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ビジネスパーソンのためのAI実践講座② ~表や画像データを活用しよう~
自分はエンジニアではないから人工知能（AI）を使えない、もしくは自社はテクノロジー企業ではないからAIとは縁がない、などと思っていませんか。 本シリーズは、非エンジニアの方がプログラミング言語を使わずにAIを実際に使うための実践講座です。今回は、表形式や画像データを使い、AIで予測する方法について学びます。 ※Video 3, 4で使うColaboratoryを、お手持ちのGoogleアカウントでお試しいただけます。以下よりColabプログラムをダウンロードし、手順書に沿ってご自分で動かしてみてください。 手順書 https://hodai.globis.co.jp/learning_documents/22a44ad1 Colabプログラム （プログラム単体では開けません。手順書に沿ってColaboratoryにアップロードしてご利用ください。） https://hodai.globis.co.jp/learning_documents/bcc519ef 監修：森谷 和弘 データ解析設計事務所 代表、データアナリティクスラボ株式会社 取締役 CTO、データサイエンティスト協会 スキル定義委員 株式会社富士通金融システムズ（現 富士通株式会社）でデータベースエンジニアとしてのキャリアを積み、その後データ・フォアビジョン株式会社にてデータベースソリューションや金融工学系ソフトウェアの開発、データサイエンス、人事等の役員を担当。2018年よりフリーランスとして独立し、AIコンサルタント、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアーキテクトとして活動。2019年、データアナリティクスラボ株式会社を共同経営者として起業し、データサイエンティストを未経験者から実践経験者へと育成する事業に従事。 ※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです（2023年1月公開）
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
9人の振り返り
tsukamotoya
資材・購買・物流
業務に活かしていくよう努力していきます
emi084
IT・WEB・エンジニア
AI処理の前後を含めた全工程を自動化することが、業務効率化の鍵になると再認識しました。今後もこの点を意識しながら、AIの活用を進めていきたいです。
また、現状ではAIに複雑なタスクを一度に任せるのは難しいと感じたため、タスクの粒度を考慮してワークフローを設計するよう気をつけたいです。
ryan_0129
人事・労務・法務
Difyにより複雑なタスクを行わせる具体的な方法が学べる動画です。一方、AIに何をどう行わせるかという設計は、そのタスクのポイントがなんであるのかを構造的かつ論理的につかんで言語化する能力が求められますね。そこがプロンプトの巧拙に大きく影響しそうです（もっとも、そこからAIを活用するという手段もありますが）。
jk1010
人事・労務・法務
使い方について基本の理解ができた
takahashi_016
マーケティング
使い方についてざっくり理解できました。実際に使っていこうと思います。
simitake
メーカー技術・研究・開発
ＤＩＦＹ実用方法の概要をザッと知ることができて非常に有用に感じました。一方で、業務で実際に使うためにはあらゆるセキュリティ要件満たす必要があるため、その観点にも言及していただけるとより良いワークになると感じました。
sekinsh
人事・労務・法務
difyの機能を拡張していくツールに何があるかを知っていることが非常に大事だと思いました。ツールにどのような機能があるのかはどのように勉強すれば良いのでしょうか。
morinaka
メーカー技術・研究・開発
応用事例を参考に、別事例にDifyを活用して行きたい。
shibano_k
メーカー技術・研究・開発
Difyの練習動画、この通りやれば、今回のようなのはできるが、実際自分がやりたい事をやるには、これだけでは足りないという、もどかしさがある。