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。

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。

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。

kameco

販売・サービス・事務

これからも勉強します

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。

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。

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。

ka_takeshita

その他

業務にて顧客の傾向などを発見する。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

yt_hyodo

メーカー技術・研究・開発

ディープラーニングという言葉はよく聞くが、なんとなくでしか理解していなかった。特徴を理解して得意な箇所に導入を検討することが重要だと思った。、

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

miyagawajin

営業

翻訳機能の向上、ドキュメントの校閲等に活用できる。

yasuakira

営業

これまでの人の経験がひつようであったことが、ひつようなくなる技術となる。

o-ka

その他

正しく業務で活用するためには、使用するデータが重要であり、そのデータを選択するのは「人」。
そこを充分理解しないといけないと再認識した。

hinui-jinya

資材・購買・物流

農業現場における生産や安全の管理

ciroru

営業

人的ミスが発生しやすい業務に活用できれば、仕事の生産性が上がると思った。

hiromasa_mori

金融・不動産　関連職

判断理由の説明は、今後　重要になってくるように思いました。

takagi1

経理・財務

ＡＩで何が出来て、何が出来ないかを知ることが必要。

matsuki-h

営業

正確性は完璧ではないため、依存するのではなく、業務や日常の効率化の一助として有効活用するべきだと思います。

h-anton01

その他

新規顧客様への認証に活用できる。

masatoshi_sato

経営・経営企画

熟練の知識技能を持った人が、対応している現場業務をデータ化し、経験値から判断していた対応をAIで置換えるなどの業務に今後活用できれば良いと考える。

takanori_3460

販売・サービス・事務

今の業務で活用できる部分が見当たりませんでした。

nojima123

建設・土木　関連職

建築設計のプランニングに役立つ。

taka_sakamoto

経営・経営企画

これまで「経験や勘」で判断してきたことを定量的な根拠として示すためにディープラーニング機能が生かされそう。

hisadashukan

販売・サービス・事務

概ね分かりましたが、聞きなれない言葉ばかりで戸惑います。

y_okmt

営業

このようなAIの仕組みや特徴を学ぶことで、これからは人間ができること、人間だからできることを考える必要がある

mizutani_osamu

人事・労務・法務

ディープラーニングという技術が2012年よりあったと知って驚きました。

nash17320508

営業

顧客提案時に、ディープラーニングによるデータを提示することで、提案の説得力が増す。またディープラーニングの技術が進歩することで、単純作業・業務は人員不要となる。

yo100

営業

コンピューターに任せることができる内容が広がっており、そのことを意識することで新たな省力化の可能性を検討できる。

tk-a

営業

本内容では活用をイメージできない。ただしIT技術を意識し、既存ビジネスへの応用、新ビジネスの創出していきことは必要。

kanameg

建設・土木　関連職

セキュリティ強化に期待します

kotakeshigeki

営業

精算業務が効率化出来る。

komatsukomatsu

販売・サービス・事務

発注業務に活用できるかもしれない

odaryutaro

営業

ＡＩの可能性を学んでいきたい

katou_kayoko

経営・経営企画

挨拶文の作成や、集出荷予測などの業務は、集計や作成に時間をかけずとも事務効率化が図られるのではないか。

hnynmnkn

販売・サービス・事務

今までは人間の記憶力、または保有データの検索により今後の方針を計画していたが、今後はＡＩの活用により瞬時に予測ができるようになっていく。工場や加工場の仕事のシフトの組み方も過去データから効率の上がる組み合わせを作成することが考えられる。

