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~

miyakuri

その他

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

メーカー技術・研究・開発

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。

s_taj

IT・WEB・エンジニア

日本ディープラーニング協会（JDLA）のＧ検定合格を経て、ＡＩの基礎を身に着けた上で本講座を視聴しています。

私自身はエンジニア側の立場ですが、「エンジニア側」「ユーザー側」という考えもそのうち無くなるのでしょうね。
自ら何かを作り出す、生み出すことが必要なのだと改めて認識しました。

taro1mo

メーカー技術・研究・開発

AIは魔法のように何でも答えを出してくれるものではない。良質かつ大量の原因と結果の教師データを揃えることがほぼ全てなので、それを念頭に置いて、研究や調査をしたいと思う。

marubayashi-hd

営業

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

人事・労務・法務

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

経営・経営企画

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

IT・WEB・エンジニア

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

IT・WEB・エンジニア

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

営業

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

その他

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_

IT・WEB・エンジニア

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。

ma_so

メーカー技術・研究・開発

AIの仕組みを少しだけ理解する事ができた。

toru581s

販売・サービス・事務

部品購入等の事前予想レベルであれば即実践できるのではないか、と思った。

tatsuro-kochi

メーカー技術・研究・開発

改めてAIについて整理することができた

sphsph

メーカー技術・研究・開発

言葉に負けないように、何とか使えるよういなりたい。少しでも。

ishida2022

営業

最近AIと言う言葉は日常にたくさん出て来たが、特化AIが広がっていることがわかりました。個人的にはもう少しAIの学習が必要と思いました。

fengming

メーカー技術・研究・開発

AI は日常で意識することなく普及が進んでおり、仕組みを理解しAI の得手不得手を認識することで、AIに振り回されず有効に利用していくことが必要。

eiwata

営業

実務に活かしてゆきたい

t_isi

販売・サービス・事務

pythonなどで、何かプログラムを書いてみたいです。

satsuki_yokoi

販売・サービス・事務

AIの基本がわかりました。
AIは目的ではなく、手段であるため、目的を明確にして仕事をすすめたいと思いました。

zhongwei1106

営業

自分が頭の中で考え回答しているものを、数字に変換してAIに置き換えられるか、置き換えることにより効率化に繋がるか想像する。

kfujimu_0630

マーケティング

BANを受講した直後なのでとてもいい復習になりました。まずは目的をきちんと押さえた上で、AIで解こうとするとどうなるか、他の手法ではどうかなど、目的ドリブンで進めることが大事ですね。ありがとうございました。

kato164

専門職

AIの基礎から実用例を学ぶ事ができて有効であった。
バスやJRの駅、道路からの距離とコンビニや飲食店の数をXにして、坪当たりの賃貸料を計算する。

hinsyou5

販売・サービス・事務

AIと聞いて自分がイメージしていたとにかく理解できそうにない汎用AIはまだ活用の目途が立っていないとのことで、ちょっと拍子抜けした。巷で取り上げられる（特化型）AIの基本的な仕組みを学んで、身近に感じたし現実的に活用できそうに思ってしまった。①解決したい問題をクリアにし②XとYに値する要素を指定し③適切で十分な量のデータを提供する手法は、AIによるデータ予測でなくとも携わる仕事の問題解決にそのまま応用できる基本だと思った。なんとなくの経験や勘ではなく理解が得やすい数値と言葉で思考を組み立てたい。

miyagui

建設・土木　関連職

色々なデータから予測して最適な業務を進める事が出来そう。

top_runner

メーカー技術・研究・開発

すごく勉強になりました。基本的な知識～概要が理解できました。

mnt_vn

メーカー技術・研究・開発

とってもわかりやすかった。

noz

人事・労務・法務

ディープラーニングがよくわかった

fineshot

IT・WEB・エンジニア

AIの仕組みの説明が分かりやすかったです。また活用するためには何の課題を解決したいのか明確にすることが大事と思い知らされました。ざっくりAIを活用したい、ではなく目的をもってAIはあくまで手段である、AIを使うことが目的ではないと留意したいと思います。

