ビジネスパーソンのためのAI実践講座④ ~DataRobotを活用しよう~
【DataRobot社 受講後アンケートにご協力ください】 アンケートにご回答いただいた方で、ご希望される方にはDataRobot社からのAI活用方法や事例、テーマの選び方、そして貴社の課題のヒアリングを目的としたフォローアップセッション(無料)を実施いただきます。アンケートのご協力の程、よろしくお願いします。 ※ リソースの関係上、全ての方にセッションを提供できない場合があります。予めご理解の程よろしくお願いします。 https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeQ554Km-jJqBG5MvHp0-7yIVQgxsw2ntZgSozrqxLCfGdCHA/viewform 自分はエンジニアではないから人工知能(AI)を使えない、もしくは自社はテクノロジー企業ではないからAIとは縁がない、などと思っていませんか。 本シリーズは、非エンジニアの方がプログラミング言語を使わずにAIを実際に使うための実践講座です。今回は、DataRobotを用いて複数のアルゴリズムを同時に試し、ビジネスの現場で検証することで予測の精度を上げる過程について学びます。 監修:DataRobot DataRobot はAI活用を民主化するため2012年に設立、同社が提供する「DataRobot AI Cloud」は次世代の AIである 。AI Cloud は、あらゆるデータタイプ、あらゆるユーザー、あらゆる環境を統合し、 業界・業種を問わずすべての組織に対して重要で価値あるビジネスインサイトを提供することをビジョンとしている。 DataRobotはAI Cloudのリーダーとして、あらゆる組織の本番環境へのAI導入を加速しており、Fortune 50の3分の1を含む、業界や業種を超えたグローバルな顧客から信頼を得ている。 「DataRobot AI Cloud」は、今日の市場において最も広く展開され、実証されたAIプラットフォームの1つであり、世界中の顧客に対して1.4兆件以上の予測を提供している。 監修:森谷 和弘 データ解析設計事務所 代表、データアナリティクスラボ株式会社 取締役 CTO、データサイエンティスト協会 スキル定義委員 株式会社富士通金融システムズ(現 富士通株式会社)でデータベースエンジニアとしてのキャリアを積み、その後データ・フォアビジョン株式会社にてデータベースソリューションや金融工学系ソフトウェアの開発、データサイエンス、人事等の役員を担当。2018年よりフリーランスとして独立し、AIコンサルタント、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアーキテクトとして活動。2019年、データアナリティクスラボ株式会社を共同経営者として起業し、データサイエンティストを未経験者から実践経験者へと育成する事業に従事。
会員限定
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
a_7636
人事・労務・法務
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。
ご参考までに、このコースで出てきた言葉のコースはこちら。
他のカテゴリにわたるので、ご参考までに。
(特に数学苦手…という非エンジニアの方へ)
・散布図
散布図 ~数字同士の関係性を勘に頼らず分析・判断する~
【分析】【初級】0:06:30
・回帰分析 ~因果関係を把握・分析しビジネスのヒントを得る~
【分析】【初級】0:15:10
・ディープラーニング ~機械学習がもたらすビジネスの可能性~
【テクノベート】【初級】0:10:07
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ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
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。
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aviavi
営業
気温で売れるもの、属性でうれるもの、機能でうれるもの等のこういった分類でAIを使える事ができそうな気がする
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kayo_f
その他
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。
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minamie
クリエイティブ
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。
目の前の靄が晴れました。
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sawaguchi-m
営業
AIはやみくもに恐れるものではなく、その特徴を理解して使う事が重要。特化型AIの長所を引き出す為には自分が解決したい課題の設定と、それを導く為に必要な十分な量と質のデータを用意することが重要と学びました。
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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。
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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。
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hane-t
人事・労務・法務
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。
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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
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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。
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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。
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tanesannta
営業
アニメーションをつかっ例が面白く。AIについての理解が進みました。
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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。
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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。
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yusuke2870
その他
利用しようとしているAI活用サービスの仕組みを理解して説明することに役立てることができそう
