ビジネスパーソンのためのAI実践講座② ~表や画像データを活用しよう~

inada-makoto

その他

AIが得意なことはAIに任せる。
人は人でしか出来ないことに特化させる。
これが今後の差別化要素になると考える。

tomo-tom

営業

なんでもAIではなく、エクセルでも出来る事があるということ。
要はXの情報でYを取り出したい、という要件を整理すれば、必ずしもAIだけが答えではないと認識しました。

219089

メーカー技術・研究・開発

また1つ学びが深くなりました。
いまはもっぱらGeminiとLLMやMPCなどについて会話をしています。

natu0712

その他

AIを活用したいと思った。

srk1

その他

よく理解できました。

ta-sakurai

その他

これから使っていけるとよい

kkmmyy

営業

日々の業務で参考にしたいと思います

tarokonta

販売・サービス・事務

画像データを活用したシステム構築に興味がわいた。

osamu_s

IT・WEB・エンジニア

AIがどうこうと言うよりも、統計の基礎知識があればExcelでそれなりのことができる。もっと本格的にやりたい場合は、ネットで公開されているツールを使用することでかなりのことができる。知識と技術があれば、自分がこれまで思ってもみなかった結果や結論にカンタンに到達できる。なんてすごい世の中になったのだろう。

ohkmas

経営・経営企画

・予測をするとき、AIの過学習に注意。
→過度に適応してしまった場合に起こる現象。

star_of_snow

メーカー技術・研究・開発

研究業務で使うシーンが増えそうだと感じた。一方で、進化が速い技術なので、どのAIに注力して使うか、使い分けるかお見極めが大切であると感じた。

shin_onitsuka

経営・経営企画

大変勉強になりました

sano_yu

メーカー技術・研究・開発

測定データの値から濃度の定量化をExcelにて行っています。
検量線から値を予測することがAIの一つであるとは思いませんでした。
さらに、もっと広げた使い方があるように感じました。
意外と身近にあって活用できると実感するとハードルも低くなりますね。

naoyuki_10969

IT・WEB・エンジニア

システム開発のテスト計画を行う際に、適切ねテストケース数をAIで予測することで、
人間が作成したテストケースの確からしさの基準として利用する。

naoya_san

メーカー技術・研究・開発

種々の予測手法を、具体的な事例とどのようなソフトを使用して解析するか簡潔に説明されていたので、活用できそうな事象に遭遇すれば今回の内容を参考にして実際に試してみようと思います。

mr_yasu

人事・労務・法務

解決したいテーマを明確にして、AIへ任せればかなりのことが実現できる可能性があることがわかりました。
ツールの特性を理解して使いこなせるようになりたいです。

iwassan

メーカー技術・研究・開発

回帰分析が広義のAIという理解は、AIに対する過剰な期待や忌避感を下げる良い説明だと思います。
反面、マルコフ仮定やベイズ学習等とはやはり一線を画しているとは思う。

j-sak

専門職

使ってみたいが、題材を選ぶのが難しい

duck702

メーカー技術・研究・開発

AIとは何かを知りたくてこの講座を見てみたが、何が起こっていてどんな仕組みで具体的にどんなことに活かされるのかが実生活に即して理解できてよかった。

nane_san

IT・WEB・エンジニア

シンプルながら、事象をy = α + β1x ,,,, ⁺ εに落とし込みことの大切さを改めて感じており、それ位の方がその視点で事象を視れるのか、気になっています

mth39

メーカー技術・研究・開発

自分の業務の中にも活用シーンがたくさんありそうでワクワクした。回帰AIはイメージしていたが、分類AIも使い道がありそう。

nikorin01

販売・サービス・事務

業務改善をする際、ありたい姿をイメージし、影響を与えると思われる要素をあげて、結果を予測したり、その内容を元に関連部署との打合せ資料案を作成させる。

kotyan

その他

AIを学習して業務に使えたら業務効率化になると感じました。

toda-taka

専門職

ＡＩ活用が有効な範囲とそれ以外の範囲の理解が深まった。また、ＡＩ活用に必要な事前の整理も理解が深まった。

ichi10

メーカー技術・研究・開発

Googleのシステムとして、画像の機械学習などがすでに誰でも使える状態となっていることは知らなかった。日常業務で、たとえば製品の良否をどうやって誰が見た目で判定するかなどの悩みを抱えた職場も社内には存在するため、さっそくそのような使い方ができないかを検討してみる。

