ロボット・AIの「最新活用事例」と「競争優位性」を議論する～印藤正裕×上野山勝也×北野宏明×島田太郎×秋山咲恵

ryo_0520

経営・経営企画

AIの活用事例が見られてよかった。かなり進んでいる印象。事務作業まで落とし込まれるのも時間の問題か。

m-fujino

建設・土木　関連職

何にAIを使えるのか、具体例が理解できた。自分の職場を見直したい。

01932

営業

ゲームチェンジが起こった後に振り返り検証するのは容易いが、自ら起こすのは本当に難しいと思う。それでも、後から振り返れば簡単な事だったと思えるほどに、身近にアイディアは潜んでいる。

hacco

マーケティング

どう活かすか
使うかどうか決めるのはユーザー
ゲームチェンジ

knhk

営業

何にAIを使えるのか、具体例が理解できた。自分の身の回りから見直したい。

miyamanishiki

人事・労務・法務

世代間連携、データサイエンス教育への投資という点に惹かれた。AIを業務に活用できそうな領域として、生産計画、需要予測、品質管理（不具合原因分析）など他にもいくつも出てきそうである。

skmrdy

その他

AIの進化を待つのみならず、AIに歩み寄る姿勢をもつことも大切だと思いました。

_____ri

その他

AIによって未来が変わる事は誰もが知っているが、技術があってもうまく生かせなくては意味がなく、実感も薄い。

kkk007

その他

建設業界において、最先端技術が必ずしも、競争優位性を生むとは限らないと感じた。建設業界はAI人材の育成、獲得だけでなく、労働者への意識改革が肝心だ。いかに労働者のニーズを感じ取り、どんな最先端技術が必要なのか、ゲームチェンジのために考えておくべきだと感じた。それ以外のところでは、例えば計画段階では積極的にテクノロジーを導入して行ってほしい。

higashizawa

建設・土木　関連職

個人としては、データサイエンスを何のために使うのかと言う意識を持って勉強したいと感じた。また、建設などのフィジカルの強い業界は、現場のエキスパートが多くいて、その声をロボットやＡIに生かし、連携を図っていくことかが重要であると理解できた。

hiroyuki1981

金融・不動産　関連職

日本の技術力を目線を変えてどう活用していけるか、TOSHIBAに興味が湧きました。

kazy_344

メーカー技術・研究・開発

ハードからデータ蓄積・サービス化へ向けて、何が出来るか考えたい。

masaha

金融・不動産　関連職

自分の業務に自分事として取り込んでみたいと思いました。

iine

メーカー技術・研究・開発

電機など業界によっては、相当な覚悟をもって、AI活用で新しいゲームを探し作ろうとしていることを理解できた。
よいゲームを作れた場合には、よいハードを作れるのは日本とドイツくらいであり、ハード技術は一朝一夕にはいかないものなので、日本は良いポジションにいる、自信を持って取り組むべき。

vegitaberu

人事・労務・法務

技術ありきでなく、現場を知り、何をしたいか、するべきかを具体的に表現できる人が重要だと感じました。その人たちが、理想だと考える状況を、適切に言語化、表現できれば、そこに、ＡＩなりの技術をあてはめて、実現していくことは、比較的、日本人にとっては、得意な分野でないのかなと感じました。
まずは、スタート、とっかかりの部分を、どうやっていくか？そう考えると、マニュアル、横並び、前例主義では、どうにもならないと気づかされます。

shigeru_2020

経営・経営企画

技術者の高齢化により、AI支援、活用やむなし。

sphsph

メーカー技術・研究・開発

そんな時代が既に到来している。
マニアックな世界でもあり、現実のユーザーにどこまで受け入れられるかもある気がした。現在の延長線の目線になりがちなユーザーに、未来の提案をどうやって届けるか。小さな成功を積み上げる方法でしょうか？
色々なしがらみもありますが、最速でギアチェンジしていきたい。

sugitoshi

メーカー技術・研究・開発

ゲームチェンジャーをいかに育てるか?または取り入れるか?経営者はそれを考えるのだろうが従業員はどうすべきなのか?
下から変える方法を難しいが考えていかなければ、勝ち切ることができないと思う。
今一度自分が何ができるのか考える必要がありそうだ。

sho1971

営業

ロボット・AIの活用事例等について理解しました。

hayaship

営業

デジタルの人財開発が必要！！

raphaela

販売・サービス・事務

最先端のテクノロジーを使うのに、人が変わっていく必要があるということが印象に残った

wantannabe

経営・経営企画

データのオーナーになり、AIを駆使してサービス展開することが大きな差別化に繋がる。一方でそれをやっていくためにはやったことがある人を揃えて最大限活用していく必要があり、そのための制度設計を経営者はやっていかなければならない。AIネイティブでないビジネスパーソンがやるべきことは、AIに何が出来るかをしっかり勉強して理解し、ビジネスモデルを考えていくことか。

