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yuki_0719
2020/08/23
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

ディープラーニングでデータを蓄積すればするほど予想確度が高まり企業の競争力確保に繋がることが分かった。またその速度、利用方法は複利的に拡大していくということであれば、企業はできるだけ早く取り組み業界の先陣をきっていくことが自社の競争力優位に繋がるのではないかと思った。人間は判断すること、想像力、対面力を養うことが重要との考えもよく理解できる。

otobe711
2020/08/22
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

データコマース、保険会社とAIの専門家による最先端の議論を聞くことができ、今後の世の中の方向性の理解が深まった。
質問に立った企業の関心事も含め、一企業のCSR・デジタル戦略の枠を超えて、社会として、防災・減災に取り組むひつようがあること、そのためにはものの情報が取れるようにセンサーが多数設置中であり、IOTとそのビックデータを集めAI分析を自動で取り入れることで、災害予想情報が精度よく提供できるようになること。その方向で各社が協業していることを知った。

一方で、人間の理解できることには限界があるが、自然界には、人間が理解できないが一つのロジック体系となっている分野、例えば量子力学と、化学の分野があり、人間は理解できないが、AIはそれを理解でき新たな提案や自動で設定変更をする世界が近い未来に実現する(松尾先生)とのこと。人間は人間にしかできないこと、判断、意思決定(川邊)、感情がある対人業務(住)にシフトするとのことだが、最後はそれもAIにコントロールされるようになる?のかとおもわれた。
<以下印象にのこったこと>
 ・異常気象が続く中、ビックデータをAI分析することで、隠れ集合場所などをみつけることで防災・減災の取り組みができること(川邊)
 ・保険会社のリスク分析と商品開発の業務が、実はビックデータ解析と親和性があること、アクチュアリとAIをつかったデータアナリストの仕事も似ていること、今後Phthonを勉強していると役に立つこと(住)。
 ・ビックデータをAIで分析することで、パラメータが多くあり、人では予想できない、また、判断できないようになっており、リアルタイムのフィードバックをもらい、ABテストをすることで、意思決定、政策決定する企業だけが生き残れること(松尾)
・人の理解できるパラメータは少数で、その単位で学問体系ができているが、自然界では人間には理解できないが、1つの生態系のロジックがあり、AIを使うとそれをみつけられるようになること(松尾)

milano2021
2020/08/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

人間は単純なものしか理解できない。けど、実は、すべてが絡み合っていて、ちょう~複雑になっているというお話がインパクトがありました。実際、研究していて、そこに起こっている現象を理解するのに、苦労することからもそうだろうなと共感できます。 
そう考えるとAIに勝てなくなるのでは?と考えてしまいますね。 物事の先の先の先の先の先を推測して、何かを仕掛けられたらどうなるのかな? 使い方次第でいろいろなことが起こりそうですね。 
後、ITと環境と一見関係がなさそうに感じていたが、仕組みから考えると意外と負荷を与えているのですね。  AIに興味があります。教えてもらいたいですね。

goudy
2021/04/17
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

世の中は複雑になりすぎて頭の良い人がモデルを作って説明できるようなことが少ないのが実情。小さなABテストなどの仮説検証を前もって行い、改善サイクルスピードが高いやり方が施策の質を高める。

kfujimu_0630
2021/03/01
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

学問は人間が分かりやすいように分割されたものだというのは確かにと思った。人の思考ではマルチに理解できないところもAIやビッグデータでは全体を俯瞰してその現象を捉えられるように思う。今とは違う世界になると思えてワクワクした。

user-0839c0ca47
2020/08/22
  

AIというソフトウェアが進歩すると逆説的だが、データの重要性がより高まっていくというように感じた。特に環境面でのサステナブルということを考えた際にはリアルな世界とのインターフェースであるセンシング技術の重要性が今後より重要になるように感じた。
また政策を如何に最適化していくべきか、という議論は非常に興味深かった。疑似的にでも実際に政策を試し、比較し、最適化していく、そんな仕組みはいずれでてくるのだろうか。

gs51
2020/08/22
金融・不動産・建設 その他 一般社員

デジタルテクノロジーの進展が様々な分野で加速度的に進んでいる状況および今後のさらなる拡大を肌で感じられた。コロナ禍により身近でもデジタルツールの一層の導入・仕事のやり方や内容の見直しも確実に進められており、「人間にしかできないこと」にも常に思いを巡らせ取り込みたい。松尾先生のお話にあった「AIによる人間には理解できない数千万~数億のパラメータでのモデル化・予測できる事象の存在」は、衝撃的だった。

blackmanta520
2021/10/10
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

AIの得意分野と不得意分野が分かり、参考になりました

akirok
2021/10/09
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

工場の事故予防のためのメンテナンスにAIを使っていくために、IoTでデータ取りをすることが重要であることは理解できる。データ収集のためのセンサーの取り付けや維持管理をしながら、故障する前に修理できるのが理想的だと思う。人しかできないことに業務がシフトしていくと考えて、積極的に使いこなすとともに、スキルの習得も進めたい。今後はもっと幅広く活用できる範囲があることを想定して、各種考えていく必要を強く感じた。

masu7010
2021/09/29
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

AI、IOTの先の人間力での価値創出。

h_tkd
2021/09/24
金融・不動産・建設 人事・労務・法務 その他

・実際の業務に役立てていく。

yamashita0001
2021/09/22
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

人の理解できるパラメータと、その外側にあるパラメータ。

shuta86
2021/09/19
商社・流通・小売・サービス 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