321328

営業

分かり易い説明で良かったです。

fanatic

人事・労務・法務

とてもわかりやすい説明なので、マネしてみようと思いました！

kiso_2115

コンサルタント

AIを使用したインプットとアウトプットの組合せについて、AML対応における取引データで課題例を設定すること。

imai_h

マーケティング

AIの発達で、経験や勘で行ってきた仕事はずいぶん減っていくのだろうか。

teruhiko800

営業

個人的には新商品の売上予測などに活用して効率的にしていきたい。
店頭のどこに置いたかまでデータかできれば革新的だと考えています。

takabu

メーカー技術・研究・開発

効率向上させる為の仕組みとして理解しました

sknesh

金融・不動産　関連職

一見とっつきにくいテーマを気楽に学べました。

0000_256

経営・経営企画

AI>ML>DL
教師あり、教師無し、強化学習
回帰分析、分岐、組み合わせ

116178

メーカー技術・研究・開発

AIと言っても幅広く、まだ今使われているのは特化型が多く、今後のAIの伸びしろが大きいことにきずかされた。

fuziyama

メーカー技術・研究・開発

AIとは、汎用だけでなく特化型があり、今あるのはほぼ特化型であるということで、概念を理解することができました。

oj_daikichi

経理・財務

ストーリー形式で事例をまじえながら解説されるので大変わかりやすかった。

mao-joan

経営・経営企画

AIは難しいというイメージがあるが、意外にそうでもないので、少し自信が湧いてきた。

taka333333

メーカー技術・研究・開発

自分の業務に活かすためには、
1、何を求めたい（y）のか考える
2、そのためにどんなパラメータ（x）が必要かを考える
3、どの学習方法が適切かを考える
この三つが大切だと思います。

suzuss

その他

分かりやすい内容でした。
魔法の箱というイメージでしたが、なぜ答えを出してくれるのか、理解しやすかったです。

yosuke-kim

IT・WEB・エンジニア

AIの概要についてよくまとまっているコースだと思います。うちのチームメンバーにもぜひ視聴して欲しい。

k_yuna

販売・サービス・事務

学びやすかったです。

vegitaberu

人事・労務・法務

ＡIに関する自分の知識、理解を確認することができました。

kenichiro_2021

営業

とても理解しやすく、Aのベースを学ぶ事ができました。

kenkenqtr

メーカー技術・研究・開発

AIやディープラーニング等は聞きかじっただけで、
何でも出来るものと勘違いしてました。
データから予測する、手法は回帰分析の応用と聞いてそれほど難しいものでは無いと理解しました。
基礎を学んで概要を掴み、エンジニアと会話出来るように頑張ります。

ykro27

人事・労務・法務

もう一度学び直し、理解を深めたいと思います。

tm1206

その他

AIを用いれば株価の予測も条件設定を精緻に行うことができれば、ある程度できるのではないかと思えた。

k-fujimura

販売・サービス・事務

重回帰分析は、売上予測や、効果検証に活用できる

nishimurayuta

営業

ｙを予測するにあたり、
エクセルでも出来るのは知らなかった

普段からデータ管理と
分類は必要ですね
　
決定木の考え方も、実用してみます

jever

専門職

AIの基本的な考え方の理解に活用できると思います。

4ktake

人事・労務・法務

とても分かりやすい。理解が急速に進んだ。

14001

資材・購買・物流

AIの仕組みを学んだ。

00112218

メーカー技術・研究・開発

AIの概要がわかりやすかったです。基本となる単回帰分析とのつながりもよかったです。ありがとうございました。

mister18

金融・不動産　関連職

AIの入口に立てた気がします。

komiya_yuki

メーカー技術・研究・開発

決定木の実例がわかりやすかった。本で読んでもいまいちイメージできていなかったので勉強になりました。

umero511

その他

業務を自分の中でイメージしてAI化できるようすることが大切と理解しました。

simasita

販売・サービス・事務

課題解決の為に学者させる定義設定が大事

hiroshi-kondoh

メーカー技術・研究・開発

AI知識の導入としては、とても分かりやすい口座でした。

menzo

経営・経営企画

日ごろから、自分が解決したい問題をクリアにして、それを「XからYを予測する」という形で表現することを意識して思考・行動することを心掛けたいと思います。そうすることによって、AIの適用シーンを適切に検討できるのではないかと思いました。

oni3

IT・WEB・エンジニア

AIは身近な技術になっていますね。

yuta-3

人事・労務・法務

ある事象の原因を検討する場合分けをツリーで行えば見やすいプレゼン資料になる

htkuc

メーカー技術・研究・開発

AI活用に向けた研究開発を各部門が進めているなかで、学んだ内容は、各担当者による具体的な取組内容を理解することに役立つと思われる。

c-t

メーカー技術・研究・開発

膨大な情報から必要な情報を優先度付きで得るのが得意そうだと感じた。

yasumotoke

メーカー技術・研究・開発

これまで官能評価結果の解析で重回帰分析や決定木分析という手法を耳にすることがあったが、これらがAIの一部であることがわかり、身近に感じた。データをためていくと官能評価結果の予測もある程度できるようになる可能性を感じた。

