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AI BUSINESS SHIFT 第7回 マネジメント編:AIで進化する組織開発・人材育成
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リーダーの挑戦⑤ 藤田晋氏(サイバーエージェント代表取締役)
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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53件
izumity21
これまで手作業で行っていた、またはExcel上で関数を駆使して統計していたものから、今まででは気付けなかった法則性を容易に見つけ出すことができると思われる。
makotokoma
ありがとうございました。
takeshi_ko
これまで手作業で行っていた、またはExcel上で関数を駆使して統計していたものから、今まででは気付けなかった法則性を容易に見つけ出すことができると思われる。
k_osada
一つづつ覚えていきます。ありがとうございました。
eimei
ビジネスにどう活かすかは人になるのでうまく使えるようにしたいです。
ttc_yamamoto-t
日々聴く単語もここで再学習できます
nrkn
データサイエンスを学ぶことでビッグデータを用いた効果的な戦略立案などを実現できると感じた。またデータサイエンスはプログラミングや統計学・数学などの理系分野の学習に挑戦するきっかけになり、幅広い知識の習得につながるとも感じた。
kazuto-araki
今回AIフィードバックにもChatGPTが使われており、実際簡単な報告書作成およびプログラムの構築などには日々利用している。これからもさまざまな業務で使用する、できるようになると思うがたまに間違った情報を取得してくることがあるので見極めは大事かと思う。
hidekima
この分野は比較的知らない単語が現れた。概念は知っておきたい。
018708
自らビックデータに触れる事は無いと思っていたが、経済活動をしている以上はその基情報を提供していると改めて確認した
情報が使われる前提で日々生活したいと感じた
everest
膨大なデータから価値ある洞察を導き出し、意思決定や業務改善に活用することに役立てたい。
te_ishikawa
このような言葉を知ってると普段これらの言葉に出会ったときに理解が深まるので、とても有用と感じる
reddragonfruit
IT化がすすみ、データ、情報量がどんどん増えていく、そのための対策について学ぶことができました。
saki1214
これだけデータ管理されるとクローン人間なんて簡単に作れちゃいそう
oknmkcti
パワークエリの「クリーン」機能はデータクレンジング作業があることを前提として実装されている。
データを成型することが事務作業の一つとして定着するのでしょう。
ishimaru1400
ビックデータについて少し理解が進んだ
tana1442
データクレンジングは異常値を取り除くにも役立つ。異常値とするかの判断も必要だが
yukiohayama
企業が持つ暗黙知をデータ化するだけで、ビックデータとなり得るし、それをビックデータ分析によってりかつようするだけでも、中小企業の活性化できそうだ。
shirankedo
ビックデータを解析してどう活かすのか?が焦点になる
daisaka
ぼんやりと頭に入っていた用語の理解が深まりました。引き続き知識の幅を広げていきたいと思います。
s_yamahara
原料の在庫管理にDXが活用できないかと思いました。
gaopingping
データマイニングについてようやく正しく理解できました。自社でも膨大な量のデータを持っているが、まさに適切にデータマイニングできないと、価値ある分析もできないですね。
0444egashira
データクレンジングは業務でも実施するが、
AIを利用したらより効率的にできるようになると思う。
nakanoke
初めて聞くワードもあり、とても学ぶものが多かった。
itoh-san
エッジアナリティックスが、災害時等に役立てられて行けばよい
m-sanaka
データクレンジングの必要性、重要性を知る事ができた。
t03290512
日常業務に取り組み活動
matt35622
データウェアハウスの活用はビジネス分析に必要不可欠な機能になると考えています。
stshige
売上予想が事実に基づいて判断できそう
kakakakazu
イメージすることは難しいと思う。
1250405
ビッグデータという普段耳にするが自分で説明できない言葉、耳慣れない新しい言葉の中身が理解出来ました。職場で交わされる会話についていけそうです
y-ond
過去のデータの不備がみつかりそう
toshi-iwai
プローブデータという言葉を初めて知りました。自動車運転に関わる情報なのですね。
tak-yano
データサイエンス分野のアプローチは、いろんな面で応用できそうです。
atsushi_komaki
ビッグデータとは単なる情報の集まりであり、そこから何が知りたくて、何が必要で、何をするかが大切ということが分かった。
minori-1995
今現在PDFとエクセルを利用して、リスト作成を行っています。
yoh_t
今後あらゆる面でのデータが集まってくる。それを用い答えであろうものが出せるようになる。
恐らく人間が考えるよりも正確なものになるのであろう。ただしその答えを理解できる、チェックできるだけの
知識と思考は取得していなければならない。
k_yuna
大変勉強になりました。
kazureo
