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「AIの社会実装」最新事例と今後の課題～上野山勝也×田中仁×松尾豊×草野隆史

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コメント279件

shuyachin
5
エレベータができて、ただ2Fに上がるためだけでなく高層ビルが生まれたようなパラダイムシフトがあったように、AIだからこそできる可能性を秘めている。
日本での新しい技術を使いにくい(抵抗感があるから？)ので海外から持ってくるしかない、という風潮を打破する必要性はあるだろうな、とも思う。
2019-10-12
tanesannta
3
日本という国は、新しい技術が広がりにくい国であり、海外でまず成功させて、逆輸入するしかないのではという話。寂しいことですが、的を得ていると感じました。
2023-02-24
ryo_0520
2
AIとは単に労働力の代替ではなく、それによって何が実現できるかを考えるという点で、人はさらに労働生産性を上げていくことが求められる。
2019-10-14
mctd
2
AI導入にあたっては、やはり精度とコストが課題になってくると思う。一定の水準の精度に到達させるには、それなりの学習期間、学習量が必要であり、業務で活用できるようになるには相当のコストがかかるのが、導入が進まない一番の理由と考える。
2023-01-28
minami-ad
2
興味深い内容でしたが、社長だけクレイジーで大丈夫ですか？
2023-03-27
llasu_ito_0502
2
バイクとAIの結びつき、を考えていて、乗り方、乗廻しのセッティングをAIが勝手に最適なポジションを見つけてくれて、ライダーは楽に乗れる、快適な姿勢で乗れたら、それが出来たらいいな、と思いました。長時間の運転で、疲れていたら、疲れない様なポジション（乗り心地）にバイクが変わるっていう風に。
或いは、バイクがライダーに、気をつける（事故を起こさない様に）様に喋ってくれる、アドバイスをくれる、とか。
対話型バイクの発想がイイ、と思いました。AIと結びつける、自分のビジネスに関連付けたら、どうなるか？考えてみました。ありがとうございます。
2023-06-07
ogawakazuhiko
1
松岡先生はおもしろい方ですね。
2021-01-30
ma2022
1
AIをどこで、何に使うのか？経営の意思決定が非常に重要だと感じた。単なるIT化で終わらせずに、競合が競うことを諦めたり、やる気を失って競争意欲が無効化してしまうような状態まで、ディープラーニングを活用して1Fから100Fまで突き進んで到達している状況を作り出すこと。そして、社会がより豊かになっていくためにAIを実装していかなければならない。
2022-02-28
k_yuna
1
とても難しい内容でした。
2023-02-09
tomo-tom
1
製造業の方が慎重なのは設備投資や抱える人員が多いからですね。サービス業はそこまでリスクが高くないので導入しやすいです。
2025-07-11
sumisho2013
0
若手の起用。老害の処分。
2019-10-25
knhk
0
AIとは単に労働力の代替ではなく、それによって何が実現できるかを考える。
2019-10-26
taragon_02
0
業務フローにある渋滞箇所・隘路を勘と経験を言われる怪しいものではなく、納得性のあるスコア化により判断をスピードアップさせていきたい。
それには眠っている膨大なデータをどう活用してアルゴリズムをつくるか。
みんなが出来そうにないと思っていることを実現させたい。
2019-10-29
651
0
AIでネックになっているフローを流す、という考え方は刺さった
2019-11-05
nao_19971076
0
