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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。
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100+人の振り返り
maruo_kazuhiro
営業
『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。
a_7636
人事・労務・法務
パン屋さんでAIの会計システムを初めて見たときは、とても驚きました。
大きさ、形、焦げ目などいろんな要素があるのに、瞬時に見分けている。
間違った判定をしたら、更に学習データにして精度を上げているのでしょう。
今はより簡単に利用できるのですね。
ますますAIに興味がわきました。
kenkenqtr
メーカー技術・研究・開発
簡単な手順でAIが利用出来ると言うことに驚いた。
要は機械に出来るところは進んでいて、何をどうしたいかは、結局人のアイデア次第!そこがこれからの価値の違いを生むのだと思う。
昔のように技術を社外秘にして独占することでなく、最近は技術をオープンにしてグローバルに良い物をつくれるようにしていくという事がめまぐるしい進歩に繋がっていることを痛感した。
未来が明るいです。
ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
お店でどのようにAIを活用することができるか理解できました。事務仕事でどのように使えるのかを考えます。
tanesannta
営業
動画に出てくるキャラクターが生き生きとしていて楽しく学ぶことができています。
k_fukushima1971
専門職
AIの進化と威力を理解した。
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。
srk11220303
専門職
AIを活用するためのに適した問題の設定の仕方、必要なデータ、アウトプットの設定などが理解できた。また、AIツールの紹介もあり、AIに対するハードルが下がった。自身の業務で、この講座で学んだ視点で問題点を整理し、AI活用の可能性を検討してみようと思う。
sphsph
メーカー技術・研究・開発
まだ漠然とはしていますが、応用範囲の広さがイメージできました。
3原則。
inoue_sousuke
経営・経営企画
予測したいことを明確にして必要なデータが揃うかを意識したい
kunito9999
営業
すでにAIを利用できるサービスは多くあり、取り扱いも簡単。プログラミングなどの複雑な知識も必要ない。「どうやって自社ビジネスに使用するか」を人間が考えることが一番重要ということが良くわかりました。
atsmote
その他
店舗での販売予測や食品の食べごろ判定にAIを活用すること
yukihirayuki
営業
XからYを予測ということは、AIに限ったことではなく、日常いろいろなことを考える上で有効であり、知らず知らずのうちに使っていることも多いと思う。今後日常業務の中でアンテナを張り巡らし、この考え方をしているものについてはAIを活用できるのではないか?と一度考えてみる習慣としていきたい。
111333-
人事・労務・法務
エクセルでもAIが利用できるとは、より身近に、自ら活用できる範囲に感じた。
karikomi-1011
営業
AIを使って新規取引先の開拓の可能性が分かるかもしれません。
tetmae
営業
すぐに業務で活用することはないが、フリーアプリを利用して実現できる簡易な作業はあるかもしれない
tatsux
販売・サービス・事務
B2B, B2Cどちらのビジネスにおいても課題認識、適切なテーマ設定、潤沢な学習データに基づく予測モデルを定義できれば相当な省力化が実電できる。
taka1962
販売・サービス・事務
お客さまから受け付ける依頼データの不備をAIが分類できれば業務が楽になると思った。
cn002
経営・経営企画
来店者数の予測により店舗で働くスタッフの数を決めたり、仕入れの量を判断したりと、今あるデータと予測結果をどう使うか、が重要と感じた。
1982103
その他
プログラムを組む側ではないので、効果的な結果につながる依頼ができるようになりたいです。
kannom_0408
人事・労務・法務
消費動向予測の導きに活用できる。
suzuzuzu
その他
AIが、身近になってきた感じがします。
h_samura
営業
表形式や画像データを使い可能性を検証することの大切さと活用
htkuc
メーカー技術・研究・開発
EXCELの回帰分析も狭義のAIとのこと。データ分析を身近なものとして、様々なものを分析してみることで理解が深まると思う。
mo-k
IT・WEB・エンジニア
AI学習の第一歩としてグーグルを利用したい。
black0saku
IT・WEB・エンジニア
エクセルでデータ加工から予測までできるとうことがわかり、非常の勉強になりました。
hide-ama
メーカー技術・研究・開発
XとYだけの回帰分析はこれまでも良く行っていましたが、Excelを使って多変数回帰もできることが分りましたので、何度も活用して使いこなせるようになることが必要だと思います。どんなツールも慣れが大切です。
hashiryo8
その他
用語が覚えきれないのでメモにしておこうと思います
t_t-suzuki
経営・経営企画
業務で活用するためには、表や画像データをどう加工するかという工夫が必要だと思います
makidayo
IT・WEB・エンジニア
発注数や食べ頃の判断など、人の長年の感に頼っていたところをデータを用いることでどのくらいの精度で予測できるかまで誰でも同じようにできるところが良いと思った。
