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ビジネスパーソンのためのAI実践講座④ ~DataRobotを活用しよう~

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動画説明

【DataRobot社受講後アンケートにご協力ください】
アンケートにご回答いただいた方で、ご希望される方にはDataRobot社からのAI活用方法や事例、テーマの選び方、そして貴社の課題のヒアリングを目的としたフォローアップセッション（無料）を実施いただきます。アンケートのご協力の程、よろしくお願いします。
※ リソースの関係上、全ての方にセッションを提供できない場合があります。予めご理解の程よろしくお願いします。
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeQ554Km-jJqBG5MvHp0-7yIVQgxsw2ntZgSozrqxLCfGdCHA/viewform

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、DataRobotを用いて複数のアルゴリズムを同時に試し、ビジネスの現場で検証することで予測の精度を上げる過程について学びます。

監修：DataRobot
DataRobot はAI活用を民主化するため2012年に設立、同社が提供する「DataRobot AI Cloud」は次世代の AIである。AI Cloud は、あらゆるデータタイプ、あらゆるユーザー、あらゆる環境を統合し、
業界・業種を問わずすべての組織に対して重要で価値あるビジネスインサイトを提供することをビジョンとしている。

DataRobotはAI Cloudのリーダーとして、あらゆる組織の本番環境へのAI導入を加速しており、Fortune 50の3分の1を含む、業界や業種を超えたグローバルな顧客から信頼を得ている。
「DataRobot AI Cloud」は、今日の市場において最も広く展開され、実証されたAIプラットフォームの1つであり、世界中の顧客に対して1.4兆件以上の予測を提供している。

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）

こんな人におすすめ

・AIの仕組みやAIを利用して実現できることを学びたい方
・自社でのAI・データ活用をお考えの方
・AIを実際に動かしてみたい方

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

コメント1397件

tanesannta
12
このシリーズは、つい見とれてしまいます。これほど上手く行くかは分かりませんが、AIをうまく使って分析すれば、非常に大きなメリットが出せるという良いイメージを持つことができました。
2023-03-03
a_7636
8
「ビジネスパーソンのためのAI実践講座」シリーズ、とても面白くて分かりやすかったです。
AIについてもっと学んでみたいと思いました。

