AI・データ時代のビジネス～顧客価値の創り方（前編）

314159265

1

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。

nemo-chan

1

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

1

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

shieria

1

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。

akanamor

1

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

1

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

1

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-

1

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

1

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

1

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。

t9316yama

1

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

1

まだイメージが涌きません。

aozora_y

1

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

1

ビックデータの可能性を感じた

mark07

1

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。

whitemocha

1

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

tmiu

1

ビッグデータとして蓄積された途端に旧データになり業務の枠組みという枠そのものも古くなり淘汰されるんだろうなと。率直に思ってしまいました。その中でどのような取り組みが必要なのか、これからの講義で見出したいです。

keisukesatou

0

AIを利用した予測を活用し我々の社会が一変することを学びました。

m__________

0

前編の内容は理解できた。

km0210

0

AIの活用方法を具体的に勉強できて良かった。

keijiro_ishida

0

AIとデータを結び付けて、適切に予測して価値が生まれる

eudaimoriya

0

研究開発活動で生きると思いました。

hiroaki-sato-jp

0

面白い時代になったもの

exasis

0

薄利多売のビジネスモデルなどのルーティンワークが多い業界においてはビックデータを基に省力化、自動化の動きを進めやすいと感じた。

watts69

0

AIの5Vのうち追加されたVeracityとValueは非常に大事だと感じた。いかに真実性を担保するか、いかに価値のある情報を引き出すか、そのあたりを学んでいけたらと思う。

dd-hidekazu

0

AI活用には抵抗がいまだにあるタイプの人間だが、拒絶するのではなくいかにうまく共存していくかという発想に立たなければならないという思いを強くする良い機会になりました。

t_misaki0402

0

営業部の佐藤は、ある日、長年の取引先である小売チェーンのバイヤーから呼び出された。「最近、御社の商品が売り場で埋もれている。何か改善策はありますか」。従来なら、販促案や価格調整を持ち込むところだが、佐藤は社内のAI分析チームと連携し、まずデータから顧客価値を再定義することにした。
AIが解析したのは、POSデータ、SNS上の口コミ、競合商品の価格変動、天候データまで含む膨大な情報だった。すると、これまで「30代女性向け」と思われていた主力商品の実際の購買層は、平日夕方にまとめ買いする40代男性が中心であることが判明した。さらに、SNSでは「仕事帰りに手軽に買える」「子どもが好き」という声が多く、利用シーンが“家族向け”に広がっていることも見えてきた。
佐藤はこのインサイトをもとに、売り場の棚割りを夕方の来店動線に合わせて変更し、パッケージも“家族でシェア”を訴求するデザインに刷新する提案を行った。バイヤーは驚いた表情で言った。「ここまで具体的に“誰が・いつ・なぜ買うか”を示されたのは初めてです」。従来の経験則ではなく、データに基づく顧客価値の再発見が、提案の説得力を一気に高めた。
導入後、売上は1か月で15％増加した。バイヤーは「AI分析は単なる効率化ではなく、顧客の行動を深く理解するための武器になる」と評価し、共同で新商品の開発プロジェクトを立ち上げることになった。
AIデータ時代のビジネスとは、単に大量のデータを処理することではない。顧客の“本当の価値”を見抜き、それを事業の意思決定に結びつけることで、企業と顧客の関係を再構築する営みである。人の洞察とAIの分析が組み合わさったとき、ビジネスは新しい価値創造のステージへ進むのだ。

yokoishinnn

0

非構造化データ×AIの予測の力について知ることが、今後のビジネスにおいて重要とわかった

10017786

0

取得したデータの処理が重要だが、その前提として、企業としては情報を取得することに対する同意を得るなどして、法令順守意識を高めていくことも需要であるように思った。

monaka358

0

AIを活用する事はこれから必然だと改めて感じた。

nakajima_yu-ntt

0

INPUT Dataに対するRule, Policyが，AI活用を行う上で重要だと感じた

hh_ndw

0

ビッグデータというキーワードが出てきてからかなりの年数が経過し、ようやくAIにより本格的な活用ができてきたように思う。これからの時代は単なるデータの活用、トレンドの把握だけではなく、高度な分析が誰でもできるため独自のアイディア、発想による差別化ビジネスが求められると感じる。

