
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AIプロジェクト入門 ①AIの基礎知識とプロジェクト事例
このシリーズでは、スキルアップAI社の「AIプランニング・プロジェクト推進基礎講座」より、ビジネスパーソンが知っておくべき内容を抜粋してお送りします スキルアップAIは、それ以外にも入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。 スキルアップAI株式会社 https://www.skillupai.com/open/
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AIプロジェクト入門 ①AIの基礎知識とプロジェクト事例
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AIプロジェクト入門 ③プロジェクトの企画
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機械学習②線形回帰/データサイエンス入門
このシリーズでは、スキルアップAI株式会社の「データサイエンティスト基礎講座」より、ビジネスパーソンが知っておくべき内容を抜粋してお送りします。データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルにも対応した内容となっています。 スキルアップAIは、入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。 スキルアップAI株式会社 https://www.skillupai.com/open/
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AIプロジェクト入門 ②人材の確保
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組織を導くビジョンの力!キングダムに学ぶデキるリーダーになる方法 “なすなかにし”と学ぶ教育エンタメ番組「学びのエンタメ!手のひら塾」シーズン6~組織変革編 #1
「学びのエンタメ!手のひら塾」(公開期間:2025年4月29日まで) スポーツ、マンガ、音楽など身近な話題を入り口にスポーツ、マンガ、音楽など身近な話題から、マーケティング・リーダーシップ・思考方法など、今日から使える“ビジネススキル”をグロービス経営大学院の教員が解説、生徒役のなすなかにしと一緒に学ぶ教育エンターテインメント番組です。 シーズン6のテーマは「ドラマ・映画に学ぶリーダーシップ」 エピソード1は「リーダーシップに欠かせないものって何?」 『キングダム』に学ぶ!リーダーシップに不可欠な「ビジョンの提示」とは? エピソード2〜6はYouTubeにて順次公開予定です。 URL:https://www.youtube.com/playlist?list=PLVTwlxKk5nI8pV6N8TUC1I8flrDxTtHme 出演: なすなかにし 中西茂樹/那須晃行、瀧口友里奈 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年02月公開)
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地方行政・地域のDX~デジタル田園都市国家構想と地方の実態~五十嵐立青×楠正憲×熊谷俊人×西経子×朝比奈一郎
G1サミット2023 第5部分科会P「地方行政・地域のDX~デジタル田園都市国家構想と地方の実態~」 (2023年3月19日開催/北海道ルスツリゾート) デジタルの力で、地方の個性を活かしながら社会課題の解決と魅力の向上を図るという政府の「デジタル田園都市構想」。政権の看板政策の一つであり、行政のデジタルサービスを増やすことなどを柱としている。政府の構想と絡めて地方行政のDX・地域のDXはどう進むのか。その現在地とゆくえを探る。(肩書きは2023年3月19日登壇当時のもの) 五十嵐 立青 つくば市長 楠 正憲 デジタル庁統括官 デジタル社会共通機能グループ長 熊谷 俊人 千葉県知事 西 経子 内閣官房 デジタル田園都市国家構想実現会議事務局 内閣審議官 朝比奈 一郎 NPO法人地域から国を変える会 理事長/青山社中株式会社 筆頭代表(CEO) ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年2月公開)
03月01日まで無料
ちょうどいい塩梅のスキルを高めよう/耳で効く!ビジネスサプリ 仕事に役立つABC
1日5分で気軽に耳だけで聴いて学べる「耳で効く!ビジネスサプリ」。 仕事に役立つABCのコーナーでは、仕事の成果を高めるために「当たり前だけど、バカにせず、ちゃんと取り組みたいこと」をお話します。本コースは日本最大のビジネススクール グロービス経営大学院による、ビジネスパーソンが予測不能な時代であっても活躍のチャンスを掴み続けるヒントをお伝えするVoicyチャンネルからの転載コンテンツです。意識しておくべきビジネススキルやキーワード、今後の時代のキャリアの考え方などを、1日5分で気軽に聴いて学べます。 Voicyチャンネルはこちら https://voicy.jp/channel/880 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年02月公開)
02月28日まで無料
ダイバーシティニュース 経済/歩くと何が変わる?など(2/12放送)
