

マネージング バイス プレジデント 堀内 秀明近年、「ビッグ・データ」「IoT」「AI」という用語がしばしば取り上げられるようになり、魅力的な先進事例を目にした経営者の多くが、自社でも何らかの取り組みを行うべきであると考えている。 しかし大多数の企業は、データ活用に取り組みながらも、ビジネス成果を得ることに苦労している。 このような取り組みで成果を挙げるためには、データ活用の推進組織と新しいリーダーシップが必要である。

6月11日（火） 11:15-12:00（45min）

データ・サイエンスと機械学習に向けた人材の採用、トレーニング、組織化

22D

シニア ディレクター , アナリスト エリック・ハンター本セッションでは、データ・サイエンティストはもとより、データ・サイエンス・チームの立ち上げを成功させるために必要なスキル・ミックス (データ・エンジニア、開発者、機械学習のスペシャリスト、本領域の専門家) における人材採用やトレーニングのトレンドとベスト・プラクティスを紹介する。また、トレーニングとスキルアップはデータ・サイエンス・イニシアティブの重要な要素にもなっている。というのは、市民データ・サイエンティストが率先して新しいモデルを提供するようになり、専門のデータ・サイエンティストでさえ最新の手法やイノベーションについていくのに必死だからである。論点として、従来型のデータ・サイエンティストは何人必要か、またその補完的な役割はどのようなものか、データ・サイエンスと機械学習のトレーニングと教育に最適なオプションは何か、データ・サイエンス・チームを配置するための組織的原則は何か、を取り上げる。

6月11日（火） 11:15-12:00（45min）

外部のデータとアナリティクスのサービス・プロバイダーと協業するための定石

22C

シニア ディレクター , アナリスト ツイッギー・ロー CDOをはじめとするデータとアナリティクスのリーダーは、デジタル・ビジネスの価値を高めるために必要な、データとアナリティクスのための社内リソースやスキルを持たないことが多く、外部からのサポートを求めている。とはいえ、何百もの選択肢から、最適なサービス・プロバイダーを選択するには、何をする必要があるのだろうか。本セッションでは、どのような場面で外部サービス・プロバイダーを選択すべきか、外部サービス・プロバイダーをどのように選択するか、関係をどのように管理すべきかを解説する。

6月11日（火） 11:15-12:00（45min） C

D

A

A

【参加対象】ユーザー企業、ユーザー企業の情報子会社の方少人数セッションにつきお席に限りがございます。

記載内容は2019年5月10日現在のものです。 最新の情報はWebサイトをご覧ください。

CDOサークル CDOサークルメンバー限定セッション

P14ーP15

14 15Gartner Data & Analytics Summit 2019 詳しくは gartner-em.jp/data/ または 03-6430-1810 まで

ガートナー セッション

BI環境の改善を、今どう進めればよいか32A

マネージング バイス プレジデント 堀内 秀明

BIツールは大企業のほとんどが採用するに至り、IT部門主導の管理データ共有化による意思決定の改善など、一定の成果は得られている。一方で、データに対するニーズは日々変化するため、現状の環境に不満を持つユーザーも多く、ビジュアライゼーションを強化した新たな製品や、クラウドで提供される新たなサービスが、ビジネス主導で採用されるようになっている。本セッションでは、BI市場の現状を解説しつつ、既に何らかのBIツールを利用中の企業が、次の一手を打つ上で注意すべきポイントについて解説する。

6月12日（水） 11:15-12:00（45min）

近代的なデータ／アナリティクス戦略の基礎32B

バイス プレジデント, アナリスト バレリー・ローガンガートナーに多く寄せられる質問の1つは、「自社のデータ／アナリティクス戦略はどうあるべきか」というものである。その理由として、データとアナリティクスの役割が変わりつつあることが挙げられる。データとアナリティクスは、それ自体で1つの専門分野であったものから、広範なデジタル戦略や変革をもサポートする一連のケイパビリティに変わりつつある。本セッションでは、数百件ものドキュメント・レビューおよび数千件もの問い合わせの中から明らかになったベスト・プラクティスを紹介する。

