ビジネスパーソンのためのデータ・AIリテラシー／①データ活用の全体像・データ統合

shun_14

販売・サービス・事務

SNSの書き込みなどをデータ統合して、よりエンドユーザーのニーズに合った商品開発に生かすことができると思いました

fukai_tamaki

販売・サービス・事務

DXにはデータ収集と分析が大切だと理解できる。部内に必要なデータが蓄積されているのか、具体的にイメージできない。

aokitaka-tci

その他

全体像をデザインして、失敗しないポイントを押さえて、業務にあたりたい

csl_tbeppu

コンサルタント

簡潔で分かりやすい内容でした

tigerogawa

金融・不動産　関連職

AIを活用することにより膨大な顧客データーを分析し、マーケティングに利用するだけでなく、案件審査にも活用できる。

st-1225

金融・不動産　関連職

AI活用の目的を明確にする。そのために既存データをどのように整理するかを意識したい。

fumiyo_jou

経理・財務

どのようにデータ活用をしたいのかを決めるのが課題。資金繰り予測ができればいいとは思うが、現状は前年同月や、過去5営業日分の入出金実績をそのまま当てはめる等で何とかなっている部分もあるので、新たにデータ分析で何をどれだけ向上させるのか難しい。データ収集で手作業を少なくさせるはデータ分析ではなくデジタル活用の分野になるのか。もう少し学習を進める必要がある。

morimachi_128

営業

自分の仕事とは結びつけることができないかと思ったが、
現状の問題・課題を洗い出し解決に向けた「何を実現したいか」が整理できれば
活用できる可能性が見えてきた

mi-yoshi

営業

まずは身近なデータを集積し分析することの大事さを学びました。

a2202894

その他

クレジットカード業務ではカードの利用状況と問合せの傾向を分析することに活用できそうだと思った。

tamurayukari

販売・サービス・事務

まずは自社にどんなシステムが導入されていて、どこまでアクセス権を持っているか把握すること
そこから手元のデータでどこまで精度が出ているかとそのデータの弱点を見つけること
そして優先順位を付けてからデータ統合をすすめること
というステップが大切だと学びました

gabataka

営業

分かりやすかったが特に自分のアクションには影響が無さそう。

ma-sa1226

営業

AIを活用することにより、最適な生産計画が可能になると思います。

tc-torako

経理・財務

目的を洗い出してから、目的に向けてデータの整理/分析を行う。

oharan

営業

データ活用もシステム構築もあくまで手段。それらを使って何を実現、何を課題解決したいか？それをやるためにROIを成り立たせようとするとどのようにすれば良いか？というアプローチをあらためて整理できました。

ichikr

マーケティング

データ統合においては、手元にあるデータをむやみやたらに統合するべきではない。まず、ＡＩ活用によってなにを実現したいかを検討し、既存のデータで実現できないことが、どんなデータがあれば解決するのか、という風に目的から逆算して統合する対象を選ぶことが重要と分かった。

kinjo2024

IT・WEB・エンジニア

web上のデータだけでは不十分で、ユーザーにより価値の高い施策を行うには、実店舗でのデータなども含めて複合的な分析が必要だと感じました。
日々の業務でも、本当にこのデータだけで分析を行っても良いのかという問いを持ちながら取り組みたいと感じました。

ameyoko

その他

データを整えるのが大事。

itou_to

マーケティング

自分たちがどういったデータを既に持っているのかの整理をしたいと思いました。

itaba1230

営業

よく理解できました。

nagamatsu-naoki

金融・不動産　関連職

社内の顧客データのクレンジングは必要と考えていたので、進め方のイメージと社内説明のイメージが具体化できた。

tsukamoto-k

金融・不動産　関連職

データ統合について勉強になった。

unyoreka

メディカル　関連職

収集したデータを統合し、分析する事を業務でも試みていますが、統合出来ないデータであるという課題に多く直面します。まずは統合出来るデータなのか、その先の分析に繋げる事を1st Stepとして考えていきたいです。

y_yasuda1

経営・経営企画

データ統合の大事さを理解できた

toshiton

メーカー技術・研究・開発

データ統合に失敗しない6つのステップの中で、AI活用で何を実現したいか？が大事だと感じた。そしてどんなデータがあればそれを実現できるのか？新しい仕組み作りにチャレンジできるような気がしてきた。製造現場での困り事をヒアリングして、アイディアを膨らませて行きたい。

shi_yu

経理・財務

データ統合の難しさを感じた。
日々意識しながら仕事をしていきたい。

gonarayama

専門職

データ統合のポイントを理解したうえで、最適性、精度を高めていきたい。

kanbara-t

販売・サービス・事務

データ統合について、講義でもあったように「何を実現したいのか」に尽きると思いました。
その中で実際の業務において、データを活用する際、残り５つのステップ（既存のデータの範囲でどこまで精度が出るのか、どこが弱い部分なのか、どのようなデータで解決するのか、そのデータはあるのか、統合できるのか）を踏まえ、課題解決を図って参りたいと思います。
また、データ統合にはコストがかかり、絶対はなく、的が外れると思うような答えが導きだせず、６つのステップを考え抜く力が必要だとも感じた。

