ディープラーニング ~機械学習がもたらすビジネスの可能性~

tohei

経営・経営企画

人間の能力が落ちない様に、上手な活用と更なる研究が進むことを願います。

test_

メーカー技術・研究・開発

コンピュータである以上、判断には何らかの根拠があるので、判断の説明ができないということはないと思う。
判断の根拠となる特徴量についての議論がもう少し盛んになってくると、判断の根拠が得られるようになり、ディープラーニングがもっと流行ってくるのではないか。
また人間のモノの考え方にもつながってくるような話だと思うので、今後の本分野の発展を期待しています。

harunosuke

その他

ディープラーニングについて、学んだ。これをきっかけにビジネスへの応用が出来ないか。アイディアの発想に使いたいと思います。

tomohiro_883

営業

機会学習のバージョンアップがディープラーニング。

end-o

建設・土木　関連職

ディープラーニングは、これから進化していくと感じた。人間と違い物事の判断が感情で行わないので、上手く活用しながら営業活動に結び付けていきたい。

llasu_ito_0502

人事・労務・法務

未来の鉄腕アトムと思っていましたが、現実のリアルのところまで来ている進歩を理解しました。更なる情報収集、トレンド把握に努めたい、と思います。
自分には、全く新しい情報でした。ありがとうございます。

p1938021

その他

AIができることについて考察するのが必須だが、それさえもAIに任せたほうが正確な回答が出るのかもしれない。
基本的な行動原理が万人に当てはまるような汎用性を持つように、ニュートラルネットワークを構成することがAIの最大有効活用策になるのかもしれない。

seii_koshikawa

その他

日々学び、理解を深め「経験や勘」を研ぎ澄まし、あらゆる分野や局面に於いて最善なる対処や方法を実行するAIの仕組みは、人間の思考能力（回路）に左右されてしまうと言う事ですかね？100％の信頼を避けると共に人間の能力の底上げも必須で、日々お互いに成長できるかもしれませんね。

nt369

クリエイティブ

今回の例のように、機械学習を業務に取り入れる提案などに活用できると良いなと思います。
少数の人間が少ないデータから仮説を導いていて、結果が出ない案件があるとしたら、
多くのデータからパターンと特徴を学ぶことが得意な機械学習を活用して、より精度の高い仮説を立てることも可能ですね。

naa_

営業

機能とメリットおよびリスクを十分に認識した上で、適切な場面で使い分けることが必要だと感じました。

sean1840

販売・サービス・事務

人工知能の一側面の基本的な事柄を平易な説明で理解することができました。

yuhi1211

メーカー技術・研究・開発

これまで用語の意味を混同していたが、機械学習は「大量のデータを反復して学習し、パターン分けする手法全体」、ディープラーニングは「ディープニューラルネットワーク(深層学習)を活用することによって、パターンを自ら発見する機械学習の一手法」という違いを理解できた。

ルールや法則を細かく定めてあげる必要がないことから、複雑な処理への機械の対応力を向上できたのだと感じた。

wkiymbk

IT・WEB・エンジニア

「■新規性：人間に教わることなく特徴量を自分で発見する。■ニューラルネットワーク：人間の脳神経細胞の仕組みを模倣」という2つの特徴を学びました。
自身のかかわる業務で比較的単純な割に工数を要する作業の自動化・効率化に活用できないか、と考えてみると楽しそうだなと思いました。

aihara_k

その他

パターンを学習し予測するという行動は業務のあちこちにあるので、AIを活用できる業務がもっとないか考えてみたいと思います。

kawai-toshinori

営業

感情に左右されない答えの導きにおいて、冷静な判断材料のなると考えます。

hiro_yoshioka

メーカー技術・研究・開発

人間も機械も同じ物質です。
機械が人間を超えられないことはない。
人間の思考を超える日が来るのが楽しみです。

kuniyamazato

その他

担当する業務の音声データやデジタル資料等を分析し、先を読むこと。
過去業務のデータやインターネット上の情報収集を任せることで思考リソースの切り分けによる業務の効率化。
過去データの徹底分析による新たな視点の創造。

mototatz

メーカー技術・研究・開発

ディープラーニングの技術が進歩することで、今まで人による作業が必須であった工程でも省人化が進むので、技術のさらなる進歩により確実性が高まり、導入しやすい状況になる事を望む。

ak1982

経営・経営企画

日々の業務の中で、クリエイティブでない（定型化された）業務を抽出する必要性を感じた。その上で、ディープラーニング技術によって費用対効果が見込めるもの（インパクトの大きいもの）から検討していきたい。

toshiyuki_chiba

メーカー技術・研究・開発

ニューラルネットワークとディープニューラルネットワークを理解できない・理解しようとしないニューロン（感情で動く脳を持つ人間自身）の扱いをどうするか、たぶん日本の成長の鍵はここにあります。

