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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

  • 0h 11m (6sections)
  • テクノベート (テクノロジーとイノベーション)
  • 実践知

このコースについて

ビジネスパーソンがデータやAIを活用するうえで、知っておかなければならない知識やよく直面する課題を、用語解説を交えてやさしくお伝えします。「データ統合」とは、分散しているデータをまとめたり、分析しやすいよう整えたりして、ビジネスで適切な判断を下せるように、データの質を高めるプロセスです。デジタル技術を駆使するための鍵になるステップを一緒に学んでいきましょう。

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。

DataRobotを体験されたい方はこちらから(30日間のフリートライアル)
https://www.datarobot.com/jp/trial/?utm_source=globis&utm_medium=partner&utm_campaign=FreeTrial23JP-globis

DataRobot お問合せ:
https://www.datarobot.com/jp/resources/contact_us_g/

グロービス経営大学院の「ビジネス・データサイエンス」クラスに「DataRobot AI Cloud」を提供中。
グロービス経営大学院 ビジネス・データサイエンス 講座詳細:
https://mba.globis.ac.jp/curriculum/detail/dsb/

講師プロフィール

小川 幹雄 DataRobot Japan バイスプレジデント, ジャパンAIエキスパート

DataRobot Japanの創立期に参画し、様々な業務を担当してビジネス拡大に貢献。その後、金融業界を担当するディレクター兼リードデータサイエンティストとして、金融機関のAI導入支援やCoE構築支援をリード。2023年からは日本のAIエキスパート部門の統括責任者に就任。AI導入・活用支援のノウハウを活かし、公共機関や大学機関での講演も行っている。また、一般社団法人金融データ活用推進協会(FDUA)の企画出版委員会の委員長代行も務めている。
(肩書きは2023年3月撮影当時のもの)

コース内容

  • データ活用の全体像・データ統合
  • データ統合の目的
  • データ・AI活用の全体像
  • データ統合のポイント
  • データ統合に失敗しないための6つのステップ
  • 今回のまとめ

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

54人の振り返り

  • masuda77

    資材・購買・物流


    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。具体的には、製品市場動向や実績データから確度の高い販売予測策定が可能、さらに適正在庫を考慮した形で、製造量を決めることで自動化が可能なイメージを持ちました。さらに制約条件や最適な稼働要件等のデータを取込、最適生産スケジュール策定が可能とイメージ出来ました。

    2023-08-14
  • ozawa_h

    IT・WEB・エンジニア

    本シリーズはAIに関してのコースではなく、データ分析用システム構築についてです。
    データ分析システム構築の概要についてはとても良いコースです。実践編はありませんが、以前から実績がある内容です。
    私の場合は最近はAIによってデータクレンジングなどを行っています。

    2023-07-29
  • jshinmura

    IT・WEB・エンジニア

    ECサイトと実店舗でデータ統合されていないケースは多いです。また名寄せは非常にコストと時間がかかることからデータ統合の運用面の難しさをどうクリアしていくかの体系的な理解が必要であるとあらためて課題認識ができました。

    2023-10-28
  • nakahara_toko

    経営・経営企画

    販売管理を担当しています。データ分析がミッションですが、データベースの統合に時間がかかり、思うような分析ができません。改善策を検討する良いきっかけとなりました。

    2023-08-20
  • watanabe-tat

    専門職

    AI活用の目的・目標を定め、データ統合する。AI運用の中で、問題・課題が発生したら、更なる、仮説を加え、必要なデータを段階的に統合することが、データの質を高めるプロセスであり、結果として、ビジネスで適切な判断を下すことが可能になる。

    2023-10-04
  • 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。

    2024-02-28
  • 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。

    2024-02-18
  • 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。

    2023-10-31
  • mg0582

    IT・WEB・エンジニア

    AIを使うにはデータがないと、そもそも扱えないことが分かった。そのため、日常でも日記などのデータを蓄積できるものを持っていたほうがいいかもしれない

    2023-12-04
  • 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。

    2023-10-31
  • 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。

    2023-10-26
  • 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。

    2024-02-22
  • 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。

    2023-10-31
  • 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。

    2024-01-05
  • climbs

    メーカー技術・研究・開発

    まずは目的を明確に立てる

    2023-11-15
  • taiichi-yoshi

    IT・WEB・エンジニア

    データ統合を長年実施していくと、実現したいものからどんどん乖離しているという言葉を聞いて、反省致しました。本来、何をしたのか、いつまで実現したいのかの計画が大事であると、改めて気づかされました。

    2023-12-11
  • isimat

    営業

    データーは過去の蓄積で膨大にあるが、必要時の検索に膨大な時間がかかる。AIリテラシーを高め
    統合化によりこの問題を解決することができる。

    2023-11-12
  • shimizu-jun

    建設・土木 関連職

    データ分析システム構築の概要について学べました。

    2023-09-25
  • stani

    専門職

    データ統合について学んだ。

    2023-10-27
  • fujii_tomohiro

    その他

    データ活用の全体像は理解できた。実際の活用に向けて準備を進めたい。

    2024-02-03
  • iso_ken

    専門職

    データ統合を進めようとしているが、やみくもに全部ではなくそのデータで何をしたいのか、なんのデータが必要なのかをしっかり見極めたい。

    2023-12-25
  • tkmh2002

    経営・経営企画

    データ活用にも、まずコンテキストを理解する事が必要

    2023-07-31
  • suzuzuzu

    その他

    とても勉強になりました。

    2023-12-22
  • aya_14__

    営業

    データ統合に興味はあるものの、費用対効果がでるのかイメージできていませんでした。その検証の仕方として、弱い部分を今のデータで分析し、どのようなデータがあればより効果的なアプローチに繋がるのかを知ること。これは非常に勉強になりました。