masuhide

経営・経営企画

データは多面的に分析/集計できる要素を持つものを元としてAI活用を行う必要がありユーザーへは有益な情報となりえない的外れなものとなってしまうことを理解しました。

yoshidayukinari

営業

今あるデータが活かされていないということも感じたし、データの収集についても不足しているように感じる。業種柄デジタルでデータを収集することは難しいように思うのでやはり顧客との接点を持ちながらデータ入力を行い、次のステップ(データ統合)に繋げていく必要があるように感じた。

masaki1104

人事・労務・法務

データ統合は目的意識を明確にしておくことが重要だと思いました。

yama_0611

IT・WEB・エンジニア

データ活用・統合について理解を深めることができた。

arikured

その他

データ処理についての新しい知識を得ることができた。

naoyuki_2401

販売・サービス・事務

データ収集にはAI活用による目的を定めた上で行動しなければ投資効果を得られない可能性がある

misogai

営業

いろんな業務にAI活用による生産性向上に繋がります。また、データ収集からデータ分析を行いデータドリブンを考えて行こうと思います

inyourmind

建設・土木　関連職

データ統合には時間がかかるので、なかなか思うようには進みません。

saiken4545

建設・土木　関連職

何を目的とするか。を明確にしそれに見合ったData量を想定する事は重要と認識しました。
いつまでもData収集をし、その整理に時間が掛かりすぎるのはありがちと思います。
まず、目的を明確にし、徐々に精度を上げるアプローチが重要な事を改めて認識しました。

tca

営業

携帯等を通じてユーザーから収集したデータを、AI等を活用しながら更に精度を高めて有効に活用するのが重要である。

sreha

金融・不動産　関連職

ファーストステップ、手元のデータ、アクセスできるデータから分析を始め、どこまでのものが達成できるのか、その中から弱点を見つけ出し、データ統合していく価値がどこにあるのかの優先順位を決めて進めていくと、よりコンパクトにスピーディーに結果を出すことができる。

amemiya_k

販売・サービス・事務

データ統合についての再確認ができた。

saharin

営業

データーを活用するにあたってのデーター統合の重要性がよく理解できました。

hrkudo

IT・WEB・エンジニア

目的がしっかりしていないとうまくいかないことがわかった。

nori_inada

経営・経営企画

過去に旅行した先での出費データや宿泊先データ等を活用することで、次回以降の計画策定に役立てることができる

tom55wata

その他

別の口座で教えて頂いた、標準化×オープン化に繋がっていく話と理解しました。

s_kanna

メーカー技術・研究・開発

データを活用するためには，目的を最初に設定することが大事である。

hal-

マーケティング

データ量では、単純な量よりも、バラエティの多さが重要になるということを改めて認識できました。

masafumi_u

IT・WEB・エンジニア

データを集約してより精度の高いデータ活用をしていく場合、エラーケースを分析にどんな時間帯にどんなエラーケースが多いのか、そしてその原因は何なのかを突き詰めていけると思いました。
またAIデータを構築するうえでコスト面とも向きあう必要があると思いました。

kuroki_3000

IT・WEB・エンジニア

データ分析においてはデータ量よりデータの種類が重要になることなどを理解した。
様々なデータを収集するため、セキュリティも考慮しながら活用方法をしっかり考え利用することが大切です。

k--g--

その他

ECサイトのレコメンドの件はよく理解できました。

shunji-uchida

営業

どんなデータを集めて使いやすく加工して活用する。
①何を実現したいのか、②既存でデータでどこまでの精度が出るのか、③どこが弱い部分か、④どのようなデータがあっれば解決するのか、⑤そのデータはあるか、⑥実際にデータ統合が実現可能か