様々なデータや情報が行き交う世の中である駄目、上手く活用し時代に取り残されない様にして行く必要がある
matsu-m
用語の説明のみであった。
簡易で良いので、具体的な活用事例や手順に踏み込んだ内容も用意して欲しい
sphsph
上手に活用できるようにしなければなりません。
mamemoto
定型業務の財務情報、人事情報をビッグデータ化し、利活用できる仕組み行かせると思いました。
t_n_chocolate
IT用語について理解することができました。
kan_naka
売上予想が事実に基づいて判断できそう
zummy_0617
他部署へ異動するとき、荷物を運ぶ際の立替金を請求しなければならないです。エクセルで請求書の自分の振込先や配送料を起票したうえ、管理者に回してそのあと、汎用ワークフローで請求書をPDF化でスキャナーをかけました。そのファイルをコピーして管理者に承認を頂いて手続きを終えました。データの手続きが簡略したんだと感じました。
70sp1208
ビッグデータとデータサイエンスについて、基礎的なことであったが、案外聞いてみるとわかっているようでわかっていない部分もあった。今回学んだことを定期的に復習して、自分のものにしていきたい。
708taji
知っているようで正確に理解できていなかったキーワードの良い学びになりました。
hinadra
ビッグデータから自分が必要としている物をいかにマイニングできるかが課題になってきそうです。
データ自体も絶えず更新・再構築されているので一度抽出したらおしまい、ではなくクレンジングを行い常に最新の情報にしておくことが重要であると感じました。
kyo1227
ビッグデータという普段耳にするが自分で説明できない言葉、耳慣れない新しい言葉の中身が理解出来ました。職場で交わされる会話についていけそうです
takumi_1453
ビッグデータとデータサイエンス
◆キーワード
・データサイエンス
・大規模言語モデル(LLM)
・データマイニング
・エッジ・アナリティクス
・オルタナティブデータ
・ビッグデータ
・ビッグデータ解析
・DWH(データウェアハウス)
・データクレンジング
・プローブデータ(自動運転のAIデータ)
①データサイエンス
様々なデータから知見や洞察を引き出そうとする科学研究分野
✅️以下のような技術要素を利用する
プログラミング力
機械学習
数学・統計学
伝統的な研究
ビジネス力
データエンジニアリング
✅️ビッグデータを活用する
インターネット✕IT✕AI
✅️ビジネス、医療、教育等応用範囲が
広い
②大規模言語モデル(LLM)
大量のテキストデータを学習し、言語の理解や生成を行うAIモデル
✅️膨大な量のテキストデータを学習し、言語を生成する(生成・要約・翻訳・解説など)
✅️人間の言語能力に匹敵
③データマイニング
大量のデータから有用なパターンや関連性、法則性を抽出するプロセス
✅️データの山→知見の発見
✅️端末✕センサー→迅速かつ合理的
例)信号機センサー✕監視カメラ→警報
④オルタナティブデータ
従来の金融データ、トラディショナルデータとは異なる、非伝統的なデータソースからの情報
例)非定型・非金融
気象情報、衛星写真、位置情報、特許情報
例)定型・非金融
POS売上データ、企業統計、交通量、カード利用情報
例)定型・金融
IRテキスト、記者会見動画
*トラディショナルデータの例)
企業財務情報、株式注文情報、金融統計、速報値
✅️民間企業からのデータは固有性・不定形が特徴
⑤ビッグデータ
人間では全体を把握することが難しい巨大なデータ群
✅️構造化データ
固定長、EXCEL、CSV
✅️半構造化データ
XML、JSON
✅️非構造化データ
音声、画像、動画、テキスト、PDF
*形式により分析手法が異なる
*半構造化データ、非構造化データは運用が難しく、データが大規模で整理・変換をする必要があり、管理体制構築が必要
⑥ビッグデータ解析
大量かつ多様なデータセットを集合・分類・整理・加工して、目的に応じて成型したり、図表化すること
✅️集計・分析結果から洞察や予測を行う
✅️ビジネス戦略・市場分析・リスク管理を行う上で、次の観点が重要
・属人化の防止 ・意思決定
・事実ベースの施策・ビジネスチャンス
✅️適切に運用することで、競争力、課題解決、効率化、将来性といった効果が得られる
⑦DWH(データウェアハウス)
大量のデータを統合的に保管・管理するシステム
✅️データ
↓
データレイク 未整理データを保管
↓
DWH データクレンジング・整理データを蓄積
↓
抽出 スピーディに提供できる
✅️分析結果の提供を迅速化することで、ビジネスインテリジェンス、レポート作成、データ分析といった意思決定のための作業も迅速化する
⑧データクレンジング
データの品質を高めるための処理
不完全/不正確/重複のあるデータ
✕入力値 ✕欠損 ✕配置 ✕形式
↓
データクレンジング 修正・削除
↓
修正データ 効率化・質向上・信頼
⑨プローブデータ(自動運転のAIデータ)
自動運転車などから収集された膨大な交通、走行データ
道路状況・交通の乱れ・パターンを分析
↓
自動運転技術
↓
位置・交通データの整備・生成
↓
ビッグデータ
↓
スマート道路
*道路交通情報通信システムセンター
◎渋滞解消 ◎ルート最適化
ik_hrs
DXのキーワード、トレンドについて詳しい説明を聞くことができた。
yoshiharu0285
ビッグデータとデータサイエンスどちらも自分には直接的なかかわりはありませんが、トレンドワードとして理解できるように努めます。
-_-zzz
データの種類の区分けにおいても多数ありビックデータ解析ができるとより役立つスキルにつながる。