ビッグデータ ~データの取得とAI活用~

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その他

「確率はどこで買っても一緒だが、過去に当選歴のあるこの売り場なら宝くじが当たりそうだ」と同じように「感覚や勘」に頼った予測があるのだから、
一個人が見ると相関性がなく因果関係がないように見えるのかもしれないが、その実因果関係も相関性もあったという場合が、あるかもしれないのであるから、この判断は非常に合理的であるといえる。ただし、実際に行動を起こすにあたっては、エビデンスの不足という観点から非常にリスキーであるといえる。現場の人間が理解していて、上層部の理解が浅いというコミュニティが多々見受けられるわけであるが、「現場の人間は感覚で判断しているが、上層部は感覚が鈍く、根拠がないと動けない。」ということではないだろうか。
判断を下すのは容易だが、じゃあやってみよう！とはならないのが人間であると思う。

hiromi-10

専門職

統計学を学んでみます。

saito-yoshitaka

メーカー技術・研究・開発

人工知能でもバイアスがかかる事は相関関係に従った結果と理解しました。

nana_y

経営・経営企画

自分自身、業務で様々なデータを活用して資料を作成しています。今回学んだ『ビッグデータを活用するために必要なこと』3点は必ず抑えておく必要があると感じます。
資料作成を依頼してくる方の中には、「目的の把握」が今一つな場合があります。

markunn_2013

金融・不動産　関連職

お見合いサイトに活用。因果関係より相関関係で決めるっとなれば、
新世紀型ですね

004476_

販売・サービス・事務

ビックデータを活用する場面がある場合は目的を確認し、使い方を間違わないようにすること、データの特性などにも注意など考える必要がある

hrk_511

その他

機械設備のメンテナンス管理の場面で、日々モニターされる運転状況を蓄積していけば、部品の経年劣化による不具合、センサの異常による不具合など、発生しうる不具合を予見し、悪い芽を事前につみとるといった活用ができるのではないか。また、経験値の浅い管理者に対して経験不足を補うことでも活用できるかもしれないが、過信は禁物であり、AIやビッグデータの技術が発展途上である段階においては、人間の経験に基づく勘所を見落としてはいけないと思う。

hiraki1098

営業

留意点の箇所でも述べられた通り、データの扱いには最新の注意が必要であると感じました。個人情報を個人が知らないシーンで勝手に使用されるリスクはなるべく避けたいと思いますので、データを提供する個人側でも適切な管理が必要だと感じました。ビックデータは新たな大きい売上を上げる事に使用するとばかり思っていましたが、スシローの事例の様に大幅な廃棄削減を達成できれば利益面での大きな貢献に繋がるので、様々な視点での活用方法の検討が必要であると感じました。

s_azarashi

人事・労務・法務

ビッグデータ活用の際には、因果関係がきちんと説明できなくても、相関関係があるとなれば、それをもとに次のアクションにうつるというのは新鮮な学びでした。

djmpajmpkm

営業

相関関係に従って成功すれば正しかったと言う逆説は一理あると思います

wkiymbk

IT・WEB・エンジニア

ビッグデータの定義と特徴を学ぶことができました。
自身のかかわる業務のうちビッグデータを取り出して活用できそうなものはどれか、と考えてみると楽しそうだなと思いました。

shinsyu-guts

資材・購買・物流

ビッグデータの活用について、最終的には人的介入が必要です。
同じ情報でも、捉え方によっていかようにでもなるのは、ＡＩでも人でも同じなので、鵜呑みにはできない。

ty1031

その他

因果関係→相関関係のパラダイムシフトに関して、因果関係がわからない相関に対する施策を実行するとともに、その因果関係を解くことが人の仕事であり、そこがわかればより良い施策が作れると感じた。
また、情報バイアスは気をつけていきたい。

takamari0711

メーカー技術・研究・開発

因果関係はわからなくとも相関関係があれば試してみる。この考え方は今自分にないものであり社内や顧客説得も難しいと思っていたが、データと結果が伴えば納得させられるのかもしれないと考えを改めさせられた。相関関係→トライ→因果関係の流れもありなのかもしれない。