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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moto37
マーケティング
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。
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watanabeay
販売・サービス・事務
サービスの課題を改善するにあたり、お客さまの属性や契約内容などをツリー化する決定木の手法を用いることで絞り込みを行い、有効な施策を考えるのに役立ちそうだと感じた。
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milk220
クリエイティブ
何となく理解していたAIについて、より深く理解することができました。
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hiro-san-2024
その他
難しい。
かなり理解に時間を要するように感じた
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caesar0903
専門職
AIの具体的なイメージが無かったが、明確に理解する事ができ、勉強になりました。
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tomokazu_ishii
メーカー技術・研究・開発
AIをよくわかっていない人に対して説明できる
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watson-bs
IT・WEB・エンジニア
なんとなくだがAIとDLのイメージがついた。
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tsukuda5276
経理・財務
まだAIの基礎概念なので具体的なシーンでの活用までには至らないが、問いをたてる力が必要であることは理解した。
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y_ok
経営・経営企画
AIの基本構造を学ぶことで、回帰分析の発展形であるということを初めて理解した。
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fran-a
その他
AIについて、難しいものとのイメージでしたが、アニメでわかりやすく、楽しく勉強できました。
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toshiton
メーカー技術・研究・開発
身近な例を使ってAIのパターンの違いをイメージすることができたので、自分の業務の解決したい課題を当てはめてどんなことがしたいかを考えてみます。
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mister18
金融・不動産 関連職
AIの入口に立てた気がします。
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hrkudo
IT・WEB・エンジニア
AIの仕組みをおおよそ理解することができた。
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joyful
その他
決定係数の説明が相関係数の説明と類似していた点が気になったが、全体的な内容は分かりやすかった。
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ik_hrs
営業
AIは非常に難しいものと思っていたが、このコースを受講したことによりだいぶ理解できた。
AIには汎用型AIと特化型AIという種類があり、AIの中には教師あり、教師なし、強化学習という3種類の機械学習があることも分かった。
これらの特徴を理解し、自分が解決したい課題や膨大なデータから課題を見つけたいときなどに有効に活用できそうだが、具体的な活用は思いつかないので、今後の業務の中で意識していきたい。
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zhengpian
その他
AIはあまり自分の業務には関係ないと思っていたけど、この技術をうまく使える人材になることで
有効活用できることがわかった。基本を学べてよかった。
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aqua-saigon
メーカー技術・研究・開発
ディープラーニングを実際に使いたい。
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funakawa
専門職
業務用AIを設計する際、AIで出来ることを理解できた。実際は、各要素を組み合わせて設計することになると思うが、具体的な組み合わせ方を今後学習していきたい。
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k1_k
経営・経営企画
AIの学習は初めて体系的に学ぶ機会を得たように感じる。理解が深まるように講義も構成されており、興味をもって学習を進めることができる。講義時間を感じさせない、講義と思った。
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mbando
マーケティング
説明が段階を追ってされており、問題や明らかにしたいことをクリアにすること、その手順と考え方を学んだとおり活用していきたい
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111333-
人事・労務・法務
AIを身近に感じることができました。専門分野で業務に関係無いと思っていましたが、インプット・アウトプットを明確にしてAIを活用していければと思います。
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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。
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masataka_226
メーカー技術・研究・開発
データから関係性のあるものを分類したり予測に使えそうです。
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hashiryo8
その他
特化型AIは想像がつくが、汎用型AIはまだイメージしきれないので勉強して自身の仕事に活用できるのか?などかんがえていきます。
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oizumi-g
経営・経営企画
特化型AIはより身近に感じる事が出来た
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miro-s
人事・労務・法務
説明がわかり易くAIを身近に感じることができました。
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yatyuhiko
営業
AIの現状がよくわかりました。アウトプットを意識して使用したい。
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n-kiku