6月12日（水） 11:15-12:00（45min）

クラウドはデータ分析／機械学習をどのように変えるのか32D

シニア ディレクター , アナリスト 桂島 航パブリック・クラウドの利用が拡大するにつれて、データ分析と機械学習をクラウド上で行うケースが増えている。その理由は、単にコスト削減のためだけではなく、高度なサービスによって新たなユースケースが実現するからである。本セッションでは、クラウドがデータ分析／機械学習をどのように変えつつあるかについて解説する。

6月12日（水） 11:15-12:00（45min）

マスタ・データ管理の未来32C

本セッションでは、マスタ・データ管理 (MDM) と、それをサポートするテクノロジ・ソリューションの基本概念について説明する。MDMとそれに関連するソフトウェア市場の現状、最新の実装トレンドと市場動向、これらの発展を効果的に活用するためにどう備えることができるかを解説する。

6月12日（水） 11:15-12:00（45min） B

D

C

B

ゼロからつくるIT戦略33A

バイス プレジデント, アドバイザリ 松本 良之

IT戦略はビジネス戦略の柱になっている。本セッションでは、ガートナーのアナリストがデジタル／ IT戦略の立案手順について、「調査」「立案チームの立ち上げ」「作成」「社内での説明」「評価」といった要素から解説する。

6月12日（水） 13:15-14:00（45min）

BIからAIへ： ビジネス成果重視型のアナリティクスへ進化するためのロードマップを描く

33B

ディレクター , アナリスト ジュリアン・サンアナリティクスは、企業のビジネス目標を実現するための鍵となるべきだが、現実はそうでないことが多い。大半のイニシアティブは、ツールの導入やユーザーのサポートに重点を置く傾向があり、ビジネス目標との結び付きが弱い。本セッションでは、ユーザーへのコミットを強化し、テクノロジからビジネス・インパクトに重点を移しながらビジネス成果を重視するアナリティクスへ進化させるにはどのようにロードマップを描けばよいか、段階的な方法を説明する。

6月12日（水） 13:15-14:00（45min）

革新的なアナリティクスの活用事例：知っておくべき最新トレンド

33C

シニア ディレクター , アナリスト カーリー・アイディーン

本セッションでは、アナリティクス領域を牽引している代表的なベンダーによる破壊的なイノベーションを紹介する。論点として、最新トレンドを追跡するためにハイプ・サイクルをどう使用するか、ビジネスを変革する4つのイノベーションとは何か、またそれらはどのような価値をもたらすのか、テクノロジに対する投資の優先順位はどう決定するか、注目すべきベンダーはどこか、考慮すべき課題とは何かを取り上げる。本セッションでは、イノベーション領域ごとの代表ベンダーによるデモンストレーションもビデオでご覧いただく。

6月12日（水） 13:15-14:00（45min） D

A

C

データ・ハブ戦略の適用により、制御および合理化されたデータ共有を実現する

27C

ディスティングイッシュト バイス プレジデント, アナリスト アンドリュー・ホワイト

組織では、データを共有するモノを接続する必要性が、ますます高まっている。例として、分散したデータや分析のプログラム、MDM、アプリケーション、プロセス、チーム、社外パートナーなどが挙げられる。しかし、ガバナンスの要件に基づいて熟慮された戦略がなければ、滑らかで信頼の置けるデータのフローを実現するのは難しい。本セッションでは、データ・ハブとは何であり、どのようにデータの共有やデータ・ガバナンスを支えるのか、データ・ハブ戦略を実現する上で最も効果的な足掛かりは何か、データ・ハブを設計し導入するための最善のアプローチとは何かについて解説する。

