ビジネスパーソンの新しい必須知識「テクノベート」基礎

eibo0375

人事・労務・法務

業務の改善を検討する際に、テクノベートの知識が役立ちそうです。最新のテクノロジーについて、継続的に情報収集していきたいと思います。

kumemon

人事・労務・法務

特に学びが大きかったと思うことは、データセットの重要性です。一度データセットを組んでしまうとやり直しが効かないので、どういうデータを取るかという議論と同様に、どういうデータセットを教師データとして機械学習させるかみたいな議論も必要と理解した。

k246

メーカー技術・研究・開発

バブルソートのプログラムで、何故 k < n-2 なのかがすぐに分からなくて詰みかけた。笑
動画を止めて頭の中で順番に処理したら、ちゃんと分かった...コンピュータって早えなって。

sandal

資材・購買・物流

言葉尻だけを何となく認識していたので、大変勉強になりました

koujii

マーケティング

一部専門的過ぎて分からないところがあったが、過度に苦手意識を持つものでも無く、定期的に情報収集し、「それでどういった価値が生まれるか」にフォーカスすれば良いということを学んだ。
今後、この視点を持ってビジネスに取り組みたい。

shiora_abe

メーカー技術・研究・開発

まじでレベル低すぎて驚愕した
こんなレベルでビジネスとか言ってらんねえよ

my-white-stone

コンサルタント

資料の28ページ目

キーメッセージに「100%完璧に支持しないと期待通りに動かない」とあります
支持　→　指示　じゃないかと

プログラムは100%正確に書かないと動かないというメッセージのページに
誤字があったのでコメントしました。

diceky

経営・経営企画

セカンドステージへの挑戦の下りはシンニホンを彷彿とさせる

goniona

IT・WEB・エンジニア

情報システム部門で業務しておりますので、仕事柄、受講内容については理解しておりますが、理解度テストでは２問間違えてしまいました。再度知識の綻びを埋め直すことができてよかったです。

i3

IT・WEB・エンジニア

人が時間を掛けて行っている業務を、AIが得意とする分野は代行してもらうのがこれから必須になってくると感じました。

kameco

販売・サービス・事務

すでに業務で利用していることがあるなとわかった。
今後、システムの変更・更新などでは積極的に意見できるように思えた。

wkiymbk

IT・WEB・エンジニア

業務上必要な知識なので学びというよりおさらいの時間になりました。
詳しくない人に説明するときに、この動画の内容を活用しようと思います。

hiraki1098

営業

今の私の会社もテクノベートを用いた事業構造になっていない気がします。特にコンシューマ向け商品は、AI・ビックデータを活用した商品開発や販売戦略の立案が重要になると感じました。AIが処理した膨大な情報を活用・分析し、大ヒット商品を開発できれば効果は高いですね。

ozanobu

専門職

自分の領域のビジネスに、どのようなテクノベートが起こりうるか常に考えて、取り組みたいと思いました！

kobo0804

IT・WEB・エンジニア

新しい技術が出てくると一見、難しそうな印象を受けがちだが、その本質を知り自社のビジネスへの影響（良い意味でも悪い意味でも）をかんがえるいとなみこそ大切だと思った。
個人的には技術が好きなのでそういう心理的なハードルは低いが、技術者としても（技術思考ばかりでなく）ビジネスへの影響や応用を意識して考えたいと改めて思った。

raimuku

その他

コンピュータ・プログラミングは敬遠しがちでしたが、勉強した事により身近に感じる事が出来ました。

nexus

営業

私としては未知の領域なので基礎知識を学ぶ良い機会でした。

osakacoffee

その他

最近メタバースやNFTとかが注目されてきているから、そうした新技術を理解するうえでもアルゴリズムを理解するのは大切だと思った。

hide1818

その他

人間がやらなくてよいような業務をコンピーターに任せる。こういう時代になったんだと。私が就職した30年前、ノートブックで一太郎、ロータス123を使っていた逆に懐かしいです。

take_ka

マーケティング

今まで苦手意識があった分野だけど、わかりやすく解説してくれたので、ちょっと自信につながりました。

k-yam

建設・土木　関連職

・テクノベートとはテクノロジーとイノベーションの造語。
・アルゴリズム、プログラミング、統計学、新技術（AI、ビッグデータ、IoT）の知識が必要。

kenih

メディカル　関連職

ビックデータやAI、IoTなどのテクノデート用語を今までは難しそうと敬遠してしまっていたが、実際には大変シンプルな考えであることがわかった。
AIはなんでも実行可能と捉えるのではなく、どこがAIが得意でどこが不得意かを知り、人間ならではの価値を模索していくことが求められると考えた

