ビジネスパーソンのためのAI実践講座① ~AIの仕組みを知ろう~

tatsuro-kochi

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改めてAIについて整理することができた

moto37

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基本的な仕組みがわかり，ビジネスの何にどのように利用するかは，使う人次第ということが分かった。

hane-t

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AIの仕組みがとても簡単に分かりやすく説明されていてとても参考になった。ただ実際にはもっと複雑だと思うので、もっと勉強してみたい。

miyakuri

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こちらの動画を通じてAIとは何かをまず正しく定義して同じ土台で理解することが重要だと感じます。

abek0509

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分かりやすいです。これまで先生に教えて頂いた事がアニメと言うかフランクな表現とされている為、より理解が進みました。

marubayashi-hd

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ＡＩは言葉だけで、苦手意識がありましたが、仕組みが何となく理解できました。
かけ離れたものではなく、少し身近なものに感じることもできました。

llasu_ito_0502

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分かった様な、分からなかった様なVideoでした。自分のアタマがついて行ってない、と思いました。実力不足、トレンドオンチを実感しました。世の動きに、もっと敏感になりたい、ビジネスに深く、関わり、アンテナを張り続けたい、ですね。
兎に角、勉強します。
ありがとうございました。

yminami7

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ITの専門家でなく一般社員も基礎知識としてこのコース受講も進めたほうが良さそう

taka_m012001

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ヘルプデスク業務などで手順化されていない問い合わせがあった場合、自分が経験値から判断しているようなケースを共有することができる。

s_aoyama_0188

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AIの活用はハードルがそんなに高くないと思いました。

yoshikazu-1103

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ビジネスパーソン向けの講座でしたが、汎用型・特化型ＡＩへの理解が進みました。
今の仕事に特化型ＡＩなどを活用できないか？と感じました。今は問い合わせを属人的な対応をしていますが、今後の対応を考えるヒントになりました。
ありがとうございました。

lunacre

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特にディープラーニングが回帰分析を発展させたものであることに納得しました。AIについて理解が深まるわかりやすいコースでした。

arata_

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AIの概念に関する理解、期待するイメージは個人ごとに異なる。
生成AIが一般に認知され現在は第４次ブームという人もいるが、利用者が自分に合った便利な使い方を知ることが肝要だと思う。

inada-makoto

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AIと聞くだけで複雑な事のように考えてしまいます。
しかし問題が何か、知りたい事が何か、明確にしてAIを活用する。

cu22

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昨今何にでもAIと一括りにされていますが、汎用AIと特化型AIの違いはもっと周知されるべきだと思います。
ディープラーニングに関しては、人間の作業代替を超える可能性を感じました。

tfbr

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AIの理解は数字であること、またy=ax+bなど単回帰分析、または重回帰分析が仕組みで使われていること、人間がAIに何をさせたいか、の仮説や課題設定が重要になることが分かりました。

shigeru0408

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目的を明確にすることの重要性を学びました。
わが社においては管理する施設の漏水対応において、時期、場所、回数、漏水の量などから今後気を付けておくエリアを見出すなどの業務に
活かせるのではと感じました。

inoue-tomo0110

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数学は苦手ですがAIのしくみとしてどんな風に学んだり、どんな風に回答を導き出しているのか基本がよくわかりました。

toshiotakamura

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Deep learningには回帰分析の手法（実測値と予測値の誤差の最小化）を活用したアルゴリズムがベースになっている点は理解できたが、重回帰分析についての理解が不十分だった。

tosakanigohan

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AIは、IT分野の人の世界と決め込んでいたが、自分の業務にも密接にかかわることができることが理解でき、もっとも学びたいと思った。

ak_maemura

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アニメーションによる学習で分かりやすかった。

rirac

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数字に変換できないものはAIで扱えない、これは全く知りませんでした。
またどんなxを入れてどんなyを出したいのか、何を解決したいのかがはっきりしないとダメだということも分かったので、AIを利用するときは解決したい問題が何かをはっきりと設定するようにしたいと思います。

tanataison

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aiはデータを与えてそこから割り出す事が出来る事を学びました

kitanohiguma

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AIを特化型、汎用型に分ける、そしてDATAの分類、学習も機械学習、教師あり、教師なし、ディープラーニングと分けて理解することは改めて、使う側として大事なことだと思いました。もうすぐに生成AI、ジェネレイティブAIが電力・送電のように社会実装されていく状況の中で、AIの基本構造を理解することは極めて重要だと感じます。

macha511

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AIの種類について理解することができました。

hisato_yamamoto

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AIの機械学習方法については、初級レベルのことは既に学んでいる機会があったのである程度理解はしてる。
でも実践となると、どのようなツールを用いてやるのかを具体的にステップバイステップで学ぶ機会が欲しいね。

energy-09

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AIのイメージが明確になった。ディープラーニングは回帰分析と原理が同じというのも驚きだった。自分が何を予測したいか、インプットとアウトプットを具体的にし、必要なデータセットを用意するという基本を、今後の業務に活かしたい。

kattsun_

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プログラミングとしてAIは利用していますが、初心者の説明に困っていました。ただ流行しているAIのキーワードを学べても理解はされません。
本ビデオの説明はとても分かりやすいと思いました。説明の仕方を自分が説明する時に利用させていただきます。

fuku8891

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●AIの基本的な仕組みはインプットからアウトプットを予測するということ
●予測と実際が近くなるようにひたすら計算している
●画像は細かく分けた1区画の濃淡を256までの数字で把握