次はこちらでしょうか？
受ける前に知っておきたい！G検定の基礎知識
【テクノベート】【実践知】0:20:27
2023-01-22
kenkenqtr
8
AIを使いこなすのは難しそうであるが、使い方のコツは十分伝わりました。
AIの使い方の他に、仮説思考の考え方も同時に学べて有意義な教材になっていると思いました。
2023-04-08
thesurf
3
ありがとうございます。トライします。いつも必要なことがすぐに勉強出来ることに感謝です。これからも宜しくお願い致します。
2023-03-13
kinoshita1651
3
勘に頼らず具体的な数値を活用することにより、数値予測を行うことは重要。また回帰分析に留まらず様々な分析を行う際にDATA ROBOTを活用することも有用
2023-09-22
sein43
2
この展開はやりすぎですが、AIの活用の仕方にかかる視点が増えたことがとてもよかったです。
2023-01-30
tm1206
2
無料のサービスでもここまでの予測分析ができることに非常に大きな驚きを覚えました。
具体的にどう活用できるかはパッとは出てこないが、このコースで学んだことで、何かしらの課題が生じた際に、AIを活用すれば、解決するのではないかと思えるようになったことが収穫でした。
2023-03-29
inada-makoto
2
AIの使い方の他に、仮説思考の考え方も同時に学べて有意義な教材になっていると思いました。
2025-09-01
tomo-tom
1
適切なツールをAIに選んでもらえたら最高なのにと思った。
2025-09-01
piropiroshi
1
購買部門は、購買業務を通じてコストダウンを効率的に創出するタスクがあります。従来から、バイヤーのグループ編成、社内、BPOが担当する金額帯設定等を試行錯誤していますが、どうするのが最も最適かの答えがでていません。今回学んだ考え方を使って、決定打を見つけたいと思います。
2025-12-04
kiso_2115
1
関数を自分の仮説で設定すること、また汎用ツールを利用することにより収益予想やマーケティングターゲット属性の設定に役立てること。
2023-01-21
fushiki_tatsuya
1
Datarobotの有用性
2023-01-22
ozawa_h
1
オフィス業務でどのようにAIを活用できるか考えます。
2023-01-23
takumi_1453
1
自分レベルの知識無さでもDATA robotを使いこなしたいという気持ちを芽生えさせてもらい感謝しています。
2023-02-17
th0588
1
ＡＩを使用した分析力の高さにびっくりしました。
2023-05-02
ryohaya
1
AIを活用するとしても、より精度をたかめるためには、その素材となるものをいかに多く集めるかがカギになると感じた。
2023-05-03
kazuwata
1
多種類のAIモデルを一気に確認するためにDataRobotを使うのは効率的。しかし、どのようなパラメータが効くのか考えるのは人間が、現場に行って感じ、それをシュミレーションするのがよさそう。
2023-05-11
watanabe-tat
1
DataRobotを活用して最適なAIアルゴリズムを選択して、現場を調べ隠れファクターを探すことを試みたい。
2023-10-04
karikomi-1011
1
取引先企業の倒産確率に使える。
2023-10-06
joyful
1
DataRobotの利便性に驚愕した。使いこなせるかは実際に触ってみないとわからない印象ではあるが。
2023-10-09
mumakata
0
普段から人工知能を、活用した仕事について
考えた事がありませんでした。
動画視聴後に、日常生活の中でも役に立って
いる事を、知る事が出来ました。
2023-01-24
sknesh
0
身近な例を、非常にわかりやすく解説頂きました。
2023-01-26
sphsph
0
技術は既にある。
それをどう使いこなすかと感じました。
ひらめきではなく技術力で！
2023-01-27
ogagagagaogao
0
毎回技術の進化のスピードに驚かされてばかりです。
データがそろっていれば分析はロボットがやってくれるなんて夢のような話だと思った。
2023-02-04
unaginomachi
0
DataRobotは製品名なので、中立的に書くなら~AutoML機能を活用しよう~ですよね。AutoML機能を持つ製品はDataRobot以外にもあります。
2023-02-21
suzuss
0
技術はあっても準備、予測は人間なので、うまく利用して活用できるようにしたと感じた。
2023-02-24
yosuke-kim
0
DataRobotをトライアルで使ってみたいけど、ホームページを見る限り、申し込みのハードルが高い。
他の方法でモデルの検証をすることになりそう。
2023-03-01
k_yuna
0
とても分かりやすい内容でした。
2023-03-04
swallows55go
0
過去データの分析で予測を立てることの効果を実感すると同時に、前提条件が変化した場合の負の影響もよく考えておくべきと思った。
2023-03-10
vegitaberu
0
DataRobotの利用方法の復習ができてよかったです。
2023-03-16
s_taj
0
Globisらしく、最後は経営判断に使いましょう、ですか。

