AI・データ時代のビジネス～顧客価値の創り方（前編）

akanamor

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AIを使うことは、データについてもきちんと理解することが大事と感じました。

kuro_buchi

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これからのビジネスをやっていく上でデジタル思考はかかせないものであるため、基礎が理解出来て参考になった

mission

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自分の行動や価値観などのデータが蓄積されていくことに少し不安を覚えた。
例えば、図書の貸出履歴や購入履歴など。
アプリで個人データの利用について許諾を求められることが多いが気を付けようと思いました。

rai-

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個別の顧客体験価値を実現するサービスが当たり前になってくることに理解をするも、人による対面のサービスを提供する業界では、どのようにユーザーに意識させずに、課金していくのかなども併せて考えなければいけないなと感じた。
　社内でもAIの活用が進捗しているが、どのようなことがAIに向いているかなど、AI導入は手段であって目的にならないようにしないといけないと改めて感じる。

saito-yoshitaka

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顧客のニーズ変化を捉える事が重要となる事を学びました。

aioi6chome

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データをビジネスに活用するところまで周到に準備しておかないといけないことに気づきました。

nemo-chan

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ビジネスの仕方がドラスティックに変わっていることを理解できました。
この新潮流にしっかりとシフトチェンジできる日本の伝統的企業がどれだけあるか、興味深いです。
自社（というより自部署）はというと、目の前の業務をこなすことに精一杯で、データの利活用にまで人的リソースが及ばず、非常に危機感を抱いています。
自部署の業務はBtoC型の価値創造に携わっていないため、直接的な活用方策は見いだせないものの、DXに資するデータの蓄積という観点でもう少しできることがあるはずだが、現状何も活用できていない。

ts-gotou

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AI活用する際も目的・イシューを明確にして、集める仕組みを作り、適切に処理・分析することが大事だと感じた

aozora_y

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ビックデータとして、非構造化データも、ＡＩの予測力に生かせることがわかりました。非構造化データは、画像や音声だと思いますので、例えば、製造設備の異音を非構造化データとして、故障を防ぐことができるのではないかと思います。

hy21229

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ビックデータの可能性を感じた

t9316yama

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既に自身でもこの中に入ってると思うと、非常に興味がある。積極的に取り組みたいと思う。

masahikoaida

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まだイメージが涌きません。

shieria

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21世紀に起こりうる課題等理解することができた。また、ビックデータの活用とAIが深く関係していることに気づきがありました。

mark07

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概念としては学習したとおりであるが、担当レベルでの理解だけでは実行までの移行が困難である事態に直面している。つまり、経営判断であると感じる。これらを実現するにあたり、大前提となるデータベースの構築・データ整備等であるが、相当額と期間の投資が必要であり、単純なROIで算出できるものでは無いということで、短期的なリターンが具体化できないものに投資判断が困難な状況にあるということである。今回の学習において、工業化社会が売り切りに対してデジタル社会はリカーリング（継続課金）であるという考え方の整理は良いヒントになったので、短期的ROIが主流となっている投資判断だけでなく、中長期的な投資に対する必要性の説明として活用したい。

314159265

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知っている内容だった。
個人的には、「データを活用しているんだろうな～」という体験には冷めてしまうので、意識させないでほしいと思っている。

whitemocha

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AIを導入することを目的としてしまっていることに気づきました

yurina_2024

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ここで学んだことすべてこれからのAIの活用を知るうえで有益だった。冷蔵庫の中身をチェックして、足りないものを人に知らせる機能は、自分でも考えていたが、それが実用化される可能性があることを知り、驚いた。スペインの鉄道のメンテナンスの話、万引きの予防の話、いずれも素晴らしいと思った。今後もこういう視点で業務や日常の困りごとを考え、AIを活用していきたい。

matsutatsu87

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すぐに取り込むのは難しい感覚があるが、それでは前に進まないので何から着手すべきか考えていきたい。

chisssa

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顧客体験価値の話、面白かったです。
普段何気なく聞いていた言葉の意味を理解することが出来てよかったです。

cross0313

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現在紙データの電子化を進めようと社内プロジェクトが進んでいるが、電子化が目的ではなくそのデータを何のために使うのか？どうやって顧客への提供価値に変えるのか？という事が重要であるという事を再認識できた。またビッグデータの3Vは把握していたが、正しいかどうかや価値についても吟味することを忘れないようにしたい

ono_toshii

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ビッグデータとAIによって、需要予測をすることで、製品開発や製造に生かせることができ、投入指示や在庫予測等に役立てることができると思う。

jun-sube

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基幹商品の配置設計において、ＡＩによる基本設計により設計業務の半自動化（業務軽減）に活用が出来ると思慮します。