わかりやすかった！

001878

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AIの中にML
MLの中にDL

s-fukumuro

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AIをうまく活用するには、何が問題でどのような回答がほしいかが明確になっていないと求めるデータが引き出せないことを改めて学習できました。膨大なデータを持っているAIを活用するからには、人間が問題を明確に提示する必要があると感じました。

wisteria_

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自分の業務でどう活用できるかわからないが、そもそもAIとはなんぞやレベルの私にも納得できる、快活で楽しく学べるコンテンツでした。

heroz888

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生成AIが主流になりつつあるが、ディープラーニングの仕組みを抑えておくことはこれからの学習において非常に重要であると感じる。そのうえで、この講義は仕組みがよくわかるのでありがたい。
回帰分析と決定木という言葉は知っていたが、その中身をちゃんと理解できていなかったが今回の講義で非常によく理解できた。
仕組みが分かれば実際に活用していくうえでなぜこの結果になるのか、またなぜ活用するうえでデータが必要なのかを判断することができると思う

junji_jun

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AIがどういうものかをなんとなく理解することができた

kou0721_t

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とても分かり易い講座だった。
「問い」の設定を訓練すれば、誰でもAIを活用できるようになる。
一方、出てきた答えの確からしさとリスクを正しく判断できない人の使用には、ある程度制約をかけないと公益が損なわれる。
まずは自身が理解を深めようと思う。

063880

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ＡＩの種類などを学びました。

yomatsu807

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ディープラーニングは複雑な仕組みをイメージしていたが、回帰分析に似た仕組みとわかり、理解しやすくなった

take5127

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ExcelでもAIのようなことができることが分かりましたので試してみたいと思います。

y_ono32000

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とても勉強になった。

hirata1028

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AIに自身の情報、経験、学び全てを共有しビジネスに繋がることなど考えてもらうだけでもビジネスプランで競うかと感じた

monmon05

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教師あり学習について学べました。

masahirouhara

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インプットからアウトプットを作成するルールが決まっている業務であれば、AIに代替させることができる。

nabe0000

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AIと言っても、Excelで出来る回帰型分析の延長線上にある。

nak01

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回帰分析もディープラーニングも、で、具体的にＡＩがどのようにして答えを出すのかが、今一つ理解できない場合は、どの勉強をすればよいか

oika

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社内の技術情報を分析するのであれば、基礎データはさまざまなジャンル、豊富なデータ量が必要と感じた。基礎データ取りの優先度を上げたい。

shiraishi_ken

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このコース、もっと早くに出会いたかった！
次の方に是非ともおススメしたいコースです。

①非エンジニアで、数学に抵抗感がある人（含む、私）
　→AIの仕組みを知るためにとてもいいきっかけになります。

②エンジニアで、非エンジニアにAIとは何ぞや？を知って欲しい人
　→非エンジニアは「良い依頼」「困る依頼」を知りたいと思います。

abi_nochi

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回帰分析として案件内容と作業工数で見積りの効率化に活用できそう。

tsukada-ryo

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生成AIのイメージが深まった。

nao-gon

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AIに課題を見つけてもらうという期待が多いが
今はまだ課題を明確にしてその課題に見合う質量がよいデータを準備することがわかった。
プログラム試験のデータパターンを見つけることｎ活用したい

tom320

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AIの基礎を学習できました。

wamat

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ブラックボックスだったAIの仕組みがわかり、どのような場面でAIが活用できるかを考えることに役立つ講義だった。

ishi99

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AIを活用してできること、AIが得意なことに対して人間が活用していくことが重要だと感じた

taka0727

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AIのイメージが　つかめた

katsu_01

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普段の業務で報告書や議事録の作成時にAIを利用している。効率化ができてよいが、今回の講座のような、予測には利用できていない。

ms-yosuke

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汎用AIと特化型AIの違い、特化型AIの学習について理解できた。AIを業務に導入する上で、「何をさせたいのか？」「何ならできるのか？」をイメージしやすくなった。

sthkt

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回帰分析についてまだ理解が追いついていないが、AIの根本的な考え方は、すべて回帰分析で誤差が一番少ないところを回答していることを学んだ。回帰分析を今後意識していこうと思う

yamadayuya

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AIに学習させるデータの質に留意し、AIでの分析を進めていきたい。

soken_1438

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ここまではある程度理解できている内容。別の人に説明するのに使えそう。