AIで代替するできる業務は沢山あると思いますが、進める人たちは、目的の現象を説明する正しいデータセット（精度の高い）をどれだけ蓄積し、それらを分類できるか？そういった事前準備が必要であることを知るべき。具体的には、現象を説明する入力データの数値化（欠損値の補填）や画像化、入力データに対する結果との紐づけ作業、AIで判断した結果を既存のシステムにどのようにマッチングさせるか？等々。
０ベースから構築しようとすると、コストも労力、開発期間も膨大になるので、既存システムの代替（すでにデータセットも結果のフィードバックもできる状態）であれば容易に導入は可能だと思います。
2019-11-07
hacco
0
技術者に聞かず自分で考えろってこと
2019-11-07
shasegawa
0
AIありきではなく、まず現状の課題を整理共有化し、人で解決発展させるもの、AIで解決したほうが効率的なものを仕分けすることが必要。
またある分野でAIを導入した場合に、人がやることにどのような波及効果があるかまで検証が必要。
2020-02-24
hiko_shanghai
0
AIと人間のどちらが、優れているかではなく、共存、共創が大切であると思う。
現在、海外在住だが、日本がAIやITと言った面で遅れているという見方が出来るものの、それが日本の良さなのでは、と思う自分もいるため、何事にも根本や芯、軸といった変えない大切なもの、ことを持ちつつ、変えていき、共に生きていくことが必要なのだと感じた。
2020-03-17
miyamanishiki
0
わが社はメーカなのでいの一番に取り組みたいテーマは生産計画である。納期が理由の失注は避けたいし余計な在庫を持ちたくない。精度の高い需要予測が不可欠となる。もう一つ関心のあるテーマは人材採用。候補者のプロフィール、インタビューの内容から最適の候補者を選定するというもの。会社との相性というのは定性的なもので評価する場合には評価者のバイアスがかかりやすいため。しかし、これを多用すると会社としての「人材多様性」が減少する方向に向かうだろうから長い目で見れば会社にとって恩恵をもたらすかどうかはよく分からない。
2020-04-11
master01
0
AI関連の事業は未来への布石である。身の回りにあるあらゆるものがネットと繋がり、データが蓄積され、より最適なものへパーソナライズ化されていく。しかし、現代においてAIへの抵抗がある人が多いのも事実である。未来は分かっているのに変わらないわけにはいかない。
想像できる未来を創るためにも、AIやデジタル分野に強い人材になることが必要であると再認識した。
2020-05-01
mendy
0
松尾先生のモデルを100個用意して～の話は非常に参考になった、データがものをいう時代。データを自動的に大量に収集できる仕組みを作った企業が勝つように感じた。
2020-05-10
oge
0
どのような課題を解決したいかを考えるのはもちろん重要だが、まずはデータ自体を正確に蓄積できるシステム導入が大切だと思った。データの共有は非競争領域ほど進みやすいという話は参考になった。
2020-06-12
taji1192-0509
0
時代の流れに負けられない！
2020-07-18
hiroyuki1981
0
農業分野での実装化は実現すると面白い。
2020-08-19
milano2021
0
や～～おもしろいですね。　いろいろ妄想が広がりそうです。
実際AIをどう使えるか、トライし始めていますが、まだまだですね。
2020-08-20
user-26a7c99589
0
大いなる好奇心と感覚ではなくスコア化すること
2020-09-03
hiro_shindo
0
私はメーカーに勤めているので「生産から販売までAIは活用できる」というコメントは確かにその通りと感じた。この講演から、AI実装の課題は以下2点になるのではないかと感じた。
・データを集められるか（いかに多くのデータを、いかに安価に溜めていけるか）
・AI活用を進めるプロセスの明確化（どこのプロセスの課題に着目してAI活用を図っていくか）
