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AIとビッグデータを活用した「デジタル戦略」「サステイナビリティ」〜川邊健太郎×住隆幸×松尾豊×島田太郎

  • 1h 2m (1sections)
  • 分析
  • 知見録 Premium

このコースについて

G1経営者会議2019
第6部分科会A「AIとビッグデータによる戦略的サステイナビリティの実現」
(2019年10月27日開催/グロービス経営大学院 東京校)

AIやIoT、ロボティクス等に代表されるデジタルテクノロジーの進展により、多種類・高品質なデータの収集・保有・活用が競争力の源泉として益々注目され、サステイナブルな成長の実現をもたらす鍵となるだろう。日本においては、流通、フィンテック、インシュアテック、健康、医療、走行データ、工場設備の稼働データといった高品質な「リアルデータ」には強みがあり、その利活用については、制度設備を急げばグローバルにおいても競争優位性をもたらす可能性がある。戦略的にAIやビッグデータをいかに活用し、次の成長にむけてデジタル戦略に取り組んでいくのかを、実際の事例もふまえて議論する。(肩書きは2019年10月27日登壇当時のもの)

川邊 健太郎 Zホールディングス株式会社 代表取締役社長 CEO/ヤフー株式会社 代表取締役社長 CEO/ソフトバンク株式会社 取締役
住 隆幸 東京海上ホールディングス株式会社 事業戦略部部長 兼 Global Head of Tokio Marine Innovation Lab
松尾 豊 東京大学大学院工学系研究科 教授
島田 太郎 株式会社 東芝 執行役常務 最高デジタル責任者

コース内容

  • AIとビッグデータを活用した「デジタル戦略」「サステイナビリティ」〜川邊健太郎×住隆幸×松尾豊×島田太郎

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

100+人の振り返り

  • otobe711

    その他

    データコマース、保険会社とAIの専門家による最先端の議論を聞くことができ、今後の世の中の方向性の理解が深まった。
    質問に立った企業の関心事も含め、一企業のCSR・デジタル戦略の枠を超えて、社会として、防災・減災に取り組むひつようがあること、そのためにはものの情報が取れるようにセンサーが多数設置中であり、IOTとそのビックデータを集めAI分析を自動で取り入れることで、災害予想情報が精度よく提供できるようになること。その方向で各社が協業していることを知った。

    一方で、人間の理解できることには限界があるが、自然界には、人間が理解できないが一つのロジック体系となっている分野、例えば量子力学と、化学の分野があり、人間は理解できないが、AIはそれを理解でき新たな提案や自動で設定変更をする世界が近い未来に実現する(松尾先生)とのこと。人間は人間にしかできないこと、判断、意思決定(川邊)、感情がある対人業務(住)にシフトするとのことだが、最後はそれもAIにコントロールされるようになる?のかとおもわれた。
    <以下印象にのこったこと>
     ・異常気象が続く中、ビックデータをAI分析することで、隠れ集合場所などをみつけることで防災・減災の取り組みができること(川邊)
     ・保険会社のリスク分析と商品開発の業務が、実はビックデータ解析と親和性があること、アクチュアリとAIをつかったデータアナリストの仕事も似ていること、今後Phthonを勉強していると役に立つこと(住)。
     ・ビックデータをAIで分析することで、パラメータが多くあり、人では予想できない、また、判断できないようになっており、リアルタイムのフィードバックをもらい、ABテストをすることで、意思決定、政策決定する企業だけが生き残れること(松尾)
    ・人の理解できるパラメータは少数で、その単位で学問体系ができているが、自然界では人間には理解できないが、1つの生態系のロジックがあり、AIを使うとそれをみつけられるようになること(松尾)

    2020-08-22
  • goudy

    メーカー技術・研究・開発

    世の中は複雑になりすぎて頭の良い人がモデルを作って説明できるようなことが少ないのが実情。小さなABテストなどの仮説検証を前もって行い、改善サイクルスピードが高いやり方が施策の質を高める。

    2021-04-17
  • milano2021

    メーカー技術・研究・開発

    人間は単純なものしか理解できない。けど、実は、すべてが絡み合っていて、ちょう~複雑になっているというお話がインパクトがありました。実際、研究していて、そこに起こっている現象を理解するのに、苦労することからもそうだろうなと共感できます。 
    そう考えるとAIに勝てなくなるのでは?と考えてしまいますね。 物事の先の先の先の先の先を推測して、何かを仕掛けられたらどうなるのかな? 使い方次第でいろいろなことが起こりそうですね。 
    後、ITと環境と一見関係がなさそうに感じていたが、仕組みから考えると意外と負荷を与えているのですね。  AIに興味があります。教えてもらいたいですね。