行き詰った時代を切り拓くキーワード、それが「ダイバーシティ=多様性」です。異なるさまざまな視点から見ることによって新しい時代が浮かび上がってきます。このシリーズは「ダイバーシティ=多様性」を切り口に、世の中の新しい見方に迫るニュースプログラムです。LUCKY FMで配信された番組「ダイバーシティニュース 経済」を再編集してお届けします。(肩書きは2025年2月12日放送当時のもの) 金泉 俊輔 NewsPicks STUDIOS CEO 瀧口 友里奈 MC <コース内容> 1. 今週「破談」が正式決定へ かつてのナンバー2自動車メーカーの行く先は? 2. 2024年のロシアGDPが過去最高に 軍需によって経済を牽引 3. 大手ネット金融グループがフジ親会社の大株主に 株主としての真の狙いとは? 4. 首都圏の港を巡る「ディズニークルーズ」 日本郵船と業務提携へ 5. 数百万人の個人財務データへアクセス 今後「DOGE」がアメリカに与える影響は? 6. スペシャル・トーク「歩くと何が変わる?」 ゲスト:「NewsPicks」CMO・池田光史氏 7. リスナーの声 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年2月公開)
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく(MECE)を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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貸借対照表 ~企業の財務活動と投資活動を読み解く~
財務諸表の要の1つである貸借対照表(B/S)は、ある時点(決算期末時点)での企業の資産内容を表します。継続的な経済活動を行っている企業の一瞬の姿をとらえたスナップ写真ともいえる貸借対照表を理解し、企業の財務活動と投資活動の結果を読み解く力を身につけましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、日経電子版の記事もぜひご覧ください。 「米SPAC上場ブーム、引き金はコロナ禍の失業対策」 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC27E130X20C21A4000000/?n_cid=DSPRM5277
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リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~
リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。 「吉本興業のこれからに必要なのはどっち?リーダーシップ、それともマネジメント?」 https://globis.jp/article/7224 「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58614190Y0A420C2X12000/?n_cid=DSPRM5277
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クリティカル・シンキング(論理思考編)
業種、職種、役職を問わずビジネスパーソンが業務のスピードとクオリティを効率よく高めるために必要不可欠な論理思考力。 論理思考のベースとなる考え方を学び、実務で陥りやすい注意点を理解することで、実践で活用する能力を養います。 論理思考の基本を身につけ、コミュニケーションや業務の進行に役立てましょう。 論理思考を初めて学ぶ方は、以下の関連コースを事前に視聴することをお薦めします。 ・論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント ・MECE ・ロジックツリー ・ピラミッド構造 ・演繹的/帰納的思考 ・イシューと枠組み ※2019年10月31日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。 内容に変更はなく、理解度確認テストや修了には影響ございません。
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく(MECE)を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント
伝えたいことがうまく相手に伝わらない。仕事がなかなかスムーズに進まない。 仕事をしていると、そんな場面に直面することもあるのではないでしょうか。 そんな方に役に立つのが「論理思考」です。 物事を論理的に考えられるようになると、仕事の効率が格段にアップします。 このコースでは、論理思考のコツを5つに絞って説明していきます。 ビジネスパーソンにとって必須のスキルである「論理思考」をいち早く身につけましょう。 「クリティカル・シンキング」をまだ見ていない方にもお勧めのコースです。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく(MECE)を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~
リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。 「吉本興業のこれからに必要なのはどっち?リーダーシップ、それともマネジメント?」 https://globis.jp/article/7224 「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58614190Y0A420C2X12000/?n_cid=DSPRM5277
