ビッグデータ ~データの取得とAI活用~

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

kfujimu_0630

マーケティング

意思決定において、因果関係はよくわからなくても、相関性が高いのであれば、人工知能に従ってみるというのは、重要な決定であればあるほど、なかなか慣れずに勇気のいることだと思うが、因果関係ではイノベーションに限界がある気もしているので、今後の動向について注視していきたい。

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。

p1938021

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。

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。

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。

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。

k-usu-39

経営・経営企画

統計の基礎的知識が必要ですね。　良い先生が必要です。

willow007

経営・経営企画

因果から相関なんですね。

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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

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。

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。

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

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。

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。

happyhappyhappy

その他

因果関係と相関関係について、とても面白いと思った。ただ、任せるだけではく人が常に監視しなければならないなとも思った。

hommasyurei

営業

時代の変化についていけていないことに気づかされました。

tanaka5650

販売・サービス・事務

ビックデータについて学びました。
本会でもビックデータがあり、システムを活用した統計等を実施しています。
毎回同じ内容で更新していくことが多い為、基準のフォーマットをつくることが簡単にできるとよいと思いました。

odaryutaro

営業

因果関係が無くとも相関関係から答えを導く

sudou-hideaki

資材・購買・物流

現在ビッグデータを業務で活用することはすぐには思いつかないが、今後販売・製造の需要予測などができれば、不要な在庫などを削減できる可能性があると思う。また日常において多くの企業がビックデータを活用していることから、そのデータ活用の一環に我々も利用されているのだろうと理解した。

sumisumi-y

販売・サービス・事務

ビックデータは、人口知能が自分でバイアスを作るので、偏った情報にならないようにすることが大切である。

andy0708

資材・購買・物流

　ビッグデータとの関わり方がわかりました

kanameg

建設・土木　関連職

スシローの例は分かりやすかったです。

tk-a

営業

全量データが無い状況を打破する手段を考えないといけない。

echizen

営業

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

miyuki-yamamoto

資材・購買・物流

因果関係が説明できなくても相関関係で次に進めてみても良い場合があるのですね

zennoh-seko

営業

情報は財産であるという認識をもって日頃の業務を遂行し、記録に残すようにする。

tanakaosamu

建設・土木　関連職

ビッグデータは大きな傾向はだせるが活用方法は結局人間によると思います

karubi555

その他

因果関係が分からなくてもその解析に時間をかけるのではなくさっさと始めてみるスピード感が大事なんだと感じた

tomo-noda

営業

AIも偏ったデータでバイアスがかかってしまうことがある。
それを知らずに、AIが相関関係で選択した回答をうのみにするのはリスクがある。

yamaguchi-takae

販売・サービス・事務

ビッグデータをどう扱うかで、生かすも殺すも決まると言うことがわかった。

yuuichi-zennoh

専門職

2者の相関については因果関係も重要ではないかと感じるのだが。

naoki0622

営業

業務で活用するには全社で活用目的、指針など一定のルールが必要と思います。

shoot-

マーケティング

ビックデータがより身近に感じられ、活用についてイメージできるようになった。

tobita-t

営業

農機具を購入する場合、ユーザーが欲している機能と価格が見合っているか、その機能にみあった価格帯か調査可能と考える。

m_ina

販売・サービス・事務

因果関係を考えるようにしていたため、ビックデータの活用に因果関係を考える必要がないという部分は新しい発見でした。
どのようにビックデータを活用するかを見極めるためには、AIのことや統計学等、基本的なことを学ぶ必要があると感じました。

zennoh-katou

営業

ビッグデータとは消費者の購買消費行動情報等の認識と思え、通常の組織対組織での業務の中では使いずらいと感じるが考え方が違うのか？

keiten

その他

目的が明確でないとビッグデーターも宝のもち腐れ。セキュリティについては細心の注意が必要。

yuko625830

営業

営業業務に活用できると感じた。

masatoshi_sato

経営・経営企画

ビッグデータは因果関係でなく、相関関係でとらえることを学び、理解しやすかった。今後の業務も因果関係だけでなく、大量のデータによる相関関係での意思決定も取り入れていくたい。

mizutani_osamu

人事・労務・法務

自分の業務においては、大手企業が扱う程のビッグデータは無いですが、他部署の業務例えばECサイトを扱う部署などはあると思う。BtoCなどの業務もそうだと思う。よって、自分の業務ではイメージし難い。

moto-t

メーカー技術・研究・開発

顧客の装置の使用頻度や傾向などから性能の改善箇所の抽出に使える様な気がする。

redstars21

資材・購買・物流

ビッグデータの活用のより取扱う商品の需要予測など仕入業務に活用できる。しかし、例えば競合他社が似たような相関関係からなるビッグデータを活用した場合、提供する商品の優位性などが失われる可能性があるため、注意が必要だと思う。

k_jay

金融・不動産　関連職

因果関係から相関関係への意識の切り替えが重要であることが理解できた

nojima123

建設・土木　関連職

ビックデータの活用により、フードロス削減に繋がる。

narita_masa

営業

自社で取り扱いをした過去のツアーの方面や旅行の目的などのデータから、クライアントへの旅行の方面を抽出し提案することが考えられます。

akko110

資材・購買・物流

近い将来、ビックデータを身近に使用することも考えられると思った

abc456

資材・購買・物流

データ活用時の参考になりました。

ikehara2023

建設・土木　関連職

ビックデータとAIの活用に関する注意点等について、参考になりました。

haruru1969

人事・労務・法務

AIが時々突拍子もない考えを出す理由が分かった。そもそもの考え方を変える時代になってきたのだと実感した。

d19740208g

その他

ビッグデーターの活用は非常に重要ではあるが、ビッグデータの解析にすべてを任せるというのは、危険だと思う。

yamahanays

経営・経営企画

流行り、廃りのサイクルが早いサービス業では、ビッグデータの活用による将来予測は非常に重要だと感じた。人の感性を全数データでどこまで推し量ることができるか興味深い。