「データさえ集めれば」という言葉が多くあったように、「データを集める」こと、まずそこに壁があると考えている。あとは、闇雲にAI化ではなく、どこに注目してAI化なのか、という点を明確に決める必要があると感じている。
また、トップの意識、というのは確かにあるのではないかと感じている。一方で、いまデジタルに関して意識していないトップというのはほとんど存在しないであろうから、あとは実行力の問題のようにも思う。
2020-09-15
vegitaberu
0
日々、枠組みは変わっていて、今、敵対関係にあてっても、間に人が入り、共通の課題（もっと大きな敵）を抽出、提示することにより、利害を一致させることができる、しなくてはならない場合がある。
例えば、国内市場で、激しく競いあっている競合企業とも、海外のより大きな脅威への対応が必要となるし、業界内の競争関係も、業界外の代替品の脅威から、まずは、業界を守るための協力関係が必要になるという感じ。
敵、味方の関係性が、多重的になり、複雑に絡み合うようになって、この関係を適切に見抜くことが大切だと思いました。
その解決に、ＡＩが活用しようという話、興味深く、聞かせていただきました。
2020-10-16
wantannabe
0
AI活用の発想法として、「階段の1階から2階に上げる」ような漸進的発想ではなく、医療、気候変動などの大型の課題解決をバックキャストしていく中でその解決手段としてAIを嵌め込んでいく発想が必要なのだと感じた。
2020-10-26
shigeru_2020
0
AI活用の場所が益々広がる。
2020-10-27
kiso_2115
0
小さな成功事例を生むためのケーススタディーを検討したいと思います。
2020-10-27
tmari
0
はい、大変刺激的でした。
特に社会的に問題を抱えた人へのチャットボットによるフィードバックの
実現性など、いろいろ是非とりくんでみたいと思いました。
2020-11-05
norinorichan
0
久しぶりに視聴してみて、施策面でAIが活用できないかを意識しながら、個々のパネリストの発言や会場からの質問を聴けて、いい勉強になりました。

現在、保健所勤務ということもあり、いじめなどによる自殺防止策として設けられている電話相談や、児相にかかる子供の生命に関わる電話相談をかけても繋がらない問題に活用できないか、という視点は現時点でも課題だと思うので、何かしらの社会問題の解決を意識しながら、他のテクノベートのセッションを参考にしたいと思いました。
2020-11-09
fukusuke55
0
リーダーがクレイジーであること、海外でやってみてから日本に取り込むこと　ピンときました。今やっていることに確信を得ました。
2020-11-14
sphsph
0
徐々には進展しているのだと思いますがもっと頑張る。
社長の本気度を示しつつ、万が一の時も致命傷を負わない。大事ですね。
マニアックな部分もあると思いますが、暗黙知化しないように伝えていきたいです。
2020-11-25
ken_ken_ken_ken
0
あたまがおかしいマネージャーにならないとなと思いました。
2020-12-13
yurika20
0
問い合わせ対応や定例のデータ出しに活用できるのではないかと思った。
2020-12-15
kfujimu_0630
0
コロナ禍をきっかけにして、テレワークも役所のペーパーレス化も手続きのオンライン化も進んでいるように思うが、残念ながらまだまだ十分とは言えないと思う。逆に、今の状況でも変われないようなら、この先ずっと変われないように思う。日本ではまだFAXを使っているとアメリカの人に話すと、なぜe-mailがあるのに化石のような機器を使っているのか？とよく言われる。世界の中での日本の遅れを取り戻してほしいと切に願う。
2021-02-25
tk1982
0
AIが社会生活と一体化している時代になり、いかに人や企業は上手く活用して繁栄を迎える方法を考えなければならない時代かと感じる。
2021-03-03
cozycorner
0
Go crazy!