6月11日（火） 17:25-18:10（45min）

【Ask the Expert】日本のCIOがデジタル戦略をスムーズに策定または変更するにはどうすればよいか

27E

本セッションでは、日本企業においてデジタル戦略を策定または調整する方法について解説する。（注：ご参加に際しましては、質問事項をご用意ください。なお、ご質問が多数の場合、全てにお答えできない場合もございますので予めご了承ください。）

6月11日（火） 17:25-18:10（45min）

社内外のデータに基づく予測や推測がアプリケーションに組み込まれることに、いかに備えるべきか

27B

シニア プリンシパル, アナリスト 一志 達也社内外からもたらされる多種多様なデータを活用した予測や推測は広く普及しており、パッケージ・アプリケーションやSaaSなどで提供されるアプリケーションにも組み込まれ、今後は自社開発のアプリケーションへの活用も期待されている。その一方で、そこではシャドーAI、倫理面のリスク、スキル不足など、新たな問題も浮上する。本セッションでは、データとアナリティクスに関わるリーダーがそうした新たな問題に対処するために、何を知り、どのように備えるべきかを論じる。

6月11日（火） 17:25-18:10（45min） D

2日目 : 6月11日（火） 2日目 : 6月11日（火）

データとアナリティクスの未来：拡張アナリティクスは組織をどう変革するか

23B

シニア ディレクター , アナリスト カーリー・アイディーン

拡張アナリティクスは、機械学習と人工知能 (AI) を活用して、データを前処理する方法、インサイトを創出・共有する方法、データ・サイエンスと機械学習のモデルを作成・実務化する方法に変革をもたらす破壊的なトレンドである。本セッションでは、こうしたトレンドを組織内でどのように活用すればよいのかについて、概説する。

6月11日（火） 13:15-14:00（45min）

「アナリティクスのセンター・オブ・エクセレンス」に不可欠なケイパビリティ

23D

ディレクター , アナリスト ジュリアン・サン多くの組織において、これまでIT部門が管轄してきたレポーティングやBIコンピテンシ・センター (BICC) といった概念が廃止され、代わりにセルフサービス型のアナリティクスとデータ・サイエンスを扱う組織が登場している。そうした組織には、企業全体を統治、ガイド、支援する「アナリティクスのセンター・オブ・エクセレンス (ACE)」が存在している。しかし現状では、ACEの多くが、複数の重要なケイパビリティを欠く傾向にある。

6月11日（火） 13:15-14:00（45min）

データ・サイエンス／機械学習イニシアティブの運用化23C

シニア ディレクター , アナリスト ピーター・デン・ハーマー

機械学習 (ML) が民主化され、オープンソース言語が一般的になったことが、MLモデルの普及を促進している。しかし、組織全体で分析が行われるようになるにつれて、そのパフォーマンスの拡張性と完全性 (および経済的価値) が問題になり始めている。データ・サイエンスの取り組みを拡張し、体系的に収益化するには、データ・サイエンスの運用戦略を確立する必要がある。

6月11日（火） 13:15-14:00（45min） D

A

CDOオフィスの現状と未来：ガートナーの2018年CDOサーベイ

CDOC1

バイス プレジデント, アナリスト バレリー・ローガンCDO (最高データ責任者) 向けに実施された4回目のサーベイでは、CDOがビジネスに与えるインパクトがテーマであった。CDOが直面している主要な課題には、「情報の価値を定量化する能力 (インフォノミクス)」「発展途上の破壊的テクノロジ (AIやブロックチェーンなど) の受け入れレベル」「運営モデル (サービスのみ、またはサービスと支援の組み合わせ)」などがある。本セッションでは、CDOがこうした課題に対応し、優れたビジネス・インパクトをもたらすことにどの程度成功しているかについて解説する。