    2020-08-22
  • yuki_0719

    マーケティング

    ディープラーニングでデータを蓄積すればするほど予想確度が高まり企業の競争力確保に繋がることが分かった。またその速度、利用方法は複利的に拡大していくということであれば、企業はできるだけ早く取り組み業界の先陣をきっていくことが自社の競争力優位に繋がるのではないかと思った。人間は判断すること、想像力、対面力を養うことが重要との考えもよく理解できる。

    2020-08-23
  • gs51

    その他

    デジタルテクノロジーの進展が様々な分野で加速度的に進んでいる状況および今後のさらなる拡大を肌で感じられた。コロナ禍により身近でもデジタルツールの一層の導入・仕事のやり方や内容の見直しも確実に進められており、「人間にしかできないこと」にも常に思いを巡らせ取り込みたい。松尾先生のお話にあった「AIによる人間には理解できない数千万~数億のパラメータでのモデル化・予測できる事象の存在」は、衝撃的だった。

    2020-08-22
  • test_

    メーカー技術・研究・開発

    AIというソフトウェアが進歩すると逆説的だが、データの重要性がより高まっていくというように感じた。特に環境面でのサステナブルということを考えた際にはリアルな世界とのインターフェースであるセンシング技術の重要性が今後より重要になるように感じた。
    また政策を如何に最適化していくべきか、という議論は非常に興味深かった。疑似的にでも実際に政策を試し、比較し、最適化していく、そんな仕組みはいずれでてくるのだろうか。

    2020-08-22
  • kfujimu_0630

    マーケティング

    学問は人間が分かりやすいように分割されたものだというのは確かにと思った。人の思考ではマルチに理解できないところもAIやビッグデータでは全体を俯瞰してその現象を捉えられるように思う。今とは違う世界になると思えてワクワクした。

    2021-03-01
  • m6475

    経営・経営企画

    AIが分析することで空いた時間で付加価値を生み出すことで、数年後には大きな差がついているだろう。というのは、そのとおりとなるのだろうなと改めて感じた

    2023-08-10
  • shibu-h

    販売・サービス・事務

    人間だからできる事とAIができることの区別。

    2022-04-19
  • hiro_88

    マーケティング

    大変興味深い内容でした。AIがどのように使われてきているかの動向や、人間の新たな役割など、気づきがたくさんありました。

    2020-10-25
  • ken_ken_ken_ken

    メーカー技術・研究・開発

    途中で質問があったがサステナビリティに関する議論は少なかったように思える。
    また保険業界は確かに助け合いというのが基本なので、
    全てのユーザーに対してどのように価値提供していくか
    というのは非常に難しく、今後変革が必要と感じた。
    例えば、優良ユーザーだけ囲い込まれ
    激安な保険サービスを展開されてしまうと、
    20歳以下が加入できる自動車保険料が凄く高くなってしまう
    なんてことも実際に起きはじめているのかと思う。

    サステイナブルというのは企業の事業継続性も問われると思うので
    社会全体でどのような社会を目指すかという議論も必要かと思う。
    まだ社会的にサステイナブルについての議論が少ない。

    このままだと70歳くらいでみんな安楽死するような
    社会がすばらしいなんて世界が来てもおかしくないのでは?と思う。

    2020-12-13
  • takeshikanazawa

    営業

    AI,ディープラーニングの先の世界が気になる。

    2022-07-13
  • makuro

    その他

    最先端でご活躍されている経営の方々のご意見は、地球規模での、今後のビジネスへのヒントが多く、興味深い内容でした。AIとの接し方は、非常に難しいのですが、インターネット以上の世の中の変化が起こると思っております。研究要素が大きいのはその入口に立っている証拠なのだと思います。

    2020-09-21
  • hiromiyasawa

    専門職

    AIが進み様々な企業でAIの導入が行われてくると、サービスの差別化は人間力になってくると考えます。AIが処理できる仕事、人間力が必要な仕事を早い段階で判断し磨いていくことが必要と感じました。