ari_mee

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解決法がわからなかった課題に対して、AIの手法を参考にしてみる価値はありそうですね。

tomo-aihara1210

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実例を使いつつ、アニメーションで学習できる為大変理解しやすかったです。汎用型ＡＩと特化型ＡＩのことすら知らなかったので大変興味深い情報でした。ＤＸの最初のほうでも触れていましたが、ＡＩの実用化に抵抗を感じる人ほど必要としているかもしれないと思いました。
家で一緒に暮らしている猫の餌が1か月でどれくらい必要になるか計算することも、特化型ＡＩで解決できるかもしれないので実践してみたいと思います。

nhide2025

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AIの考え方を理解できた。

minsato

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AIはハードルが高いイメージがありましたが、より単純化しどんなアウトプットが必要かを整理すれば思ったより簡単に使えるかもと思いました

ayapen

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AIならなんでも解決できるというような誤解を持たず、問いの設定や解のイメージ、質と量の十分な学習データなど必要な項目を整理して理解することが重要である

yasuo12

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日常的な考察にAIの使い方を落とし込めるように日々考えます

mssk1941391

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ＡＩの仕組みが良く解りました。

yorunoosanpo

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傘を持っていくかどうか、スポット天気予報、帰宅予想時間、実績をインプットし、ＡＩ分析したい

m_jin

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AI搭載をうたうビジネスツールはすでに世に溢れているが、実際何をするものかを単純化して理解することができる。

noripy3000

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教師あり学習を今後は中心に考えたいと思う。

taku-libra

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ディープランニングは、画像などの解析も自分で行えるようになったところが特徴である。いままでは、
対象物の特徴を人間が一つ一つ覚えさせていたが、ディープランニングはそれが不要となった。

horiuchimasa

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経験や勘ではなく、予測分析で日常のビジネスで活用したいと思った

t-sakurai_saku

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料理、具材の大きさと味の良しあし

matsuda7

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プログラミングとしてAIは利用

m_miyawaki

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AIの基礎を学べました

tada-f

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会社でニューラルネットワークを利用した仕事をしているが、今一仕組みが分からなかった。本コースで仕組みがわかったことでより深く取り組めそう！

sskk9907

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ディープラーニングがどのようなものかぼんやりとですがわかりました。

kosuke_watanuki

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AIの仕組みを理解することで、どのように使えばいいかが分かった。
目的、インプット、データの質と量について知れたことによって、今後自身の業務により活かせると感じた。

m_hemmi

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日々の平均気温を入力して、桜の開花日を予測する。

takakiono

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図面から材料の使用量を予測できるようなことができると思います。

hiro3014

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XとYを明確にすることが大事。
何をどうしたいかを明確にする。
データを蓄積する。

301755

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AIの仕組みを理解することは大切だが、AI慣れしていない人がその考え方を仕事にい応用できるようなプログラムも必要

komateru2003

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我々素人がAIと聞いて思い浮かべるものは所謂「ヒトに取って代わる」汎用型AIで、
現在活用が進んでいるAIは一つの事しか出来ない専門職の特化型AIである事が解った。
特化型AIを進化させた原動力がヒトのシナプスをモデルとしたディープラーニングだった事は非常に興味深かった。
という事は、AIは私に代わって専門的知識を深堀してくれるツールという事になるので、活用できるものは多いと感じた。
但し、目的にマッチしたインプットとアウトプット、与えるデータの質を高めなければAIの予測の精度は低くなる。
我々が磨かなければならないのはより核心を突く問題の設定とそれに対して収集するデータの質の向上である。

v-kurin

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業務で活用するためには特に「自分が解決したい問題が何か」を常に意識することが大切だと感じました。
企画の案出しに使っていきたいです。

1001009181

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自分が解決したい問題が何かをクリアに設定する事が、ＡＩをうまく使いこなすコツだという事が分かった。
今後は、ＡＩを利用する際は、問題をクリアに設定したいと思う。

kea3

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すでに業務で活用していることが、正しく認識できていゆと感じました。

skkm

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既に知っている内容であった

oke0914

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AIに対する知識を再認識できました。複雑に考えていたAIを、単純な解析の組み合わせであることが認識できたので、今後の業務に生かしていきたい。

s_takeu

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AIの仕組みに関してはわかりやすかった。
一般的にはAIという言葉しか出てこないため、特化型AIも汎用のAIの一部だと違いを認識できた。

業務に関しては特化型AIは使い道がわかりやすいが、日常においては汎用AIが使えそうだが具体的なイメージが出ない。
推測方法が人間的な思考パタンと違っていることから間違った回答にならないかと疑問に感じた。

sumitaniy

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数学的な内容をわかりやすく説明してくれていた。イシューをしっかり決めることや、AIに与えるデータについては人がしっかり考えて決めないといけないと理解した。

nagao_y

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AIでできることはないか、ではなくどのようなことをアウトプットしたいかを考える。

athoca01_tsuta

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日々の日報処理にて協力会社から来たデータの転記にも利用できそうだと思った。