3月1日-2日とSingaporeで行われたBigdata & Analytics Innovation Summitに参加してきました。主催はInnovation Enterprise、主に米国＆EU各国で同様のイベントを開催しています。Singaporeの参加者は約200名、講演者はユーザー企業が多く、ヘルスケア、IT、製造、政府、医療などグローバル企業からベンチャーまで約20社ありました。土地柄かDBSなどの銀行・金融が多かったです。参加者のバックグラウンドはビジネス側が半分、テクノロジー側が半分ということで良いバランスになっていたと思います。
Day1：
・DBS Bank CIOによる銀行でのデータ活用例：ATMでの効率的な配置で8000時間削減、機械学習での現金の必要量の予測、ATMのUIの改善での待ち行列の解消など
・BP データアナリストによるアーキテクチャ紹介、明細を明細のまま保存しておき、必要に応じて集計する、集計ロジックをコマンドとして保存しておき、組織で共有する。
KSKで考える分析プラットフォームの考えに非常に近く、やはりどこも次世代にはこのアーキテクチャが求められることを改めて実感。
・Gov Tech シンガポール政府のデータサイエンティストによる事例紹介、図書館ユーザーのクラスタリング、国会のディベートトピックモデル、国営住宅のセールス、投薬の効率化、オープンデータの提供、Beeline（データのKickstarter）のような仕組み、やはり規制緩和が進んでおり、国を挙げて活用する姿勢が強い。
その他、ANZ Bank, Spotify, Standard Charter Bankの講演など。
午後からはMachine Learningのセッションを中心に参加。Roll’s Royce、Indeed、ALIBABなどこちらは日本のセミナーやイベントで語られる内容と大きく違いなかった。
Day2：
・UBER のチーフデータサイエンティスト、タクシーの需要予測、自動運転の研究、現在300人のデータ分析チームを統括。単純にアナリストの数に驚いた。
・Johnson & Johnson、社内でのデータ活用例、・JLL（不動産）でのMeeting room最適化
・GoogleによるCloudMLの紹介、・ALLianz データサイエンスチームの育て方
・Sapho（シンガポールの大手小売店）Retail&ECのデータ分析
技術的な内容は、最近の日本のトレンドとほぼ同じであるものの、データの活用方法や分析チームの育成についていくつか先進的な取組みがあり、大変参考になりました。ただやはりシンガポールはファイナンスとサービスの国であることを再認識、やはり同じASEANでもベトナムやマレーシアとは市場やニーズがまったく異なるので、国ごとにマーケティングは変える必要があると改めて実感しました。