nagai_5141

人事・労務・法務

ディープラーニングが回帰分析の考え方と同じ構造となっていることに驚きました。AI-OCRなどODXツールを日常の業務に活かすことで業務の効率化を図ることができると思います。

ryoru

メーカー技術・研究・開発

教師ありの機械学習や教師なしの機械学習まではイメージしやすかったが、ディープラーニングになると複雑でどのように設定してやれば実際に稼働するかのイメージまではつかめなかった。

rimona

経営・経営企画

AIについて基本的なことを理解するのに何を勉強するべきか(回帰分析をもっと詳しく、など）の指針をくれるとともに、世間に「なんでもAI」という風潮があるが、AIの基本を理解せずに話している人や企業を見分ける役に立ちそう。

wac

メーカー技術・研究・開発

天気や曜日、バイオリズムなどによって、チーム員の働きやすさや能率などを予測することができるかもしれない

apro-rajendra

メーカー技術・研究・開発

AIの活用には、単純に膨大な量の計算をさせるだけでなく、予測に特化して、正しいコマンドと可能な限り精度の高いデータ入力が必要という事が理解できました。

mon1

その他

AIの何がすごいのか、どこが活用できるのかを知ると自分の能力を活かせそうです。

sato-----

販売・サービス・事務

ＡＩを使うのに大切なこと「何を解決したいのか、問いの設定が大事」ということは業務にも当てはまり、何が問題でさらにそれを解決してどうしていきたいのかを考えるようにしたいと思った。

ＡＩを活用できそうな自分の業務がまだ思いつかないです。

michimichimu

営業

aiの基礎がわかったようなわからないような。

jps00064

営業

ＡＩ学習について理解したが、実際にどうやってアウトプット、インプットするかのツールがわからない。
具体的な方法も学習する必要がある

no9

販売・サービス・事務

課題を明確にしてアウトプットをしっかり定義し、合わせて適切なインプットを用意することが必要。AIからこういったデータがないと適切なアウトプットになりませんよ、といった指摘を受けることもあるのだろうか。

norioshibata

メディカル　関連職

分かり易い説明で、何とか理解できました。苦手意識を持たずに、次以降のステップを学べそうです

kuroguro96

メーカー技術・研究・開発

AIとは何かがやっと分かった。活用するにはもっと勉強が必要ですね

kkk4645

IT・WEB・エンジニア

回帰分析の方法や機械学習の種類を知ることができた

markey0827

営業

AIとは、ドラえもんのようなイメージでした。
今活躍しているAIは特化型AIが多い。
特化型AIは予測することが得意。その予測の仕方は回帰分析がもとになっている。
ディープラーニングの技術が進化したことで、その予測する力はとても精度良くなってきている。
ことが、初心者にも理解することができました。

x1043243

営業

AI・エンジニア思考は、PJT推進時に大切な「ゴール設定」に近い。
目指すゴール目標に向かうために、現在地から、重要アクションを整理し、要素分解し取り組むこと。

lczgdgxjhz

メーカー技術・研究・開発

ディープラーニングの仕組みが単回帰分析の延長上にあるということは初めて知った。原理に関する理解を深めていきたい。

baran

経営・経営企画

AIを自分で作れるとは知りませんでした。
課題設定と、それに必要なデータ入力を行うと言うことなので、何か日頃の業務にも導入できるものがあるかもしれません。

tomo_50814

その他

メディアプランニングにAIを活用することで、効率的に最適なプランを作成できる。

sin1979

メーカー技術・研究・開発

AIの基礎を知ることができた。自分の知っている知識で内容を理解することができた。

hakoneyama

営業

文系だけどAI の仕組みに詳しくなりました

24680

IT・WEB・エンジニア

機械学習の３つの分類について知ることができた。
回帰分析は理解しやすい。
決定木はデータの分類選別と考えれば良い。
実際扱うデータの中には、数値で表せるないものがあったり、分類の基準が明確にできないものがある。これらの解決するために、入力値の組み合わせや重みづけ、入力値の分類などを試行錯誤させることによりディープラーニングを実現できると理解した。

to50

その他

明確な目的を設定するのは実際は難しいのだろうと感じた。