2105taitai

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お客様からの入電の内容や回数を学習させることにより、受電担当や対応の回答マニュアルを作成しパターンにあった顧客対応が可能となると思います。

m-hirose

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ビッグデータを使ったAIによる予測が、世の中の困りごとを解決していくツールになる。
但し、学習データも含めて、そのデータは正しくないといけないし、予測に必要な形式や量を充足していないといけない。
ツールを都度、リアルタイムに最適化して使えれば、これまでにない体験価値となり、継続的な需要を見込みうるサービスとなる。

ya-shima

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日頃の報告を、広い観点から活用することを検討したい

yamatakuishi

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AI導入において大切な3つのポイント「目的の明確化」「仕掛け作り」「データの処理」をしっかりと行っていきたい。特に、なぜAIを導入したいのかを明確にしていく。

030586

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ビッグデータとAIの組み合わせでビジネスの可能性が無限に広がると思いました。

okawahayato

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仕事でAIを有効活用しメンバーへの負担を減らしていきたいです。

sano723

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データサイエンスは仕事に活用はしているが、理解できているかというとそうではないので、もっと理解を含めて、顧客価値を創造していきたいと感じた。

morinaka

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業務での活用において、目的を定めた次にどういったデータを収集するかが重要と感じました。
目的に対して収集したデータがそぐわなかったり、不十分である場合は、正しい予測ができません。
ただし、近い将来データの収集のAIが行うようになると思います。

pinguino

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私たちを取り巻く環境は猛スピードで変化しており、そのことを認識しながら業務に取り組む必要があることを痛感しました。

chiematsuda

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データとAI予測がKeyになることがわかりました。

sky-view

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AIを含むICT分野について日頃あまり考えたことがなかったが、身近なところでは携帯電話からスマートフォーンになり、生活が大きく変化したこと、無意識にデータが活用されていることが意識できるようになった。

a_0731

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今の時代においてAI・ビッグデータがいかに中心的存在になっているか、そしてビジネスにAIをいかに取り入れるべきか分かる内容だった。

daito-ogata

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データの宝の持ち腐れをしているように感じました。業界でビックデータを共有したら住宅課題の解決の一因になるのでないでしょうか。

2023-tsuyoshi

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ビックデータが示す様に人間主体ではない効率的社会となる一方で、その透明性に嫌悪感を抱く人もいると思われます。
よって、その人間性の良さを排除するようなAIは不要。また、数値やカテゴリー予測等は有効な手段であり、将来の地球環境の変化を全人類へ発信し、理解させて行動させることが最も重要なことであり、小規模のことは参考程度にしたいと思う。

koichiro_130

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天気と製品の売り上げ予測、インフルエンザ、新型コロナウイルスなどの感染症の流行と商品の売り上げなどを結び付けて売り上げの予測を行う。

n_jiro

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改めて新しい時代に適応したビジネスの考え方をしていかないといけないと感じました。

muraki-j

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目的は決められたとして、データを無理なく自然に集める仕掛けづくりが難しいと考える。自社のもつアセットで具現化できるか。

nakashima_togis

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顧客価値の創造にAIなどデジタル技術が必要であることが理解できた

hitomi_aaaa

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すでに活用なされているものでも使用するのを躊躇していたものもあり、積極的に自分の生活に取り込んでみたくなった。

miro-s

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AI、デジタル時代における、企業顧客にとっての価値について理解を深めることができました。

k_tsuchiko

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回答を控えさせていただきます。

m-kikuta

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データはリテラシーによって生み出される価値が大きく変わるので、自身の知見のアップデートにも注意したい

hi-std

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データの重要性とその取り扱いの難しさが認識できた。

mhonbu

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データとAIが価値の源泉となっていくことは理解できた。
業務では多くのデータを持っているが、それをどう活用するかが、まだできていない。
データをうまく活用できる方法を考えていきたい。

t_gotou

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ビックデータを自分の業務にどう活用していくのかイメージを掴むことができた。

yoshikawa_n

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業務で活かすことを考えると、個人情報の取り扱いや法規制対応が気になった。

paseri_2

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データやその処理に関して、専門家と話しをする際の基礎を学ぶことができた

maki-oha

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ビッデータはよく聞いていたが、ちゃんとわかっていなかった。