    2022-03-07
  • shinicts

    経営・経営企画

    参考になったこと:
    AI で AB テストをしてサイトのクリックをチェックするとか、個人の趣向など教師付きデータとして作れない部分を活用し始めている点。一般的には教師付きデータの分析に使うのが多いと思うが、最近は確かに人間の趣味趣向や選択については時々刻々変わっていくので、趣向の分析は今後重要だと思う。

    2020-11-10
  • andy-hik

    金融・不動産 関連職

    プログラムの学習をある程度しておこうと思います。

    2020-12-04
  • crimsontide

    経営・経営企画

    現在AIを既に活用していますが、まだまだその能力の何万分の1しか使っていないと思います。その可能性は無限大です。

    2022-03-08
  • kosu_sugi

    経営・経営企画

    ビックデータを使って、AIで予測意思決定をする企業が強くなる時代がすぐに来るのだろうと思いました。一般企業がプログラムを学んだ人を多く採用するような動きも出てくるのだろう。

    2022-06-25
  • takashiy0501

    メーカー技術・研究・開発

    松尾先生のわかるとは何か?学問の分野が分かれているのはなぜか?
    世の中のほとんどの事象が多変数パラメータの現象に対して、
    人間は少数パラメータしか理解できないからだ。
    というのが面白かったです。
    人間はもっと知に対して謙虚にならなければならないとおもいました。

    2020-08-22
  • shuta86

    資材・購買・物流

    人にしか出来ないこと、何かに夢中になる、意思決定をすることは大事なことだと思った。
    AIとどう共存できるかについて考えていきたい。

    2021-09-19
  • tabuko01

    営業

    新規事業にAI.ビッグデータを活用するイメージに役立てられそうです。自然のデータをいかに取得するかが興味深いです

    2023-06-08
  • yamashita0001

    営業

    人の理解できるパラメータと、その外側にあるパラメータ。

    2021-09-22
  • nagahashi

    営業

    ある事の追究は他分野へもどんどん広がってゆける

    2020-12-09
  • koji_wada

    マーケティング

    KGIがあり、それを分解してそれぞれのKPIを設定していく。その中でどの領域にAIやデータを最大限活用し効率を上げ、無駄を削減していくか、さらにはそれらによってサステナビリティを実現していくか、を学びました。あとはそのKGIとサステナビリティのバランスをどこでとっていくのか?というのは、経営者やステークホルダーに課せられた使命や課題なんだと認識しました。

    2023-11-20
  • akira_0503

    マーケティング

    プログラミングはかつての読み書きそろばんのようになりそうですね。
    基礎学習は組織としてやらないと行けないかもしれません。

    2021-11-20
  • t_usui0124

    その他

    各業界共に具体的な取り組みは今後の課題の様に感じます。当社としても世の中にで後れを取らない様にいろいろな観点からデータを活用して取り組む必要性を感じました。

    2022-03-25
  • ko--ji

    営業

    テーマであるAIとサステナビリティのつながりが難しいと思いますが、ABテストを使った新事業展開はインターネットの世界だけではなく、金融でも活用できるし、自社では使えていないことがわかりを改めて危機感を感じた。

    2021-05-07
  • sai-3448

    人事・労務・法務

    デジタル戦略とサスティナビリティの議論を聞くことができ、大変参考になりました。

    2023-11-22
  • komine075308

    営業

    AIとビッグデータ活用で、どんどん業務が自動化され効率化されていく、その中でAIにもできないものは人間力や独創性や決断等である。よって会社としてリーダーの決断が重要であり、そのリーダー人財を育てる事が最重要と考える。

    2021-12-28
  • shino0721

    その他

    非常に興味深い議題でした。
    人しか出来ない、考えたいと思います。

    2022-02-04
  • matsu_mou

    その他

    AB評価という言葉を初めて知りました。
    後で調べて活用できるものか確認してみたいと思います。
    それぞれの分野における話があり、とても興味深く聞かせて頂きました。

    2023-07-04
  • hayabuza

    その他

    今後も拝聴してまいります。

    2023-06-29
  • moritti

    販売・サービス・事務

    気付きの多い、とても面白いセッションだった

    2021-10-25
  • ma_miyashita

    経営・経営企画

    KGIを先に決め実行

    2021-11-24
  • katakun

    営業

    お題とやや異なる内容でしたが、AI、ビッグデータ、IoTの社会においてどのような状況にあり、今後どう私達の生活に入ってくるのかという予測を知ることができました。

    2020-12-02
  • mineken0316

    その他

    ビックデータを災害対策に活用することが最優先なのかも知れない。

    2022-03-22
  • kazuma_nakamura

    営業

    人間の知識や能力には限界あり、AIを使う事で更に大きな分析か解析が可能になる事を理解した。ただし、人間にしかできない事(意思決定、夢中になる、人と向き合う)、人間力を磨くことも重要だと感じた。