2021-03-04
tomiyoshi
0
質問を聞いているとパターンマッチングだけでもいろんな用途があるのだと思わされた。
AIエンジニアは今後花形になっていくという印象を受けた。
2021-04-12
baakun
0
クレイジーな社長、どこかにいませんか？
2021-04-16
t_yoshi
0
・競合が諦めるほどの分類を行う（100くらい）
・AIを活用することにより、これまで止まってしまっていたものを解消してフローを流す
ことがこれからの必勝パターン
・本業とは異なるところで小さな成功をする
（Googleでいうところの音声）
・食分野はローカル→デジタルという変化が起こり、日本のように食文化が優れている国で最も期待される分野
2021-04-23
si_ta55
0
社長がクレイジーも良いが、Z世代が抵抗感なく新しいものを受け入れて変えていけるのではと思った。
2021-04-24
yunnyutan
0
AIについて色々な活用のイメージができて有意義なセッションだった。
2021-05-09
marikt
0
１階から２階の自動ではなく高層ビルを立てたからこそ技術が生かされたという考え方が大切

食文化の栄えた日本が食のプラットフォーマーになれる可能性が高い
2021-05-11
take0526
0
AIの最新事例に触れられて非常に参考になった。
2021-05-16
tadashi_03
0
G検定をまず取りながら、AI実装してクレバーになりたいと思います。
2021-05-20
fujikami
0
ＡＩが何に使えるか。現場でうまく流せなくて困っているもの。多くの分類モデルの設定が必要となる多数のデータ解析が必要なもの。実行担当者はどんな人が適任か。若手。作業キーマンからの情報引き出し。製造業でなぜ浸透しにくい。ＡＩとの業務思想上の親和性が小さい。などの情報が、自社に使えそうなポイントなのかな。また、本業との利害関係がない分野なら会社間のデータ共有も面白いと思った。
2021-08-08
shuta86
0
日本はAI社会実装が難しい国であると感じた。
他の国で社会実験をして日本に持ち込む。違和感を感じるが、ほかに手段はないのか気になる。
2021-09-21
yamashita0001
0
止まっている動きをaiを入れてフローに変える→そこにサービスビジネスがある
2021-09-26
akirok
0
食の業界で共通の課題を抽出して、ベンチャーが取り組みやすいように場を提供していくという点は非常に共感を持てた。現場で困っていることも1企業の中では解決できることは限られており、世界を見てさらに進んだことをしていくためには、それぞれの課題を色々な角度から解決しなければ進まないと思う。ベンチャー側も何を解決すればよいのか見えないことと、試す場所がないので、入っていけないという点はよく理解できた。
2021-10-05
chika_sawa
0
松尾先生の食への提案が興味深かった。貴重な対談だったと思う。
2021-11-01
xg_w_120mpw
0
「製造業とディープラーニングとは、水と油」とのコメントは強く印象に残った。不完全な情報で、いかに意思決定できるかは、そもそも経営の課題。まだ未成熟なAIツールを経営意思決定での活用に関し、いかにリスクを取りながら、辛抱強く試行錯誤して行けるかは、時代の変化に適応できるかどうかの試金石のように思う
2021-11-02
yukikeda2021
0
2年前なので、もう少し最新のAIに関するセミナー事例がほしかった。
2021-11-08
monta
0
この動画を見て、日本はちょっと技術革新の社会適用が難しいんじゃ無いかなって思います。失敗に対する世間の反応とか、法律を絶対視する国民性とか。この動画でも狂った社長が必要だって結論になってましたが、日本にも狂った社長を許す土壌が必要だと思います。
日本には難しいようであれば、いっそのことロシアと組んで北方領土に特区を作ると言うのはどうでしょう。もう法律とか警察とかはロシアで良いから日本人にも自由に住まわせてくれて事業活動をさせてくれないかな。そんなんでもしないと日本でAIを利用した先進的な技術革新ができない気がする。
2021-11-17
irk
0
AI技術の使い方についてエレベーターの例えは秀逸で、登るためでなく高層建築を作るためにといった、現状でも人が出来ることの単なる代替に留まらない活用については考えておく必要があると感じた。
現場で可能な自動化も一つの答えではあるが、基準の一定化も求められる要素である。
2022-01-02
