デジタル時代の「Digital Decisioning」 オンライン 研修
業務エキスパートのため、人間系プロセスのデジタル化、
業務の自動処理、ビジネス分析 ＆ 機械学習の融合で可能となる
デジタル時代の意思決定「Digital Decisioning」の
基本を理解できるオンライン・セミナー
開催日：2022年7月8日、22日、29日、8月4日 15:00~17:00 全4回 毎金曜日
主催：デジタルデシジョン合同会社（The Team , Digital Decision LLC）
人知（経験則、ナレッジ,ノウハウ）をITで自動化し、行動から生まれるデータから新たな知識を産みだす第４世代AIアプローチ『ビジネスルールAIによる自動化』ｘ『分析用途のAIによる機械 学習』のハイブリッド型AIで継続的な業務サービスの改善、予測、最適化を実現します。
この自動化と分析による「行動を決定するDigital Decisioning Service」出現の背景、基本的な理解,人間系プロセスのデジタライズ、自動処理、アクションによる結果データのグラフ化、モニタリングによるインパクト分析、結果データ＆他分析モデルのAI分析から新たなインサイトルール（ルールベース型ルールで導出）の自動生成と適用アプローチのデモ及び適用について解説します：
■ セミナーの研修ポイントと展開
「Digital Decisioning」の基本テクノロジーであるルールベースの歴史の流れ・出現背景を理解し、どのように進化し、「Digital Decisioning Service」へと発展したか、適用業務の適用事例も交えて解説。
AIの代表的なテクノロジーの一つである「ルールベースAI」を活用して処理する「ビジネスルール（もし・・・ならば、～とする）」x「大規模に収集される運用データの状況(文脈)のAI分析」から成るデジタル・デシジョニングについての基本理解。
デジタル時代の日常業務の意思決定はデジタル化され「Digital Decisioning」として 磨きあげられながら実行されていく必要があります：
- 多様な判断による意思決定ロジックのプログラムによる自動化
- 大量なデータ活用によるシミュレーションで、継続的な修正で改善するプロセス
- アナリティクス用途のAI（機械学習）を活用し、蓄積した運用データから新たなサービスを導出し、先手が打てる事業効果（デジタルエコシステムとの連携等）の実現
本セミナー向けに、「Digital Decisioning」の世界的権威であるJames Taylorから送付されたスライド資料提供及び電子書籍「Digital Decisioning」の紹介と参照。
今後、中級編（自動処理、ビジネス分析：KPIマネジメントの実践）と上級編（機械学習による洞察ルールの導出・性能分析・反映のアプローチ、適用事例＆デモ）の研修への展開とご参加のために。
■ セミナー概要
- 受講対象者：
- ルールベースAIの基本を学び、実務への適用をめざす営業職及び業務職
- デジタル化をめざし、現行業務から必要なデータ収集・運用でデジタル化をめざす業務企画、業務エキスパート、データ・サイエンティスト職
- 入社２－３年以降で、AI実装の経験のない技術職
- 開催要綱：
- 日時 ：7月8日, 22日, 29日, 8月4日
毎回 15:00~17:00 全 4回（計８H） - 会議方式 ：ZOOMオンラインセミナー（開催前に、メールでのご案内送付）
- 教材 ：
1.Digital Decisioning」関連スライド30Pages以上 x 4回
2.Digital Decisioning」 James Taylor著 日本語訳の電子書籍アクセスKey
3.James Taylorから送付の適用事例情報スライド
4.他はブリッド型AI関連資料のご案内
- 受講料：
- ￥30,000/全4回/人（税別）
注：お支払い等の詳細は、以降の「申込書欄」にてご説明。
- 特典：
- 電子書籍＊（定価 税別￥2,500）の電子書籍アクセスKey付きを事前に送付いたします。
注:＊以降の特典欄に記載。
- 主催＆運営：
- 主催：デジタルデシジョン合同会社、コンテン堂、イルミナード、スリースターズ
- 講師：Digital Decision Managementスペシャリスト: 酒匂秀敏、亀井邦裕、津島靖彦）
■ プログラム・アジェンダ
* QA方法： 開講終了後に当該研修のQAを受付け、次回で、先回のQA回答による復習を行い、当日の研修を進めて参ります。単なる学習理解力のスコアアンケートでなく、具体的な質問にて研修内容を広めていただきます。
■ お問い合わせ先：デジタルデシジョン合同会社
■ 講師プロファイル
講師：酒匂秀敏
・1975年 早稲田大学卒業後、商社で情報周辺機器のＯEM ビジネスに従事