会員限定
因果関係 ~原因と結果の関連を理解する~
因果関係とは、あるものごとが「原因」と「結果」の関係でつながっていることです。「因果関係」という言葉は様々な場面で使われますが、ビジネスにおいても、因果関係の把握は問題解決などの場面でとても重要な思考技術の一つです。 因果関係を把握し、因果関係を明らかにすることのメリットやコツを身につけましょう。
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
100+人の振り返り
aa6677
IT・WEB・エンジニア
AIプロジェクトに携わる際に活用できる。
kazumi_100pot
金融・不動産 関連職
機械学習のパッケージサービスが現状も豊富にあることを理解できました。
ume-
その他
知識習得中の為、今後も情報収集致します。
watanabe-tat
専門職
MLシステムを構築する環境として①クラウド②オンプレミスの2つを検討したい。
システム開発の工程では、学習・予測データのパイプライン設計を重視したい。
MLシステムを構築のAI開発の際に使えるサービス・ツールは、①開発言語ツール②API活用あるいはマッシュアップ、2つを検討したい。
mkh8510
メディカル 関連職
学んだ内容から考えられる事項は以下のとおり
・費用をかけずにAIを活用すること
・手間をかけず既存のシステムで利用可能かつ仕事に密着度が高いものを選定すること
・組織のコンプライアンスに合致したシステムで、PCの不正使用など疑われないこと
konbass8
金融・不動産 関連職
MLシステムの構成図を初めて学習した。まだ理解できていない部分もあり復習していきたい。
kenjiro_fujita
コンサルタント
AutoMLを活用し、人が実施している誤り検知を自動で実施したい。
stani
専門職
参考にさせていただきます。
7031
経営・経営企画
AutoMLを活用し、ルーティン業務にうまく活用したい。
naoki_sasano
メーカー技術・研究・開発
AutoMLでは、学習用データを集めるだけで、適当な学習モデルを提供してくれるので、コーディングの知識を持つ必要がなく、業務改善のAI導入の選択肢として検討したいと思った。
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
karikomi-1011
営業
MLシステムヅ図を描くことは難しい。
fanatic
人事・労務・法務
関連用語の意味が理解できた
takuto2009
金融・不動産 関連職
非常に難しいですが参考になりました。
jout009
メーカー技術・研究・開発
MLシステム構築にあたり、必要な要素がよく分かった。今後は最新情報をリアルタイムに仕入れつつ、業務に活用していきたい
matute
IT・WEB・エンジニア
MLシステムを開発する場合は、予めシステム構成図を作成してから、開発を進める必要があることがわかった。なお開発する際に利用する開発環境やツールが複数ある事も分かり、既存のスキル・投資対効果で実際に行う開発に合った選択が必要だと思った。
jp_kanai
その他
MLシステム構築するにあたって現在利用できる外部環境の実態を概略としてに理解できました。
koji_wada
マーケティング
AIを活用したプロジェクトにおいて、システム開発する際のポイントについて学ぶことができました。MLシステムはデータ基盤からデータを受け取り、学習や予測などの処理を行うもの。クラウドやオンプレミス、エッジなど、どこで処理させるかによってもコストや処理速度に差がでるので考慮することが必要。システム構成図を可視化すること。サードパーティのAIツールも把握しておくこと。新しい言葉や概念を理解しながら知識を定着させていきたい。
nb23
営業
MLシステムメリットや工程、AI開発時に使えるツールも含め、MLシステムでの開発に関する内容を理解する事ができた
zennoh-tokiyasu
販売・サービス・事務
果たしてこれを活用できる職場の人間が何人いるのか?プロジェクトを立ち上げても前に進まないのが現状である。共有できる仲間を見つけることから始めたい。
iso_ken
専門職
MLをために提供されているサービス、ツールを知ることができた。費用対効果やリーソースの観点からどのようなものを利用するのが良いか検討したい。
k--g--
その他
AI開発の際に使えるサービス・ツールの紹介が参考になりました。
kintan3104
営業
AI開発に関する基礎知識が理解できた。今後関連する業務を通じ、知識を深めていきたい。
ryu-ta-ro-22
IT・WEB・エンジニア
日常業務では得られないMLシステムの知識が得られた。こういう知識があるかないかで、業務のデジタル化に大きく差が出そう。
社内研修にも入れてほしいぐらいの内容。
e-yanaoka
メーカー技術・研究・開発
機械学習、参考となった。
zaky
メーカー技術・研究・開発
MLシステムの概要の学習を行った。システム構築のための市販やオープンソースのツールやサービスの紹介があった。
suzuzuzu
その他
とても、勉強になりました。
toshiton
メーカー技術・研究・開発
MLシステムのシステム構成図やAutoMLの考え方がとても勉強になりました。私が描いていたシステム構成図は、下半分のみで、実際の機器とデータサーバーのネットワークを図式化したのもでしたが、学習の流れも加えることで、MLシステムの構築に必要な全体像が把握でき、関係者へのプレゼンに活用していきたいです。AutoMLは更に内容を深め、利用提案できるようにしていきたいです。
