
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ディープラーニング ~機械学習がもたらすビジネスの可能性~
人工知能(AI)が注目されるにしたがい、頻繁に見かけるようになった「ディープラーニング」とは、人工知能を飛躍的に進化させる可能性を秘めた機械学習の手法です。物事を分類することが得意で、画像認識や翻訳などの自然言語処理や音声認識の精度を急速に進展させてきました。 では、機械学習とは何でしょうか、そしてディープラーニングは、とりわけ何が新しいのでしょうか。 すでに世の中に送り出されているディープラーニングを活用したサービス事例をふまえながら、この技術の成り立ちをわかりやすく解説し、その可能性や課題も紹介します。
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
100+人の振り返り
sho_0221
コンサルタント
私はインターネットバンキングのアプリを中心としたデジタルマーケティングの部署に所属しております。プログラムや統計等、文系出身者では難しいと感じながらも、その道のプロではなく、あくまでビジネスを実現するためにデータやシステムというソリューションがあり、その使い道を知るために必要最小限のことを学ぶという姿勢が大事だと思います。ベンダやシステム部門への人任せでは、あるべき姿への実現は難しいと思います。
chiyosato2001
営業
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。
test_
メーカー技術・研究・開発
テクノロジー+イノベーション=テクノベートですが、講義の説明はITに特化した内容でハードのエンジニアとしては、悔しい思いを感じました。
10年後にはハードにもフォーカスした講義になるように研鑽を積んでいきたいと思います。
matcho
マーケティング
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。
yoppy_h
金融・不動産 関連職
回帰分析は数式に集約することである、覚えました。
kazutamachan
金融・不動産 関連職
システムの基礎の復習に大変役立ちました。
rei_1986
メーカー技術・研究・開発
テクノベートという言葉の意味がわからなかったが、イノベートとの造語だとは気付かなかった。
AI、ビッグデータ、IoT。相関、教育データ、データ収集。セットに考えておく必要がある。
製造業ではIoTという言葉が飛び交っている。ビッグデータやAIはその環境が整ってからだとは思うが、価値のある目的を見つける事が大事だと思う。
shusaku_h
その他
よく耳にするようになった新しい技術用語の意味については、腰を据えて調べてしっかり意味をとらえたうえで、自身の業務への関わりを具体的なレベルで定期的に書き出してみることとする。
hiro_yoshioka
メーカー技術・研究・開発
プログラミングのジレンマ
・新しいこと、何でもできそう、面白そう
・一方で嫌悪感があり、なぜか避けてしまう
過去トラウマを思い出しました。
20年ほど前、野球の球拾い的な扱いで、目的なども理解せぬまま、ただひたすら作業としてデバックを強いられた。結果、まったく面白くなかった。これに対してサービス業は結果がすぐ目に見えて好きだった。これは今の自分も同じだと思う。
目的や全体像、結果をイメージして、脱トラウマしたい!
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。
oohskj
経営・経営企画
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。
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
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
fujita1217
その他
CHATGPTの登場もあり、ますますAIの時代が来たこともあり、今後も注目し学んでいく必要があると感じた。
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
003400
営業
IoT,AIを上手に使いしビジネスへ活用します。
yoko13
経理・財務
医療情報を匿名化してAIにて、生活習慣と病気の関連や合併症発生リスクを分析して未病を維持するアドバイスやサポートで不可価値を出す。
IOTとしては待合室のビデオ映像で待ち時間の快適さ向上させる、調剤機器にセンサーをつけて稼働状況やメンテナンスの勧告を行う
hill_book
経営・経営企画
テクノべーというワードをよく聞くようになり、気になっていたところ、本講座により基礎的な部分を理解することができました。AIの得意な分野を理解し、効率的に業務をっ住められるように本講座の復習や、定期的に関連講座を乗降する子地により知識の更新ができればと思いました。
lait
営業
これまでと違った視点で物事を考えることができると感じた。
ono_hisa
専門職
AI,IoT、ビッグデータの活用など言葉が先行して、人がついてきていない時代かと思います。
やりたいことはたくさんありますが、技術の進化に追い付けず、次々に新しい技術が登場し、順応するのが大変になっています。
やれること、やれないことを精査し組織にとって最適な技術の活用が出来るよう、心掛けていきたいと思います。
tomohiroshinya
その他
技術の進化やそれに伴う新しい物事に対する抵抗感も正直あるが、道具と同様に業務効率を上げるためのツールとしてとらえ、技術に振り回されない様に活用していきたい。
yappy3121
マーケティング
テクノベートの考え方はこれからのビジネスへ必須である。
kiku-4324
その他
システムに関する基礎知識を学べた
tajino
金融・不動産 関連職
テクノロジーとイノベーション、どちらも大切で、これまでなかったAIなども活用して、ビジネスに活かしていきたいと思います。
itoutadasi
販売・サービス・事務
新しい技術用語等今後の業務に生かしていける
hakuswan
メーカー技術・研究・開発
デープラーニングが生活に浸透していることを実感した