my304038

経営・経営企画

おおよその理解はできたのですが、よく理解できなかった点もあるため、最視聴します。

pakumotomi1

営業

我がビジネスにおいて先ずは、分析スタートします

ryou-chan

営業

日々の業務において馴染みのない専門的な内容で分からない部分もあったが、苦手意識を持つことなく自分の業務に落とし込んだ中で活用の仕方を考えていきたい。

cartier-santos

販売・サービス・事務

今後ＡＩと一緒になって未来を築いていく必要がある事を感じた。

kumachan123

金融・不動産　関連職

業務効率化に利用したい

yutahayasaka

その他

好き嫌いせず、いつまでも新鮮なモノを吸収して進化し続けるようにしたい

naoto-kishibe

営業

テクノロジーが進化してビジネススタイルが変化していく事がよくわかりました。社内においてもデジタル関連のツールが増えていく一方で、使いこなせていない自分がいるので、積極的に触れて慣れて活用していきたい。

himawarin

専門職

基本的なことを学ぶことが出来てよかったです。
実務で生かすには、より専門的な知識を学ぶ必要があると思います。

menme_0804

営業

データ解析の手段としてアルゴリズムがある事を学びました。その他聞き慣れない言葉が多く、理解するのは大変だと思いますが、一つ一つ学んでゆきたいと思います。

etouterumi

クリエイティブ

このコンテンツってchatGPTのインパクトに触れてないと思うが、今は何もしなくても向こうからAIが歩み寄ってきてる。仕事上使っているアプリに入っていたり、すでに共創が始まっていると感じます。人が話す自然言語でプログラムもできる様になったり、配列等の知識も国語の文法の様に、理解してないのに使えるように、AIの開発は進む。それを作るのは大変だが、それを使いこなすかで今後は自分の生き方も変わってくるんだろう

yamada_shouji

その他

AI、ビッグデータ、ＩＯＴのところが業務に大いに活用できると理解しました。
ＡＩを使ってパターン予測、量・頻繁・多様性のビッグデータをもってセカンドステージでビジネスに実用化させていく。
業務改善の命を受けた私担当としては、使わない手はないと学習しました。

end-o

建設・土木　関連職

人間とコンピュータで仕事の使い分けをして、テクノべート時代の業務を生き抜く必要がある。

t_mac55

資材・購買・物流

IoTは、データを蓄積することができるため、普段自分が使用しているInternetを多用することで、ビッグデータになる要因をもっていることが分かった。
また、今回学んだことを、データを蓄積すれば活かせるビジネスが必ずある。デザインと購買層の相関等のデータを提供できる。ただ、説明・責任は私たちの仕事であるため、得られた結果から、どのように顧客に説明し、’見せる’かは、重要であると感じた。

oowada-akira

経営・経営企画

テクノロジーの進化と同調するためのコツを学びたい

yuma-nakazawa

金融・不動産　関連職

かんたんだった
反復して学習しようと思う

aonoriko

その他

ITの土台があるだけでも、共通言語認識をもてて話しができると思った

aa037169

その他

難しいちょっと理解しにくい

tsjri

その他

自部署で利用しているシステムの回収要望を出す際にデータ構造などに着目することで具体的な要望を出しやすくなる。
加えて、生成AIをデータ分析や、大量の情報を扱う業務の補助として利用することで業務効率化を（自身/部署ともに）実現できる。

zyuzyu

営業

テクノべーとの概念を知れたので、技術的な事は詳しくはないが、知識のアップデートが重要だと感じた。また、新しいテクノロジーのファーストステージ、セカンドステージでの自社の関わり方と判断の見極めをしっかり意識しようと思う。

garden_hiro

メーカー技術・研究・開発

統計の基礎で、数字でなく数式に集約というアプローチの仕方は参考になった。

hatenamaru

専門職

決まった法則性を持って正しく答えを導き出す事が大事

es001719

建設・土木　関連職

AI やビックデータおよびIOTの素晴らしさが理解できた。
業務を行う上で、コンピュータを活用することは必要不可欠であるが、
その結果は、人間がきちんと確認し、結論を出すこと重要であると感じた。