gussan86

その他

マクロな視点においても全数データ活用で見るポイントを変化させ、より深くデータ活用が出来る

kazu-22

資材・購買・物流

ビッグデータの定義と特徴を学ぶことができて良かった

maniwata

人事・労務・法務

過去データから学ぶという意味でビッグデータの活用は今の延長線上に未来があるものにしか使いにくいと感じる。

tc7

資材・購買・物流

これまで、物事の企画の出発点は因果関係によるところが大きく、因果関係を見いだせない場合、その企画はお蔵入りになることもある。因果関係より相関関係で物事を評価するという切り替えにより、新たな視界が広がる可能性を感じます。

itonaoto

資材・購買・物流

もっとビッグデータを使って通率よく仕事したい。

shusaku_hayashi

営業

今回のフェーズは、特になし。

yamada_shouji

その他

ビッグデータは全数データというものの相関性からデータを利用するものであるが、顧客情報としてためになる情報であり、JAグループの青果物及び畜産物の嗜好性や購買品のニーズなど日常業務に活かせるデータであると思う。

k-y-z

人事・労務・法務

スシローの例のように、明らかに人間の勘を上回る場合がある。
生産者の勘頼みである農業分野への導入は急務だが、まずはデータの抽出が課題か。

fujita-masanori

販売・サービス・事務

因果関係がわからない場合でも、相関関係があることがわかれば採用するという内容に驚きました。

harumi-k

販売・サービス・事務

ビックデータは、因果関係でなく相関関係で解析すればこそ、色々なことにとらわれない画期的な考えが生まれるのかなと思った。
しかし、留意点あった様に、ビッグデータの有益性以上にセキュリティ対策が重大で、且つ人口知能が自分でバイアスを作るとは驚いた。やはり、人の管理責任が問われるんですね。

ohashirie

クリエイティブ

AIが活用される場面は多いため留意点をしっかり意識して利用する

daido-kisaragi

建設・土木　関連職

ビッグデータの基礎について理解できた。

koji-ro

その他

不特定多数のお客様へ電話する際、どの時間帯が繋がり易いかデータ化すると業務・能率が向上し成果に結びつくと考えられる。また自社商品についての需要と価格の問題点も明確化できる。
入院・手術の請求内容をデータ化することで、本来必要となる保障内容が年代別で明確化できる

masasou

その他

ビッグデータの活用方法として、農機具の販売で顧客の購買履歴を蓄積し、顧客に合った製品情報の提供が考えられる。

abcde_00000

経営・経営企画

相関関係と因果関係に関する話が大変興味深かった。人間では通常思いつかないような法則が発見できるのは面白い。

youichi-u

営業

ビックデーターをうまく活用することで成果を得られるが、情報を扱う場合のリスク等を十分考慮する必要ある。

hideo-o

営業

スシローの需要予測の算出はとても参考になり、無駄がなくなる良い取り組み事例だと思う。飲食業界での活用はとても有効的だと思います

yokoyama-ma

建設・土木　関連職

業務に活用できれば、便利。

katsudonda44

人事・労務・法務

当社も日々蓄積させる顧客データ等、ビックデータとよびうる情報がある。それを具体的に活用するかまでは検討できていない。既に先を進んでいる親会社の活用事例等を積極的に収集した上で、テスト実証可能なものから活用し、活用イメージを具体化していく必要があると思う。

zennoh-ookubo

経営・経営企画

因果関係がわからなくても相関関係を重視する。

katou-takumi

資材・購買・物流

ありがとうございました。

hiroyuki-z

営業

パラダイムシフトで相関関係があれば因果関係が不明でも従ってみるとの考え方には少々抵抗がある。スシローの廃棄75%カットの事例は統計学的なものであり理解できるが、競合他社が乱立しているレッドオーシャン商品において当てはまるのか検討してみたい。

si51083203

その他

因果に固執しすぎると前には進めないなという気がしますが、それでも因果は気になりますね。だって人間だもの。

hideyuki0430

営業

ビックデータの活用は、現代のビジネスにとって必要不可欠なツールとなりつつある。
膨大な情報からより精緻な答えが導き出すことが可能。

morimoto6915

その他

因果関係がわからなくても、相関関係があることがわかれば、採用する、という内容に衝撃を受けた。因果関係を把握することで、応用が効くという考え方とは全く反対の考え方で自分の考え方の古さを感じてしまった。
それでも、自分としては因果関係をはっきりとすることを進めていきたい。ビッグデータの解析にすべてを任せるというのは、「人が考えることを止める」、という危険な方向へと誘うものだと考えるからだ。

zennoh-taroh

資材・購買・物流

ビッグデータへの理解は深まったが、アナログ色の強い農業分野で使用できるイメージがなかなか湧きづらかった。

miyamoto-masa

営業

ビックデータ活用のポイントが重要だと考える。

rascal_123

営業

ビッグデータを扱うには基礎的な知識が必要。情報バイアスに留意する必要がある点も要注意。

perusica

営業

データの意味をよく理解しよう

honobono

販売・サービス・事務

顧客別や物件毎の契約移行率を新規商談のチャンスに繋げられる。