精度がわかればリスクも事前に把握できるので対処のしようもありそう。
tnishioka
営業
エクセルを使った回帰分析の方法が分かりました。
データからの予測に活用したい。
512177
資材・購買・物流
予測シーンを想定してデータを集積したい
kawauso_otter
その他
数字をもとにしない感覚的な予測に頼る傾向にあるため、物事を考えるときは数字データから考えるよう気を付けて行きたい。
takehiko-
その他
AIを使うということだけ決まっていて、何にどう使うかということが決まっていないことが多い。ここで学んだAIの基礎は、特に何を解決したいか、XからYを予測する場合のX,Yは何か?、どのように多くのデータ量を入手するか、など、どういう事業にどのようにAIを使うか考える上で大変参考になった。
kaatsuuoo
その他
有形商材ではなく無形商材におけるAIの活用について根本から考えるキッカケになりました
aqueous
メーカー技術・研究・開発
GANは面白い。AIに間違った情報を教えてたくなる。
mm98120
メーカー技術・研究・開発
日常の出来事での現象について、因果関係を検討することにより、相関関係があることが検証できることが実感できた。日頃から、現象と相関を意識して、AI分析によって仮説が正しいのかも検証したい。
shigah
販売・サービス・事務
商品の発注管理や在庫管理
norikoni
メーカー技術・研究・開発
AIが気軽に使える時代になっていることが良く分かった。
どう有効活用するか考えてゆきたい。
touhoufuhai
販売・サービス・事務
AIは、身近なところでも利用されているのに、興味がわきました。自分でも作ってみたいと思いました。
koganemaru
その他
生産部門なので チャンスロス、廃棄ロスの少ない生産計画ができるAI水ステムを構築したい
cherry_happy
IT・WEB・エンジニア
AIを利活用する具体的なイメージができました。テンポのよいストーリーでとても学びやすかったです。
misaki-san
マーケティング
一度学んだことを、意識して日常生活の中であてはめることで理解が深まる。
yokoyamatak
金融・不動産 関連職
どのようなロジックでその結果、予測につながったのか見えなくなると、社内説明がつきづらい。
長期的に見ると、人の判断するものがなくなっていくのだろう。
sail
その他
予測したい結果と提供するデータ、および、データの量と質でAI作成できることを学ぶことができました。
stag
経理・財務
専門家が隣にいて要望を聞いてExcelはまだしもPythonなどでさらりと答えを出してくれるという説明になっており、具体的にどうすれば良いかわからずストレスが溜まります。
misogai
営業
いろんな場面でAIが活用でき、更に学習させることが理解出来ました
k_yuna
販売・サービス・事務
学びが多い講義でした。
toshi5656
専門職
業務量の月別、曜日別の予測、必要人数の計算に役立ちます。
seiji_san
マーケティング
業務においてAIを活用するには3つのポイントが重要。 1クリアな課題抽出。2.X→Yを予測する。
3適切な量と質のデータが取得できること。を意識して業務で活用できないかをアンテナをはってゆきます。
kanakana-
メーカー技術・研究・開発
判定業務に活用できるような気がします
hiro_kasai
営業
何をしたいか目的を持つことが大切なことが理解できた。
taneyasu
IT・WEB・エンジニア
気軽にポンポン分析できることが理解できたか、実際には適用シーンがなかなか難しい。
mk29
人事・労務・法務
プログラミングができなくても、AIを使ってアボガドの成熟度を判定する仕組みが簡単にできるということを知って、業務の中に活かしてくイメージを持つことができました。
ushigome-minoru
その他
AIを使って業務がどう効率的になるのか、考えている最中だ。
kawanami2
販売・サービス・事務
AIは大丈夫。やったことあるしやってて楽しい
shinobu_sonoda
人事・労務・法務
改めてAI基礎知識の復習ができた。エクセルを使用した回帰分析・検証がAI的機能と同様だとは思わなかった。
saito_koji
IT・WEB・エンジニア
すでに画像の分類ができるものなど、サービスも併せて提供されていることを知らず、この波に乗らなきゃビジネスも遅れるなとある種の焦りも感じました。
inyourmind
建設・土木 関連職
手段ありきになってはならない。
zhengpian
その他
業務的には画像や表でデータを処理することはあまりないが、こういった方法や用語を知る機会になった。
a_higashikubo
営業
効果的なデータを揃えられれば、いろいろな予測がたてられると思った。
daifukusan
その他
経験値を蓄積する事によって、判断や作業工程の組み立ての精度が上がるものは、押し並べてAIが活用できるように感じました。
skuma
マーケティング
納品映像データのチェック
hayato_26
資材・購買・物流
日常の計画予測のオペレーションに適用できると感じた。AIを活用する際には、AIによる予測のロジックおよびデータセットがなにかを理解することが大事。この理由は2つある。1つ目はインプットデータとアウトプットデータが的確なものでなければ精度が良くならない。2つ目は他者に説明する際に、精度はもちろんのこと納得感を持ってもらわなければ導入が進まないからである。
nekotabi
経営・経営企画
池の水質管理で画像データによる分類や複数のパラメーターから水質変動を予測することに活用してみようとおもう
pumitan
販売・サービス・事務
