クラウドやビッグデータ解析などの最新のIT 技術により、社内外に蓄積された膨大な量のデータを新たなビジネス資産として活用することが可能になりました。そのデータの範囲は自社サイトの閲覧・購入履歴、取引先の購買実績、位置情報やSNS 上の情報まで多岐におよび、それらが販売・営業・マーケティングなどの事業戦略のリアルタイムな意思決定を導き、競合他社との差別化を図るための重要な鍵となっています。
　従来ではデータを活用するためのプロセスやツールなどの開発や運用の難しさ、そして複雑化するビジネスに対する柔軟さが起因となり、「データは蓄積されているが、どのように活用すれば良いのかわからない」という企業が大半でしたが、昨今のビッグデータの分析技術の進化により、現場の部門ごとに業務に必要なものを自由に抽出して加工や分析することが可能となり、自身の業務課題への対応力が劇的に変化しています。
　そのような背景の中、データ・イノベーションのトレンドの一つとして、「機械学習（machine learning）」が注目されています。コンピューターが蓄積されたデータから有用な規則や判断基準を抽出し分析を行うことで、データを分析する個人の直感や解析基準に依存しない客観的なデータ解析することが可能となります。また膨大なデータのアナリティクスに有効な手段としても顧客の行動予測やレコメンドをはじめとして検索エンジンやロボット、医療など様々な分野への応用が進められています。
　本フォーラムでは、前回開催の続編として、ますます拡がるクラウドとビッグデータの活用の潮流に対峙し、今まで有効活用できていない社内の様々なデータをインテリジェンスに、そしてアクションに変えるための解決策の一つである「機械学習」について、専門家や企業の担当者を迎え、事例を中心にツールの実践的な活用方法などを交え検証します。