ビッグデータ ~データの取得とAI活用~

nana_y

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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。

hiromi-10

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統計学を学んでみます。

markunn_2013

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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

saito-yoshitaka

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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。

p1938021

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「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

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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

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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。

noridoridon

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まずはすでに取得しているデータからどのような課題または問題点もしくは新しい方向性を見出せるのか、見出していきたいのかの検証が必要と感じます。
また、行政などで提供しているデータ活用も検討を行い、
自分の属する業界で新たに共感を得、ニーズをつかむことができればと考えます。

akiranaga17

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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

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統計の基礎的知識が必要ですね。　良い先生が必要です。

willow007

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因果から相関なんですね。

kenichiro118

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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。

minamina_37

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因果関係がはっきりしなくても、相関関係があればよいというのは面白い。新人研修を行う上で、これまでは新人の通話を確認したり、FB依頼の内容を見て、間違いに至った因果関係を洗い出しして業務の理解度を推し量り研修カリキュラムを組んでいたが、できなかったという事実のみに着目して出来ていな内容のデータを抽出し研修カリキュラムを組んでみるということもできるのかなと思った。

004476_

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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

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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

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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。

50016226

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今回の研修を通じて、ビッグデータの基本的な特徴や活用方法について理解を深めることができました。ビッグデータは「ボリューム」「ベロシティ」「バラエティ」という3つの特徴を持つ全数データであり、AI技術の発展や社会のデータ化の進展によって、ますます重要性が高まっていることを学びました。

karikomi-1011

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スシローの回転ずしの予測でフードロスを７５％削減できたことは素晴らしい。

314159265

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「相関があるから採用する」という考え方には、強い懸念を感じています。寿司屋の例は良いと思いますが、科学技術の実用化など、社会や環境に影響を与える領域では、因果関係の説明と市民との対話が不可欠です。
ビッグデータとAIは、効率化だけでなく、因果関係の探求を支援するツールとして活用されるべきです。技術者や研究者が本質的な理解に時間をかけられるようになることで、より責任ある意思決定が可能になると感じました。

nabe1979

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因果関係がわからない事があり困ることがあるが、相関関係をみてみる切口で考えてみようと思った

s_urita

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人事業務では、新しいポジションの人選をする際に、過去の評価結果や職歴をもとに、最適な人選を検討することができると考えます。

tateoka-0710

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・ビッグデータは相関関係で考えることを学んだ。ビッグデータの取扱いには注意すべき点もあるが、目的の把握がきちんと出来ていないと結果がズレる。

taka_nog

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ビックデータの留意点としての取り扱い方とバイアスに気をつけながらデータ活用をしてみる

mshasebe

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裏付けがあれば自信を持って前に進める

garden_hiro

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相関が高ければまず実践してみる。因果関係まで把握してもよい

susumutakasaki

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ビッグデータは、活用目的を明確にすること、スキルや基礎知識（数学・分析）が必要。人事を担当していますが、育成での共通課題と解決方法の策定、採用では当社に必要な人材像を当社内でハイパフォーマンスをだしている人材の素養から分析する。事業変化してもこれを継続して行うことが重要。

tomo-fukurahagi

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ビッグデータの活用の前に理解を深めることが出来てよかった。

hibikumigi

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相関性をうまく利用するのに役立つ

managatuo

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業務でビックデータを使う機会があれば、積極的に活用していく

kawamura-aki

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ビッグデータという言葉はしっていたものの、あらためてどういうものなのか理解する機会となりました。

sharkisland

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事例を含めて留意点を解説されていたので、理解しやすかったです。

yuuki_miyata

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AIが趣向をもつのではなく、読み込ませるデータを選定する人間の趣向が反映されることを忘れてはいけない。

k_yupa

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わかってるようでわかってなかった

h-yamamotozz

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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。

tamai-kaito

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分からくても活用、という点に新しさを感じました。

loba

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ビッグデータの活用として相関関係があれば因果関係は不要という点が興味深かった

raidar

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ビックデータは今後の重要な要素であることが分かった

iorite_7

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ビックデータの要素について理解をしていない部分があった。Velocityや多様性については、ビックデータの要素として認識していなかった。

buchi529

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ビッグデータの概要についてはある程度把握できていたが、因果関係から相関関係での判断にシフトするという考え方は知らなかったので驚いた。Chat GPTなど、AIの便利さに気づいて仕事でも活用しているが、AIのバイアスなどの課題を理解し、自分個人でもAIに出されたものをある程度判断できるようにならないといけないと感じた。

mafti9ri

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業務で扱っている情報について、きちんと集計・整理していればビッグデータとして活用ができると思うが、現状はそのようになっていない。まずは、集計・整理の仕組みから構築しなければならないと感じた。

nina0612

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AI ビッグデータについて基礎的なことが分かりました。

sisimai

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データの内容が多くあることが分かった

junihci

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ビッグデータを現在の業務に活用するというのは、あまりないように思ったが。今後活用するようなシーンがあれば今回学習したことを思い出して運用したい。

murakami_tpd

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短い動画で非常に効率的に理解ができる構成であった

daisuke3035

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人工知能にもバイアスがあり、注意しなければならない。

kojima-toshi

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因果関係が不明であっても、相関関係の特性から意思決定するということは、ビックデータを活用するすべての人が理解する必要があるキーワードであると感じた。
この点を正しく理解していないとせっかく分析できた相関関係の評価を無駄にしてしまう可能性がある。