yoshigogo

営業

少々前の議論とのことですが、私レベルだと「今」腹に落ちました。
ありがとうございます。記2021年1月22日

gyo93r

メーカー技術・研究・開発

いかに技術力が高くても、現場やユーザーが使いたいと感じるものを創らなければならない。とはいえ、そこに至るには幾度かのハードルと失敗は存在する。成功に繋げるにはヒューマンリソースの確保と密なコミュニケーションも重要な要素となる。

kfujimu_0630

マーケティング

2018年のセッションなのに最新のセッションのように聞こえた。それだけ自社が全く追いつけていないのと、自分もアンテナの張りが弱いと思った。現職の産業でAIやロボティクスがそこまで目立っていないということは、まだ導入されていない、つまりチャンスが沢山あるということだと思う。今から専門家の域を目指すことはしないが、有効に活用するように推進できる人になりたい。それには無知では不可能なので、しっかり勉強したい。

mirai100

メーカー技術・研究・開発

かなり難しい言葉がありましたが、考え方が分かり有意義な学習となりました。

hfuku55

メーカー技術・研究・開発

ハードでリーダーシップがあるうちにAIにゲームチェンジ、データ収集を主導力を持ってできるようになることの大切を認識した。

tomiyoshi

マーケティング

過去の製造業の遺産をデジタル技術に融合させることが重要だと思った。
ロボットもAIやディープラーニングをベースにすれば汎用的なものや自動的にチューニングするようなものができるように思える。

terys23

営業

頼もしい方々のレベルの高いお話が聞けて良かった。
日本人・日本企業のカニバリを気にして進まないということが、特に大企業にありがちな話だなと思いました。

goudy

メーカー技術・研究・開発

トップがリーダーシップを発揮してデータドリブン・ソフトウェアファーストな体制を作らなければガラパゴス化は解消されない

baakun

資材・購買・物流

AIを使ってみたいのは山々ですが、まだその環境が整っていない状況ですね。

yunnyutan

マーケティング

「ハードでNo.1になったとしてもデータはどこが蓄積しているのか」という視点は非常に新鮮だった。

wkskkn

その他

活用イメージが湧か、

ryo_murakami

メーカー技術・研究・開発

正直、自分には難しい内容だったが、面白い視点がいくつも散りばめられていた。

plant-kz

建設・土木　関連職

ロボットとAI 最新活用術
・世の中の仕組みは、作業的確変で清水建設残る例が紹介されたが、結局　GAFAの様な仕組みが先端の技術を使うプラットフォーマーを介するものになって初めて、社会に役立つものとして使えると考えた。全員がディープラーニング的技術を得て、プログラムするのでなくプログラムをその使用機会を得ることで正解に近づける事が大事と感じた。

tadashi_03

営業

AIを実装⇒市場価値向上となることを強く感じました。
島田さんプラットフォーマーの在り方にはとても共感しました。

oka7712230

営業

働きかたにイノベーションを起こし、新たな道筋を作る。進化変化のムーブメントを起こす事で、風土方向性を持つ事も新たなチャレンジ・想像を産む。

akirok

メーカー技術・研究・開発

ロボットの活用は工場の現場でも必要不可欠であるが、セッションの中でもあったように人材が圧倒的に不足している。全て自分たちでする必要はないが、基礎的な部分的は理解しておくことが大切であり、外部との話にならない。仕事の見直しも積極的に進め、技術の活用を進めていけば、会社の価値をさらに上げることもできるように感じた。

3214

経理・財務

技術よりも、どう実装して使ってもらうのかが重要だと感じました。

kenichi-toya

その他

AI技術の可能性や技術だけでない人の関わり方が重要であることがわかった。

kagy

その他

個社単体のゲームチェンジだけではなく、GAIA-Xのような対GAFAを意識した日本型の新しい枠組みやデータ共有の仕組みがあれば、より一層、イノベーションが加速するのではないかと思いました。