11papa-mama

人事・労務・法務

統合可能か否かの判断以前の問題として、そもそも社内に存在するデータの全てが把握できていないというのが実情。

satoru_yoshi

人事・労務・法務

データ活用のために、統合したり、処理したり、そもそもでさ集めるデータの種類を幅広く設定しないといけないと言うのは、原初の設計段階で考えないといけない。。

yuukahm

IT・WEB・エンジニア

データ統合を考えるうえで、まずAIで何を実現したいかを考える

ueda_tc

その他

データ統合のステップを整理することができた

h-kishiue

営業

データ統合の難しさをよく理解できた。

nishihara-h

販売・サービス・事務

わが社は現場でデータが活用できていない印象です。データ統合まで至っていないかな。これからの課題です。

toshi-iwai

経理・財務

データ統合の難しさを知りました。

kyo1227

営業

データを全て揃えてからではなく、まず手元のデータを分析してみる事が重要だと感じました。

yu_kawa

その他

生のデータなどを統合する事がなかったのであまりイメージできなかった。

michiyomichiyo

その他

目的を明確化してからの、データを統合していくこと

masamasa71

営業

まずはてもとのでーたの確認。有効活用するためには、データ統合も必要であることを再認識。

vivinana

販売・サービス・事務

ある程度、利用目的はセットしつつ将来的な利用用途の拡張も意識しながらデータの活用が必要だと感じた

satoru_0520

営業

データ統合のメリット、プロセスについて理解できた。データを集めて優先順位をつけて、何がしたいのかをはっきりさせてからデータを統合し、AI活用に繋がるプロセスを理解した。

ueeeeno

販売・サービス・事務

データ分析の目的、目的に応じたデータ収集が必要

ma-yama

その他

データ統合は漠然と「投入すればできる」と考えてしまっていたため、失敗しないためのステップを6つに分けて説明してくれたのは非常にためになった

cp500592

営業

どの部署や仕事でもいえることだがデータを整えるのが大事であると理解した。

miya36

営業

データ統合がうまくできていない現状があるため、本内容の重要性をよく理解することができた。

makidayo

IT・WEB・エンジニア

先ほど聞いた講座でも思ったことですが、どうしたいのかという目的、現状どういうデータがあるのかなど、ツールを使用する前の段階での、ヒアリングや理解が大切だと思いました。

itakazu1961

営業

きわめて当たり前のことを丁寧に整理てもらった。

007mine

経営・経営企画

AI　データ統合　具体的に何をしたいのか、目的を明確化してAＩを活用する事が大事。

0691021

営業

データを統合することが、データの質を高めるのに必須であることが理解できた

013044

営業

データを全て揃えてからではなく、まず手元のデータを分析してみる事が重要だと感じました。

mrogura

その他

大変参考になりました。

masakazu_tc

営業

データ統合（活用）について理解が深まりました。

h_kouno

販売・サービス・事務

現在、データに関するプロジェクトに参加しているので非常に参考になりました。

ke-ito

営業

データ統合の定義が自分の中で曖昧であったが、ECサイトと実店舗の例でクリアになり、次の段階の分析や活用にとっていかに重要であるかを理解できた。ぜひ６つのステップを活用して試してみたい。

jasmine_ayaka

販売・サービス・事務

データ統合は大切だが、ただ統合するのではなく、きちんと弱点などを見極め優先順位を決めてから行うことが大切だと学んだ。

sawa1443

IT・WEB・エンジニア

データは大事だけど見やすいかどうか調整が必要なのでAI使いこなすことが大事だと思いました

spica-yi

営業

データを全て揃えてからではなく、まず手元のデータを分析してみる事が重要だと感じました。

shuji0804

資材・購買・物流

データの見える化を意識したいと思います

kurosaki88

経営・経営企画

データを活用して何を実現したいのか目的を明確にすることが重要である。活用する場面などを具体的に描きくということが目的を明確にすることだと思った。

taneyasu

IT・WEB・エンジニア

当社の場合、BtoCでもないし、製造業でもなく、巷間言われているようなAI活用、特にBig Data活用といったところではなかなかアイディアが出てこない。別に無理をしてそういった技術を活用する必要もないと思い始めている。

ueharakoichiro

金融・不動産　関連職

データを活用するうえで目的、狙いを定めることの大切さを感じました。

yumetaro

建設・土木　関連職

データ活用、データ統合について、今はその活用のアイデアがありませんが、今後活用していきたいと思います。

e_co

販売・サービス・事務

AI活用するには、先ず人間の知識に基づく準備が必要。
当然の事ですが、この事を理解せずにAI活用が目的になる方もいるので、説明・説得できるだけの知識を得たいと思います。

o_rie2023

その他

データは量より質が大事という事がよくわかった。
色んなデータを分析しやすいように統合したりするのはAIが有効だと感じます。
業務効率化にうまく繋げられれるように方向づけをするのが人の仕事だと思う。

stsujimura

IT・WEB・エンジニア

データの取り扱いが重要

matsu_411

専門職

データ統合にどんなメリットがあるか今までよくわかっていなかったので，データの種類を増やせてAIに活かしやすいことが理解できた。一方で統合にはコストがかかることも理解したので，講義の内容にある6ステップを使い事前の検討を大事にする。

hiset0731014

営業

データを整えることが大切

touhoufuhai

販売・サービス・事務

利用したサイト内で購入済みなのに、おすすめでずっと表示されている事があります。
なるほど、うまく機能していなかったのですね。円滑なシステムにするのは、思っているより大変だと感じました。