経理・財務
予算の予測にAIを活用したい。
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h-h-h
金融・不動産 関連職
今まで見たのが、まとまっていてわかりやすかったです
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nyankokonyanko
販売・サービス・事務
AIについての理解が深まりました。とってもわかりやすかった。
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rayf
建設・土木 関連職
体系立てて示されることで理解が深まりました。
カイラさん、そりゃ辺土ハンティングされますね。
次は具体的にどのように実施するのかも知りたいです。
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kei_sawai
人事・労務・法務
汎用AIはまだ実用化に至っていない。特化型AIを利用して、データを学習させ、インプットから期待する答えを得る。学習のデータ量や、インプットの質も大事。
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noz
人事・労務・法務
ディープラーニングがよくわかった
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akayas
その他
AIでも種類があるのは知らなかった
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jun-k15
営業
普段プログラミング等に携わっていない人でも簡単に学ぶことができる内容でした。
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tico0208
その他
AI=機械学習という理解でしかなく、の仕組みを全く理解していなかったことに気づかされた。
単に大量のデータを分析して結果を導き出すものではなく、そのための構造を理解してはじめて、
AIを活用することにつながると思った。
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zomas
営業
回帰分析を理解するのが最初ですね。
エクセルでもデモが出来そうなので試してみます。
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takahiko-o
金融・不動産 関連職
単純な作業をより効率化することから業務に活用することができそうです。
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junyan
営業
以前よりAI関連の知識を学んだことがありますが、再度復習するという意味で受講させていただきました。
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yoshihata
人事・労務・法務
AIの基本がよくわかりました。
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koji_wada
マーケティング
ChatGPTなど、AIの波が一気に来ている中で、このような基本的概念や考えかたを、あらためて学習しておくのは今後にとっても重要だと思います。
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aoi-1206
営業
AIの仕組みが理解できた
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obara3
その他
AIはいまいちピンとくるものがなく、苦手な分野でした。今回の講座で少し距離が近くなったような気がします。
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toshi5656
専門職
AIの基礎を学べました。継続学習が楽しみです。
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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。
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anatc2709
経理・財務
業務で活用するためには、各事業部の月の実績を入れると、今月はこのような傾向だったと吐き出してくれるのではないかと思いました。
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e-s-y
その他
AIでできることのイメージが湧いた。今まで講習の中にあった、膨大データがあるので、AIで何か分析してほしいと言う感じ出会った。
膨大ななデータから何を導きたいのかを明確にする事から始めたいと思う。
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tnishioka
営業
AIの仕組みや活用について理解を深めることができました。
データはたくさん揃っていても、いかに活用するか、分析するかが分からない事が多い。
より大事なことは何が問題で解決したいことが何かを設定することだと分かりました。
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asakusajun
営業
定年後の再雇用の身ですが、自身が現役に時代には無かった
新しい考え方でした。
楽しく学習させて頂きました。
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saito_koji
IT・WEB・エンジニア
良い依頼と困る以来の考え方は、自社内の課題を解決するプロセスにも役立つ考え方だなと思いました。
何が課題でどこをAIに解決してもらえるかを考えたら楽しそうです。
また、教師あり、なし、強化学習の違いなど区別を自分の中でつけられて有意義でした。
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miyamotokazu
営業
様々な情報の蓄積を、機械に学習させることにより、業務の効率だけでなく一定の人間の勘や経験に頼っていた判断の正当性が高まると感じる。顧客対応のデータや受発注データから、次のアクションに結び付ける業務が検討できそう。
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y-momose
メーカー技術・研究・開発
aiを難しく考えないで、活用してみようと思いました。
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ken-sino
建設・土木 関連職
なんとなくAIが理解できた
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yasubumi-kato
専門職
AIがどういうものか、ビジュアルで分かり易く説明されていて、よく理解できました。
業務で扱っている多変量データについて、サンプリングして得られる実測値との誤差が最小となるモデルがAIにより効率的に計算されることが分かり、今後積極的に利用していきたいと考えました。
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kazuya0813
営業
解決したい課題は何か? Xを入れてYを導く、形で表現すること、機械学習、ディープラーニングのための適切な質と量のデータを用意すること、以上が大切と理解しました。