    2022-03-23
  • ctm

    人事・労務・法務

    デジタルの時代だからこそ人間力を鍛えることが大切というのが印象に残りました
    育成方針の参考にしたいと思います

    2021-12-08
  • 1ryu1-0520-29

    営業

    時代の変化と共に、AIやロボットなど利便性が高まる一方、従来までの働き方は大きく変わっていく。そんな中でも人間にしかできないことがなんなのか、これを常に考えていくことの重要性をあらためて感じました。

    2020-08-30
  • tadashi_03

    営業

    保険業界の人間なので、話題がより身近にわかりやすく感じました。G検定受けます!

    2020-12-17
  • koyaokuda

    営業

    ありがとうございます。

    2024-01-01
  • ryu_ta

    人事・労務・法務

    AIと人間が、それぞれの良さを生かして相互補完関係になることが大切だと思った。

    2021-12-05
  • kazu-mishima

    営業

    デジタル化されても、最後は人間なんだなと改め実感しました。

    2022-11-30
  • akirok

    メーカー技術・研究・開発

    工場の事故予防のためのメンテナンスにAIを使っていくために、IoTでデータ取りをすることが重要であることは理解できる。データ収集のためのセンサーの取り付けや維持管理をしながら、故障する前に修理できるのが理想的だと思う。人しかできないことに業務がシフトしていくと考えて、積極的に使いこなすとともに、スキルの習得も進めたい。今後はもっと幅広く活用できる範囲があることを想定して、各種考えていく必要を強く感じた。

    2021-10-09
  • hiromi-10

    専門職

    凄く面白いお話でした。
    しかし、まだまだできない、難しい事も多いのですね。
    日々のアイデアと努力により、成されている事ばかりなのでしようが、とても楽しみになりました。

    2020-09-03
  • mamo0828

    IT・WEB・エンジニア

    より広い視点で考える気付きになりました。

    2022-05-12
  • takashige_yam

    金融・不動産 関連職

    機械学習の上がAIなのですね

    2021-02-05
  • yukikeda2021

    マーケティング

    川邉さんのおっしゃっていることがだいたい社内でおっしゃっていることと同じで異なる業界の方に知見を広めようとする姿勢に好感がもてました。あと松尾先生の人が理解できることは少数のパラメータであり、わからないことは多数のパラメータであって、それを繋げればモデル化できるというところに知性を感じるとともに、どうやってといった手法を思いつくところができませんでした。

    とはいえ、総括的に非常に有意義なパネルディスカッションでした。

    2021-11-10
  • orebokuwatashi

    経理・財務

    会計は定量的データの集まりであり、また定型的業務も多いことから、AIやビッグデータの活用を大いに活用すべきであり、刺激になった。

    2022-03-25
  • takkun_25

    営業

    住さんと同様に保険業界に身を置くものとして、我々の事業がいかに社会のサステナビリティに貢献しているかを意識していこうと思います。
    また、人間にしかできないこと、は何かを深く考えたいと思いました。

    2021-01-16
  • 5stars

    販売・サービス・事務

    別の知見録でも感じた事ですが、結局AIはツールであり、それを何に活用するのか、また、AIによって浮いた時間やエネルギーをどこに投入すべきなのかを考えられる、イマジネーションや洞察力に富んだ人間力を持った人でなければならないと感じました。

    2021-04-10
  • shirakawa_0729

    販売・サービス・事務

    環境問題は深刻。便利だけを追求する時代ではないと感じた。

    2020-09-06
  • hottton

    IT・WEB・エンジニア

    kgiやkpiを使って、デジタルでデータを取得したり、aiにかけられるようにする、というのは新たな知見であった。また、abテストというのもwebの世界では当たり前の事のようだが、こうした知見も取り入れていきたい。

    2020-11-24
  • tatsukist

    その他

    危機的状況下にどうするか。どういったサービスを提供できるか。当社もBPOはありますが、そこを一歩進めて緊急時の仮払計算、復旧時の再精算モデルなどをIoTを使った自動化できるサービス提案ができるかもしれない。ハザード対応について深堀りすることはサステナビリティという観点のみならず、新たなビジネスチャンスになるかもしれないと思いました。

