AIプロジェクト入門　④MLシステム

kmoriagt

IT・WEB・エンジニア

ありがとうございました。

sato4bb

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。

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

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。

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。

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。

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。

miyo_02

経理・財務

工程が複雑に感じてきた

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。

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。

cs1960

販売・サービス・事務

大変勉強になりました。

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。

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。

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。

homma_nanami

販売・サービス・事務

AI導入の流れがわかりました。

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。

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。

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。

ta-oki

営業

AIの学習の仕組みを業務に生かしていきたい

mutame

その他

非常に難しいですが参考になりました。

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

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。

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。

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

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。

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

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

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

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。

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

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。

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

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。

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。

karikomi-1011

営業

ＭＬシステムヅ図を描くことは難しい。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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

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。

fanatic

人事・労務・法務

関連用語の意味が理解できた

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。

k_yuna

販売・サービス・事務

大変勉強になりました。

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。

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。

stani

専門職

参考にさせていただきます。

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。

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。

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

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。

ume-

その他

知識習得中の為、今後も情報収集致します。

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。

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。

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

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。

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

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

suzuzuzu

その他

とても、勉強になりました。

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。

e-yanaoka

メーカー技術・研究・開発

機械学習、参考となった。

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。