kameco

販売・サービス・事務

これからも勉強します

saito-yoshitaka

メーカー技術・研究・開発

データの質が大事である点理解できました。偏りのないデータ収集が鍵。

ka_takeshita

その他

業務にて顧客の傾向などを発見する。

hiroshi_dba

IT・WEB・エンジニア

ノイマン式コンピュータの技術で動くものである限り、道具の域を出ることはないと思った。
データの意味を理解できないため、言葉で説明できない＝判断ロジックがあいまい。
教えられたこと（＝与えるデータ）のばらつきに左右されてしまう点など
SFの世界は遠く、道具だなぁと感じた。
しかし、
人間とは違い、バイアスも感情もないので
ゆらぎない同じ動作の繰り返しができることは
すばらしい。
適用分野や過信がなければ、素晴らしい道具に
なりうると思う。

hiraki1098

営業

不特定多数の来場客がある弊社の工場見学でも有効であると感じました。

mino-s

営業

スマートフォンとの組み合わせによる、顔認証システムの導入、ディープラーニングを活用した交通渋滞予測など、既存ITサービスの組み合わせで新たなサービスを構築することが可能となる。

tossam

資材・購買・物流

ＡＩは人間の思考をモデルにしているので、ＡＩの仕組みを勉強すると人間の思考の問題点について興味がわいてくる

my304038

経営・経営企画

保険金支払い部門での判断（承認）業務に適用できれば、業務の適切性や効率性が格段に向上しそうである。

teruhiko800

営業

このあたりの知識は知っておいても損はない。
即自身の業務にはいかないがこれから社会には大きく影響すると感じた。

dokinchannopapa

営業

ディープラーニングが利用できる業種は一部と感じるが、費用対効果が出るのであれば取り組むのが増えていくとは思う。

tk1080

メーカー技術・研究・開発

間違いを前提に業務を組むこととあるが、いつ間違えるかわからないと
どこまで確認作業を減らせるか度合いが重要になります

tomoaki_1031

IT・WEB・エンジニア

イレギュラーケースを網羅した社内の事務的作業の実行

hiroshi_shouji

IT・WEB・エンジニア

現状「理由を説明できない」以上、ディープラーニングをどこまで信頼するかというこれまた非常に難しい話になってしまう。少なくとも経営意思決定の場面で根拠として用いづらく、人間が喋らないと物事は進まないところは変わらないのかなと感じた。

matsumoto_shi

その他

顔認証システムで入退室ログ管理を行う。

kousaku728

人事・労務・法務

悪用されるケースが多いのも事実だし、そういったリスクもしっかり把握していきたい。

tofu11

コンサルタント

DeepLearningの特徴(強みと弱み)を理解することで、どのような活動に取り入れるのが適切かを判断する一助となると思います。

kaitoh-akihito

営業

機械がビジネスに繋げる重要性が良く理解できた。

naoki0622

営業

顧客提案においても、ディープラーニングによるデータを示しながら行う事で、より説得力が増すような気がします。

ny0727

金融・不動産　関連職

データの特徴を把握するのに活用できる。

jagge

建設・土木　関連職

データ化の測定に活用できると考えるが、精度は100％とならない。最終的には人的なチェックや100％の精度でなくても問題のないケースを取捨選択しながら活用する必要があると考えます。

anna2023

専門職

将棋が好きなのですが、「ディープラーニングを活用したAIによる形勢判断」が取り入れられたため、初心者でも楽しく観る将が出来ます。
そこで「ディープラーニングって何？」と思っていたため視聴してみましたが、とても分かりやすい内容で、よく理解出来ました。

201265

販売・サービス・事務

業務の中でDXの重要性は強く感じます。
ただ具体的にどうすればDX化に繋がるのかわからない。

takumakanai

その他

大量のデータの分析検証がより精度高く出来るようになる。

koike_123456

コンサルタント

何かを知覚することの繰り返しの業務にはディープラーニングは適していると考えます。

kz_nkjm

金融・不動産　関連職

ディープラーニングがニューラルネットワークの仕組みを応用したものであるというのは感心した。
そのうちディープラーニングによって人工知能がより優れた人工知能を創造する時代が来るかもしれない。

tsuboi19

経営・経営企画

ディープラーニングは人の脳を模倣しているとは驚きでした。

rai_en

IT・WEB・エンジニア

ディープラーニングでデータから新しい価値が生み出せると思う。これから意識して活用していく。

koichanbooo

建設・土木　関連職

データの蓄積や精度は大切。幅広いデータ集積をして精度の高い結果を得るようにしなくてはならない。

matsubara-

経営・経営企画

事業の見通しや作況とそれによる事業利益の推定などで使うことができると思います。

arasuke

メーカー技術・研究・開発

事例の解決にはつながらない印象を受けた。クレームの主要因は騒音であり、機械学習による解決とはつながらないと思う。

hisayasu_yu

販売・サービス・事務

ディープラーニングは未来を変える画期的なプログラム言語であることを理解しました。ありがとうございました。

tenes

専門職

課題も多いと感じた。

hiroshimac

クリエイティブ

人がやることが面倒くさいこと、時間がかかること、一問一答でなく多様な考えを収束していかなければならない時に活用できそうだが、脳は考えることがいやと、使うほど賢くなるという矛盾を持っていtrバランスを取ろうとしているから社会がバランスを行き来しながら成り立っているのが現在も過去も。人間の方が思考停止になるように思えて、間違っても軍事活用にならないこと、学習させる事象が人間の行ったことかもしれないが、狂気沙汰を学習させるなどがないように。人道的なことといっても何が人道的か、誰がどう教えるかで変わってくると思う。科学の利用にも両面があるようにAIにもあるのでは。