6月11日（火） 15:40-16:25（45min） A

C3日目 : 6月12日（水）

3日目 : 6月12日（水）

企業はプライバシー・リスクといかに向き合うべきか27A

シニア ディレクター , アナリスト 礒田 優一

近年、デジタル化の進行に伴い、「データ」はデジタル時代の価値の源泉とも言われ、国内においてもその利活用が叫ばれている。一方、そうした取り組みの進行とは裏腹に、社会、企業、個人レベルでのプライバシー・リスクがかつてないほど増大している。本セッションでは、特に企業が注視すべきプライバシー・リスクの動向およびポイントについて解説する。(本セッションは法的問題に関連するディスカッションを含む場合があるが、ガートナーは法的アドバイスやサービスを提供しない。ガートナーのリサーチあるいはガイダンスは、参考にすることはできるとしても、そうした法的な意図で解釈あるいは使用することはできない。法的問題に関しては、法律の専門家からのアドバイスを受け、企業側で判断する必要がある。)

6月11日（火） 17:25-18:10（45min） B

【Ask the Expert】 人工知能：どこからスタートするか

27D

ディスティングイッシュト バイス プレジデント, アナリスト 亦賀 忠明

バイス プレジデント, アナリスト 藤原 恒夫

日本の多くのユーザー企業が、人工知能をどこからスタートすればよいか、という悩みを抱えている。本セッションでは、着手前の企業には、初期の実践の進め方を、また既に取り組みを進めている企業には、現状の悩みに対する次のアクションを提示する。（注：ご参加に際しましては、質問事項をご用意ください。なお、ご質問が多数の場合、全てにお答えできない場合もございますので予めご了承ください。）

6月11日（火） 17:25-18:10（45min）

「データ・ドリブンな経営に役立つデータ」を巡るITリーダーとCxOの間にあるギャップとは

23A

シニア プリンシパル, アナリスト 一志 達也

データ・ドリブンな経営やビジネスの重要性が説かれるさなか、IT部門はどのようなデータを、どう提供すれば経営に貢献できるのかと考える。中には、経営層に対して要件をヒアリングしようとするIT部門もあるが、往々にして思うような答えを得られないようである。なぜこのような事態に陥るのか、どこにずれがあるのか。本セッションでは、日頃ガートナーに寄せられる相談や各種の取材を通じて得られた知見から、IT部門と経営層の間にある志向のギャップについて考える。

6月11日（火） 13:15-14:00（45min） B

【参加対象】ユーザー企業、ユーザー企業の情報子会社の方少人数セッションにつきお席に限りがございます。

【参加対象：CDOサークルメンバー 　参加条件はP10をご覧下さい】

【参加対象】ユーザー企業、ユーザー企業の情報子会社の方少人数セッションにつきお席に限りがございます。

第2言語としての情報 ̶ デジタル社会に向けたデータ・リテラシの実現

CDOC2

バイス プレジデント, アナリスト バレリー・ローガンデータ・リテラシを中核的かつ戦略的なビジネスの規律として推進する取り組みの総称として、「第2言語としての情報」 (ISL/I2L：Information as a Second Language) を紹介する。本セッションでは、データ・リテラシとは何か、なぜ重要なのか、第2言語としての情報 (ISL) とは何か、自社のデータ・リテラシを高めるにはどうすればよいかについて解説する。

6月12日（水） 13:15-14:00（45min） A

【参加対象：CDOサークルメンバー 　参加条件はP10をご覧下さい】

CDOサークル

CDOサークル

ユーザー事例特別講演

25A, 25B, 25CはP6をご覧ください。35A, 35B, 35CはP7をご覧ください。

【Ask the Expert】 データ・リテラシとは何か、またそれを社内で向上させるにはどうすればよいか

35D

ディスティングイッシュト バイス プレジデント, アナリスト アンドリュー・ホワイト

ディスティングイッシュト バイス プレジデント, アナリスト アンドリュー・ホワイト

6月12日（水） 15:25-16:10（45min） D

本セッションでは、ガートナーのアナリストとの対話形式で、データ・リテラシとは何かについて探求する。また、自社内でデータ・リテラシを向上させる手法についても考察する。（注：ご参加に際しましては、質問事項をご用意ください。なお、ご質問が多数の場合、全てにお答えできない場合もございますので予めご了承ください。）

