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~

ryohaya

金融・不動産　関連職

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。

kazuwata

専門職

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。

watanabe-tat

専門職

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。

karikomi-1011

営業

取引先企業の倒産確率に使える。

joyful

その他

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。

kiso_2115

コンサルタント

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。

fushiki_tatsuya

その他

Datarobotの有用性

ozawa_h

IT・WEB・エンジニア

オフィス業務でどのようにAIを活用できるか考えます。

mumakata

IT・WEB・エンジニア

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。

sknesh

金融・不動産　関連職

身近な例を、非常にわかりやすく解説頂きました。

sphsph

メーカー技術・研究・開発

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！

ogagagagaogao

経理・財務

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。

unaginomachi

IT・WEB・エンジニア

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。

suzuss

その他

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。

yosuke-kim

IT・WEB・エンジニア

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。

k_yuna

販売・サービス・事務

とても分かりやすい内容でした。

swallows55go

経営・経営企画

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。

vegitaberu

人事・労務・法務

DataRobotの利用方法の復習ができてよかったです。

s_taj

IT・WEB・エンジニア

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。

4ktake

人事・労務・法務

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。

14001

資材・購買・物流

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。

kimuny

営業

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。

eiwata

営業

日常実務に活かしたい

katotaichi

販売・サービス・事務

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。

menzo

経営・経営企画

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。

akakak05

建設・土木　関連職

立地にあった店舗の検討に役立つと思った

2023ka23

営業

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。

miyaji5160

経営・経営企画

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。

mit-wada3

メーカー技術・研究・開発

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。

apro-rajendra

メーカー技術・研究・開発

AIの使い方に関しての概略が理解できた気がします。特に変数や確実性を高めるための信頼性の確認ができるのは大事ですね。やはり、n数の量だけでなく入力するデータの質も大事だと再認識しました。

yuta-3

人事・労務・法務

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。

simasita

販売・サービス・事務

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

dj-kazz

IT・WEB・エンジニア

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。

aya123

メーカー技術・研究・開発

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

arigatou2021

メーカー技術・研究・開発

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。

komiya_yuki

メーカー技術・研究・開発

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。

david_wp

メーカー技術・研究・開発

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。

c-t

メーカー技術・研究・開発

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

kimicika

金融・不動産　関連職

新規出店のマーケティングに有効。

mon1

その他

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。

hayato_26

資材・購買・物流

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。

kushima710

メーカー技術・研究・開発

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。

yoshikazu-1103

営業

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。

haruyokoi

販売・サービス・事務

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。

shiro46white

建設・土木　関連職

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。

arata_

IT・WEB・エンジニア

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。

mm98120

メーカー技術・研究・開発

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。

panda77

人事・労務・法務

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。

chat-bota

販売・サービス・事務

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。

kuma-usi

その他

楽しく学べました、AIを知らない人が成長する視点が、とても理解しやすかったです。

taku_0318

コンサルタント

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

ymatyu

経営・経営企画

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。

yukoshib

マーケティング

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

koupeiman

IT・WEB・エンジニア

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。

koganemaru

その他

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。

y-uda

営業

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。

yoshizap

メーカー技術・研究・開発

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。

channel_uesugi

メーカー技術・研究・開発

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

saphie

販売・サービス・事務

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。

hanz

人事・労務・法務

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。

chang_shin

販売・サービス・事務

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。

zummy_0617

金融・不動産　関連職

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。

1985hiro

メーカー技術・研究・開発

楽しかった
使ってみたい

kanaya42

営業

在庫管理で使えそうだと思いました。

makoth

資材・購買・物流

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。

mkh8510

メディカル　関連職

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。

andy_74

資材・購買・物流

売上予測に使えそうです。

k_____________k

人事・労務・法務

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。

sm054307

経営・経営企画

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

iso_ken

専門職

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

yappy3121

マーケティング

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。

t_iseri

メーカー技術・研究・開発

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。

masa_001

人事・労務・法務

犬が喜ぶ散歩コースの解析をしてみたい。

ynomurauk001

人事・労務・法務

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。

kimpapa

経営・経営企画

経営判断もAIに頼る時代がきたか？

kk12645

メーカー技術・研究・開発

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。

asaka_02

販売・サービス・事務

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。

takadatom

その他

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

non28n

営業

予測には変数が不可欠

hiro_kasai

営業

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。

stani

専門職

参考にさせていただきます。

chihiro-1026

金融・不動産　関連職

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。

daisaka

営業

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。

x0888

メーカー技術・研究・開発

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。

ushigome-minoru

その他

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。

makoto_mkh

IT・WEB・エンジニア

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。

csl_kojima

IT・WEB・エンジニア

理解が深まりました。

jkum

マーケティング

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。

abe0420

営業

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。

tadashiokamoto

専門職

活用できるようつとめます