miya-sho
経営・経営企画
業務におけるITの重要性が非常に増している中で、直接的にシステムを構築する事がなくとも、基本的な知識はおさえておく必要があると思っています。
mama_tt
販売・サービス・事務
活用するには沢山のデータが必要になり分析を見極める必要ある
ken201212
経営・経営企画
私は営業領域でインサイドセールス、フィールドセールスのKPIの設定や予実管理、実績の評価、また顧客のセグメンテーションの検討などを担当しています。データドリブンな営業活動に向けて、AIを活用した顧客データの分析や活用、適切かつ効率的な顧客セグメントやKPIの設定などを行っていきたいと考えています。
redmoon99
メーカー技術・研究・開発
なかなか触れることがない分野なのですが、今後必要となる知識だと思いました。少しずつ理解を深めていこうと思います。
pana-uesaki
その他
新たなビジネスを生み出すためにテクノベートは欠かせないものであることを理解しました。扱う商品の何をデータとして活用すべきか考えたいと思います
mjgqs978
マーケティング
金融機関のリスク管理業務に従事していますので、まさに、ビッグデータ、統計学を学んでいるところです。ここの知識のあるなしが、より深度のある議論ができるかどうかの肝なので、必死です。
mayu_37
人事・労務・法務
データ構造を知るが特に参考になりました。
ihapp
営業
世の中の情報から目を背けす、日々自分の知識として身に付けられるように努力していく
shimo0827
営業
最近AI等様々の所できくが、意味を理解していなかった。
cctm
メーカー技術・研究・開発
分からない単語ばかりで、内容を覚えてるのが難しい…
narasaki
営業
現在の業務で活用する為に新たな物流ソリューションの構築で参考にできるものと思われます。
渋滞情報などのデータ連携によりリアルな配送最適ルートの案内など提供するサービスがあるかと思われます。
masanori_konaka
人事・労務・法務
今回のは勉強になりました。やはりこれからのAIをどうやって付き合っていくかですね。
yoshima0812
営業
業務のマーケティングや販売に活かせるよう知識を深めたい。
ms-tn
メーカー技術・研究・開発
データの扱い方で、業務効率化につながったり出来ると思います。扱い方に付いて自分一人の考えだけでなく、周りの人の意見を取り入れることで、より良いデータの有効活用ができると考えています。
nyaono
営業
JAタウンの顧客情報の解析により、どの商品がどの年代に売れるのかを分析し、新商品の開発に活かす。
1207kobayashi
営業
テクノベートは、これからのビジネスには欠かせないことと理解していても、なかなかシステムを使いこなせない。今後は営業的な数字を統計的に処理することを試みたい。
kazukisakurai
営業
テクノロジーに苦手意識を持たず、共存していく事で仕事の生産性を上げていきたい
shintou
販売・サービス・事務
生産者ごとの作業量と収穫量の相関性の解析、気象データが品質に及ぼす影響の解析などに活用したい
wanko4824
専門職
大量のデータがあるものから一定のパターンを見つけて,予測するものに活用できる。
numatasan
販売・サービス・事務
内容が難しく、日常業務で活用するイメージが湧きませんが活用していきたいと思います。
maro-shimoyan
販売・サービス・事務
どの道を通れば早く目的地に着けるのか?などに活用できると良い。
b15645yn
営業
プログラミング一個も知らんけど、基本的な概要が分かったけん良かった😤
ooyamak0214
専門職
IOT・AIへの期待について、今までは過度な期待に溢れていたように思う
ようやく地に足の着いた提案が現場でなされてきているように感じる
torades
メーカー技術・研究・開発
広範な知識を復習できるいい機会だった。新しい技術に関してはアンテナを高くして情報収集するように努めたい。
zennoh-masaki
資材・購買・物流
データをもとにした推測値を出すことにより実態にあった協議が効率的に行うことができる。
zennoh-umegaki
資材・購買・物流
ビジネスに、テクノベートが起こりうるか考えよう意識し取り組むことを考えます。
zennoh-sanae
人事・労務・法務
日頃から世の中の出来事に広く関心を持ち、これまでの業務の常識は今のままであり続けるべきかを疑うことから始めたい。
okukaito
営業
とくにうなしとjくにh
zennoh-king
資材・購買・物流
業務に活用していきたい。
bbctoku
経理・財務
システムの基礎の復習に大変役立ちました。
omotani
その他
難しい領域だと思いますが、今後の事を考えるとIT関連の事にもより理解を深めていく必要があると思いました。
tako32010
販売・サービス・事務
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
p2280007
販売・サービス・事務
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思います。
aaaaaaaaaa-a
資材・購買・物流
コンピューターやデータ、AI等聞いただけで苦手意識があったが、とても分かりやすかった
iwai101
経営・経営企画
AI、IOT、ビッグデータの事業への活用、顧客への価値創造を、部署内、会社内で共有し、具体策に結び付けていきたい。
takata-souhei
資材・購買・物流
システムの基礎の復習に大変役立ちました
tagetomo
営業
特に大企業だと社内の打ち合わせばかりして
最後の最後に顧客にやっと当ててみるとか
milestone1024
金融・不動産 関連職
AIと人間の仕事の棲み分けなど考えさせられました。難しい領域で深く理解できなかったため、見直してみたいと思います。
yasukuni18
営業
課メンバーで業務効率化を共有する
cham-akr222
人事・労務・法務
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。
jyunshi
営業
情報収集や課内でのディスカッションを行うことで課員のスキルを上げていきたい。