ytetsuya

営業

ﾛﾎﾞｯﾄの多様性と将来への人材確保、育成に未来はかかっていると感じました。

t-soeda

営業

ロボット、AIがとても身近にきており、どう業務に融合させるかをスピード感上げて考えるべきだと痛切に感じました。

akira_0503

マーケティング

ゲームチェンジにはシンプルかつスケールできるか。が印象的でした。

ysnr-s

その他

AIとか、DXとか、RPAとか、表面的に耳障りの良い言葉が流行っていて、経営層も担当者も、ロボで自動化しろ！自動化して！みたいな安易な風潮が日常の風景になりつつあります
なので、この動画のなかにあった、シンプルに組み直して新たにデザインする、という重要な部分を手抜いているようでは、本当の意味でのデジタルシフトにはならないのだと感じました

shimi51404

その他

データーの重要性何のためにどう集めるか、どう不自然ではなくスムーズに取り組むかが重要。AIと言っても万能ではないので、どう学習させ、どのような機能、機器で取り込むかが方向性により異なるため、機器ありきではなくまず、方向性の再認識が必要。

ryu_ta

人事・労務・法務

今のビジネスをデータという側面から見直してみると違う世界が見えると思う。

ctm

人事・労務・法務

考え方を変えることや簡単にするという話がAIだけでなく他の分野においても重要だと思いました

kenkenman

その他

データオーナーの強みが理解できたが、そのデータを何のために、どのように使うのか？最も大切なことだと感じた。

nokklh

その他

当社もロボット技術が必要な労働集約型産業
競争力強化必要

hanoi

経理・財務

現業のＰＬ経営とデータを活用したビジネスモデル構築方法の違いを学ぶことができました

komine075308

営業

チェンジさせる意思の強さが経営者には必要、本気になる事が必要と感じた。業界の新しい構造改革サブスクリプション等を意識した自社の将来像を創造したい。

tm102195

営業

現場の業務を良く知ること、そしてその中で見つけた課題をどう解決するかを考えてAIを勉強する必要があると思いました

irk

メーカー技術・研究・開発

ハードウェアだけを高いレベルで持っていてもゲームチェンジは起こせないという話には納得した。
技術者42000人をAI技術者に、という話も出ていたようにいつまでも新しい・手を出しにくい技術という認識を持っていることがおかしいのであって、活用できるプラットフォームの整備と全体意識改革にこそ注力できるようにする必要を感じた。

yaw_ohishi

その他

ロボット・AIが活躍する世の中において車両整備の業界もトルクや交換する油などの量が車種により異なることが増加してきたことからトルク値や交換する油量をデータ化してシステム化することが必要と感じた。

teru_oga

経営・経営企画

文化を変える、シンプルに標準化する、スケールする分野を絞る、デザイン思考、教育と待遇、様々なキーワードがヒントになった。

sakura5191

経営・経営企画

リーダーのけついと適材適所の人材配置がどの分野においても肝と感じました。

kanai0524

経営・経営企画

自分たちと違うカルチャーを持つひとと積極的に関わる事が大切と感じました。

matsumoto_ryo

経営・経営企画

経理事務に携わっているが、金銭出納書類や請求被請求の処理に際して、AI-OCRなども使われだしている。ある意味ロボット対応だが、今はまだ、人が監視して、エラー再起動みたいな運用だが、まず使ってみるのには意義があると思う。端末画面が勝手に操作されていくのは見ていて面白い。考えてみれば経理関係のチェックや承認は一定のルールに照らして検証している作業がほとんどなので、ロボに委せて、もっとクリエイティブな仕事にシフトしていきたい。、、、ただ、AIが絵を描く時代なので、ロボの方がクリエイティブな仕事を担うディストピア？も想像しておくべきなのかもと感じている。

moosea

メーカー技術・研究・開発

技術があることとそれを生かすことは別で、これからは生かして何をするか明確にしていきたい。

juntaka

マーケティング

膨大なデータをいかに使いこなすかが、大切だと感じた。

yaw_sakamoto

その他

大変参考になりました

jpn3298

経営・経営企画

AIを特別なものととらえずどのように現場と融合させていくかがポイントだと感じました。

yokushi

IT・WEB・エンジニア

深層技術の考え方として、ソフトウェアの作り方。今まではIF分で演繹的に作成してきたが、大枠を作った後、データ投入によって、ソフトウェアが実装されるという流れが何となくイメージができた。
ゲームチェンジを起こすために、世界で勝っていく、答えは一つではない。
本業でのゲームチェンジ・新しい領域でのゲームチェンジ等色々な所で挑戦していかなければならないと感じた。
人が変わらなければ仕方がない。
データサイエンス教育を全員にやり、AIエンジニアにすれば、変わるという極端ではあるが、世界との競争に勝ち抜くには、それくらい自社をチェンジしていかなければならないと感じた。