メモ

スシローの例
皿にicチップを搭載し、1分、15分後に必要なネタを連絡。
廃棄を75%低減

t-karasawa

資材・購買・物流

因果関係から相関関係への変化というワードが深く刺さった。人間が正しいと思わないことをAIの勧めに従って進める判断をするということは合理的な一方で、人間から合理的な判断を奪ってしまう、または業務を行う人間から責任を奪ってしまうことになる危険性をはらんでいると感じた。自分自身がビックデータを基にした判断をしたことがないのでイメージが湧かないが、結果を優先して過程は重視しない姿勢は働き方としてはつまらないように思える。しかしこうした考えは時代遅れなのだろう。もっと前向きな側面を学んでいきたい。

yuhi1211

メーカー技術・研究・開発

ビッグデータの活用のポイントとして、目的はデータから傾向や予測を得ること、加えて、その分析をAIなど機械化・自動化できていると効果がより大きくなる、と学べた。
これまではビッグデータを自身で解析して満足することが多かったが、更には「機械に代替させる」こともめざしていきたい。

yamamoto0714

営業

企業の粉飾決算を見抜く策としてビッグデータを活用する。
過去、粉飾決算を行った企業の財務三表をビッグデータとし、判定を行う企業の財務三表を照らしてその確率を割り出してみる。

akiranaga17

IT・WEB・エンジニア

ビックデータの今後の利用価値について、理解した。

kenichiro118

その他

ビックデータのよる解析が、因果関係ではなく相関関係に従うというところに情報の扱いのパラダイムシフトを感じることができたが、課題がある場合には相関関係だけでは解決には至らず、やはりヒトによる因果関係の究明が必要であると理解した。

tk_1128

営業

ビッグデータとして活用できそうなものをまず蓄積する必要があると認識した。

ただし、活用する目的を明確にすることと、その目的に見合う成果を出すために
投資(ヒト/モノ/カネ)が必要である点から、ハードルが高い印象を受けた。

また、出てきた結果について、因果関係が厳密にわからずとも、
高い相関関係がある施策を優先する点は、とても勇気のいる決断だと感じる。

kameco

販売・サービス・事務

弊社では現在ﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀを活用していないようですが、今後は避けて通れないと思います。留意点の「バイアス」が参考になりました。

pete8787

営業

取引先の財務データと債務返済状況のデータから信用力を測るモデルを作成できる。

okuhatakazuya

その他

ビッグデータを活用した業務改善が必要

atuya

その他

学び。
①
人間：因果関係から考える。
ビックデータ：相関関係から考える。

②機会学習にバイアスがかかるとAIの答えも偏る。

haruyokoi

販売・サービス・事務

日頃何となく使っていた用語の定義がクリアになりました。

aasugy

メーカー技術・研究・開発

ビックデーターを活用した事案を検討したときに、必要となる関連されたビックデーターを入手することができず頓挫した経験がありました。
ビックデーターの種類は大きいが、自分の用途に合ったビックデーターを
収集する仕組みの構築も重要と考えています。

_yuki__

メーカー技術・研究・開発

ビッグデータは全数データであるため，信頼性があるように思えるが，データそのものにバイアスがかかっていては，それに対する結果もバイアスがかかったものになるため，結果に対する判断は慎重に行う．

kaku_san

営業

自分が所属する会社では、顧客情報の取得が遅れビッグデータの活用ができていない。個人情報の流出といったリスクはあるが、AIが急速に進む今、保有するデータ量とその活用速度が企業の将来を左右すると痛感した。自身も含め社内にビッグデータを活用するための知識と技術をもった人材を増やし、全社的に推進する必要性を感じた。

ririka-2484

その他

製造条件とその条件で得られる評価結果を積み上げていけば、安定した品質が得られる製造条件が見つかる可能性を、ビッグデータを活用することによって、より高められると思う。