yano-yoshihiko

0

ビッグデータとＡＩの活用により、ビジネスモデルは無限に拡がると感じた。

tasai2025

0

過去の情報から未来が正確に予想できるかは疑問。ましてやそれをもとに経営戦略を策定してよいものなのでしょうか。

panasu

0

業務で活用できる内容だと感じました。

mako_2025

0

これまでのITの進化をみると、AIやデータ活用がますます重要、欠かせないものになっていく事が感じられる。

lebenhashimoto

0

AIによるデータ分析は、集客のネット商品や価格の値決めに対して、利用する事で、数値の予測の精度が高められると感じました。

ksaksaksa

0

ビッグデータとAIの組み合わせで、ビジネスの可能性は広がると感じました。

yao---

0

進化スピードを成長させるには、すぐにトライしそれを更新することだと理解した。

tetsunori-12

0

工業社会とデジタル社会の比較を通して、デジタル社会の特徴を改めて認識することができた。

satasan

0

最近のAの急速な進化は今後の仕事のあり方や人類の存在のあり方自体を変えていくと感じる。
自身の在り方を改めて考えさせられる。
ただ、業務を遂行する上で、有効活用することは必須であり、日々の生活を快適にするにも欠かすことができないと改めて感じた。

hyoshihiko

0

顧客の問い合わせに対する対応を自動化することを考えた場合に、従来（ディープラーニングが生まれる以前）の方法論では想定される質問とそれに対する問いをあらかじめ人間が用意しておく必要があった。ディープラーニングの登場により、実際の質問とそれに対して人間がどのように回答したか、その回答が正しかったかどうかを教師データとしてAIに学習させておけば、AIが適切な回答を生成してくれるようになる（既に導入済みの業界ではそうなっている）であろう。

fukumotoosamuh

0

日々能力を高めるAIをビジネスに適用するには、AIの得意な領域とそうでない領域に関して、常に最新の状況で検討を行うことが大切であると感じた

taka_hiroki

0

データとAIの予測が価値を生む

shinichi_yamane

0

データの精製。石油（原油）に例えた表現は合致している。

taku_yama_1980

0

ビッグデータの中から有用な情報を探すことは出来るが､AIによってある程度層別されたデータが提示されることで大幅な業務効率化に貢献されると考えられる｡

arthur0001

0

工業の時代とITの時代で変わったもの、変わらないものについての解像度が上がった。後編でさらに理解を深めたい。

miho_fukushi

0

データの利用方法を考え付加価値を高めることが重要になる

00288th

0

個人での顧客体験価値の向上は理解できたが、企業間での体験価値向上についてはもう少し理解を深めたい

yukikawamurasw

0

顧客価値は機能から体験へ移行を学びました。価値を創造し、AIを活用できるビジネスモデルをいち早く作り出せた人が勝ち組になれると感じました。

yasuo_nichogi

0

AIに大量データを食わせ、それを活用していきたい。

jn_work

0

今回のWeb講座を通じて、AI技術の進展と、私たちの業務や社会に与える影響の大きさを改めて実感しました。
特に、AIが単なる自動化ツールではなく、「人の判断や創造性を支援する存在」として進化している点が印象に残りました。
講座では、生成AIや機械学習の基本的な仕組みから、実際の業務への活用事例まで幅広く解説されており、AIがすでに現場レベルで実用段階に入っていることを具体的に理解できました。これにより、AIは一部の専門家だけのものではなく、正しい知識と使い方を身につければ、誰でも業務効率化や品質向上に活用できる技術であると感じました。
一方で、AI活用に伴う情報管理や倫理面の課題についても触れられており、「便利さ」と「責任」は常にセットで考える必要があるという点も強く印象に残っています。AIに任せきりにするのではなく、人が最終判断を行う重要性を再認識しました。
今後は、本講座で得た知識を踏まえ、日常業務の中でどの部分にAIを活用できるのかを意識しながら、小さなところからでも実践につなげていきたいと考えています。また、AI技術は今後も急速に進化していくため、継続的に学び続ける姿勢が重要であると感じました。

ryoya-0606

0

市場の流れなどが理解しやすかった

toshi3612

0

AIの予測（回帰・分類）とディープラーニングの仕組みを理解しました。

takahirotsunoda

0

顧客価値を高めるためには、現状のお客様のデータを基にお客様の趣味、趣向などAIを活用して
よりお客様の満足度をアップさせるべく提案を提供して、パーソナルな販促活動につなげていく
事がやりやすくなった。

takusaya

0

今まで人が苦労してやっていたものをAIが学び人が活用できるようになるのはよいことだと思うが何が正しくて何がフェイクなのか見分ける力は自分自身鍛えておく必要があると思いました。すでに大がかりなものでなくても信じてしまって後になって違うということもあり特に人より先に仕入れたニュースは信じがちなので気を付けたいです。

yukinobuikeya

0

ビックデータからパートナーの提案状況を分析する

cobanao

0

ディープラーニングの具体的な手法を知りたくなった。

yamamotoda

0

今までに比べて、IoTからのログなど取集データは飛躍的に増えていく。そのデータを活用することで、今まで可視化されなかった情報が分かり顧客のマーケティングや新たな価値提供するサービスを生み出す可能性があると理解しました。