    2021-02-01
  • hiro4725

    資材・購買・物流

    AIは優秀で素晴らしいとは思うが、人間にしか出来ない事もなくてはならないと思う。

    2022-06-16
  • hiro_shindo

    メーカー技術・研究・開発

    今後、自分がいまいる業界において(その他さまざまな業界において)、データドリブンができている会社とそうでない会社との間には大きな差が生じる可能性を感じた。
    また、いま自分が取り組んでいる仕事は非常に複雑系(と感じている)で、なかなか思った通りにいかないのだが、これは少数パラメータしか理解できない人間だからであって、多数パラメータを扱い、精度よく推算できるAIであれば全く違ってくるのだろうと思う。そういった意味で、AIに出来ることはAIに任せる、いま人間がやっている(できているかどうかにかかわらず)をAIに出来るようにする、といったことがとても大事だ。
    そのうえで、人間が何をやっていくのか。それを考えていきたい。

    2020-09-01
  • bspongie

    マーケティング

    AIの次の時代に向けて、人間力を磨こう!(自分も、息子も)と思いました。

    2021-02-04
  • tomjkt

    その他

    学んだ内容:AIというとまだこれからの技術というイメージもあったが、AIは我々の生活の中でかなり浸透・活用されており、AIが得意なところはAIに、それ以外の人間にしか出来ないことは人間が、という役割分担がはっきりとした世界はもう既に始まっているのだと、改めて認識させられた。これを脅威と捉えるか、チャンスと捉えるか。今まで感覚で行ってきたことを、きちんとしたデータの裏付けを持って判断できることで、より良い世界を実現できるという意味でチャンスであるし、自然災害の被害を減らすことができる希望もある。
    デジタルの世界が進めば進むほど、差別化のために人間力を磨くというのは、とても示唆に富んでいた。

    活用方法:AIやデータ活用といった最新トレンドや、有識者の考え方を常にアップデートしつつ、人間だから出来ること、本質的に変わらないこと、変えてはいけないことも見定める視野を養って行きたい

    2021-02-13
  • masaha

    金融・不動産 関連職

    データの利活用のための正規データ蓄積の重要性を再認識した。

    2020-08-25
  • kenichi-toya

    その他

    改めてロボティクスとAIについての進化が学べた。

    2021-11-11
  • amaetsu

    営業

    ABテストはいまの職種でもできるかも。
    データの重要性、データでサステナブル。

    AIでできないこと。
    決めること
    夢中になること
    人とふれあうこと。
    川邊さんの話が興味深い。

    2020-10-25
  • tomiyoshi

    マーケティング

    AIが人間の定義した学問の領域を跨いで物事を見るというのは面白いと思った。
    IoTセンサーで収集した情報から既存とは異なる知見が得られることに期待する。

    2021-05-01
  • user-f79050ccc6

    undefined

    AIと人
    人の理解が追いつかなくなったとき、
    使い方を間違えたときどうなるかがわからないので危険と感じました。

    2020-11-08
  • yoyogi405

    その他

    人にしかできないことを考えて、自分に何かできるかを考えていくことが、今後のキャリア形成でも重要と思う。
    防災、減災でのAI活用は喫緊の課題。災害大国日本だからこそのAIの活用を期待したい。

    2020-08-23
  • ysd_kakinuma

    販売・サービス・事務

    全ての道具にAiが搭載された時、運用障害は撲滅されるのだろうと思いますが、その時に求められる人間力って何でしょうね。

    2022-02-28
  • manabzousan

    販売・サービス・事務

    14世紀以来形は変わってなく、対象とするものが変わってきているのが、保険という話が特に面白く。少子高齢化・働き方改革・ダイバーシティ、諸々環境変化によって変わるわれわれの生活の潜在リスクの全てにビジネスがある保険はすごいなと。想像することから新しいビジネスが生まれそう。

    2021-08-05
  • masao0806

    その他

    AIのビックデータを使いきれていないのが今の現状で、AIが今後もっと進化した場合は世の中が劇的に変化していくのは間違いないですが、今後ビックデータをどう整理してAIへ導入すべきか考える必要がある。経営的にAIは必要であり未来を劇的に変化させていくものだとおもいます。