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lope4869_
メーカー技術・研究・開発
個人時代になっていくいま、こういった手法になる技術は身につけて行くべきと感じた。
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fumi-yasu
経営・経営企画
義務においては、まずデータを活用するという前提が必要だと認識。
その前提で、分析したい事項を明確にする必要あり。
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fbj00420
営業
業務での活用までを想定するとディープラーニングを駆使できるようになるにはそれなりの熟練が必要と思われます。
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n-ohtsuki
営業
何気なくディープランニングの言葉を使っていたが、具体的に構成を理解することができた。
身近になった感じがあります
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kondo1091
人事・労務・法務
業務の生産性を上げることへのAIの活用は、必要不可欠と考えるが、先ずは基礎知識の習得からスタートかと。
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taro286
メーカー技術・研究・開発
業務で活用するためには、顧客のどんな問題を解決したいかを先に決める必要がある。その解決に合ったAI手法を選び、その解決に合った(質と量のレベルが良い)データを集める必要がある。
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general7010
営業
配属された部署で需要予測を行っている。OJTの先輩から説明は受けるもののわからない回帰や決定木など用語は聞いたことはあるが、具体的なところまで理解できていなかったことを理解できた。もっと早く出会いたかった講座であった。
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tamurayukari
販売・サービス・事務
よくわからないからとAIを敬遠せず、
①問題をクリアに設定できる
②「XからYを予測する」で表現できる
③適切な量と質のデータを用意できる
か考え、問題解決の一手法として積極的に取り入れていきたいと思いました
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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。
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hi_wakabayashi
その他
業務データの分析・傾向把握に活用したい。
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takahirogoto_tg
マーケティング
AIの仕組みを理解できた
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tanakatake
経営・経営企画
AIの基本的な仕組みは理解できましたが、苦手分野なのでまだ腹落ちするとことまでは至っていません。
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mnt_vn
メーカー技術・研究・開発
とってもわかりやすかった。
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12345432
販売・サービス・事務
AIを使って何をしたいのかがわかれば、自分でも使える事がわかった。
例えばスケジュール管理では、これをしたら次はこれ、とひとつずつ表示させることができれば漏れや遅延がなくなり、また周囲の状況も判断しやすいのではないか。
顧客毎の約束事を学習させればカスタマーサービスの効率も上がると思う。
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bonjours
金融・不動産 関連職
AIの時代であっても、何を解決したいのかという課題設定が大切であることを再認識しました。金融業は課題解決サービス業だから、このイシューの定義を更にこだわりたいと思います。
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hatenage
販売・サービス・事務
ユーラルネットワークで消費する計算量とメモリを
教えて下さい
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1450
営業
AIの特性を理解することで様々なシチュエーションで活用できる。また、AIの情報量は使い方により仕事での対応力などに役立つことができる。
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t-yamaoka
営業
現在、携わっている業務において、どうやったら拡販できるのかのイメージをつけることができました。
<既存向けの拡販施策>
①同業他社への訴求
②当該顧客向け横展開(グループ会社などへの訴求)
③当該顧客向けオプション追加
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k_ishihara
専門職
教師あり学習の手法が、分かりやすい例を使って説明されて、理解ができました。どんな問いを与えるか、何を学習させるか、はノウハウが要るように感じましたが、難しく考えずにまずやってみるということも大事なのかと思いました。
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naokix
建設・土木 関連職
AIといえどシンプルな考え方から構成されていることが判る。
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at25_ohashi
営業
企業へのソリューション提案を行う際に、過去の受注履歴(企業・業界とソリューション内容)の組み合わせを活用することでより効果的なソリューション提案ができるのではと感じた。
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eiken-saito
その他
AIの仕組みが基礎から理解できた。まずはゲーム感覚でAIを活用してみたいと思う。例えば好きなバスケットボールで高い得点とプレーの連関性を分析してみたい。
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mori_1991
メーカー技術・研究・開発
予想が得意なのはAIの中でも「教師あり機械学習」である。
自分が解決したい課題が何かをクリアに設定できること。それを「XからYを予想する」という形で表現できること。学習のための積雪な量と質のデータを用意できること。以上の3つが重要であることを学んだ。
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tasu-o
コンサルタント
改めてAIとはなにかの理解を深めることができた。研修内容もわかりやすく足掛かりとして非常によかった。これからも学びを継続し理解を深めていきたい
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