【参加対象】ユーザー企業、ユーザー企業の情報子会社の方少人数セッションにつきお席に限りがございます。

15:20-16:00Exhibit Showcase Hour ※各社ブースで最先端のテクノロジをご体験ください。　会場ではオリジナルスイーツもお楽しみいただけます。

2019年6月10日（月）・11日（火）・12日（水） | 東京コンファレンスセンター・品川gartner-em.jp/data/

ガートナー データ & アナリティクス サミット

表1-表4

14:35-15:20

13A. デジタル・トランスフォーメーションとイノベーションを推進するリーダーシップ・スキルの習得法 藤原 恒夫

13B. データ・サイエンスと機械学習の基礎：高度な洞察とAIの実現エリック・ハンター13C. セルフサービス型アナリティクスを始動し、進化させ、拡張するにはジュリアン・サン

9:15-10:15GK1. ガートナー オープニング基調講演不確実な時代だからこそ、明確な目標を掲げてリードせよ藤原 恒夫／堀内 秀明／一志 達也

10:30-11:15

GU1. ゲスト基調講演 メルカリにおける分析の組織と文化 株式会社メルカリ Business Intelligence Team Manager 松田 慎太郎 氏

12:35-13:20

11A. 経営陣を動かす社内政治の技法 松本 良之

11B. データ主導型の組織： 高いパフォーマンスを発揮するデータとアナリティクスのチームを創設し、リードするにはアンドリュー・ホワイト11C. ビジネスを変革するデータ／アナリティクスのテクノロジにおけるトップ・トレンドカーリー・アイディーン

A

B

B

11D. 機械学習／AI に対応したインフラ戦略桂島 航

D

A

C

C

13D. 「次は何か」から「最善は何か」へ軸を移す： 予測的アナリティクスと処方的アナリティクスの組み合わせで効果を高めるピーター・デン・ハーマー

D11:30-12:15

LS1A. 拡張アナリティクス時代の到来Yellowfin Japan株式会社 林 勇吾

LS1B. ティーリアムジャパン株式会社

LS1C. いつまでもデータの物理コピーを続けますか？－データ仮想化Denodo Technologies株式会社 中山 尚美

13:35-14:20

12A. クラウドが変えるデータ分析基盤の可能性、その在り方 グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 長谷部 光治

12B. 【協賛： KDDI株式会社】 KDDIの考えるIoTデータビジネスとデータ活用事例のご紹介 KDDI株式会社 原田 圭悟株式会社ARISE analytics 家中 仁

16:00-16:45

14A.DWH/BIシステムにおいてあまり気が付かれていない非常に大きな課題と対策マイクロストラテジー・ジャパン株式会社 印藤 公洋

14B.dotDataで企業のデータサイエンス活用は新たな次元へ日本電気株式会社 森 英人

17:45-19:00

ネットワーキング・レセプション※軽食とお飲物を用意してお待ちしております。　アナリストとの意見交換や、ご参加者様同士の情報交換の　場として、ぜひご活用ください。

15D. 【Ask the Expert】データによる科学的経営を図る日本企業の障壁と対策松本 良之

17:00-17:45

15A. 新しい時代へ亦賀 忠明

15B. ガートナーが提唱するMDM実装様式により、ビジネス価値を向上させるアンドリュー・ホワイト15C. 役割および責任の基礎と将来： コントロールからコラボレーションへツイッギー・ロー