でもこれは正論で、ＡＩってなんかすごいらしいから君たち頑張ってくれたまえ、だけの経営層／管理職では企業として生き残れないようですね。
2023-03-25
4ktake
0
AIがとても身近になりました。業務上にうまく生かしていきたいです。
2023-04-10
14001
0
DataRobotの仕組みと使い方について学ぶことができた。AIを使ったシュミレーションや経営判断ができることも学んだ。
2023-04-14
kimuny
0
データ分析の重要性とAI活用の必要性について再認識できました。
2023-04-24
eiwata
0
日常実務に活かしたい
2023-04-27
katotaichi
0
あくまで入力すべき項目は、現時点では人の頭による部分が大きいので、現場の状況の把握の必要性は続くと考える。
その上で、計算をAIにまかせ、その結果はまた人の頭で現場の状況を考慮し判断することが必要と考えました。
2023-05-01
menzo
0
AIを活用したデータ予測を行いたかったが、何から手を付けてよいか分からなかったり、自社にエンジニアが少なくて気軽に実施できない状況でしたが、DataRobotがあればエンジニアのリソースを最小限でPoCが回せそうです。このようなサービスが存在するのを知れてよかったです。
2023-05-03
akakak05
0
立地にあった店舗の検討に役立つと思った
2023-05-03
2023ka23
0
AIを使った業務進行は今はあまり現実的ではないが、こういった業務の進め方があるのだと参考になった。
2023-05-04
miyaji5160
0
AIの具体的な活用方法の１例を知ることが出来た。
「勘と経験」の経営判断じゃ太刀打ち出来ないですね。
2023-05-04
mit-wada3
0
データロボットというものの存在を知らなかったので、とても便利なAIの使い方だなと思いました。大変わかり易い事例だったと思います。
2023-05-05
yuta-3
0
何が原因かをきちんと確率とともに数字で視覚的に示すことで、単なる思いつきとは異なる、客観的合理的判断を行えるようになる。
2023-05-07
simasita
0
エクセル回帰分析から売上予測と言った簡単なものから活用して行く
2023-05-08
dj-kazz
0
地域ごとの保険種類販売量の差異や、それに代理店チャネルを加味した分析等。
2023-05-08
aya123
0
どんなアルゴリズムが良いかわからないので、試してみたい
2023-05-08
arigatou2021
0
学習型の運営と掲げても、なかなか実行が伴わない。
AIを活用すれば、予測に対して、結果が学びになり、学習型を当たり前のプロセスに組み入れる事が出来そうと感じた。
2023-05-08
komiya_yuki
0
データロボットの実際の画面が少し見られたのは嬉しかった。実際に使ってみたい。
2023-05-10
david_wp
0
グループ会社の店舗選びに役に立ちそうですので、DataRobotをもっと検討しましょう。
2023-05-15
c-t
0
DataRobot活用事例について
①業務活用事例：保守業務における現地障害件数予想
②日常活用事例：野鳥観察における観察日毎の観察可能野鳥候補
2023-05-16
kimicika
0
新規出店のマーケティングに有効。
2023-05-30
mon1
0
じょじょに難しくなってきました、実践で使えるかが不安です。
2023-06-03
hayato_26
0
