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

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

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。

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。

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。

ozzee

人事・労務・法務

人が変わらないと企業は変わらない。
仕組で変える。
ぜんしゃいんにDXスキルを

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。

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。

taka_kikuta

販売・サービス・事務

AIがやるではなく、自分が工夫してAIを使い、業務を遂行し新たな価値を創るよう行動しようと考えました。

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。

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

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。

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

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。

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。

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。

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。

misy

金融・不動産　関連職

まだ現在において、日本企業がハード面でリードしている分野があるのだから（カメラ業界など）今のうちにクラウドなどの面を整えておく必要があると思った。

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。

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。

sai-3448

人事・労務・法務

ロボット・AIの最新活用事例と競争優位性の議論を聞くことができ、大変参考になりました。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

tgtoku

マーケティング

ソフト技術を用いたプラットフォーマーがビジネスを席巻する時代において、自社が保有するハード技術を、レガシーとして捨て去るのではなく、プラットフォーマーやそのエコシステムを構成する企業が持たない差別化技術として位置づけ、ソフト技術と結び付けてマネタイズにつなげることが重要。そのために、ハード技術の適用先をこれまでとは異なる視点から見直し、また、全社員がAIを使いこなせるようにリスキリングの教育を進めていくことが必要。これまでの業界のしがらみや価値観を捨てて、心情的にアライアンスを避けてきた他社との協業も、積極的に検討しなおしてみることも、新たなエコシステム形成のカギとなる。

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。

redcomet

IT・WEB・エンジニア

清水建設のロボットによるほぼ全自動の荷物の運搬は業種を問わずかなりの省力化が期待できると思った。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

nao1597

IT・WEB・エンジニア

当たり前のことを言っているが、なぜ出来ないのだろうか？
こうべきある未来像は見えていてもすぐに実行出来ない何かがあるような気がする。

sho1971

営業

ロボット・AIの活用事例等について理解しました。

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。

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。

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。

tamura_tomi

金融・不動産　関連職

AI技術が進歩したとしても、結局使うのは人であり、人自体がイノベーションしていく事が重要だと思います。AIであれば完璧でなければという概念を捨て、人とAIと共存することで、完全となるという意識が必要だと感じました

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。

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

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

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

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

hiro_mizuno

販売・サービス・事務

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

11rou

金融・不動産　関連職

建設現場の熟練工の減少をロボットで代替するといった点は他業界の事でありながら学びになりました。日本はAIを通じてゲームチェンジャーになりうる能力がある、あとはリーダーのパッションという事かと思う。
日々の業務にあたり、常に変化を取り入れ、周囲を巻き込んで業務にあたって行きたい。

koji_wada

マーケティング

ロボットにしても、AIにしても、最終的にはそこで生み出されるデータに最も価値が出る。ここをビジネスとして日本に持ってくるように考えなければならないことが良くわかりました。

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。

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。

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。

yaw_sakamoto

その他

大変参考になりました

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。

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。

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。

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。

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。

kuta_41

IT・WEB・エンジニア

実務でばりばり使えそうである。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

hayaship

営業

デジタルの人財開発が必要！！

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。

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。

hiro871125

人事・労務・法務

社内でAIの活用はまだまだ不足しているが、実用例を参考に業務効率化が図れる使い方を促進していきたい。

taihei

営業

・ソフトウェアの作り方が変わってきた
・100%の精度を求めないところから、実装されていく
・インクルージョンシティ
・さいじょうじじょうほう

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。

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。

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

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

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。

yamasma

その他

常に現場を意識して活動していきたい。

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

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。

nemika2014

専門職

日常の関心ごととしては大きくなかったが、パネリストの方々のお話を聞いて企業にとってAI思考、ゲームチェンジ発想の重要性が伝わった。

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。

minnesotatwins

その他

平成初期入社の社会人とは、異なる視点の講座でした。
ビジネスのデータ化というものは、全く想定していませんでした。

_____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。