事業に貢献するデータサイエンスと経済学（藤田光明）

【講師紹介】
サイバーエージェント シニアデータサイエンティスト
東京大学経済学研究科修士課程を修了後、データサイエンティストとしてサイバーエージェントに新卒入社。AI事業本部Dynalystで、オンライン広告配信アルゴリズムの改善における、分析・施策立案・アルゴリズム開発・プロダクト実装・効果検証の一連のフローやチームマネジメントに従事。また、社内研究組織との共著論文がWebConfなどのトップ国際学会に採択。その後、小売DX領域にて、リテールメディア事業の立ち上げやドラッグストアアプリのグロースに携わる。現在は、事業責任者として経済学を用いた価格最適化事業を推進している。2023年、Forbes Japan 30 Under 30に選出。

【講師コメント】
近年のデータサイエンス技術の発展に伴い、事業への応用が進んでいる。欧米テック企業や日本の一部の成熟したWebサービスではデータサイエンスの活用は当たり前になりつつある。一方で、データが少ない（または存在しない）事業の立ち上げ期や、データは大量に存在するものの活用が進んでいない業界のDX（デジタルトランスフォーメーション）においては、データサイエンスの導入は難しいとされている。この講義では、それぞれのシーンにおけるデータサイエンスの実践方法と、経済学の知見の有用性について紹介する。

【キーワード】
新規事業・DX

【分野】
データサイエンス・計量経済学

第１回「事業立ち上げ期におけるデータサイエンティストの存在意義」
12月12日(木) 21時00分開始
新規事業の立ち上げ期には、データが存在しない、もしくは整備されていないという課題が多くある。このような環境下で、講師自身が立ち上げに携わったプロダクトを例に、データサイエンティストが貢献するべき3つのポイントを紹介する。

第２回「DXにおける「斜め上の需要」に乗るデータサイエンス」
12月26日(木) 21時00分開始
成熟したWebサービスにおいては、データサイエンティストがボトムアップでデータサイエンスのタスク需要を生み出し、それを解決することで事業に貢献することができる。一方、DX（デジタルトランスフォーメーション）においては、さまざまな理由からデータサイエンティスト自らがタスク需要を作り出すことが困難である。本セッションでは、DXにおける「斜め上の需要」に対応する必要性や、その需要をうまく活用するために因果推論の知見が有用であることについて議論する。

※レギュラー会員は授業を録画したアーカイブ視聴も可能です。

*こちらの講義は25年1月以前にお申し込みされたレギュラー会員のみが視聴可能です。
会員登録はこちらのリンクからお申し込みください。