機械学習に関して自動でベターなアルゴリズムを提案してくれるサービスがあることに驚いた。マスキングさえすれば、試してみて今の業務効率化の提案に繋げられる気がする。EXCELやパワポが使えるのが今のビジネススキルの前提だが、もうすぐ機械学習が扱えるのがビジネススキルの前提になるかもしれないと感じた。
2023-06-04
kushima710
0
解決したい課題をAI活用により予測できる可能性がある事を理解出来た。是非、実務でも活用してい見たい。
2023-06-06
yoshikazu-1103
0
勘と経験で仕事をすることがおおいですが、データをどのように活用し業績と利益に繋がるかが理解できました。ただし、コースでも紹介されてたように現場での気づきは大切だと思います。両方を使いながら、取り組みしたいと思います。
2023-06-15
haruyokoi
0
営業拠点の配置は中核都市近郊で必要な敷地面積が確保できる条件を優先していたが、社有車の移動軌跡を分析して拠点数と移動距離ができるだけ最小になるポイントを探すことができればより効率的な経営に役立つと思った。
2023-06-16
shiro46white
0
プロジェクト案件遂行中に発生・顕在化したリスクによる影響度合いを、AIで予測できるようにしたい。
2023-07-08
arata_
0
公開情報やサービスをどれだけ認知しているか、情報収集や検索技術が重要ですね。
2023-07-13
mm98120
0
過去のデータが今後の予測に活用できるということが身近に感じられた。何かを予測するときに、AIを是非活用したいと思う。
但し、何事もAI任せではなく、自分の意見も考慮して決定する習慣を身に着けたい。
2023-08-02
panda77
0
アボカドの完熟度であれば、画像を分析するAI,音声注文であれば音声を学習するAIなど特定の分析のためにどのツールを使うのかというところが説明されており、イメージをつかむことができた。業務で出てくるAIについて、その完成までにどのような作業があるのかイメージを持てそう。
2023-08-06
chat-bota
0
経営者自らがデータの大切さを理解し、判断につないでいくことが大切だと学びました。
2023-08-07
taku_0318
0
AIをどのように活用するかのスキルもそうであるが、そもそもの分析に関する知識や技法も学んでおく必要があると感じた。そもそもの問いである下記は常日頃から心にとどめておく必要があると考える。
・自分が解決したい問題が何かクリアに設定でいていること
・それを「XからYを予測する」という形で表現できること
・学習のための適切な量と質のデータを用意できること
2023-08-15
ymatyu
0
AIにはどんなツールがあって、どのような場面で使えば有効なのか理解ができた。ただ、やはりAIツールを使いこなすことができないので、エンジニアと組んで仕事を進める必要があることもわかった。生産性の改善は永遠のテーマなので、自社の中でAIを使う事で改善できる要素を探し、グループ内での先行事例を作ってみたいと思いました。ここにもアンテナを張って日々の業務を進めていきます。
2023-08-15
yukoshib
0
勘に頼らない意思決定をしたいとき、活用できそうですね
2023-08-17
koupeiman
0
説明変数が、どの程度目的変数にインパクトを与えているかが重要だと思った。
2023-08-22
koganemaru
0
AIを使用することでビジネスの確率が上がることが理解できた。但し、初期でーたに何をインプットするのか現場を見ないと情報が少なくなることも理解できた。また、世の中の変化によりでーたのインプット、精度も変化すると思う。
2023-08-23
y-uda
0
みどりとカエラ、結婚するオチかと思ったわ。