toshiyuki_chiba
0
テロップ欲しいな　　
2022-04-10
hashi-moto
0
AI関連の事業については顧客社内の意思決定プロセスを把握して対応することが必要だと感じた。

2022-06-30
nishidon19929
0
最後の一言がおもしろかったです。
2022-08-25
touto
0
松尾さん無茶苦茶面白かった。
これからAIによって最適化が進むと仕事なくなるかも。人間は考える葦であるのにAIに考える仕事を渡してしまうと人間は唯の葦になってしまう。
人間のインサイトすらビッグデータで読み取っていくのだろう。
アンドリューのPLAY backを読んでみた。
今は課題をよく考えて洗い出しAIを活用し解決できる分野を探していかないとと思う。
2022-09-07
sknesh
0
AIの進歩は非常に早く、人間の能力をはるかに上回るのはその通り。一方で、大事なことは、それをいかに使いこなすかという、人間の思いやモチベーションだと思う。その意味で、田中社長が仰っていた「ハブのようなヒトの重要性」は、視聴していて響いた。
2023-02-11
noguchi_h
0
面白かった。
AIに何ができるのか、AIを信用できるのか、自分で考えないといけない。
2023-02-20
yosuke-kim
0
少し前のAIについてのパネルディスカッションですが、経営の課題は当時から同じだと感じた。
経営者の意志が強く必要であることを再認識した。
2023-03-03
steinsgori
0
AIの到来が社会の様式を変えていくと感じた。
2023-03-09
kaaay_yaaak
0
とても役に立ちました
2023-04-11
tabuko01
0
海外のマーケットにAIを実装してから、日本に持ち込むのは現実的と感じました
2023-05-31
k3-matsumoto
0
めちゃくちゃ面白かったです。
2023-06-04
okky_taka
0
AIの現場への活用には課題が山積していることを実感した。
2023-06-06
sachiko_kaneko
0
同じ業界で問題となっている共通の課題をAIによって解決すると、業界全体が上手く流れるようになる。
AIによる事業をしっかりと社会実装されるようにするには、企業を超えた協力体制が欠かせない。
2023-06-11
hiroyoshi_1228
0
様々な技術や取り組みが増加しているが、全てアジャイルで実施すること障壁があっても１００％の見通しが立たない中でも企業も覚悟、意思決定が必要であることを再認識した。
2023-06-16
koyahiro
0
2019年時での議論であるが、現時点で各議論の課題がどのように進捗しているのか自分なりに確認したい。
2023-06-17
14001
0
AIは教育・医療・研究の分野だけでなく、食品や料理の世界でも使えるという話を聞いてびっくりしました。
2023-06-22
misogai
0
各人、AI社会への突入に戸惑いを感じており、スモールゴールを設定して取組みことを学びました
2023-06-22
techno
0
AIプロジェクトを進めるためにはいきなり本業でないは無くて少し違った分野で実験的に試行してみてから活用するという話を聞いてまずはAIをいきなり設計に活用するのは難しいので、英語、教育、DX、SDGsのような分野に活用してみると本業での活用方法のヒントが得られるのかなと思った。
2023-06-27
kimori2
0
とても分かりやすかったです。
2023-06-30
shinobu_sonoda
0
SDGｓを取り組む意義として、大前提となる当社のパーパスを今一度腹に落とし込むことを実践します。そしてそこに紐づくビジョン・ミッションを理解し、自らの行動目標の在り方を見直してみようと感じた。また、それらに対しどのようなDx的要素が活用できるかも再検証してみます。
2023-07-01
latak
0
エレベーターの話でDXの話が非常に理解しやすくなった。直近の課題解決ではなく、新たな価値を産む為のベースと考える。
2023-07-28
kat1234
0
社会実装にあたっては海外での実証から初めて逆輸入が一番早いという意見に同意。ただし海外市場での課題が日本で分析した課題と同一かは事前検証が大事なのであろう。
2023-08-03
zhongwei1106
0
AIで何を課題として解決するか、解決したことでフロー収入が生まれるものを探し立ち上げることで更なるAI学習を生み次につなげることができる。
2023-08-05