論理的に物を考えられる
hiroshimagome
営業
以外に簡単だと思いました
happysmile
人事・労務・法務
分析などは苦手ですが、「知りたい結果」答えがあって、それを知るには、みたいな感じで状況を考えていく、という「考え方」を日常にもクセづけ出来たら、色々、うまくいく気がしてきました。
atsushi_yoshii
販売・サービス・事務
とても勉強になりました。
takadatom
その他
温度・湿度等による売り上げ変化を予測できる
cfmoka
IT・WEB・エンジニア
デイリーの集客数とオーダー内容
sato-----
販売・サービス・事務
AIを活用するには問題意識が大切。日常での問題をとらえ、どうしていきたいのかまでを考える癖をつける必要があると思った。
msasaki29
販売・サービス・事務
とても簡単で便利にAIが使えることが分かった反面、自分の日常業務にどのように取り込んでいけばいいのか、まだイメージがわかない。今回できることを理解したので、日々利用できるポイントがないか意識していきたい。
mako_fukumoto
経理・財務
日々の支払いデータの分析。
abek0509
メーカー技術・研究・開発
具体的なツールの提示等があり、使ってみようと思いました。
kaoream317
その他
出張者の人数や出張先エリア予測
isanem_01
販売・サービス・事務
AIの仕組みについて大枠を理解することができた。
tetu_masuda
営業
業務で使用する為には日頃の業務で常にAIで分析出来る事柄なのか意識する事が大事だと思う。
nobuki_amigo
人事・労務・法務
現在は複数の社員の経験値で予測を立てている業務がありますが、AIで予測を立て、その予測で業務を進めるのかを管理職の社員が判断することで精度も上がり、人工も減らせると思いました。
hibinono
その他
業務で活用するには、教師データが重要だと考えます。どのようなデータが予測値に寄与するかの検証も行いながらAIに学習させる必要があります。よって過去の実績データが世の中の経済環境に依存していたかが分かると不要なデータを削除できるのでAI予測精度が上がると思いました。
masa-japan
メーカー技術・研究・開発
AIの利用方法が何となくわかったような気がする。
takara_nakamura
メーカー技術・研究・開発
事例も多く面白い技術だと思った
masataka_226
メーカー技術・研究・開発
AIを使うのが目的でなく、どんな課題解決に使うかを考えて行きたい。
mafaru1005
その他
ローコードやコードレスでAIが作れる仕組みがあることは分かったが、まだなんとなくハードルが高いように感じられる。
AIは指示のスクリプトが適切じゃないと思ったような成果が出ないという印象もある。機能としてできるということと、自分ができるのは別問題だから、もっと学習を深める必要があると感じた。
k--g--
その他
まず何をしたいかを確認してから、AIの活用を検討することが大事だと分かりました。
csl_kojima
IT・WEB・エンジニア
理解が深まりました。
takumi_1453
経営・経営企画
AIを実際のビジネス判断に活かすために必要な要素や手順が凄くよく分かりました。エクセルからプログラミングへの応用についても実際のイメージを拝見できて興味が湧きました。
junji-kodera
販売・サービス・事務
画像データを活用するのであれば、訪問いただいた際のお客さまの表情で交渉の成否の予測ができたら面白いと思いました。
vegitaberu
人事・労務・法務
これまでの、自分の理解を再確認することができました。同時に、重要なのは、これをどう使い、どう応用していくかと感じています。
ke-tanaka
IT・WEB・エンジニア
自身の業務に対するより実践的な活用について内容を検討することが出来た。学習により一定の基準を設けることが出来れば、人による判断の差異を減らし、より時間的ロスの少ない対応が出来るようになるのではないかと感じる。一方で学習の為のデータセットには十分注意を払っていきたいと感じる。
mad_mat
クリエイティブ
teachable machineを使った実践は面白かった。
taku_0318
コンサルタント
AIジャンルである予測モデルと生成系モデルに関する理解が深まった。
at25_ohashi
営業
画像生成AIは整備部品などの初期確認に活用できるのではと感じました。
atlanta
IT・WEB・エンジニア
画像認識を用いたアボカドの食べ頃チェックの説明がとても分かりやすかった。自分でも活用してみたいと思った。
jever
専門職
おもしろい内容だったので、業務に使えないか検討したいです。
saijotakayuki
経営・経営企画
解決したい問題、XからYを予測するに置き換える、適切なデータの質と量が重要
yuki_1203
IT・WEB・エンジニア
アボカドの熟度を判別するという具体例を、検証方法も含めて解説されているのがとても分かりやすかった。
画像(見た目)による判断は日常生活の中で、私たちが何気なくやっていることだが、このような事例を見せてもらうと、
すべての画像認識が何らかの数値に変換できそうな気がしてきた。
nabezo1962
人事・労務・法務
回帰、分類と生成AIのそれぞれの違いが理解できました。
また、それぞれを組み合わせてより精度を上げていく手法も知ることができました。
なるほど、と感心しました。
matsumoto_shi
その他
コールセンターの入電予測
takusama2426
メーカー技術・研究・開発
改善要望に対しての工数見積もり
r00000707
経営・経営企画
AIを使ったサービス企画検討にあたってのベーシックな知識として活用可能と思います。