snaka4221

人事・労務・法務

AI技術がOpenに公開されていて、それを利用することによりプログラミング不要で利用できることがわかって非常に参考になった。

kuno_yuuichi

建設・土木　関連職

課題に対して入出力する事柄を、シンプルに整理する癖をつけて、常にAIを活用できるか、意識するようにしたい。

konjun

人事・労務・法務

採用活動では、新卒も中途採用もリクルーターの経験値による判断が多いが、過去の採用データによる回帰分析で、ある程度の業務負担が軽減出来るのではないか。
また、退職リスクのある社員の判定も同様で、早期に支援できれば優秀人材の離職率も下げれるのではないかとも思った。
ただし、精度を上げるためデータの選別には工夫が必要なので、そこが課題である。

globis-ns

販売・サービス・事務

AIを活用することは今後のビジネスに必要不可欠だと思います。

r_suzu

メーカー技術・研究・開発

学習させるデータも大切だと学びました。

bsswww

営業

..........

kenken48

その他

やりたいことや、こうなってほしいことなど、
人間ではなかなか出来ない、時間がかかってしまうことを
AIは効率良く、正確にしてくれる
しかし、その為のアイデアは私たちから人間から出していかないとけいない
どれだけイメージ出来るかが重要であることに気づかされた

bubyking

経営・経営企画

全然思いつきません。

alicewonder

その他

業務で利用するためには、学習用のデータを集めることが課題である

creamycat2025

販売・サービス・事務

一番すっきりしたことは、AI実践講座➀で疑問となっていた「ｆ(Ｘ）の箱は誰が作るのか」が分かったことです。
箱の3条件を明確にすることは当然です。それに加えて、➀Ｘをたくさん設定すること ➁学習のための適切な量と質のデータを揃えること でより精度の高いY（予測）が得られることを学びました。
また上述の➁もデータではなく、画像でも同様にY（分類）が得られることも理解しました。
生成系AIの仕組みも教えていただいて、非常に有益な講座となりました。

最後にあらためて三つ感想を述べます。
1)AI実践に際し「手段が目的化しないように」とのメッセージは、以前から当方も痛感していたことでした。再認識する上でよかったと思います。
2)AIの仕組みを理解すれば誰にでもできるはずですので、他者と優位性を持たせるには「発想」「着眼点」が最重要だと認識しました。
3)基礎として「AI実践講座➀➁」は繰り返し見て、頭に入れておく必要があると考えました。

m_yasuhiro

営業

明確に導きたい目標があること、その問題があれば、回帰と分類を入れて答えが導き出せることが分かりました。

k_asamoto

販売・サービス・事務

予測したいものに対してきちんとデータが取れていることが重要だが、なかなかそれができていないのが現状。そもそもエクセルレベルであっても傾向がみられる程度にはデータを集めておかないと、そもそも仕事として機能しない。AIを使う以前に、そういうものの考え方をきちんと整理し、何のためにデータをとるのかをはっきりさせるべきである。AIはそういった取り組みの成果に大きく差がつくので、そこに乗り遅れないようにしていかないといけない。

abarenaikun

営業

AIの活用がますます身近になり、業務の効率化や予測精度の向上に役立つと感じました。特に、「XからYを予測する」という考え方を持つことで、論理的にAIを活用できる点が印象的でした。今後は業務や日常生活にも取り入れていきたいです。

yuko_msd

その他

AIを業務で使う場面が増えましたが、その仕組みを知るともっと効果的に使えそうです、、が、専門用語も多く、やはり難しいです

tozzy

その他

分析の考え方が理解できた

komiyama34

資材・購買・物流

AIの活用法についてようやくわかってきた気がする。

tsuru23

営業

AIの進化は勉強になりました。
ただ実務で使う機会は乏しいです。

hitoe_m

マーケティング

実例を挙げながら説明していただいたので理解が深まりました。
一方で、普段使わない用語もあるため覚えるのには時間がかかりそうです。
実務につなげるために、一般公開されたプログラミングを実際に使ってみて、自身の業務の数値を入れてみてどんな結果になるか試してみます。

hibikoujou

建設・土木　関連職

目的を持った分析がすぐにできそうですが、経験がないとどのプログラムを選ぶかが難しいと感じた。

maverick8739

マーケティング

これまで人の勘に依存していた部分がAIでもって体系的に解決できるようになったことを改めて実感。人でなくてはできないこと、AIにできることを正しく理解認識していくことがますます重要である。AIでできることを人のしがらみで進化進歩できないということがあってはならない。今日、某回転寿司（仕組みはもう回転はしていないが）に食べに行ったが、厨房には多くの方が調理に入っているのが見えた。将来的にはすべてＡＩによる自動化もありえると感じた。が、うまい寿司って人の想いも込められているのも事実。そのあたりどうなるのかな？

