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

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

funakawa

専門職

データを活用するためには変数設定が重要だと思いますが、弊社の場合、変数が既存データに含まれていないと考えており、初めは変数作成のために一定の作業量が発生すると思われます。

climbs

メーカー技術・研究・開発

まずは目的を明確に立てる

murata0207

専門職

やみくもにデータを集めるだけではよくないと学んだ。

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。

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。

murai-nagasaki

経営・経営企画

講義で出たように、オンラインとリアルの店舗の顧客データベースが別システムの場合、統合することで、顧客への適切な情報提供が可能だと考えた。

kazuma_yasuda

メーカー技術・研究・開発

データを統合していくにも具体性が必要であることがわかりました。

taka1962

販売・サービス・事務

現状では、自分たちのセクションでまとめている業務量などのデータを組織内で共有する発想が弱い思った。逆にたのセクションのデータが有益になることもあると思うので、AIの目的を考えることと合わせて発想を膨らませたいと思います。

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。

cs1960

販売・サービス・事務

大変参考になりました。

morita_kenji

人事・労務・法務

データ統合が簡単ではないことが分かった。

stani

専門職

データ統合について学んだ。

koichi_0502

その他

データ統合をする際に、既存のデータの弱点を見つけてから統合するのがポイントというのは参考になった。
日常の業務の中でもデータを組み合わせて、使用するがどれだけの精度があるかを前提にし組合せをし、
活用していきたいと思います。

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。

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。

ryoma-tst

クリエイティブ

既存のデータがいろいろなシステムに散在しているので、十分に活用できるよう統合していく必要を感じた

hashiryo8

その他

データ統合の為の6つのステップを軸に今後考えていきたいと思いました
1.まず何を実現したいのかを考える
2.どこまで精度が出るのか
3.精度が出ているところと弱いところを見ていく
4.どんな仮説があるのか
5.ギャップを仮説から見出して統合
6.本当に実現可能か

2152321

金融・不動産　関連職

一つの枠の中でのデータだけではなく、様々なチャネルのデータを統合することを意識する。

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

hirokatsu

経営・経営企画

職歴情報とマネジメントの能力評価をリンクさせると、今後どのような職歴を経験させれば期待している人材を増やしていけるかの計画が作れるのではないか？

suzuzuzu

その他

とても勉強になりました。

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。

t_terakawa

メーカー技術・研究・開発

データをどう扱って何をしたいかを決めることが重要だと理解して、ＡＩ活用していきます。

oshima_naoya

その他

まず何を実現したいのか。
スモールスタートで。
完璧なものは作れない

hr-sakai

その他

AI活用するためのデータ活用の全体フローが分かった。

sss_k34

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。

csl_kojima

IT・WEB・エンジニア

理解が深まりました。

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。

awanoa

IT・WEB・エンジニア

企業において、AI化、データの統合を進めるうえでの留意点、また、一度統合しても、根本の意思統合の解決がつかなければ、乖離を生んでいく可能性を学びました。

shirochange

IT・WEB・エンジニア

データ統合をするうえで考えるべき6項目がある

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

1982103

その他

今回の研修では、まず分かったつもりでいる用語を改めて調べました。活用シーンは新規業務立ち上げ時のデータ統合と実施漏れなどを思い浮かべています。

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。

mana_ka

その他

色々なデータをすべて統合するのではなく、目的に対して必要なデータを探し、
それを統合していかにないと、成長は鈍化する可能性が高いということを理解しました。

yokoishida

コンサルタント

わかりやすかったのですが、もっと具体的なことをいくつ知らないと、実際に行動できるところまではいきまでん。

date_y

専門職

データを集めることに注力しがちだが、分析しやすいようにデータを編集したり、分析のためにデータの質を良くしなくてはならないこと。また、データが集まっていてもそれに見合った結果・退避用効果が期待できるわけではないことを理解できた。正しく解析できるよう情報の取り扱いが重要であることが分かった。

kota_1012

メーカー技術・研究・開発

AI、データ、DX…どこにいてもよく聞く言葉だが、「何を実現したいか」を常々問いていきたい。コンパクトながら要点がまとまっていて非常にわかりやすかった。

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

stag

経理・財務

データ統合の目的が大事

tk-risin

コンサルタント

最終顧客に届けるサービス・価値に付随するデータ、そのデータのもとになるデータの流れを補足出来る仕組みを作ることで、その時々の経営に係る論点にこらえることを目的としたデータ活用ができるのではないか。

yasu-hero

販売・サービス・事務

AI活用は今後の注目度も高い為、よりリテラシーを向上していきます。

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。

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。

sho_yam

資材・購買・物流

概要への知識が深まったように思う

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。

zummy_0617

金融・不動産　関連職

データを収集して統合するとき、途中でバグが発生したらどうやって修正するのか、システム関連にしかわからないことなので見えづらいです。

gtr_star

IT・WEB・エンジニア

やみくもにデータを統合を進めても、望ましい結果が得られる保証がないことが印象に残りました。解決したい問題を先に策定するのは、基本的な問題解決ステップと同じ手順ですね。

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

a2220682

IT・WEB・エンジニア

AIを何のために使うのかを考えれる

512177

資材・購買・物流

現存するデータとさらに、取得が必要なデータを整理して
更なる効率化につながるのかを見極めたい

black0saku

IT・WEB・エンジニア

データ活用に用いる AI の利用についてどのようなステップを踏んで検討すべきかを学ぶことができました。分析ツールの選定 だけではなく AI の利用においても 同時並行で検討する必要があると考えます。

y-arano

メーカー技術・研究・開発

データをいかにAIに入れ込むべきか、どのようなデータを入れるべきなのかよく理解することができました。

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。

trtbr

IT・WEB・エンジニア

今あるデータをどう活用するか、でなく、どのような分析をしたいかを起点に考えることが重要と理解した。

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。

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。

hide-ama

メーカー技術・研究・開発

各自や各部門が自分達に都合のいいシステムを作っているので、システムを連携して相乗効果を出そうとするとデータ統合が欠かせません。しっかりとポイントを押さえて統合しなければならないことが分りました。

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。

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。

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

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。

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。

aidamoriyuki

営業

データの重要性は理解したように思うが、第一ステップにAIで何を実現したいかを決めるというところで躓きました。AIはそもそも何ができるのかピントきていません。

k_kennji

営業

AIを活用するにも、具体的な目的に基づいたデータやどのくらいの制度を目指すかなど
目的を明確にしないといけないと思いました。

k_yuna

販売・サービス・事務

大変勉強になりました。

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。

knc95

マーケティング

少し難しく感じました。

nonchankawaii

IT・WEB・エンジニア

会社には大量のデータがあるにもかかわらず、AIを利用はしていない。
様々な予測が可能であると思われるが、セキュリティやノウハウに課題があること、外部有識者を利用するにはコストがかかること、等を考えると内部でプロジェクトを組み、どんなことができるのかを検討することが有用ではないかと感じた。

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。

ymoh

マーケティング

過去の蓄積されたデータを上手に活用するためにも、しっかりと取捨選別が必要だと感じました。

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。

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。

daigolf

営業

まずはデータの整理が大事

vegitaberu

人事・労務・法務

データの発見を含めたデータの収集、それを使える状態にする統合、前処理は、頭でわかっていても、それは、どこか認識が、抽象的なもので、実際にやろうとなると、難しいということがよくあるので、また、そこでの失敗により、全く無駄な作業にさえしてしまうことがあるので、より具体的に、実践の中で、感覚を掴んでいくことが大切だと思いました。