perusica

営業

パターンを予想してもらえるような出力があれば、業務経験の浅い職員でもスピード感のある仕事ができるようになり、職員への負担を減らせるのではないか

yokosawahi

資材・購買・物流

アンケートの集計・分析に活用できそうな機能と思いました。

ohashirie

クリエイティブ

世の中に送り出されているディープラーニングを活用したサービス事例を理解しながら、業務に役立てたい。

rrr-kkk

営業

AIの精度は100％でないことを念頭において活用することが重要

gentarou0623

営業

ありがとうございます。

tobita-t

営業

ディープラーニングは物体認識を中心にさまざまな分野で活用されている。チェスなど思考型のゲームで活用できる。

sunahara-takao

人事・労務・法務

農畜産物が適切に生育しているかデータで確認できる。

fujihara-yoshi

資材・購買・物流

膨大なデータから、最適解を導き出すことに有効だと思われる。部品の発注検討に活用できる。

zennoh-seko

営業

直接的・短期的な導入は困難である。

zennoh-katou

営業

天気と食べ物の販売点数の相関性を持つ。

itonaoto

資材・購買・物流

AIを活用して顧客の満足度を評価したい。

yamaguchi-takae

販売・サービス・事務

お客さんの購入履歴をデータ化し、最適な物を瞬時に提案できる

yuuichi-zennoh

専門職

ディープラーニングは正しい情報を使うことが前提だと認識した。そうすれば有意義なツールになる。

zennoh-ookubo

経営・経営企画

データを有効に活用することで、新たなサービス提供につながる。

meshiyama

経理・財務

ディープラーニングのメリットとして、特徴量を機械側で判断できることという点をよく理解できました。一方で、回答が100％ではないことと、機械学習のための情報を人間が提供する必要があることを踏まえると、効果的に利用できる状況が限定されると思いました。より機械学習が適した環境で用いることを頭に入れたいです。

nohara-kouhei

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。

keiten

その他

ディープラーニングを導入するための手順やコストを知りたくなった。

yuko625830

営業

営業業務に活用できると感じた。

araki-mai

販売・サービス・事務

現在の業務においてはセキュリティ強化に役立てると思いました。

redstars21

資材・購買・物流

将来的にディープランニングの精度が100％に近いものになれば、野菜の選別機械への導入や農業機械の故障診断プログラムへの導入が期待できると思われる。

yamada_shouji

その他

ディープラーニングでデータの質と量で特徴量を学習することでコンピューターAIは確実性が向上できるため、不得手部分を人間がフォローすることで業務・日常に大いに活用できるといえる。

akko110

資材・購買・物流

ディープランニングを知らなかったので勉強になった

abc456

資材・購買・物流

より精度の高い傾向をつかむためには有効かと思われますが・・・

kazu-22

資材・購買・物流

人の顔の表情から感情や体調管理まで出来ると便利になると思う。

seiya1001

営業

まだ業務でどのようにいかせていけるか分からないが、まずは学んだ事を思えて知識を増やしていきたい。

okazakikyoichi

経営・経営企画

大変勉強になりました。

m_saitou

販売・サービス・事務

ディープラーニングの特徴を理解できた。

harumi-k

販売・サービス・事務

顔認証だけではなく、決まった動作や特徴ある物を持っていたら認証する等、色々と活用出来そうですね。

daido-kisaragi

建設・土木　関連職

ディープラーニングが利用できる業種は一部かもしれないが、今後はこうした取り組みが増えていくのだろうと思う。

aya110033

専門職

ディープラーニングの特徴を理解して機械学習でできる仕事を模索していきたい。機械学習に置き換えることができれば自分しかできない仕事のウエイトを増やすことができ、より良い仕事につながる。

teraikumiko-z

その他

ディープライニングの正確さは、百パーセントではありません。学習できるデーターと質と量により異なります。必要の適正を考えながらの活用の仕方が必要だと思いました。

youichi-u

営業

適切なデーターと情報量を与えることで、機械学習の制度が向上する

takada-atsushi

販売・サービス・事務

日々の業務にいかしたい

horitakazutoyo

経営・経営企画

商品取得情報が蓄積できる

fujita-masanori

販売・サービス・事務

過去の受注データをもとに計画発注の数量選定を行っていきたい。

taktak44

営業

機械学習による予測精度は100％ではないということ。あくまで判断の手助けにするもの。