takashi05138409
販売・サービス・事務
様々なサービスがある事が分かりました。
hfkd156036
金融・不動産 関連職
既存のスキル・投資対効果で実際に行う開発に合った選択が必要だと思った。
marine_081006
人事・労務・法務
現在のAIに関するトレンドを一通り学ぶことができた。今後の業務効率化等を検討する際に活用したい。
kk12645
メーカー技術・研究・開発
AI学習を自動でできるツールなど、便利がものがたくさん紹介されていたため利用を検討したい。
512177
資材・購買・物流
さまざまなMLを使用して、事業の効率化・自動化を進めたい
sesesese
その他
ツールの種類について理解が出来た。
同じ製品群でも用途によって開発の度合いは違いそうだ。
hr-sakai
その他
開発を進める為に費用対効果などプロジェクトのノウハウを学ぶ事が出来ました。
t_terakawa
メーカー技術・研究・開発
エッジでのMLシステム構築を、今回学んだことを活かして、実施トライしてみたいと思います。
gofi
メーカー技術・研究・開発
AIプロジェクト、いろいろと便利ですが、モデリングの構築に、ノウハウが必要ですし、データの収集・加工、特徴データの抽出等、AIモデル構築以前に、多大の作業を忘れなく考慮が必要ですし、リソースを投入したからと言って、必ず想定する効果を得られる保証もない。
AIの流れが大事ですが、むやみに追従も禁物だと思います。
matsu_411
専門職
AIとクラウドが相性がよいというのがはっきりわかったので,オンプレミスと迷ったときに提案できる。また,なるべく自社内で開発したくないときの選択肢があるので使えそう
uiei
販売・サービス・事務
AIプロダクト群の料金設定まで見ることができた。
awanoa
IT・WEB・エンジニア
機械学習を行う上での工程と、様々なサービスの展開、内容を学びました。
vegitaberu
人事・労務・法務
何となく理解したつもりでいますが、実際に、取り組んでみないと、本当に理解はできないのだろうなと感じます。ただ、実際に実施するチャンスは、なかなかないもので、今は、その時のために、おおまかにでも、頭にとどめておき、そのチャンスに当たった時に、御もう一度、復習したいと思います。
k_k_ai
メーカー技術・研究・開発
様々な既存サービスが有ることがよく分かりました。
KIBITが面白そう
h_kouno
販売・サービス・事務
立場としては依頼者側なのですが、開発担当との窓口を担当しているので学べてよかったです。
s-ma
経営・経営企画
内容が多岐にわたるため繰り返しの学習が必要
shojihirashima
マーケティング
AIを活用したプログラム作成の概略を学んだ
y-arano
メーカー技術・研究・開発
動画の中で2022年という言葉が出てきたが、この時はChatGPTなどの生成系AIがそれほど知られていない時期の講義内容であるが、現在だと開発の流れなどがガラッと変わっている可能性があり、本業界の勢いや変化の速さは本当にすごいと思います。
cs1960
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
bonjours
金融・不動産 関連職
AI開発ではPoCのあとに、要件定義からウォーターフォールモデルで行うステップを踏む必要があることに気付いた。短時間で開発できるわけではないことを悟る。
kaneko-ju
IT・WEB・エンジニア
AI開発には高額な費用がかかるので、慎重に検討しを進めなければならない。
ほんとに想定している効果が得られるか、自動化できるか、精度は高いのか などきちんと精査していく。
miyo_02
経理・財務
工程が複雑に感じてきた
inyourmind
建設・土木 関連職
DataRobotなどのノーコードAIツールはどうしてもやれることに制限があるのではないかと思い、採用に踏み切れない。
touhoufuhai
販売・サービス・事務
何となく流れが分かりましたが、復習したいと思います。
toshi-iwai
経理・財務
当社ではCopilot for Microsoft365を採用しているので関係部署に内容を聞いてみたいと思いました。
coolcalm
営業
AIに関してのさまざまな活用方法がわかりました。
t_t-suzuki
経営・経営企画
機械学習のフローが理解できたので、実際に回してみたい
hs_1031
営業
実施のAI導入におけるシステム構成や必要なプロセス、様々なサービスについて理解ができた。ツールやサービスについて、技術的な違いなど学びを深めたい。
kmoriagt
IT・WEB・エンジニア
ありがとうございました。
seinocchi
専門職
よく理解できました。
yamaguchi824
メーカー技術・研究・開発
AI開発において、最適化の重要性を学んだ。プロジェクト計画の段階で構築のイメージを具体化する必要がある。
kazuhisa-ma
メーカー技術・研究・開発
AI導入に活用できる様々なサービスがあることを理解できました。
grateful
専門職
MLシステム学びました。
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AI導入に当たってのツールやサービスを知る事ができました。
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販売・サービス・事務
サービス、ツールを知ることができた。
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その他
