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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。 ※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです(2023年1月公開)
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
18人の振り返り
indigo_gogo
営業
基本的なDeepReseachの概要が理解できました。DeepResearchがなぜAIエージェントと定義されるのかがよくわかりました。
hijiji
コンサルタント
業務で活用するためにどの業務をどう効率化したいのかを自分でわかっていないといけない。
実はこれが大変だったりする。
onton
メーカー技術・研究・開発
AIツールとAIエージェントの違いを理解した。回答を鵜呑みにせず、初期調査を広大なデータを短時間で作ってくれるメリットは大きいので活用したいと感じた。
hisamasa
その他
効率的に業務に生成AIを使っていきたい
kazuhiro-mori
専門職
chatGPTの利用の幅が広がりました!
bsayama1
営業
deep researchをつかってみる
ysuzuki1
その他
業務で使いたいとは思いますが、現状が制限がかかっている状況です。早く実務で使って慣れたいです。
kpeqt
専門職
様々な場面で活用していきたいです。
kimu1006
経営・経営企画
初期調査を広大なデータを短時間で作ってくれるメリットは大きいので活用したい。
naoya_san
メーカー技術・研究・開発
より実践的な内容で業務等で使用することがあれば、参考になる内容でした。機会があれば積極的に使用したいと思います。
hirokiyui
人事・労務・法務
これまでDeep ResearchではないChat GPTなどのAIとのチャットで満足していましたが、これをうかがうと、Deep Researchで自分の詳しい業界、詳しくない業界、それぞれについて、調べてみたいと思いました。数秒か、数分か、という時間の違いも活用場面の参考になります。
ykitt
その他
情報ソースを明示する点が、外部説明においてもハルシネーションの防止においてももっとも重要な点だと考えている。
shando
人事・労務・法務
とにかくdeep researchをつかってみる 4oや他のモデルそれぞれの特性を比較、利用しながら完成度をたかめる
totirom
メディカル 関連職
日常業務にDRを利用することがあたりまえになる
shinya-hotta
資材・購買・物流
実際に、社内でChatGPTが利用できる環境にあるので、短時間でモデルの違いを体系的にシンプルに学べてよかった。
学んだモデルの違いを意識して効率的に業務に生成AIを使っていきたいです。
jiro0211
金融・不動産 関連職
自分の求める解をAIに提供してもらえるように人間側はプロンプトの最適化手法を習得が必要。
kunku
営業
課題の洗い出しから解決策を見つけたいです
mai1231
マーケティング
素晴らしいです。
早速試してみます。