gaichi10

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ビックデータとAIの組み合わせで、ビジネスの可能性が広がると思うとともに、AIとビックデータを活用する重要性を再確認しました。

hiro_han

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1度で概要や意図などを理解する事は難しいと感じたので、何度も繰り返し振り返る必要がある分野であると感じました。

kikuchi_1968

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IoT化が進みビッグデータが扱えるようになった現代では、物の売り切りだけでは事業を発展させることが難しくなっている。データを有効的に活用するためには自社だけでなく広く共有することが重要である。

sbsb

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AIの進化で「非構造化データ」がより扱いやすくなる
建設業でのDXが後れを取っているが、AIを取り込むことで今後どのように変革していくのか

mtmtk5

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ビッグデータが21世紀の石油という表現がされていることに納得しました。過去の売り切りのようなやり方だとこの先衰退が待っていると思いますが、過去のものと最新の技術を組みあわえて新しい顧客価値を創造できるとよいなと感じました。

ito-hide

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それぞれ現場に各々行っているので、今いる場所にあった分担を自動で手配してくれたらよいと感じました。

kyunchu

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AIの導入は必須になってくると思いますが、価値をどこに求めるかをしっかり見極めて進めたいと思います。
当社でも、いずれ受発注業務にはAIが導入されてくると思います。

saku570729

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近年は企業が顧客に提供する価値が製品から体験に変化していることがわかりました。それぞれの顧客に合った体験を提供するために、ビッグデータとAIを活用する必要性が高まっていることや、ビッグデータとAIの特徴を学びました。特に、「データは価値の源泉」という言葉が印象に残ったので、データを価値に変換できるビジネスパーソンになるために、テクノロジーについて継続的に学んでいきたいと思いました。

yusuke0819

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現代人は体験という価値が身に染みている。現在は新しい情報を常に収集して、更新し、それに沿ったニーズを提供することが重要になる。リアルタイムな情報を収集し、自動化させるようなシステムを社内で確立できればと思った。ヒトにおいても情報に敏感になり、収集・処理することを常に意識する環境づくりを構築したい。

dk-taku

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あらゆる情報に利用価値がうまれる可能性がある事

mthi

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AIが示したデータは、あくまで信用性の高いデータであって、問題はそれをいかにして使うか？

fkanemaru

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日常生活でアイフォーンを活用して家電の省電力化が出来るようになった。

kimjiwoong

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ビッグデータ興味深いです

azetsu

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AIは前の会社では使用されていたのである程度知っているつもりでしたが、定義や背景を知ることができて有意義でした。

grateful

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ビックデータの価値が数年で上がっている事を学びました。

wataruh

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ビッグデータについて何となくしか理解できていなかったがもう少し理解できた

in-a

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日々の生活の中ですでに身近に感じてはいるが、あまり意識して業務に落とし込んで動けていなかったので、今後は意識していきたい。

bbgdrgn

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データを用いて不正を未然に防ぐことができる

tori000

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ビックデータを石油に例えていたことは理解しやすかった。そのままでは価値がなく、精錬が必要である。

yasutaka7

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ビッグデータとAIの活用で、弊社の考え方だけでなく、他社や他業種からのデータを取り入れ更新していく必要があると感じます。

suzuki_hide

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業務で活用するためには、データ収集の目的を明確にし、収集されるデータの内容を理解することで、今までは活かせていなかった個別の事案に、新しい切り口からサービスを提供することが可能になると感じました。

ki-yu

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これまでの産業とこれからの産業が対比的に示されており、理解が進んだ。

i-osugi

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デジタル社会に求められる顧客価値『体験価値』
1️⃣個人にとっての価値
・iPhoneの登場
・使用中にも品質が向上
・個人の今の状況が最適化
・オンラインがオフラインを取り込む
2️⃣企業顧客にとっての価値
・高性能センサーの小型化・低価格化
・高速・大容量・低遅延な無線通信の5Gの普及
・リアルタイムに『モノ』の状況を可視化
・遠隔地からも遅延なくサービスを提供

ビッグデータの特徴,5V
volume、データ量が巨大
velocity、処理速度が高速／更新が頻繁
variety、データの種類が多様
veracity、データが真実かどうか
value、データは価値の源泉