holy_tech

人事・労務・法務

社員の顔画像と成績をつかって、採用前に活躍度を判定してみたい。

furuta19354

販売・サービス・事務

まだ業務への使用イメージはわかないが、AI学習が身近に感じる事ができてきた。

eikisan

資材・購買・物流

XからYを予測するということを理解した

jwata55

IT・WEB・エンジニア

昔は、入力X（X1、X2、、、Xn）、出力Yの関係を相関係数等を求めて、
モデルを作っていたけど、今や、AIが自動的に作成してしまうようになったのは、驚くべきことだと思います。
今後、SEが求められていくことは、何かは、想像がつかないです。

knt__

販売・サービス・事務

AIにどのようなデータを学習させるかが、精度が高まるコツと感じた。使用する側が無理かなと思っているような予測でも対応可能なことに驚きを受けた。

miyagishi

資材・購買・物流

「解決したい問題を”XからYへ予測する”という表現で考え、適切な量と質のデータを用意する。」といった思考方法を常に意識して身の回りの出来事を見直してみたい。また、実際に具体的にAIで問題を検証することをやってみたい。

mk-kuro036

その他

AIに処理してもらうには求めたいものはなにか、何のデータから何を求めるということが明確にする必要がありますが、このことはAIに限らず課題解決の考え方として必要なことと思いました。
また、AIを利用すると大量のサンプルから短時間で傾向がわかるので活用できる方法を考えたい。

ic434

メーカー技術・研究・開発

分類は、諸々の判断の根拠づけに使える。逆に、AI活用を前提としてデータのとり方を意識したい。

hananokorun2

経理・財務

発想の仕方のトレーニングができた

referee

専門職

AIに関しては、ChatGPTやPythonくらいしか触った事がありませんでしたが、他のAI技術ももう身近に使える事が分かりました。
是非使っていきたいです。

toshiotakamura

経営・経営企画

AIの利用範囲が広いことと、問題点をクリアにするという点で主体はあくまで人間で、人間が構想を立て、それをAIが具体的に数値化し、計算して結果を出すものということが理解できた。プログラミングができない人でもAIが利用できる段階になっているという点も理解できた。一方オープンAIはAIの進化には貢献できるがオープンにする以上競合も利用する可能性があるのでオープンにするときは競合の存在を意識しながら行う必要があると思う。

kitanohiguma

その他

とても理解しやすい内容でした。ミドリさんのやり取りで、自信の理解度、実装のイメージも向上してきたように思います。

s-ark

メーカー技術・研究・開発

AI技術が進化すると、如何にAIに対して仕事を与えられるかが、これからの人の役割になるということを感じた。
例えば、医者や弁護士なんかもやっていることは回帰や分類とくくることもできる。プラスアルファが必要になってくる。
医者だったら手術の腕、弁護士だったら人情など。
AIに使えない人間と分類されないようにしたい。

rirac

IT・WEB・エンジニア

アボカドの例のように、学習に必要なデータが十分にあれば誰でも簡単にAIで判別する条件を作成することができるんだと知りました。
不具合品かを判別したり、寿命の可能性がありそうな部品を判別するのにもAIが利用できそうだと思いました。

soda_k

営業

回帰と分類について理解できた

notchy

営業

解決したい課題、何を予測してもらいたいか、また予測してもらうためのデータセットがより具体化していると求めているアウトプットが得られると感じた。

macha511

IT・WEB・エンジニア

実際にAIを使用するイメージがわかりました。

hisato_yamamoto

メーカー技術・研究・開発

EXCELの回帰分析もひとつのAIだという説明は、目から鱗が落ちるようだった。
その入出力作業を如何に簡単にして、如何に視覚化しやすくするというのがプログラミングAIなんだなと思った。
一方で教師あり学習のデータセットを質・量ともに如何に十分に揃えられるかはまだまだハードルがあるんだよね。
製造現場だと、検査データとして全数検査している項目もあれば、抜き取りデータしかないもの。あるいは予測に関係しそうな品質が日常検査からは外されてたり、非破壊検査を伴うものだとそもそも沢山のデータを揃えられないという実情もある。
それらのデータセットを必要十分に揃えるためには人的にも時間的にも費用的にも必要になるんだけど、組織としてそれを実行させるためには予測モデルケースを使ってやりたいイメージや期待できる成果を共有するといいかもしれないね。