090517

営業

この技術を人間がどうコントロールするのかが重要だと考える。

miyamoto-masa

営業

ディープラーニングは人間の脳を模しているということをイメージして、セキュリティ強化に活用したい。

naonaoharahara

クリエイティブ

ディープラーニングを、企業の戦略策定にりようできるか？

taka1962

販売・サービス・事務

ディープラーニングに普段の仕事の内容をどのように効率的に学習させるかが重要だとわかりました。

paneru

販売・サービス・事務

顔認証システムの発達により、より一層お客様一人一人に沿ったサービスが実現できる可能性にわくわくしました。一方で精度は100%ではなく人間の判断が必要な場面もあります。デメリットを理解しつつ、適切な利用が求められることを意識していきたいです。

kumasan_1966

経営・経営企画

何気ない日常の中で、あらゆる分野で活用できる可能性
がある。

hayatori

経営・経営企画

イメージが沸きずらいカテゴリーでした

mura22

建設・土木　関連職

機械学習においては情報量の蓄積が大切だと分かりました。

zennoh-keita

営業

今後の業務に大いに活用できると感じる。

ogis_kataoka

IT・WEB・エンジニア

ディープラーニングの活用場面の洗い出し

suematsusada

営業

資産活用データで使用ができそう

ima_toshi

販売・サービス・事務

定型的な業務に活用できると思う

ricon

資材・購買・物流

AIに頼りすぎず、状況によってうまく使い分けていく必要がある。

kana_no

その他

ディープラーニングの活用により、顧客満足度をあげたり、業務効率化につながることがわかった

nanami4

人事・労務・法務

これまで人間がやっていた非効率な業務への応用が利くかもしれないと思いました。

gomamisozui

営業

AIに任せるには人間がしっかりしたプログラミングをしておかなければならない

o-kazu10-6

その他

過信しすぎるといけないと感じました。
上手く活用して業務の効率化に生かしたい。

mhiiettsuji

経営・経営企画

ディープラーニングについて理解が深まりました。人の手を介さなくてもよい仕事はどんどん機械にやらせる必要に迫られているのは皆が感じていることと思います。これから自身の業務にも活用するようになることは想像できますのでしっかり利点とそうでない点を理解しておきたいと思います。

0812003

金融・不動産　関連職

オフィスのセキュリティ向上、大量事務処理のミス発見等に活用できたらいいと思いました。

hirono0927

メーカー技術・研究・開発

自社でもディープラーニングを取り入れてみたいです。

kimihiko_okuno

IT・WEB・エンジニア

業務の中で機械学習を活用できるものがないかを常に考えることが大切だと思いました。

redpepper_kiyo

メーカー技術・研究・開発

会社のデジタル活用推進のための基礎知識になる。

y-skn

資材・購買・物流

直ぐには活用できませんが、今後、活用法を見極めていきたいです。

atakami

金融・不動産　関連職

100%ではないため、人間のアナログな部分とあわせて使用すべきだと思った。

sugahara-hiroki

マーケティング

AIを使って業務する事、アナログで業務する事、それぞれのメリットを理解しならが両軸で活用していくべき。

oowada-akira

経営・経営企画

ディープラーニングの実用的な方法がイメージでき易かった。

daaahiii

経理・財務

もっと基本を理解しないといけないと思った

tom12123

営業

活用できることが今はすぐに思いつかないため、日ごろから活用できるものがないか意識しておくことが大事だと感じました。

aya_s_

営業

様々な事の意思決定支援策､気づきとして活用できそう。

basser

経営・経営企画

ディープラーニングは、全能ではないため、優位性を理解したうえで利用する必要があることを理解した。

momo_100

メーカー技術・研究・開発

人間への認識だけではなく、動物の種類の識別ができるようになると、有効活用可能な領域が広がると思う。

orzorzorz

経理・財務

経験値
これ人間だと否定されそうな案件（偏ってるとか一方的とか）
何故か、Aiになると精度が高いとなる・・・不思議

kadoya-satoru

営業

人の顔の表情から、満足度を推定するといったことができるようになれば、満足度アンケートを取る必要がなくなるのかもしれません。

gk_042

メーカー技術・研究・開発

ディープラーニングを将来的に自分たちの業務に取り込んで生産性をあげる検討ができるようになる。

e-y3964

経理・財務

ディープラーニングで人の感情まで察することができる日が来るかもしれませんね。

nagano0802

その他

監査業務には過去の監査を事例として参照する場面がいくつかある。必ずしも同じ内容でなくとも、「同じ様な」と分類できる事項はある。特徴量に基づいてそれらを抽出できれば、有効な場面がありそうだ。

takahashi4630

販売・サービス・事務

AIに依存しすぎないよう、人間も常に向上心を持って業務に取り組む。