AI導入のための選択肢がいろいろあることが分かった。費用対効果を見極めたうえでプロジェクト化することを周囲と共通認識にしてゆく。
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金融・不動産 関連職
MLシステムについて理解できた。またオンプレミスとクラウドがあることを学んだ
rencons
その他
AIツールを利用する場合自分の能力と使用に合わせて様々なパッケージがあることがわかりました。
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販売・サービス・事務
MLシステムとひとことでいっても色々あることを今回初めて知りました。
言葉の意味から理解できたと思います。
matomita
その他
MLのためにすでに各種の支援ツールがあることを知った。だがツールがあればすべてのことが完璧にいくわけでもないので、より目的や効果に対して、バランスのよい選定が必要におもった。
tomtotm
メーカー技術・研究・開発
活用例は多岐に渡ると思います。これらAIの学習方法を活用することで精度のよい予測出力が得られるシステムが考えられました。
hhmorimoto
メーカー技術・研究・開発
AI活用に向けてとても参考になりました
今後 活用検討していきたいと思います
kyo1227
営業
AI導入に活用できる様々なサービスがあることを理解できました。
senna4521
営業
直接今の仕事で役立つものではないが、知識を得て次のコンテンツを視聴したい
to_matsuda
専門職
AIを活用するための環境整備にあたり、必要なことを学ぶことができた。金銭面の不安があり、導入できるかどうか不安になった。
tasu-o
コンサルタント
MLシステム構築の基本を学ぶことができた。今回学んだことを足掛かりに学習を継続していきたい
fffiii
その他
まずはAIを積極的に活用し身近に感じていく必要がある
aokitaka-tci
その他
MLシステムの基本概要を学ぶことができた、サービスやツールの違いを知ることができた
sak3
専門職
システム開発として基本的なことは近しく、MLに関連する代表的ツールとその特徴がわかりました。
shun_14
販売・サービス・事務
MLシステムの概要についてはよくわかりましたが、それぞれのAIソリューションのサービスの特徴をつかまないと、業務にどう応用できるかわからないと思いました。
ymcyr
メーカー技術・研究・開発
システム構成の一般解としてとても参考になりました。
noriko0907
その他
パッケージサービスの違いを具体的に知ることができて、良かった。今後の参考にしたい。
kitajima-n
販売・サービス・事務
MLシステムの概要について理解することができた
mutame
その他
非常に難しいですが参考になりました。
ta-oki
営業
AIの学習の仕組みを業務に生かしていきたい
a2071768
人事・労務・法務
ワークのMLシステムの構成図は全く理解できなかったが、普段よく耳にするクラウドの種類や特徴について理解することができた。
1_1_1_hatai
その他
本動画につきましても繰り返し視聴して理解を深めてから日々の業務への活用を検討していこうと思います。
tquattro
建設・土木 関連職
AI導入のための選択肢がいろいろあることが分かった。費用対効果を見極めたうえでプロジェクト化することを周囲と共通認識にしてゆく。
homma_nanami
販売・サービス・事務
AI導入の流れがわかりました。
kita-senju
IT・WEB・エンジニア
AIのシステム構築に関して、参考になりました。
upjohn
専門職
AIプロジェクトの開発の過程の一端(基礎中の基礎)がざっくり分かった。
aohwan
その他
ML システムについて学ぶことができました。また、現在提供されている様々なパッケージやサービスについて知ることができました。
9325spa
その他
AI開発で利用できるサービスやツールについて学び、Jupyter NotebookとRStudioを実際に使用してみましょう。
omnibus
販売・サービス・事務
MLシステムについて、様々なシステム構成や提供されているシステムを知れた。
toyomiura
建設・土木 関連職
理解しました。活用のためには適応します
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IT・WEB・エンジニア
MLシステムの定義、環境、システム開発なツールの概念が理解できた。是非、データ分析をモデル化して実践で使っていきたい。
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サービスの紹介は参考になった。
pakaboka
マーケティング
AIプロジェクトの4回すべてを流し見して理解できたレベルではないが言葉を一回インプットできたのと全体イメージが頭に忍び込ませることができた
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AI製品について理解をふかめました。
harumichan
建設・土木 関連職
学習処理から実運用までのさまざまな過程を学ぶことができた
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ai開発に使えるツールがわかり良かったです。
terulin
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AI導入には色々なサービスが有るのですね。
それぞれにいろいろな特徴があるので、最適なものを利用したいと思います