ak_maemura

クリエイティブ

Colaboratoryやteachable machineを知れて、活用しようと思った。

kattsun_

IT・WEB・エンジニア

『XからYを予測する形』ということを頭に置いておくことで、AIを使うか否かは別にして、様々な事柄に対して予測することが習慣づけられそうである。

seiji_h

その他

解決したい問題を明確にしたうえで、多くのデータと良い質のデータを用いて分析するように心がけたい。

s-fukumuro

販売・サービス・事務

AIの活用が有効な場面はAIを活用させつつ、どのように活用するか、また最終的な判断は人間が介入することで、効果を最大限に引き出せるのではないかと考えました。

energy-09

その他

AIの活用が思ったより簡単で身近なことを実感した。ツールの紹介もあったので、業務でどのように活用できるか考えたい。

shinichi_sampei

IT・WEB・エンジニア

商品や製品の売れ行きなどを予測していくときに、この考え方を活用できると感じました。

063880

営業

ＡＩの日々の進化はすごいと実感しました。

kou0721_t

メーカー技術・研究・開発

数値を予測するAIであれば、学習させた時の平均値や標準偏差に対して、現状値がずれてきた時は判別可能である。
画像がずれてきた時には、どう判別するのだろうか？
正しくAIを使い続ける為には、正しさの判別基準が必要であって、それもセットで決めていく必要がある。
それが用意できない場合は、その用途に対してはAIを使うべきではない。
そういった厳しい判断ができるようにしておく必要がある。

mifushito

クリエイティブ

日々の業務にAI活用のきっかけを見つけに行き、活用の経験値を上げる。

yomatsu807

販売・サービス・事務

話題の生成AIは難しそうに考えていたが、仕組みがわかって使える気がしてきた

take5127

IT・WEB・エンジニア

過去のデータは詳細に記録することで予測に使え環境問題改善にもつなげられると思いましたので日々のデータは正確に記録しようと思いました。

monmon05

販売・サービス・事務

まずはエクセルの回帰分析を使ってみようと思う。

masahirouhara

IT・WEB・エンジニア

将来の予測、計画立案業務にAIが活用できる

wisteria_

経理・財務

何年も前に駅のホームの無人のコンビニの画期的なシステムに驚いたものだが、それから数年経っても自分は変化（進化）がなくて焦りを感じる。

nabe0000

IT・WEB・エンジニア

データが潤沢にある業務の未来予測、リスク回避など

abi_nochi

メーカー技術・研究・開発

効率化を考えた場合に「Xを与えてYを得る」の内容が当てはまるかを見極めながら仕事や日常に生かしていく。

tom320

メーカー技術・研究・開発

ヘリコプターの振動調整は試行錯誤しながら行っているので、AIを活用したい。

rickszk

マーケティング

AIの業務活用は検討中です。もう少し勉強して考えたいと思います。

oika

メーカー技術・研究・開発

課題を見つけたら、どのデータがあれば、どの結果を出せば良いかの2つを考える習慣をつける。

yamadayuya

金融・不動産　関連職

分析した結果の意味を考え、分析結果を活用していきたい。

kobukino

メーカー技術・研究・開発

AIはツールであり、使い手のイメージやアイデアによって沢山の可能性があると実感しました。簡単に使える環境がある中で、導入を検討しないのはもったいない。AIありきで仕事のやり方を再構築していきたい。

ari_mee

営業

問題解決の手法としてAI（AIツール）を活用してみたいと思いました。

_kou_

資材・購買・物流

部品の画像検査や、生産現場への搬送部品の員数チェックに使えないだろうか。

yukiohayama

営業

フードロスを抑える為にAIが活用できることを学んだ。需要予測が可能ならば、マーケティングがより楽しいものになろう。

sthkt

マーケティング

今日あり学習のY＝aX+bがまだ理解できていないのでもう一度復習をしたい。エクセルの回帰分析、コードを使った分析など具体的に実行ができそうなものがあったので実務でも使ってみようと思った

ms-yosuke

メーカー技術・研究・開発

Excelでも簡単な予測ができるのは取っつきやすそう。自分にもPythonが使えるだろうか。
AIの特徴、できることを知ることで、「これはAIでどう改善できるか？」を常に意識することができそう。

soken_1438

メーカー技術・研究・開発

無料で使用できる画像判定AIがあることに驚いた。Googleのサービスなので、職場でそのまま使うことは難しいかもしれないが、人の目で行っている主に検査に関する工程でさまざまに応用できる可能性があると感じた。