体験価値（価値の源泉）
↑
1️⃣データ
・ビッグデータの特性を押さえて対処
・AIの進化で『非構造化データ』がより扱いやすく
2️⃣AIの予測の力
・AIはビッグデータから価値を生む原動力
・『予測』が問題解決の選択肢を広がる

hi-shiba

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回帰にせよ分類にせよ、過去データをもとに将来予測精度が高まっている。
電力事業においては、燃料価格や電力市場価格の推計に利用することに挑戦していく必要がある。

ydmtai

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従業員の増加に伴って席や会議室の不足、人の密度が高くなったことで、空気が悪くなったりしている。
AIで空気の状態をセンサーで管理、空調の自動制御を可能としたり、モニター・座席の稼働率なども取得可能と考えられ、
曖昧な出社率・テレワーク率を明確化し、必要な座席数、会議室数を確認、会議室を増やし全員が出社することはないはずなので、
コミュニケーションツールの活用する方向で社内活性化、テレワーク前提として企業へ転換していくべき。
本番運用においても、厳密にＩＤ管理をなされていることから、時代に合った働き方、どこにいても作業ができ、
働きやすい企業へ変わっていく必要があると感じる。

shingo0021

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石油からデータへ変わった認識がなかった。

koichanbooo

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AI自体はデータを元に進化しより人間の考えや卓越した知能となりうるが、それを使う人間が退化してはいけないと強く感じました。

pinoko889216

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データという資源が現在・未来に向けどのように位置づけされ、どのように活用していくのかを考えることが今後の企業の発展には欠かせないことを改めて感じた。データの深堀から消費行動特性や嗜好性を分析することにとどまらず、将来どのような行動をとるのかを予測したり、その精度を高めるために、他の分野のデータを複合的に組み合わせて予測精度を向上させることが考えられる。その意味では、もはや自社だけのデータ分析を突き詰めるだけではなく、他社のデータや他分野のデーターの相関を研究することがこれからの企業の発展を左右することを改めて認識した。

yukofunada

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これまで自動化は難しそうだと感じていた業務についても、先入観を持たずに継続的に検討する余地があると感じました。

itanao

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自分の部署がかかわるユーザーの満足度を高めるために、データ活用の目的、イシューを明確にしないとリソースの無駄だと再認識した。言われてるからやる、ではダメですね

bachy

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目的に会った活用と見直しが重要

brrd

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日常生活にAIのおかげで今まで時間がかかってしまったことも簡単にすぐでもできるのが体験してるが、分野やサービスによりビジネス面で進展も必要性が感じました。

fresno_bee

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これまでの価値は、ハードであったり有形であったものが、ソフト（コンテンツなど）や無形に変化していっています。
普及が広まったのは技術の進歩だけでなく、PCの普及なども考えられます。
AI、予想に関しては、統計学であり、以下に情報収集をして活用するのか。
ただし、情報の内容によっては、個人情報などあり、取り扱いには注意が必要と思います。

h-takasou

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ディープラーニングを活用すれば、三ツ星レストラン並みに温度コントロールしつつ最適な調理ができる様になる可能性があると思う。

nakamuray01

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通信機器の保全業務をしている。
・保全している通信機器のログや機器の情報を定期的に収集しておき、エラー上昇率や経年劣化による故障をAIで予測させる
・過去の障害履歴や対応内容から、発生したアラームが過去のどの障害と近しいかと対応方法を表示させる
といったことで対応スピードを向上させる事が出来ると考えた。
VAAK社の事例は理解出来たが、万引きの疑いがある、という判断基準をAIがどのように生成しているのかが理解出来ていない。
過去、実際に万引きを行ったケースなどがないと基準を作る事が出来ないと思うが、実際に、人が事例を登録しているのか。

matchan2

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3Vが大切と感じた。

yinuzuka

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機能の提供から体験の提供、とはこれまでも耳にしていたが、今回はじめて意味を理解できた気がします。

yoshidayukinari

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自社の仕事内容からも「モノのサービス化」は重要であり、付加価値を付けた上で競合を避け収益を上げるスキームの組成が大切であることを再認識した。また、その基礎とあるデータの重要性が高まっていることも認識し、まずはデータ収集について注力すべきでると感じた。

ken_hor

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AI・データビジネスの構造の基礎について、新たな視点も含めて学ぶことができた。ただし、その根底を支えて、ここでいう「体験という顧客価値」を創造しているのは、20世紀型のものづくり（半導体、通信機器、エネルギーなど）であり、両者が相補的に不可欠であることは忘れてはならないと思う。

ogfkoi

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保険業務におけるマーケティングオートメーションにも大きく関連する内容だった