時間 Aトラック Bトラック Cトラック
9:30 受付開始
10:00 テクニカル
【A-1】
AIを支えるGPUコンピューティングの今
佐々木 邦暢 [エヌビディア]
 テクニカル
【B-1】
ソニーが提供するディープラーニングの開発環境の紹介と活用事例
成平 拓也 [ソニー]

 事例
【C-1】
事業のグロースを支えるDataOpsの現場
横山 翔 [リクルートテクノロジーズ]
11:00 事例
【A-2】
とあるマーケティング部隊とデータエンジニアのデータドリブンへの道
吉田 雅史 [パーソルキャリア]

 エンジニアの生き方
【B-2】
AI時代におけるエンジニアの生存戦略
安部 晃生 [DATUM STUDIO]/高坂 将大 [パソナキャリアカンパニー]

 エンジニアの生き方
【C-2】
メモリも、僕のキャパシティも溢れっぱなし。。2年目エンジニアが実現した機械学習
内藤 勇之助 [（株）ロックオン]
12:05 ★ランチ(軽食付)
テクニカル
【A-3】
データウェアハウスの設計手法『ディメンショナル・モデリング』のすすめ
生島 光 [ミクシィ XFLAG スタジオ]

 ★ランチ(軽食付)
事例
【B-3】
加速するビッグデータ社会〜Yahoo! JAPANにおけるデータ利活用の事例とエンジニアの歩み〜
田地 将也 [ヤフー]

 ★ランチ(軽食付)
トレンド
【C-3】
Hashicorp Vault on Google Cloud Platform
守永 宏明 [grasys]
13:00 テクニカル
【A-4】
機械学習チームにおけるソフトウェアエンジニア〜役割、キャリア
伊藤 敬彦 [クックパッド]

 事例
【B-4】
「教えて!goo」3000万件のQAデータから、世界初の長文生成AIが生まれるまで～AIによる恋愛相談の裏側～
中辻 真 [NTTレゾナント]

 テクニカル
【C-4】
機械学習の力技
加藤 公一 [シルバーエッグ・テクノロジー]
14:00 テクニカル
【A-5】
Alibaba Cloudで実現する、クラウド時代のデータ分析基盤の設計とその道のり
森 真也 [SBクラウド]/Bui Hong Ha [SBクラウド]/井浦 太介 [SBクラウド]

 事例
【B-5】
富士フイルムソフトウエアはいかにして旧開発手法を捨ててGitHub Enterpriseを愛するようになったのか
大島 一輝 [富士フイルムソフトウエア]/根本 竜也 [マクニカネットワークス]

 事例
【C-5】
人脈の情報はどうやって蓄積されるのか？Sansan/Eight のデータエンジニアリング
藤倉 成太 [Sansan]
15:00 トレンド
【A-6】
世界最大級APIマーケットプレイスの進化 Rakuten RapidAPI
カヴェン セイド ミッチェル [楽天コミュニケーションズ]/ソウ マーカス [楽天]

 事例
【B-6】
ソーシャルゲームを分析せよ！〜社内分析チームの立ち上げから学んだデータ分析のための組織と技術
今村 哲也 [gumi]

 事例
【C-6】
Cassandra x Kubernetesによる大規模データ基盤の仕組みと苦労
松本 宏紀 [ブロードリーフ]
16:00 トレンド
【A-7】
意外と知らない？！GitHubの新機能を紹介します
鈴木 順子 [GitHub]

 エンジニアの生き方
【B-7】
EdTechトップランナーに学ぶ！幸せに生きるための学び方
杉山 浩二 [LoiLo]

 トレンド
【C-7】
Clova Extensions Kitで創る新しいUXと社会
立花 翔 [LINE]
17:00 テクニカル
【A-8】
1日10TB以上の店舗映像を解析するサービスの仕組みとノウハウ
大田黒 紘之 [ABEJA]

 トレンド
【B-8】
Kaggleで描く成長戦略〜個人編・組織編〜
原田 慧 [ディー・エヌ・エー]

 スペシャル
【C-8】
データと戦うエンジニアLT！
【司会】田野口 大樹 [ミーカンパニー]/犬塚 眞太郎 [クックパッド]/田本 芳文 [シルバーエッグ・テクノロジー]/今井 太宗 [Repro]