yasushi_f

0

基本的な部分座学は重要だが、実践がやはり重要と感じた。

rinkan_y

0

業務で使用するにもまずは最低限の知識やマインドが必要で本当にベーシックな内容の講義であったが、今後の講義や業務へ活かしていくにはこのような基礎が大事である。データ量が指数倍どころではないくらい増えているので、過去のデータを活かすことよりも今あるデータやこれからのデータのあり方から考えた上で過去データと向き合うようにするのが正解だと感じた。

seiji_h

0

今後「体験」が価値となり、どのような体験を提供できるかよく検討したい。

itsuo0926

0

AIのディープラーニングが様々な分野で活躍できる期待感を持った。

asami_nagahiro

0

AIについての認識が漠然としていたと感じた。現在の業務にもAIを利用した仕組み（チャットボット）などが入ってきており、人と同じ水準の対応ができている場面が散見されるようになった。演算能力が向上することで、さらにディープラーニングが進むと、コールセンターでの人が行う仕事が減ると感じた。
日々の集計を報告するだけでなく、その中から読み取れるものが何かをAIを使って分析したい。
人が対応することでの顧客体験価値を高めるために、声色、背後の物音、話し方のスキルを高めるため、、日々のブース管理で都度声掛けをするようにする。

tigerfmn

0

業務で活用していくには、AIの積極的活用が不可欠

hayashijun

0

将来を、正確に予測することは難しいが、変化に対応し続ける姿勢そのものが我々企業の価値につながると思う、、AIと向き合い、従来の取引機能に加えて、不確実性の高い環境下で顧客を支える存在としての役割が、我々商社にとって重要ですね

ishibashi84

0

データの共有を行うことで、そこから更なるデータが生み出されるということは現在の部署においても生かされると思う

koike_123456

0

AIを使う目的として、どのような体験を創出するかが肝と考えます。

komeatama

0

データを活用する目的、イシューの設定はあたりまえだが、忘れてはいけないと感じた。以前設定した目的が変わることもあるので、定期的な見直しを意識したい。

take--chan

0

モノづくりに取り組んできた古いタイプの私にはAIに馴染みづらい面がありますが、それでは時代の変化に付いていけません。AIを賢く使ってモノづくりの良さを高めたり、新たなビジネスチャンスを広げて行きたいと思います。後半も楽しみにしています。

yamamitsu

0

21世紀の石油という表現が興味深い

info_joho

0

データは価値の源泉であり、データ量・速度・種類の向上と真偽性の確認が、AI活用の前提であることを学びました。

saito_na

0

AIとデータが顧客体験価値の源泉であり、データの信頼性・多様性・処理速度が価値創出の前提となることを理解できた

roloc

0

AIで画像検索や自身のメモをまとめる事をやっています

akihiro_kondo

0

21世紀はデジタル時代でありAIの使い方の巧拙でビジネスの将来性が決まってしまうと思いました。

fujitetsu

0

AIには不可欠なデータ管理についてよくわかりました。

aoken305

0

顧客価値の創出のためオフライン情報をオンライン化し、目的を明確にして新しい価値・体験を生み続ける

m-kiji

0

多くのものがインターネットにつながる世界、セキュリティ対策も同時並行で進んでいかないと。。。依存度間高いほど、被害も深刻になりそうだと思う。

majima_y

0

目的を具体的に定めることで、考え方や方針、結論に迷いが生じないようにすることが必要だと感じます。「どのようにAIを活用するか」を考えたいと思います。

monet40

0

人類が生み出すデータ量が途方もない量であることに驚いた。
非構造化データによりAIが予測を行い、例えば万引きの可能性を予測出来るという技術に驚いた。

200687

0

返りを書いてみまし返りを書いてみまし

mizuno_takaaki

0

5つのVは、勉強になった

natorijakuren

0

Aiとデーターが顧客体験の原動力となり、顧客体験価値の重要性は重要。

sugaharataro

0

意識して活用していこうともいます

tadashi_nomura

0

自身の業務での活用する為には有効なデータを選択する必要がありそうだが、そこにAIを活用するには、自身のスキルもひつになると感じた

kty1111

0

要点1: 顧客価値はデータとAIを活用して進化させ、体験価値を軸に設計することが重要です。
要点2: データの量・処理速度・多様性・真偽性の検証が、信頼性高い価値創出の基盤となります。
要点3: AIの予測（回帰・分類）とディープラーニングの仕組みを理解することが、顧客体験価値の向上に直結します。

sunten

0

まずは “集める仕組み” を作る

顧客接点（Web、アプリ、店舗、コールセンター）でログを残す

業務プロセスのデジタル化でデータを自動収集

すぐに使えなくても、将来のAI活用のために蓄積しておく

anzai-10

0

・ビックデータを扱うために、事前の処理が重要
・デジタル社会では個別の状況に最適化が求められている

miwa1009

0

顧客への満足度を高めるためのデータ活用についてはまだ知識が浅く、実現性があるところまでもっていけるのか自信がない状況。

tte_tawara

0

現在買い切りだけでなく、サブスクが受け入れられている要因が知れてよかった。