a_u_

経営・経営企画

目の前を通り過ぎる情報を眺めていても駄目。仕掛けを作って蓄積して活用する。そういったことの出来る人材を育てるだけでなく、新たな発想につなげるために世代や外部といったことにも変化を求めたい。

masao0806

その他

経営者の討論を聞き、自社に落とし込んだ時にＡＩがどう影響を及ぼすのか勉強になりました。経営者は普通に考えていてはだまで新しいことにチャレンジしていくことと狭い領域だけで物事を考えるのではなく広い領域で自分の考えをどのように反映させいくかが経営者としての考えであると改めて感じさせられました。

murase_8010

経営・経営企画

AI人材が事業を劇的に変化し、未来を大きく変化させるキーとなることを感じました。その為の人材教育、各企業の適性課題の克服、他業界からの人材受け入れ、社会全体でのAI人材育成の仕組みを作ることが大事だと思います。

mineken0316

その他

技術者への投資は必要、
日本人の能力を引き出させる環境整備は速度を上げて取り組む必要がある。

kazuma_nakamura

営業

日本が直面している、少子高齢化と労働人口減少には外国人労働者等の活用も重要だが、AIやロボットによる自動化、省人化でも大きな効果が出ると感じた。

yamatom

IT・WEB・エンジニア

機械学習やAIの登場で何を持ってシステムの完成、というのかという考え方が変わってきている、それを私たちも変わっていって理解をしなくてはいけない、というところに気づきがありました。

toshiyuki_chiba

メーカー技術・研究・開発

とりあえずテロップ欲しいな

hachi192

営業

技術をどう活用するかがポイントになると感じました。

take_h

営業

「複雑なマネタイズの仕組みは結局スケールしない」という文脈に非常に納得感がありました。また、ハードで市場を取り、そこから得られるデータでサービスモデルを作りゲームチェンジャーとなるという考え方も、納得しました。

kow_matsunaga

金融・不動産　関連職

AIの売り込みは多いが碌なものに出会えていない。進化は確実なので、注視していきたい。

tadashi1960

人事・労務・法務

社内の人材育成が大切だ！というお言葉に素直に同感です。早く次世代のデーターサイエンティスト,AＩ技術者を育成する仕組みを作らなければならないと強く感じました。

yamasma

その他

常に現場を意識して活動していきたい。

kimihiko_okuno

IT・WEB・エンジニア

シンプルに考える、スケールアウトすることを考える、がとても印象的でした。
今後は業務にAIを積極的に取り入れていけるように組織のモチベーションから変革していきたいと思います。

nishidon19929

営業

データ不足や現場の文化が課題になる点について共感した。これをもっとアピールすることで、開発側の苦労を解消していきたい。

rururu64

販売・サービス・事務

建設現場でロボットが活用されている点が興味深かったですが、やはり法整備の問題があって制限されている部分もあるとのことでした。他の章でも法整備が追いついていないとのお話があったと思うので、AIの進歩に遅れないような他部分の進展も必要だと思いました。

hitoshi-kin

営業

ロボット・AIとは共存できることがわかりました。

konisan

専門職

自社導入なら社会の変革まで網羅されており分かりやすかった

keijik

金融・不動産　関連職

ゲームチェンジャーとなるためにはハードでなくソフト、特にデータを如何ににぎるかが重要だと認識した。

kuni11

その他

今後自分の業務でどう活かしていくか、顧客がどう活かそうとしているのか見極めたい

kuta_41

IT・WEB・エンジニア

実務でばりばり使えそうである。

m_r_s

メーカー技術・研究・開発

最後の開業医の年収なみがベンチマークとのお話があったが、医学部大人気の今日、そのくらいを目指さないと、優秀な若者が集まらず日本全体の地盤沈下になると感じた。
そのために、我々の仕事のアウトプットを島田さんのおっしゃるとおりに価値をあげるようにかんがえていきたい

primary75

営業

テクノベートは儲かるという意識を会社全体に浸透させられるかが大切。

yosuke-kim

IT・WEB・エンジニア

ロボットやAIを生かして競争優位に立つには、ロボットやAIに本気で取り組むことのできる人員を確保することが必要不可欠だと感じた。
緩やかな改善ではなく、破壊を伴う変革を成しえないと、競争優位は得られないと思う。

92_47_7d

IT・WEB・エンジニア

データアナリストをうまく使える企業が増えてくれると良いですね。

wstc

販売・サービス・事務

人材育成のための環境整備、学び修得することを日常化させることを再確認しました。

yasuro-w

金融・不動産　関連職

既に身近にあるAIも上手に使っていくように気をつけていきます。