D

B

A

日英同時通訳付

協賛企業紹介（五十音順）特別協賛

プラチナ協賛

シルバー協賛

出展協賛

ゴールド協賛

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タイムテーブル 6月10日（月）

2019年5月10日現在

27C. データ・ハブ戦略の適用により、制御および合理化されたデータ共有を実現するアンドリュー・ホワイト

27D.【Ask the Expert】人工知能： どこからスタートするか亦賀 忠明

17:25-18:10

27A. 企業はプライバシー・リスクといかに向き合うべきか礒田 優一

27B. 社内外のデータに基づく予測や推測がアプリケーションに組み込まれることに、いかに備えるべきか 一志 達也

B

D

C

27E.【Ask the Expert】日本のCIOがデジタル戦略をスムーズに策定または変更するにはどうすればよいか藤原 恒夫

P1-P2

23C. データ・サイエンス／機械学習イニシアティブの運用化ピーター・デン・ハーマー

23D.「アナリティクスのセンター・オブ・エクセス」に不可欠なケイパビリティジュリアン・サン

13:15-14:00

23A. 「データ・ドリブンな経営に役立つデータ」を巡るITリーダーとCxOの間にあるギャップとは一志 達也

23B. データとアナリティクスの未来： 拡張アナリティクスは組織をどう変革するか カーリー・アイディーン

10:15-11:00

9:15-10:00

GU2. ゲスト基調講演 不透明性の時代をどう生きるか　～ 人々とデータとＡＩの共生と分業 ～ 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻・教授大澤 幸生 氏 14:15-15:00

14:15-15:10

11:15-12:00

22A. 日本のCIOは、いかにして自社のデジタル変革を推進すべきか藤原 恒夫22B. データ分析をビジネス成果につなげるための組織とリーダーシップ堀内 秀明

22C. 外部のデータとアナリティクスのサービス・プロバイダーと協業するための定石ツイッギー・ロー

A

A

C

22D. データ・サイエンスと機械学習に向けた人材の採用、トレーニング、組織化エリック・ハンター

D

B

C

D

A

24BR.クラウドのデータ基盤に求められるデータガバナンスとデータマネジメントとは？グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 安原 稔貴／橋口 剛

24B. AI・データ民主化の鼓動株式会社NTTデータ 谷中 一勝

トラックリーダーシップと組織： 目的をもって推進するA

戦略とビジネス上の成果： 曖昧さを排除するB

アナリティクスの浸透： 企業の随所でアナリティクスの価値を高めるC

イノベーション： これからのデータとアナリティクスD

33C. 革新的なアナリティクスの活用事例：知っておくべき最新トレンドカーリー・アイディーン

33A. ゼロからつくるIT戦略松本 良之

33B. BIからAIへ： ビジネス成果重視型のアナリティクスへ進化するためのロードマップを描くジュリアン・サン

9:15-10:00GU3. ゲスト基調講演 データとスポーツ Deportare Partners 代表 為末 大 氏

10:15-11:00

11:15-12:00

32A. BI環境の改善を、今どう進めればよいか堀内 秀明

32B. 近代的なデータ／アナリティクス戦略の基礎バレリー・ローガン

32C. マスタ・データ管理の未来アンドリュー・ホワイト

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32D.クラウドはデータ分析／機械学習をどのように変えるのか桂島 航

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31A.日本企業が採るべきデジタルトランスフォーメーションとは PwCコンサルティング合同会社 ヤン・ボンデュエル

31B.ソートスポット合同会社

CDOC1.CDOオフィスの現状と未来： ガートナーの2018年CDOサーベイバレリー・ローガン

15:40-16:25

25A. 【事例： 金融】三井住友カードが考えるDX時代に必要なAIによるデータ活用戦略三井住友カード株式会社 森 陽一 氏／白石 寛樹 氏

25B. 【事例： 医療】 医療機関におけるデータ活用事例と、これからの医療情報システム変革、およびその課題 -医療現場にデジタル・トランスフォーメーションは起きるのか-千葉県済生会習志野病院 兵藤 敏美 氏

25C. 【事例： 製造】 ICTを活用した農業へのクボタの取組みと今後の展開方向株式会社クボタ 飯田 聡 氏

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GK2. ガートナー クロージング基調講演 次の年代を生き抜くために、アナリティクスを戦略的に活用し、データに基づいて活動する 一志 達也

