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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。
38人の振り返り
ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
計画フェーズを含めての説明でしたのでとても勉強になりました。失敗フェーズを含めて、実際にAIプロジェクト用の計画書を作成します。
mm98120
メーカー技術・研究・開発
まずは開発目的を明確にすることが重要であることを認識した。つい、AI分析の結果で成果を判断してしまいがちだが、AIはあくまでも手段として活用していきたい。
kuno_yuuichi
建設・土木 関連職
ＡＩプロジェクトに限らず、業務をマネジメントする際には、目的を明確にし、コスト意識を持って進める必要があると思った。また、何でもAIというような固定観念に縛られず、得手不得手など勘案して進めるようにしたい。
yyff
その他
対象業務にAIを活用するのがよいのか，従来の仕組みがよいかを検討する
経営目標を明確にして，それがAIで実現可能かを検証する
POC段階で再計画することが必要な場合には計画を見直す
koshiba_
IT・WEB・エンジニア
AIは活用方法次第で、大きな可能性を秘めている。いかに効率よく活用できるかを前提に利用しようと思った。
girlopal5
その他
日常的な業務を適宜AIを活用し、効率化高度化していくと思う。
会議の議事録などはもちろん、いままで不可能であったシステム関連のスクリプト作成などは、専門知識がなくても利用できるきっかけになると思う。
osaka-lover
メーカー技術・研究・開発
大変参考になりました
terulin
メディカル 関連職
そもそもの問題としてPoCとは何かがわからなかった。
aki_k_0202
営業
導入されてるAIの利用率が低く改善のヒントとなった
kurodaccyo
メディカル 関連職
AIは関数という話を聞き、AIには得意と不得意があることに納得がいきました。AIを開発するためには様々な検討が必要なことを知りました。すぐに利用することはありませんが、AIでできそうか考えながら仕事を進めていきたいと思います。
yamadayuya
金融・不動産 関連職
計画をたて、都度ブラッシュアップし、よりよくaiを活用していきたい。
masato1966
メーカー技術・研究・開発
担当現場の多くはまだAI化の事前段階(遠隔操作化、ｾﾝｻｰ類設置によるﾀﾞｰﾀ自動収集化)であるが、将来的にはAI制御による省力化は必須。
とても勉強になった。
highway99
IT・WEB・エンジニア
AIプロジェクトの失敗例は参考になりました。
yoshinaga317
IT・WEB・エンジニア
概要を掴むことができました。
tomo_dsm
IT・WEB・エンジニア
PoCに関しての理解が浅かったので
特に多くの学習ができ大変勉強になりました。
yamashita9957
IT・WEB・エンジニア
AI特有のプロジェクトマネジメントですが、インフラ系プロジェクトでも利活用できると思いました。
masahirouhara
IT・WEB・エンジニア
AIプロジェクトは、AIの特徴をよく把握したうえで進める必要があることを学んだ。
yumi1106
人事・労務・法務
かなり難しい内容に感じた。また、やはり全然AIのことをわかっていないで1から何かを作ろうとするのは少し無謀なのかと思った。講師の方がおっしゃっていたように、AIに精通している人に相談しながら簡単な物から試行錯誤しながら挑戦していきたいと思った。そして、作成して終わりではなく、常にデータのチェックなどを欠かさないようにしなければいけないということがわかり、AIを使うと便利だと思っていたが、全ては信じられない、やはり人の目などでもしっかり確認していく必要があると感じた。
iorite_7
人事・労務・法務
実際にPMとしてプロジェクトにはいらないと腹落ちしない部分はあるが、各フェーズで気を付けなければいけないことが理解できた。
特にブラックボックス技術のままでは説明責任が果たせず、解釈性をどう扱っていくかは自らの業務でも考えていきたいポイントである。
toshiotakamura
経営・経営企画
AIプロジェクトマネジメントについて体系的に解説されていて非常に役に立った。通常のシステム開発とAIのシステム開発の違いもよく理解できた。AIの場合は入力データに依存しやすいので、入力データの監視が必要なこと、また再学習が必要であること、過学習とならないように正しい学習となっているのかモニタリングが必要であることなど通常のシステム管理以上に外部監視機能が必要であることが非常に理解できた。またAIには得意、不得意があり、AIによる課題解決がAIの活用として適切かどうかの判断も求められるということも理解した。
sai11
建設・土木 関連職
かなり難しく感じたがラーニングパスがうまく出来ていて、かろうじて、と言う感じ。poc失敗例や解釈性はなんとなく感じていた点ではあったが言語化されることで改めて捉えることができた気がした。経験がない分野のことでPMの色々は1割くらいしかわからなかった。
taka1962
販売・サービス・事務
データの承認・否認の判断で使いたいが、二値に分類する必要があるのでAIには向かないかもしれないと思い、適正な利用目的を探すことが重要だと思います。
gary-a
マーケティング
事業の重要指標となっているCash Conversion Cycleに繋がる、特定製品の需給予測への活用を考えていきたいと思います
comosan
販売・サービス・事務
PoC実施に向けて良い予習になりました。
danh
IT・WEB・エンジニア
ありがとうございます。
me_
その他
詳しくてためになりました！！
sofu
メディカル 関連職
利用者視点でAIソフトウェアを購入した場合、どのような点に気を付けるべきなのか、興味があったため、受講してみましたが、AIプロジェクトの概要、用語や留意点に関してなんとなくイメージがつかめました。
tanij
その他
非常に為になりました。
今後のマネジメントに役立てていきたいです。
hamgayoi
メーカー技術・研究・開発
AIだからできることと、AIならではの難しさを、よく理解して進めたい。
no__name
コンサルタント
大変よく理解できました。
haruo_02
金融・不動産 関連職
AIを使ったシステムを作ろうと考えているので非常に参考になった
takashi05138409
販売・サービス・事務
1つのツールとして活用し、比較しついく。
tabakawa
その他
AIプロジェクトの目標設定，データ整理の重要性を参考にしたい
bonjours
金融・不動産 関連職
AIプロジェクトに参加する可能性があるので、今回学んだことを最大限生かして行きたいと思います。私が所属する部署ではAI開発の成功例が少ないので、教訓が数多くあるように感じます。
tanakatak
営業
AIシステムとはかけ離れた業務部署にいるため、直接関連することはないものの、不確定要素が多い点、依存し過ぎてはいけない点、しっかりPDCAを回し続けてよいものにしていくことが賢明である、という点においては全ての業務に通じるのではないかと感じました。
kyo1227
営業
PoC実施に向けて良い予習になりました。
ue_sa
IT・WEB・エンジニア
AIシステム開発と従来のシステム開発では、プロジェクト計画内容、開発手法と違いが多くあるが、プロジェクト計画時にプロジェクトの目標、システムの目的を明確にし、要件定義（ＡＩプロジェクトではＰｏＣをふまえて）にてスコープを定めるところは共通しており、ＰＪ計画の重要性を再認識した。
PoCにて実現可能性の検証を行った結果によっては適用不可などの不確実性があるリスクを顧客、ステークホルダーと合意しておかないと、後でトラブルの原因になりそう。
失敗例はものすごく参考になる、実際に懸念していた内容が多い。
kimoan
IT・WEB・エンジニア
全体を通してなかなか難しい。実践してみます。