k_120

人事・労務・法務

会社にあるビッグデータをもとに顧客ニーズの予測をたて、店舗へバックしていきたいと思います。

maimu0911

営業

情況によってＡＩを使い分けていくことが大切だと思いました。

ai_ken

マーケティング

これからのビジネスにおいてAIと上手に付き合っていくことが如何に大切かを改めて考えることが出来ました。特に数字を扱う予算業務などに使えそうです。

yokoyama-h

その他

AIやビックデータなどのワードに惑わされずに、テクノロジーの強み・弱みをきちんと理解できるようにしたい。

y_miyashita533

販売・サービス・事務

プログラミングもアルゴリズムも、論理的思考の重要性を改めて認識。訓練を怠たらないようにしたい。NHK教育のピタゴラスイッチが良くできているなと、これも再認識。

dobinn

経理・財務

aiを活用していくにあたり、得意分野を知ることができたのは収穫だった。

suzu_039

メーカー技術・研究・開発

概略が把握できてよかった。苦手意識があったが、知っていかなければいけないと感じた

miffy-

営業

AIの進歩とともに、自身も知識のアップデートをし続け、アルゴリズムやビッグデータ、AIを理解し、自社が戦っていくビジネス環境を探し出すことが大切であることを学びました。

tsubaki-hazuki

建設・土木　関連職

AIやビックデータやIOTといったバズワードに惑わされることなく、基本的なことをより具体的に説明できることが大変よいと考えました。

ttt01

販売・サービス・事務

とっつきにくい題材とおもってましたがわかりやすく大変役立ちました。

tmjn0424

資材・購買・物流

インターネットや色々なツール、情報技術が発達した昨今ですが、使い方によっては自分に不都合になってしまうので、様々なことを勉強する必要があると感じた。そうすることによって、AIが得意な部分はAIに任せるなどして業務の効率化を図りたい。

coco27

資材・購買・物流

再度復習し理解をよりもっと深めていきたいと思います。

yy_hiko

経理・財務

AI、ビッグデータなど、うまく使っていければ、現在の私たちの仕事においても新たなやり方、新たなサービスが見いだせると考えます。会社の歴史とともに、データ化できるものを元に分析してみると、お客様の指向や商品への新たな付加価値が発見出来るかもしれない。
新たなコンピュータ技術に対する知識を更新し、それらを私たちのそれぞれの業務に、うまく使っていくことが重要だと思いました。

hirakawatomoki

資材・購買・物流

日々の業務に直結して考えることは難しいと思いましたが違う視点を持つことで
違う考えが生まれることはあると思うので学んだことを少しでも考えて取り入れる意識をしていきたい

hirohiro-ito

資材・購買・物流

テクノロジーとイノベーションでテクノべート、造語だったんですね。AIと使った作業環境管理を取り入れました。人間が気が付かないところにも目が行き、改めて進歩を感じています。しかし正しい作業を読み込ませることがすごく大事で時間のかかる作業です。正しい作業でも少しずれると異常として感知してしまうことがあるからです。

shusaku_saito

IT・WEB・エンジニア

テクノべートが一部の人たちのバズワードとならず、①日常的に、より多くの人に広まっていくこと、　②結果として業務に適応され、ITやデジタル、AIに関するリテラシーが高まること、③ビジネス課題の解決に導いてくれる等活用シーンへ展開されることが期待されます。

shiroyama_ysk

メーカー技術・研究・開発

技術が私たちの生活をよくするために何が出来るかを考えていきたいと思う

hona_3

人事・労務・法務

AIの得意分野を生かしながら取り組むことが必要だと分かった。

shougo-hamamoto

資材・購買・物流

もっと業務に活用できるようになりたい

na028811

建設・土木　関連職

新技術をビジネスに利用することの大切さを学びました。

tsurujun

専門職

知見やデータにもとづく予測が重要

nananana0408

マーケティング

新しい技術をいかに業務に取り入れるか、感度を高くして常に意識したいと思います。

nakoshim

メーカー技術・研究・開発

プログラムを記載する側の業務を行っているため、プログラムの詳細など含めて特に不明点はない。
テクノベートの観点でどのようにテクノロジーを使うのかということを考えることで、本業務以外のシステム面での効率化を考えていく必要がある。