    2022-03-13
  • m-shikata

    IT・WEB・エンジニア

    自分の子どもの世代に対して、AIと共にどう生きるべきとアドバイスすべきなのかと疑問を持ちました。
    火を使わなければ調理も暖房もできませんし、自動車やインターネットのない生活は考えられません。新しい技術、AIを上手く使うべきなのは分かります。
    自動車が発明された後に、走力で人間が自動車に対抗しようとするのは馬鹿げています。ただ自動車のリスクを認識した上で、その利便性を享受する知恵は必要ですし、便利だからと言って自らの足で歩くことも忘れてはいけないと考えます。
    近い将来にシンギュラリティ(AIの知能が人間を超える。AIが人間に頼らず自己増殖する。)が実現することが確実な中で、私たちの子ども世代に対し、AIは最大限に活用するとして、AIに2級の知性扱いされない未来とするためにも、どう付き合って行くべきと伝えるべきでしょうか?
    フレーム問題やマルチモーダルという点において人間とAIの能力の違いはないと個人的に考えています。(よって「人間はフレーム問題を認識できる」あるいは「人間はマルチモーダルである」という答えでは足りないと感じています。)

    2023-11-16
  • hiro_mizuno

    販売・サービス・事務

    非常に興味深い内容でした。

    2024-02-01
  • ytetsuya

    営業

    簡単なところからCo2削減に取り組む姿勢の重要性とAIプラスビッグデーターの先には必ず人間にしかできないことがあり、企業としては、人間力をどう磨くかが今後具体的差別化に繋がるため徹底的に磨いていきたい。

    2021-11-16
  • yokushi

    IT・WEB・エンジニア

    ディープラーニングによって、モデル化して数千万~数億のパラメータを与えると人間が見ても理解できない判定結果となるが、精度は高い。;
    人間が理解できることは少なくて、世の中には人間が理解できないないものをモデル化できて予測できることが沢山あるのではないか?ということについては、かなりシンギュラリティを意識せざるを得ないと感じた。
    逆にそれを先行して発見できれば、莫大な先行者利益を得られると感じた。

    2022-03-04
  • btree

    販売・サービス・事務

    各業界の実装責任者クラスの方々の知見、今後起きることの読みが参考になった。認知パラメーターは人よりAIが天文学的に多いことが明らかになり、冷静に人がその事実を踏まえその上でSDGsとして人がやるべきとを明確にする必要性が出てくることが理解できた。

    2020-08-22
  • makiko1729

    メーカー技術・研究・開発

    サステイナビリティとデータ解析の世界でどう折り合いをつけていくのか、それほ人間が考えるべきことだと思う。

    2020-08-28
  • at-oikawa

    IT・WEB・エンジニア

    データ収集の方法としてのPFのみを売っている身としては、そのゴールを考える賢い方々の構想や議論は非常に面白くて聞き入ってしまった。
    SDGsへの貢献に限らず、AIを活用したアイディアを具体的にブレーンストーミングをする会があると面白そうだなと思った。

    2021-05-27
  • maki1201

    その他

    AIでできる事と人でやるべきことをよく考えて何でもかんでもAI化することは現段階では難しと思った。

    2021-12-27
  • korotama

    IT・WEB・エンジニア

    多要素はあい

    2021-04-24
  • sphsph

    メーカー技術・研究・開発

    可能性は無限大。
    効率が格段に上がると期待できる。
    何から取り組むか、
    明るい未来に向けて情報を最大限に活用して行きたい。

    2020-11-30
  • yamamotosan

    その他

    人間にしかできないことを突き詰めていくと、いわゆる感情労働という心理的負荷が高く、対応できる人も限られる高度な分野しか残らないのではないかと危機感を覚えた。

    2020-09-16
  • blackmanta520

    営業

    AIの得意分野と不得意分野が分かり、参考になりました

    2021-10-10
  • ruimasiko

    その他

    人間が扱うにはパラメーター数の少ないものが望ましく、パラメーター数が多いものはAIを利用する。データを蓄積し、分析し、意思決定は人間がする。言われてみればとは思うが、そこまで端的に考えていなかった。新しい気付きを得た。