    2024-02-23
  • sss_kobayashi

    その他

    データ統合の目的、弱い部分を明確化する必要があると考えた。

    2023-10-31
  • csl_kojima

    IT・WEB・エンジニア

    理解が深まりました。

    2023-10-12
  • ymatyu

    経営・経営企画

    まずはAIで何をしたいかを決めないとデータ統合する必然性が全くわからない。一体AIで何ができるのだろうか?そこから学習したい。

    2023-08-13
  • hiikkaarru

    メーカー技術・研究・開発

    aiはデータの量より質、種類が重要
    企業でデータを集めるとなると、特に忙しい部署ではとりあえず集めれば良いとなりがち、かならず意識して目的を見据えたデータを集めること
    実験検討と同じ

    2024-02-06
  • askmt

    その他

    データ統合すればうまくいくというわけではないことがよくわかった。何のために、どのデータをどう組み合わせて、どのような効果を期待するのをデザインした上で進めるようにしたい。

    2023-10-31
  • sm054307

    経営・経営企画

    AIを利用することで便利になる反面
    データ統合についての大変さ感じる
    今後、データ統合についてどのようにやるかが重要と感じた

    2023-09-25
  • tae-sugawara

    販売・サービス・事務

    組織が大きければ大きいほど、部門間での相違もあり、データ統合がより難しいと感じた。

    2023-10-31
  • sbsconts

    コンサルタント

    AIデータ活用の概要を学びましたが、何ができるのか一通り講座をみて、全体像を把握してから、再度細部を学ぶ必要があると感じました。

    2024-02-08
  • sho_yam

    資材・購買・物流

    概要への知識が深まったように思う

    2023-11-02
  • hiro_hiro_12

    販売・サービス・事務

    データレイクやデータマートなどの言葉が聞くことはあったがあまりイメージできておりませんでした。今回の話で、少しイメージがつくようになりました。

    2024-01-15
  • taku-33

    営業

    データ統合を漠然と考えていたが、現状を整理して何をしたいのか具体的に考えることが重要であると感じた

    2024-01-14
  • hamayeah

    経理・財務

    説明可能性を意識する必要もあるかと思いました。

    2023-11-03
  • naoki_sasano

    メーカー技術・研究・開発

    業務改善を実施する際は、現状把握として、収集できるデータを全て分析にかけ、弱点を見つけることから始めたいと思った。

    2023-11-04
  • techno

    その他

    AIがあると24時間頼れる相談役が要るようなものなので上手く活用することで業務をよりスピーディーに正確に進められるようになると思う。

    2023-12-08
  • manabu_yama

    人事・労務・法務

    AI活用し分析していくためには、どのデータを使うのか、データ自体の整備がとても重要であることを学びました。

    2024-01-27
  • i323

    その他

    データ統合して活用するケースは自業務においては当てはまらないが、会社という組織では大いに必要なものだと思うし、正しく活用すべきだと思った。

    2023-12-08
  • onomasano1

    その他

    工場収益改善の為の発生費用分析解析と取り組み方策検討にAIを活用出来るデ―タ統合構築に必要な考え方の習得

    2023-07-30
  • stengnabe

    その他

    AIを活用したデータ分析を活用して今後の業務改善につなげていきたい。

    2023-09-24
  • as_mako

    メーカー技術・研究・開発

    重要なのはAIを活用して何を実現したいのか、具体的なイメージを持つこと。
    業務を効率化させて無駄を省きたい。機械学習するためには組織内のデータが必要なのが理解できた。

    2023-10-31
  • k_yuna

    販売・サービス・事務

    大変勉強になりました。

    2023-11-09
  • e-yanaoka

    メーカー技術・研究・開発

    データ統合に向けての知識蓄積が出来た。

    2024-02-09
  • kondora

    営業

    データ統合の際の障害を体系的に知る時が出来たので、職場でも意識しながら業務を進めていきたい。

    2023-10-15
  • sakamoto-aki

    営業

    コンビニや、衣料や食の分野でのチェーン展開しているところ等、
    アプリで顧客データを管理しているところがうまく活用できていそうなイメージ。
    今後、活用できる分野も増えていくのだろうと思う。
    自分の仕事ではどのように使うのが最適化を考えていきたい。

    2024-02-15
  • mk29

    人事・労務・法務

    データの利活用について、活用するためには事前の準備が重要であることを学んだ。

    2023-08-10
  • pumpking

    マーケティング

    基本的なデータ・AIリテラシーが理解できました。

    2023-10-31
  • onihei99

    専門職

    初期段階では、マスデータの統合、処理をAIを使って実行する能力が従業員に求められると感じた。これができなければスタートできず、それすらAIにとって代わられる。

    2024-02-26
  • mhbl_nakayama

    IT・WEB・エンジニア

    社内で分散されているデータを適切に統合して活用することの必要性を学びました。

    2024-01-29
  • kouhei728

    経営・経営企画

    データ集約を前提とした構成が重要だと思いました。好き勝手にシステムを導入することでサイロ化が発生して、分析すらできない状況が見受けられます。

    2023-12-11
  • kiso_2115

    コンサルタント

    AIで利用可能なデータベースの構造を意識して、業務でのデータ管理を行うこと。

    2024-01-19
  • tama56

    販売・サービス・事務

    活用するにあたり、使用目的を定め、データを集約しなければ、業務に活用できないと思いました。

    2023-11-15

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