16:25-16:55

タイムテーブル 6月11日（火） タイムテーブル 6月12日（水）

21A. 【協賛： 日鉄ソリューションズ株式会社】夢と魔法の国のデータサイエンス株式会社オリエンタルランド 近藤 佳太日鉄ソリューションズ株式会社 青木 勇樹21B.AI実用化に必要なアプローチとIBM Watsonがもたらす真の価値日本アイ・ビー・エム株式会社 田中 孝

12:15-13:00

12:15-12:35

LS2C. ショート・ランチョン・セッションデジタルイノベーションにおけるデータ準備のケーススタディ株式会社アシスト 花井 正樹

LS2A. 情シスとマーケターのコラボレーションを加速するデータ分析基盤グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 田中 宏樹LS2B.データドリブン経営を実現するMicroStrategy 2019の革新的最新機能マイクロストラテジー・ジャパン株式会社 喜山 和典

12:15-13:00

12:15-12:35

13:15-14:00

LS3C. ショート・ランチョン・セッションイノベーションに求められるサプライチェーンデザインラマソフト株式会社 村儀 実

LS3A.第３世代BI-拡張知能や自然言語処理がBIをどう変えるかクリックテック・ジャパン株式会社 川畑 英貴

LS3B.大規模リアルタイム顧客対話マネジメントシステムとその実績アビニシオソフトウェア株式会社 早瀬 勝

CDOC2.第2言語としての情報 ̶ デジタル社会に向けたデータ・リテラシの実現 バレリー・ローガン

セッションタイプ基調講演／事例講演

Ask the Expert

日英同時通訳付

記載内容は2019年5月10日現在のものです。最新の情報はWebサイトをご覧ください。 gartner-em.jp/data/

【参加対象】ユーザー企業、ユーザー企業の情報子会社の方

ランチョン・セッション

ソリューション・プロバイダー・セッション

ボードルーム・セッション

ITプロバイダーによるセッション

ソリューション・プロバイダーのエグゼクティブによる少人数制セッション【参加対象】ユーザー企業、ユーザー企業の情報子会社の方

2019年6月10日（月）・11日（火）・12日（水） | 東京コンファレンスセンター・品川gartner-em.jp/data/

ガートナー データ & アナリティクス サミット

15:00-15:40Exhibit Showcase Hour ※各社ブースで最先端のテクノロジをご体験ください。　会場ではオリジナルスイーツもお楽しみいただけます。

24A.データリテラシーの組織的な強化の重要性と社内展開アプローチクリックテック・ジャパン株式会社 濱野 正樹

16:40-17:10

26A.アルテリックス・ジャパン合同会社

26B.ハイブリッド環境における、次世代高速データアナリティクスの構築とはインフォマティカ ダニエル・クラーク

34A. 大量、複雑なデータ処理の高速実行ソリューション紹介 株式会社ノーチラス･テクノロジーズ 芳賀 荘鑑

14:15-14:4534B. デジタルトランスフォーメーションにおける戦略的データ活用Sansan株式会社 久永 航

14:15-15:1034BR.DataとAIで実現するデジタルトランスフォーメーション日本アイ・ビー・エム株式会社 宮坂 真弓

14:45-15:25Exhibit Showcase Hour ※各社ブースで最先端のテクノロジをご体験ください。　会場ではオリジナルスイーツもお楽しみいただけます。

15:25-16:10

35A. 【事例： 情報・通信】少数精鋭部隊が生み出す、メルカリを加速させる超・実務データ分析株式会社メルカリ 石田 祥英 氏

35B. 【事例： 流通・小売】 データドリブンなリアル小売業の確立を目指して株式会社セブン&アイ・ホールディングス 清水 健 氏

35C. 【事例： スマート農業】 成功する農業株式会社GRA 岩佐 大輝 氏

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CDOサークル

CDOサークル

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CDOサークル CDOサークルメンバー限定セッション

35D. 【Ask the Expert】データ・リテラシとは何か、またそれを社内で向上させるにはどうすればよいかアンドリュー・ホワイト