opapi

営業

相関関係を見いだせるＡＩの技術と人間の因果関係の分析をうまく融合させていくことが重要になると考えます。扱う人間のレベルを向上させるべきと考えます。

nh_98

人事・労務・法務

相関関係があれば因果関係がなくても人工知能に従ってみるということを新たに知って驚きました。

shimada_1

マーケティング

ビッグデータの基礎なので、データを扱う際には、これらのことは抑えておく。

riopin

IT・WEB・エンジニア

ビッグデータについてより詳しい知識を学んでいきたいと思いました
ありがとうございました

an14793

メーカー技術・研究・開発

一般向けの製品やサービスでこそ、ビッグデータはより大きな活用方法がある。

kose0820

メーカー技術・研究・開発

ある特定なビックデータがあるが活用できていないが、何とか処理し、購買に繋げたい。

ykitayama14

営業

相関関係に注目するのはまさに機械的だと思う。スシローの事例は衝撃。これまでの勘や雰囲気では限界があると思った。

feimonto

販売・サービス・事務

データの活用は必要不可欠

meconen

営業

飼料についての大量の発注データと、気温と、お客様の規模の増減から、飼料の需要予測の自動化ができると、製造計画や配送計画が立てやすくなり、嬉しい。

amanoojisan

営業

AIの信頼性について学べた気がするが、
実際に触れて腑に落ちるまで時間を要しそう。

k-matsunaga1406

IT・WEB・エンジニア

データを活用するということを実施したことがなかったので、
今後は意識しておくことで気づきがありそう。

gokuu153624

専門職

業務に活用することができるかもしれないです。

koukoukouhei

専門職

統計学を学んでみます。

oldcastlet

IT・WEB・エンジニア

AIに任せるところとそうではないところを判断する必要があると感じる

tadashiokamoto

専門職

活用できるよう努力します

kiyoshi_na

IT・WEB・エンジニア

データーの取り扱いち注意して、相関関係から新たな価値を創造するために使おうとおもいます。

koujii

マーケティング

商品の仕様と受注の相関関係について調べたい

yamanotatsu

メーカー技術・研究・開発

ビッグデータの基本的な理解ができた。活用は目的を明確にする必要を認識した。

hosty

経営・経営企画

スシローの事例を通じて、ビックデータを自社のビジネスに活用するイメージを持つことが出来ました。

kaede_aramaki

人事・労務・法務

採用業務・リテンション業務において、長期就労しやすい人物の特徴をビックデータから分析し、改善を試みる。

yukkon

経営・経営企画

改正個人情報保護法や次世代医療基盤法により医療ビッグデータを民間企業で活用する機会が得られるようになった。しかし、営業秘密や個人情報、知的財産やオプトアウト、同意の確認、などの法的課題も範囲が増えた。システムのセキュリティについてもいたちごっこな部分もあり費用対効果と事業へのどの程度の貢献が見込まれるのか見極めセカンドオピニオンとして活用したい。

minoru524

営業

与信業務とマーケティング

vegitaberu

人事・労務・法務

改めて、ビッグデータの有用性と難しさを感じました。キモとなるのは、どう利用するかで、それは、結局、人間のアイディア、つまり、頭にかかっているということ。やることのフェーズが、一段上がっただけのことといった感じがしてならないです。

watanabe-tatsu

資材・購買・物流

業務での活用を検討します。

aki12345

経営・経営企画

ビックデータが重要と世間では言われるが、そのデータを収集するシステム構築に大きな投資がかかる。費用対効果を検証するのがとてもむずかしい。

shirai-mikio

その他

相関関係と因果関係について自分で考えることは必要ではないか。

nobunobu2

販売・サービス・事務

因果関係によって人は判断し安心するものだということ、ＡＩはデータから相関関係を見抜くことが得意である。このような面は目的の把握がしっかりしていればＡＩから作り出される予測を業務に効率的にりようできると言える。

ricohiroto

IT・WEB・エンジニア

データリテラシトーに明るくありたいと思いつつ、実際には難しいことだと感じています。真に、データと向き合い、且つデータは所詮データであって、データから何を得るのか、日々、切磋琢磨して行きたいと思います。

kohzuki

専門職

データの質が悪いと、人工知能が自ら誤ったバイアスを作るのに注意が必要。

akasaka1982

メーカー技術・研究・開発

ビックデータは全数データであることを学んだ。業務において、得られた元データの見極め作業が不要になり、ピッグデータから得られた事実に対しての判断作業に集中できるようになれば飛躍的な成果が期待できると感じた。実現したい。

shio0146

メーカー技術・研究・開発

事実を掴むことが大事。これまで活用できなかったデータでも処理できる。

k_y_r_5884

営業

営業に活用できそうです。

sunahara-takao

人事・労務・法務

ビッグデータを使って需要予測して販売計画を立てる。

ttc_yamamoto-t

販売・サービス・事務

人間とAIでは、物事を判断する際に重要視する項目が「因果関係」と「相関関係」で異なる点がおもしろいと思いました。確かに、巨大なデータを見れるのであれば1対1の因果関係より、n対nの相関関係の方が予測しやすいということなのでしょう。
そのような思考方法の違いやビッグデータの取扱い方などに留意しながら適切に取り扱う必要性があると理解しました。

elnet_yagi

経営・経営企画

〇勉強になった点
・ビックデータは、データ量が巨大なだけでなく、データ処理が高速で最新、多様性があるといった特徴がある。
・因果関係が分からなくても、結果に対して高い相関関係があるかを重要視する。