yoshihirooooo

IT・WEB・エンジニア

非常に難しい内容でした。機会があれば見直します。

jihanni-ya

営業

難しい。その一言に尽きる。

odatoshiaki

営業

私には専門的過ぎてかなり難しい内容でした。少しずつ日常業務に活用できるよう努めたいと思いました。

shige999999

営業

普段の業務では意識しない分野。とても勉強になりました。

honda-takashi

人事・労務・法務

自分はこの分野がこれまで苦手で、何となくわかったふりをしていた部分もあったが、今回、基礎を学習することによって、テクノべートの重要性を感じ今後の業務に生かしていく必要性が分かったのでさらに学習していきたい。

kho-

メーカー技術・研究・開発

統計学は品質部門ではよく使うため、理解しやすいパートだった

iwamoto0921

営業

普段あまり触れる事ない分野だが私たちのビジネスや生活に密接に関係する分野なんだと改めて認識した。今後は自分に全く関係ないからと敬遠する事なく必要な情報は理解するよう意識したい。

nksw

販売・サービス・事務

まだAIを活用できていないと感じました

yanai0410

メーカー技術・研究・開発

アルゴリズムの違いで処理速度に大きな影響が出ることが印象的でした。日常業務でもこの考え方は業務の効率化に使えると思いました

kuman2024

営業

ディープラーニングで予測精度を上げていくには、質の良いデータを多数収集する必要がある為、どんなデータが有り、どう収集するかを考えてみたい。

s-kotani

その他

テクノロジーの基本を理解した。ただし、少し内容が古いので、最新の情報にアップデートが必要と感じた

igi-toyokanetsu

販売・サービス・事務

勉強になりました。これからの人生で活かしていきます

hisae00

IT・WEB・エンジニア

普通に業務していましたが、復習になりました。

nelly_m

人事・労務・法務

今後業務を進めるうえでのテクノロジーとイノベーションとの向き合い方を考えるきっかけになりました。

npsc-nobusawa

資材・購買・物流

テクノベートと言う事はを初めて聞いたが、大きく、急速に変化するビジネス環境の対応策として、
これからは必須と考えるべきと思いました。
基本的な処理は新技術（AI、ビッグデータ、IoTの様）にやらせるとして、
人間は処理手順の構築や、AIが苦手な所を考える役割に徹する。
また、今後も技術が進化していくなかで、継続して知識を得て、冷静な判断で採用・改善に取り込んでいく。

kumi1117

金融・不動産　関連職

今時点では活用のイメージはできないが、自分のスキルUPに繋がった事に違いないと考えます。

fy032020

建設・土木　関連職

文系出身の私にはすごく難しいと思いましたが、
何となくではありますが大きな塊（ビッグデータ）から何か必要なものを取り出すのに便利なものがAIなのかなって漠然としていますがこのような理解でいいのでしょうか？

kommy_868

専門職

知識を継続的に得ること、つまりは常にアップデートを意識しておくことが大事だと感じた。
考え方を学んだので、それを生かすようなツールを選択し活用していきたい。
システムを学び理解した上での活用も実施していく。

popoponta

その他

システムセンターに開発指示を出す場合、IT企業にシステム提案する際、今回学んだITの土台があるだけでも、共通言語認識をもって会話ができる。今後、ITの重要性が増していくので、知識を持っているか持っていないかで、社内のなかでの自分のプライオリティが大きく変わってくるはずだ。

hry06

販売・サービス・事務

過去データを活かして、例えば入出荷数量や在庫数量の関係から、保管面積を占有している品目は何か、低回転で保有日数が高い品目は何か等、データ特性を理解した上で精度の高い予測値を立てられるような仕組みを構築していきたい。制度の高い予測値を立てる上では大量のデータを扱うことになるので、無駄の無いアルゴリズムを意識して構築していくことも意識するようにする。SIerに任せるだけではなく、内容を理解できるように引き続き理解を深める。

hide1980-m

営業

難しい内容で今後どのように活かすべきか、一度考えて、どの場面で活用できるのか、改めて考えてみたいと思います

sakashita_mmg

営業

人間がやらなくて良いような業務をコンピュータなどに任せて、人間がすることで価値が出るものは何かを、テクノベート時代の業務のあり方を考えていきたい。

kawada-kenji

金融・不動産　関連職

AIの進化に伴い、今までは違った情報収集やデータの集約方法が必要と感じました。