AIという言葉のイメージが高度なものと感じてる人が多いため、本来使えるものを使っていないことが多い気がする。
今回のような講義を受けて、AIが身近で、かつ自分にも扱えるということに気付けたことが大きい。
2023-08-31
yoshizap
0
業務の外製化を始めたが，かえって社内の担当者の負担が増えてしまっている。業務のプロセスを可視化して，どの部分を外製化すれば効率に業務を進めることができるかをAIで予測させてみたい。
2023-09-01
channel_uesugi
0
インプットの質の良し悪しのセンスを磨きたいと思いました
2023-09-02
saphie
0
AIを使った予測にはアプリも利用して効率化できることを学んだ。
2023-09-03
hanz
0
現時点では、AIを直接業務に活かせる案は思いついていないですが、過去のデータをもとにこれからの値を予測することは使えると考えており、まずはエクセルの線形回帰を利用して数値の予測を始めることから行っていきたい。
2023-09-08
chang_shin
0
ここまで使いこなすことはさすがに難易度が高いし、どういうケースDataRobotを使えばいいのかもイメージしにくい。まずは使えるものから使っていき、もっとこんなことができたらいいのにというニーズを高めてから使えばいい、という意識でちょうどいいか。
2023-09-12
zummy_0617
0
色んな項目を入れることでデータが組み込まれていてGPSが一目わかりました。昼間人口はビジネス街の多いところ、フィットネスクラブに通っている街は東京の南部に多いところだとわかりました。
2023-09-12
1985hiro
0
楽しかった
使ってみたい
2023-09-13
kanaya42
0
在庫管理で使えそうだと思いました。
2023-09-20
makoth
0
特に設備の維持管理のためのメンテナンス時期予測、故障予測等で多くの要素が関わる場合、有効なモデルを想定しにくいため、データロボットを使い様々なモデルを試すことができるのはとても有用と感じた。
2023-09-20
mkh8510
0
DataRobotは、統計学により、結果を出すソフトのようです。
元データを入力して、結果が出るのは、プログラミングによるものであり、AIというものではないような気がします。
データを、多く取り込んで、そこから何が必要かをコンピューターが選択、または、取り込んだデータを学習し、出力するのがAIと思いますがいかがでしょうか。
2023-09-20
andy_74
0
売上予測に使えそうです。
2023-09-21
k_____________k
0
コンプライアンス違反などが発生する可能性が高い職場などについても、要素を特定することで予測可能になるのではないかと思いました。
2023-09-22
sm054307
0
新しいサービスの導入する際に
効果があるかどうかの分析
2023-09-22
iso_ken
0
AIのモデルと現場観察を組み合わせて高い予測精度を実現している
現場の観察もとても大事
2023-09-24
yappy3121
0
事業の改善検討時に定量分析は必須であり、過去の成功事例による勘と経験だけに頼らないためにも今回の内容は利用推進すべきと考える。
2023-09-25
t_iseri
0
とても分かりやすい内容でした。ありがとうございました。
2023-09-26
masa_001
0
犬が喜ぶ散歩コースの解析をしてみたい。
2023-09-26
ynomurauk001
0
手法を間違えると大きなロスにつながるけれども、今回紹介されたサービスはそのリスクをかなり抑制できるのでありがたいと思いました。替わりに多くの検証を高速で処理してもらう、コンピュータの真骨頂が具現化してきていると感じます。
2023-09-27
kimpapa
0
経営判断もAIに頼る時代がきたか？
2023-10-03
kk12645
0
分かりやすいモデルケースだった。使いこなすとなるとサポートしてくれる人が必要。
2023-10-04
asaka_02
0
AIをうまく使って分析すれば、非常に大きなメリットが出せるという良いイメージを持つことができました。
2023-10-10
takadatom
0
店舗拡大時の大切な事項がわかる。客層、チャッチ率がわかる
2023-10-12
non28n
0
予測には変数が不可欠
2023-10-12
hiro_kasai
0
ある商品がなぜ売れているのかAIで判定することができる。
2023-10-14
stani
0
参考にさせていただきます。
2023-10-14
chihiro-1026
0
AIをとても身近に感じることができた。
業務だと、依頼書の不備率の算出ができそうだと思う。顧客のミスを誘発するフォーマットの特徴がわかれば帳票改定を依頼することができる。
2023-10-15
daisaka
0
自社の業務における新規既存の営業拡大に活用できないか考えていきたいと思います。講座の内容通りにはいかないと思いますが、まずはそのまま実行してみることが大事かと思いました。
2023-10-16
x0888
0
事業や新商品の開発や販売計画に過去データを分析する。
2023-10-17
ushigome-minoru
0
弊社は空港売店を展開していますが、AIを使った経営意思決定はしていません。担当者と話をしてみます。
2023-10-17
makoto_mkh
0
相性の良いアルゴリズムを一つずつ試すには時間を要するがDATAROBOTを使うことで複数のアルゴリズムを一気に確認して予想の精度を確認しながら試行することを理解した。この仕組みを活用することで予測値の精度を上げるために必要なインプットを現場やビジネスモデルから推測し、仮説を持ってインプットを追加することで予測精度を上げることができ、ビジネスに活用するアプローチ方法を学ぶことができた。
2023-10-18
csl_kojima
0
理解が深まりました。
2023-10-18
tyot
0
データを正解とするだけでなく、現場等で変数の存在を確認し活用することが大事であると感じました。
2023-10-20
abe0420
0
自社の蓄積データを使用して、経営判断に役に立つ資料の作成ができそうです。
2023-10-23
jshinmura
0
経営の意思決定にAIを活用できる事例を学ぶことができました。このケースは自社でも活用できそうです。また、過去のデータから予測しているため、これまで例のないことをどのように評価するかについても関心を持ちました。
2023-10-28

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