shoko-motegi

経理・財務

今日学習した内容を用いて様々な業務に活用できる

keisuke_kameda

営業

データを多く持っていることの価値、そしてそれを利用する事による価値、因果よりも相関

sugasyo

営業

ビックデータの活用は企業成長には不可欠であると感じた。

nishiguchi_ko

営業

相関関係しかなくても従ってみて結果が得られるものなのか、どのくらい検証できているのかが気になった。

ershn

専門職

因果から相関のパラダイスシフト。因果がわからなくとも相関が強ければ、意思決定に活用する。ただし、相関に基づいて、人工知能自身がバイアスがかかっている可能性もある。人工知能に任せきりにならず、最終的には人間が考えて判断する。

ayuwta

IT・WEB・エンジニア

数学や統計の知識があれば、分析の切り口を意識して、データを見ることができそうだと思った。しかし、数学・統計のどこまで習得したらよいか・・・基礎の基礎も、すっかり忘れてしまっている・・・

haruna1230

資材・購買・物流

相関関係があれば因果関係は必要ないというビッグデータ活用のポイントが面白い。

hi-std

IT・WEB・エンジニア

因果関係で考えがちだが、結果を得るためには相関関係でで物事を考えるということは新鮮だった。

otokomae

IT・WEB・エンジニア

ビックデータを活用するときバイアスも考えて解釈する必要がある。

honiden-t

販売・サービス・事務

因果関係も明確で相関性が見いだせる事象だけではなく、ビックデータをもとに因果関係は明確でなくても、相関性がみいだせることに注視していきたいと感じた。

t-abe-o

人事・労務・法務

便利な道具の位置づけと使い方に注意が必要であり、何にでも当てはまると再認識しました。

project_x

メーカー技術・研究・開発

因果がわからなくても、相関性が高いなら人工知能のいうことに従ってみよう、というのが新しい潮流だと感じた。その先の思考につながらないため、個人的にはあまり受け入れられない。

takito2021

営業

ビッグデータは、加速度的に仕事や一般の消費行動に活用されているのを実感する。ＥＣサイトで閲覧した記録から、嗜好に沿った商品等が案内され、それに促されるように購買してしまうことは自分自身でも度々起きてきている。また、仕事面においてもWEBサイトを閲覧に来たユーザーのクリックやビュー情報から、WEBサイトの構成を修正したり、求められる情報を掲載したりといったことが既に起きている。今後はもっとそれらが業務にも取り込まれ、ビッグデータによる相関関係が確認できる相手に対して、最初からより具体的な提案を行うような営業が一般的になると考える。

mst530i

経営・経営企画

業務で活用するには、何のためにビッグデータを活用するのか明確にする必要があるなと感じた。

top-gun0226

メーカー技術・研究・開発

今後の自動化、生産性改善の取組みにおいてAIを活用しながらできる事、そのために自分達人間が身に着けるべき事と立ち位置をマネージャー視点で考えて意識しておく際に参考となる

jikkoh

営業

与信システムにおいて、案件データやそれに紐づく貸倒等のリスクデータをビッグデータとして活用することにより、精度の高い与信システムを構築できる可能性がある。

kzkz_2020j

IT・WEB・エンジニア

活用するためにデータを取得する必要ある為、データの取得方法を意識しながら活用範囲を検討していくのが大事と思います。

kittachie

その他

因果がわからなくても、相関が高ければそれに従うとのことですが
後からでも良いから因果関係を知りたい。

tckure

専門職

物事に対して因果関係だけでなく相関関係も考えて取組ことで、想定以上の結果を得られる可能性がある。

hiroshi00328

営業

相関があれば、因果は必要ないとの考え方は衝撃でした。

hamiyan1127

営業

職場でビッグデータを活用するイメージができました。

y_chi

人事・労務・法務

スシローの廃棄量が極端に減ったことには驚きました。ビッグデータの分析にどのようなAIを使うかで明暗が分かれそうですね。

kw521

販売・サービス・事務

ビッグデータの活用により、これまで経済的な価値の小さかった情報に価値が生まれた。そのため、目的が明確なデータばかりを取るのではなく、取れるデータを取っておけば、将来に活かせるかもしれない。もしくは、他に使いたい組織に売る事も出来ると思う。

mu_to_globis

メーカー技術・研究・開発

今まで、技術者が経験で行っていた業務を経験が浅い方でも簡単に業務を行えるようになりそう。

globis-melco

経営・経営企画

自社製品の受注予測に活用できそう

p1270001

資材・購買・物流

学んだことを業務に活かしたい。