mayaya88
0
ユーザー目線、ニーズが先で、システム選考は後、の順番が大切。
2023-08-16
kanata1013
0
ジンズさんの眼鏡の似合い度をAI診断してフィードバックすると、顧客（購入希望者）への信頼性が高まるというのが面白い。たまたま遭遇した一個人としての店員さんの「お似合いですよ」の言葉は、その人の経験値のみに基づいて発せられているので、やはりビッグデータの中からある程度のパタンの指標を創り出して、そこからフィードバックされると信憑性が高く感じられるものだと思う。では、元々収集したデータ数、データ量が虚偽だった場合は信頼されるのだろうかという点では、やや不安が残る。IT人材の獲得難の中、AI化を内製化で行う障壁はまだまだ高そうですが、クレイジーな社長の「鶴の一声」待ちになるのでしょうか。
2023-08-30
akane_terui
0
管理職～経営の位置では、体系的な理解をしながら、どうしていくのか「判断」ができること。そして、新しい発想と新しいテクノロジーが橋渡しできることがこれから必要だということが感じられました。
2023-09-05
eiken-saito
0
AIをいかに実装するか、AIとの共存、共生について考えさせられました。単なるヒトの業務の請負、代替では無く、AIとヒトとの共生しながらの業務態勢を如何に作っていくか、について考えていきたい。
2023-09-15
okam067
0
今まさに、業務のAI活用についての検討をしているので、どの話も興味深かったです
2023-10-05
yoku-san
0
バックオフィス系の業務については、業務の標準化ができていない会社が多い印象を受けています
AIを使って業務を効率化するだけでなく、標準化を推進していくことができると考えます
2023-10-08
hayahaya
0
AIの活用にあたっては課題設定が大切だと感じた。また、今後、様々なことが個別最適化される時代になると感じました。
2023-10-09
sai-3448
0
AIの社会実装の最新事例と今後の課題を勉強することができ、大変参考になりました。
2023-10-26
azkyy
0
機械学習でも最近はChatGPTに代表される大規模な言語学習が社会実装されると想定します。コールセンター、問い合わせの1次受けを自動化し、文脈や音声のトーンで人間の感情（怒り、失望など）を検知したうえでエスカレーションを人間が行う仕組むが早くできればよいと思いました。
2023-10-31
yukiko_lebel
0
このようなディスカッションは初めて聞く機会だった。まずは振りかえり、理解を深めたい。
2023-10-31
7031
0
興味深い内容でした。
2023-11-11
nobuhiko_ouchi
0
AIを導入していくには、まずは本業じゃないとことから導入し、小さな成功を積み重ねていくことが重要とのことだが、全くその通りだと思った。
2023-11-12
stani
0
AIはどうプログラミングして、制御するかが重要である。コンピュータが自動的に習得することはなく、無限ループの制御にならないようにすることが必要。
2023-11-13
akihito54
0
食の世界へAIを活用した事例が、増えてくるとの見解は、勉強になりました。ただ、失敗したくない人の心理からの行動であるので、今までの拡散的世界から、縮小的世界に向かう可能性もあり、多様性への弊害となり得ないか、AIを活用するメリットは、一時的な物ではないかと思う。
2023-11-17
kitaq3
0
ＡＩ導入でフローが流れる仕事
いいヒントだ
2023-11-18
rikuhaya
0
クレイジーな社長がどのようにAIを活用するか楽しみです。
2023-11-20
hi_wakabayashi
0
課題設定とデータの収集・蓄積・品質判定の信頼性について考慮しAIを活用したい。
2023-11-20
akoakodream
0
新たな仕事の進め方を構築するには外部のアイデアを積極的に集める必要がある。
2023-11-28
shimada_1
0
お金が絡むから精度の話が出てくる。とうぜんお金は絡むのだが、そこを容認し、チャレンジできるパートナー、顧客の開拓が必要かと。
2023-11-28
fufufufufu
0
AIについて、まったく身近に感じられなかったのですが、今回の座談会を聞き、距離が縮まったように思いました。
2023-11-30

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