ys41

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因果関係はわからずとも相関関係に従ってみるという発想が新たな気づきになりました。

noga-

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ビッグデータを活用することで見えなかった相関関係が分かり、新しい視点ができる。

yuya_itashiki

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ビッグデータの活用は、普段見られない新たな発見や
情報に基づいた意思決定ができる等、多くのメリットがあります。
しっかりと自身の業務でも活用していきます。

hatsumon

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今回の学びでは普段よく利用しているスシローの回転すしの事例があり、ビッグデータを活用することで鮨の廃棄率70%以上削減できたことに驚きました。私が携わっているビジネスにもビッグデータが何か活かせないなかと思います。特に新規開拓で活かせれないか考えたいです。

ichi_tanaka

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先ずは現状のデータ化を始めたいと思います。

kinoppy66

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ビッグデータの活用はぜひ取り入れてみたいと思います。製品の使用動向や環境が見えるようになると、製品開発にも良い影響が出せそうです。

pro-c

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情報流出とバイアスには気をつけます

kkc2119

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ありがとうございました

yokoyama-h

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ビッグデータとAIの活用が、企業のチャンスを拡大させる。しっかり、メリット・デメリットを押さえておく必要があると感じた。

soi_sasaki

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スシローの事例が出ていたが、今はもうスシローはレーンに寿司を流していないので、この点においてビッグデータの活用は既にしていないと思われる。
AIについても同じことが言えるが、あくまでツールなので、任せて安心ではなく、どう使うか・どう使うべきかを意識して使いたい。

kuniyam

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個人が集めた情報のみで判断せず、ビックデータによる情報を信じて行動しても良いと思うようになりました。例えば、会社から、これをすると販売実績が伸びると言われたときに実感していなくても、やってみようと思いました。

batland

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統計学を学んでみることでより理解が深まりそう。

rocotata

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ビッグデータの基礎について確認できた

skyliner

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ビックデータは万能ではない！

yutaroh

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ビックデータを今後ビジネスに利用する価値を理解しました

kumiko_ota

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ビッグデータがどの業務に活かせそうか考えてみる。

arisa55

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ビッグデータを用いても因果関係を明確にしてから使うのかと思っていたので、必ずしもそうでなくても良いということが気づきだった。分析は別の手法を用いて組み合わせて使っていけるようになりたい。

shiori---

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ビッグデータの利用価値や概要を理解することができた

shinyaj

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ビックデータがあったとしてもそれをどう解析させるかによって得られる情報が有益なものになるかが決まってしまうのだと思います。

k_asamoto

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ビッグデータとAIは分析の中心を占めるようになってきている。大量のデータを高速で処理できる時代においては、そこに何を見出したいかという人や組織の意思がますます大事になる。ITや数字への苦手意識にとらわれることなく、誰もが向き合っていかなければならないと思う。

yuon_rw

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知っていたつもりになっていました。改めて学びになりました。

pastorale

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ビッグデータをうまく活用するには、どのデータを採取するかという選択が必要で、やはり、このあたりの要因が効いているではないかという直観や洞察力で差がつく印象をもった。ビッグデータを活用するにも、現場現物をみて、考えることは大事にしたいと思った。

shingo_ikari

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因果関係がわからない場合でも相関関係があればそのデータを活用することはわかる気がする。そこから因果関係を抽出できればさらに良い

takeno_kaito

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ビックデータを活用すれば新しい製品のテストをするときの成功率を上げることができ、時間の無駄を省ける

kenta-takamiya

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今までは相関関係と因果関係がわかるまで、考えていたやりかたを見直していきたい

moriji

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ビッグデータの定義がよく理解できました。

別コースで学んだ「過学習」と本コースで学んだ「情報バイアス」の違いがわかりません。
過学習が情報バイアスの一因になるのかなと認識しましたが、どうなんでしょうか？

okumurayasuharu

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製品検査の結果と生産時の工程データ（温度、湿度、風量等）をビッグデータを活用して、常に最適な生産条件を見つ出せる。

kuri-manju

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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、ということに驚いた。今後人工知能と付き合っていくには考え方を変えていかないといけないと感じた。

s-kaki

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バイアスについての事例は留意点において大事な内容と受け止めた。世間の事例を参考にしつつ、AIの活用方法については常に客観した視点を持つことが重要と思える。

shindo_2025

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ビッグデータの取り扱いには注意します。

chihirorin

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因果関係が分からなくても相関関係があることが分かれば採用する、とのことだが、ケースによるかと思います。
社内で使うビジネス上の分析結果ならそうかもしれませんが、顧客向けに使うケースでは採用は難しい。
その相関関係から、ドメイン知識でもって、一定の因果関係を見出して使用するケースが多いのではないかな？
とはいっても、相関関係を重視するこの言い回しは採用アピールに使えるかもと思いました。

noriko-iryu

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市場で必要な製品量を過去のデータから計算して生産管理すればロス削減になる

ftom152025

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まずは、統計学の知識習得が必要

tototonton

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相関関係でビッグデータを活用するということは、因果関係を見いだせなくても売り上げを伸ばす方法を見つけ出すことができるということになる。
仮説を立てて増益施策を考えるとともに、ビッグデータが導く相関関係で増益施策を考えるという新たな手段となることを学んだ。

sugiya0601

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風が吹けば桶屋が儲かるのような感じなのかもしれない