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~

k-mochi

1

勉強になりました。。。

inada-makoto

1

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

1

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

0

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

0

AIを活用したいと思った。

srk1

0

よく理解できました。

ta-sakurai

0

これから使っていけるとよい

kkmmyy

0

日々の業務で参考にしたいと思います

tarokonta

0

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

0

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

0

・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

0

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

0

大変勉強になりました

sano_yu

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

使ってみたいが、題材を選ぶのが難しい

duck702

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

学習させるデータも大切だと学びました。

bsswww

0

..........

kenken48

0

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

0

全然思いつきません。

alicewonder

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

分析の考え方が理解できた

komiyama34

0

AIの活用法についてようやくわかってきた気がする。

tsuru23

0

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。

hit_m

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

XからYを予測するということを理解した

jwata55

0

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__

0

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

0

「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

0

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

0

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

0

発想の仕方のトレーニングができた

referee

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

回帰と分類について理解できた

notchy

0

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

0

実際にAIを使用するイメージがわかりました。

hisato_yamamoto

0

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

0

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

kattsun_

0

『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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

ＡＩの日々の進化はすごいと実感しました。

kou0721_t

0

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

0

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

0

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

0

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

0

まずはエクセルの回帰分析を使ってみようと思う。

masahirouhara

0

将来の予測、計画立案業務にAIが活用できる

wisteria_

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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

0

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_

0

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

0

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

0

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

0

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。