    2020-08-30
  • ilovetosucity3

    メーカー技術・研究・開発

    自動車保険でも、AIに任せられない領域があり、そこは人間系で対処するしかない。という考えをお持ちであることに、ホッとした感じがあった。
    また、赤ちゃんの犬を認識する能力が説明できないなど、人間の理解できる範囲は極めて限定されているということも、面白いと感じました。
    現在の仕事でも、機会に任せる面と人でなくてはできない点を、よく見極めながら事を進めたいと思います。

    2020-08-23
  • bonjours

    金融・不動産 関連職

    特に松尾先生のコメントが印象に残りました。人間は少数パラメーターしか理解できないが、AIは多数パラメーターを処理できると。ただ、AIは子供のように少ない情報で学習できないという欠点も持つことも興味深い点です。松尾先生が登壇するコンテンツが見られることを楽しみにしています。
    AIが発展するこれからの時代は、人間しかできないこと、意思決定や感情をもつことなど人間の強みを磨くことも大切であることも痛感しました。
    最後に、何を聞くかという質問の内容も勉強になります。他山の石としたいのは、森雅子参議院議員の質問。国民の代表であり立法権限を担うのですから、他人任せのような質問をせずに、AIをSDGに生かすための、どのような法制度が必要なのか(もしくは邪魔になる法律はなにか)など建設的な質問をしなかったことが残念です。

    2021-06-25
  • teru_oga

    経営・経営企画

    機械学習、人工知能の進化と人間の判断、社会課題に対する様々なアプローチなど大変参考になった。

    2022-01-22
  • kiku3110

    マーケティング

    ビッグデータの分析により人間が理解できない結果について、経営は何を以て採択していくこと、最終判断をしていくことになるのでしょうか。

    2020-08-24
  • konisan

    専門職

    dx、IoTの先の付加価値や人間にしか出来ないことの話を聞けて大変有益だった。

    2022-10-23
  • yaw_sakamoto

    その他

    大変参考になりました

    2022-02-03
  • y_oseki

    その他

    プログラミングをやってみようと思った。

    2022-09-28
  • sumisho2013

    資材・購買・物流

    人間力もアルゴリズム化するじだになったら、人は生まれてから死ぬまでえずっと幸せとういう時代になるのでしょう。

    2020-08-22
  • shin_shin88

    経営・経営企画

    自分の知らない内容・状況が多々存在していることが分かり非常に参考になった。2年前のセッションに対してこのような感想を持った自分に非常に危機感を感じた。
    新型コロナの影響で更に進歩・浸透が加速している中で、いかにタイムリーに情報をキャッチし、多様性のある議論が不足していたか痛感した。

    2021-09-11
  • kashuma

    その他

    AI、ビッグデータは有用だが、人間の想像力創造力はその上をいく。教育でプログラムが大事というのは示唆を感じた。

    2020-08-22
  • yamada7

    専門職

    いままで考えていなかった視点があり、今後もっと様々な分野について興味を持つ必要があるなと感じた。

    2022-03-28
  • patachan

    資材・購買・物流

    なるほどそういうことですね。

    2020-08-23
  • beethokun

    経営・経営企画

    松尾先生:人が見ても分からない事がモデル化されている ということが印象に残った。災害の状況をImageでつたえる = どのようにしてFeedbackするか?ここを考えるのも人の力ではと考える。

    2020-08-22
  • 14001

    資材・購買・物流

    データサスティナブル、保険会社やヤフーとか研究機関によるAIの最先端の話が聞けた。気候変動のことや台風・地震などの防災・減災の技術を知ることができた。

    2022-11-28
  • irk

    メーカー技術・研究・開発

    IT業界など一見関係が無さそうに見える業種でもSDGs取り組みは必須とのことは言われてみれば納得した。

    2022-01-05
  • hiraji

    経営・経営企画

    aiでできる領域はふりきって、人間の対応が必要な力を磨くことに注力するというのはすべてに当てはまる考え方であり、普段の業務全般に活かせる思考回路であり、スタッフ全員に啓蒙し、仕事の仕方を変えていく

    2022-03-10
  • tani_ko

    その他

    知見が広がりました

    2022-04-16
  • masaru_nakazato

    専門職

    大変勉強になりました。ありがとうございました。

    2023-11-08
  • you-y

    その他

    AIとビッグデータ・・・、データ監査課としてKBD(クロネコビッグデータ)を活用し更なる監査の効率化・品質向上を進めていきます。

    2022-03-25
  • atoda1

    営業

    自社のサステナブルにつながるビジネス、事業をしっかりと考えてみたい。

    2022-08-27

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