・1981年 米国ボストン事務所に駐在、情報システム機器&ソフトウェア、半導体製造装置等の商品開発と対日輸出に従事
・1986年 帰国後、関連の情報システム会社のコーポレートマーケティング 、大手自動車のCADプロジェクト立ち上げ等に参画
・1991年米国ニューロンデータ社日本事務所設立し、エキスパートシステム「NexPerts Object」の導入・販売開始
・1995年 eコマース時代/ＣRMソリューションとして、ルールベースAIを核としたBRMS（Business Rules Management System）をオンライン銀行等に導入・支援を行う
・2010年BRMSベンダーのBlaze Software社, Progress社製品の市場投入を行い、大手携帯会社グループの人事システム、東京海上日動に始まる保険業界 への0ベースAI・BRMS導入を推進
・2021年現在は、BRMSを超えた「Digital Decision Management」の導入をめざし、テクノロジー融合で多様性のあるソリューションとして導入を開始。長年のルールベース
AIで培ったインド・中国・韓国・米国の有識者/会社との連携で、The Team, Digital Decisioning としてプロダクトマネジャー、フルスタックエンジニア、クラウドアーキテクト、AIエンジニア等のデジタルチームを組成し、ルールベースAIと機械学習のハイブリッド型AIソリューション導入を展開しています
講師：亀井邦裕
・1979年 京都大学卒業後、富士通株式 会社入社
・同年 首都圏中小・中堅製造業向けに新設されたSE会社に配属
・以降首都圏・関西圏の中堅製造・流通業向けの基幹業務（販売物流・生産管理等）のシステム開発を多数実施
・2005年 富士通株式会社社会基盤ビジネスグループに従事。通信キャリア向けフレームワーク開発・社内SE向け要求工学講座群の運営。オブジェクト指向技術による業務アプリの部品化・標準化に従事
・2015年 スリースターズ株式会社設立
・以降は、ITコーディネータ資格、UMLプロフェショナル（アドバンスト）資格を活かして中堅・中小企業のIT導入を含むBPRをモデル（BPMN/DMN/UML）ベースの業務分析手法により支援。多数の建設業・流通業・製造業にITツール・ECシステム・生産管理システムを導入
・2019年 デジタル・デシジョンのモデリング専門家として、ルールベースAIと機械学習を活用したSparkling Logic SMARTS™による消費税算定、医療向け問診・処方のサービス開発を実施
現在は、 The Team, Digital Decisioning のTeamメンバとしてルールベースAIと機械学習のハイブリッド型AIソリューションを展開、DMN、BPMN等の業務モデリング技術の普及推進を実施しています
■ 講師：津島靖彦
1990年東京工業大学院卒業後東レ株式会社入社、AI、生産計画システム、生産管理システムの開発に従事したのち、2004年個人コンサルタントとしてイルミナード社設立し代表となる。以来、ルールベースを核としたBRMS（Business Rules Management System）を活用し、国内、海外保険会社向の引き受け、医務査定等々への導入に従事してきた。
現在は、専門のAIテクノロジーとこれまで培ったルールベースAIの融合である「ルールベースAIｘ機械学習」のハイブリッド型AI導入のコンサルティング、システム開発のフルスタックエンジニアとしてDX支援に注力している。特に、第４世代のAI時代をめざし、説明可能なAIの適用支援を目指している。
■ 特典：無料配布の電子書籍「Digital Decisioning」のご紹介
■ 業界の識者からの推薦文：
・デジタル経済で有名なMITイニシアチブ・フェローのトーマス・H・ダベンポート教授
・Predictive Analysis World編集長で、Big Speak有名なエリック・シーゲルPh.D.が推薦
■ ルールべースAI、分析、機械学習の活用、具体的な事例等掲載の「Digital Decisioning」(邦訳)の電子書籍：
監修:細川泰秀
（ABC協会：https://www.abc-a.jp）
訳:酒匂秀敏、津島靖彦
＜＜電子書籍のお問い合わせ先＞＞
株式会社エスペラントシステム：電子書籍サイト「コンテン堂」
https://contendo.jp/
Mail: contact@contendo.jp
Digital Decision Management講座（入門編）申込書
2022年7月8日, 22日, 29日, 8月4日 全４回
オンライン開催（ZOOMライブ配信）有料セミナー
■ 申込書送付先：
下記の必要事項を記入して下記メールアドレス宛に、本申込書を添付のうえ、お申込みください。
