データサイエンス、人工知能（AI）の活用をここまでうまくやった会社はない！と言われている大阪ガスの事例をピックアップしながら、データサイエンティストのバリューの出し方を考えていきます。番組の感想や、質問はTwitterハッシュタグ「⁠#となりの分析屋⁠」もしくは、以下おたよりフォームからお寄せください！ ⁠⁠⁠⁠https://forms.gle/K81TcsyiP5Dpk8fz7⁠⁠⁠⁠ ▼大阪ガス（https://www.osakagas.co.jp/）書籍：『最強のデータ分析組織なぜ大阪ガスは成功したのか』 https://amzn.to/46x4BzR ========================= ▼りょっち Spotify独占配信Podcast「⁠⁠⁠⁠⁠佐々木亮の宇宙ばなし⁠⁠⁠⁠⁠」はこちら！ X (⁠⁠⁠⁠⁠⁠@_ryo_sasaki⁠⁠⁠⁠⁠⁠) Instagram (⁠@ryo_astro⁠⁠⁠⁠⁠) ▼たっちゃん X (⁠@⁠⁠⁠⁠⁠tatsuki_2022⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠) ========================= ▼要約 by ⁠⁠Summary fm⁠⁠ このエピソードでは、大阪ガスのデータ分析部門の活動について話が展開されています。大阪ガスは1990年代後半からデータ分析とデータ活用に取り組んできた先進的な企業です。データ分析部門は独立した組織として存在し、事業部門からの分析依頼に応える仕組みが構築されています。具体的な事例として、ガスの巡回ルートの最適化が紹介されました。このようなデータ分析の取り組みは、効率化やコスト削減に繋がる可能性があります。また、ネットワークサイエンスや数理最適化の手法を用いることも取り上げられています。リスナーは、大阪ガスの事例を通じて自分の会社や業務におけるデータ活用のヒントやアイデアを得ることができるでしょう。このエピソードは、データ分析に興味を持つ方や、会社のデータ活用に関心のある方にとって興味深いものとなっています。ぜひ、お聴き逃しなく。 ========================= web3 x データサイエンスメディア「⁠⁠⁠⁠⁠⁠Fungible Analyst⁠⁠⁠⁠⁠⁠」はこちら！ http://fungibleanalyst.com/

Ask this episode

“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

Transcript

Related