人にしか出来ないこと、何かに夢中になる、意思決定をすることは大事なことだと思った。
AIとどう共存できるかについて考えていきたい。

shin_shin88
2021/09/11
金融・不動産・建設 経営・経営企画 一般社員

自分の知らない内容・状況が多々存在していることが分かり非常に参考になった。2年前のセッションに対してこのような感想を持った自分に非常に危機感を感じた。
新型コロナの影響で更に進歩・浸透が加速している中で、いかにタイムリーに情報をキャッチし、多様性のある議論が不足していたか痛感した。

manabzousan
2021/08/05
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

14世紀以来形は変わってなく、対象とするものが変わってきているのが、保険という話が特に面白く。少子高齢化・働き方改革・ダイバーシティ、諸々環境変化によって変わるわれわれの生活の潜在リスクの全てにビジネスがある保険はすごいなと。想像することから新しいビジネスが生まれそう。

bonjours
2021/06/25
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

特に松尾先生のコメントが印象に残りました。人間は少数パラメーターしか理解できないが、AIは多数パラメーターを処理できると。ただ、AIは子供のように少ない情報で学習できないという欠点も持つことも興味深い点です。松尾先生が登壇するコンテンツが見られることを楽しみにしています。
AIが発展するこれからの時代は、人間しかできないこと、意思決定や感情をもつことなど人間の強みを磨くことも大切であることも痛感しました。
最後に、何を聞くかという質問の内容も勉強になります。他山の石としたいのは、森雅子参議院議員の質問。国民の代表であり立法権限を担うのですから、他人任せのような質問をせずに、AIをSDGに生かすための、どのような法制度が必要なのか(もしくは邪魔になる法律はなにか)など建設的な質問をしなかったことが残念です。

at-oikawa
2021/05/27
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

データ収集の方法としてのPFのみを売っている身としては、そのゴールを考える賢い方々の構想や議論は非常に面白くて聞き入ってしまった。
SDGsへの貢献に限らず、AIを活用したアイディアを具体的にブレーンストーミングをする会があると面白そうだなと思った。

kentaro_ichiki
2021/05/17
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

AIの活用に本気で取り組む会社とそうでない会社で、これまでとは比較にならないほど差がついてくると感じた。
個人レベルでもできることは色々あると思うので、取り組んでいきたい。

ko--ji
2021/05/07
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

テーマであるAIとサステナビリティのつながりが難しいと思いますが、ABテストを使った新事業展開はインターネットの世界だけではなく、金融でも活用できるし、自社では使えていないことがわかりを改めて危機感を感じた。

tomiyoshi
2021/05/01
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

AIが人間の定義した学問の領域を跨いで物事を見るというのは面白いと思った。
IoTセンサーで収集した情報から既存とは異なる知見が得られることに期待する。

korotama
2021/04/24
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 部長・ディレクター

多要素はあい

baakun
2021/04/20
メーカー 資材・購買・物流 部長・ディレクター

AI判断と倫理観のジレンマ、倫理に関してAIは何を学び、どう判断していくのか? AIを使い判断する先に、AIが人を判断する世界がありそう。

5stars
2021/04/10
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

別の知見録でも感じた事ですが、結局AIはツールであり、それを何に活用するのか、また、AIによって浮いた時間やエネルギーをどこに投入すべきなのかを考えられる、イマジネーションや洞察力に富んだ人間力を持った人でなければならないと感じました。

take_2231
2021/03/23
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

AIについても何かとの組み合わせでイノベーションに繋げていくことが必要ということが理解できた。

tomjkt
2021/02/13
金融・不動産・建設 その他 課長・主任・係長・マネージャ

学んだ内容:AIというとまだこれからの技術というイメージもあったが、AIは我々の生活の中でかなり浸透・活用されており、AIが得意なところはAIに、それ以外の人間にしか出来ないことは人間が、という役割分担がはっきりとした世界はもう既に始まっているのだと、改めて認識させられた。これを脅威と捉えるか、チャンスと捉えるか。今まで感覚で行ってきたことを、きちんとしたデータの裏付けを持って判断できることで、より良い世界を実現できるという意味でチャンスであるし、自然災害の被害を減らすことができる希望もある。
デジタルの世界が進めば進むほど、差別化のために人間力を磨くというのは、とても示唆に富んでいた。

活用方法:AIやデータ活用といった最新トレンドや、有識者の考え方を常にアップデートしつつ、人間だから出来ること、本質的に変わらないこと、変えてはいけないことも見定める視野を養って行きたい

takashige_yam
2021/02/05
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

機械学習の上がAIなのですね

bspongie
2021/02/04
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

AIの次の時代に向けて、人間力を磨こう!(自分も、息子も)と思いました。

tatsukist
2021/02/01
コンサルティング・専門サービス その他 一般社員

危機的状況下にどうするか。どういったサービスを提供できるか。当社もBPOはありますが、そこを一歩進めて緊急時の仮払計算、復旧時の再精算モデルなどをIoTを使った自動化できるサービス提案ができるかもしれない。ハザード対応について深堀りすることはサステナビリティという観点のみならず、新たなビジネスチャンスになるかもしれないと思いました。

pomepoku
2021/01/23
金融・不動産・建設 その他 部長・ディレクター

今起こっていること、これから起こること、いろいろな情報をタイムリーに入手して、自社の業務との親和性を見つけていかなければいけない。加えて、好奇心を持って幅広い知見を身につける事がこれからの予測に役立つと思った。

takkun_25
2021/01/16
金融・不動産・建設 営業 一般社員

住さんと同様に保険業界に身を置くものとして、我々の事業がいかに社会のサステナビリティに貢献しているかを意識していこうと思います。
また、人間にしかできないこと、は何かを深く考えたいと思いました。

wantannabe
2021/01/06
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

自動化や予測など、AIが出来ることは徹底的にAIに任せ、人間は人間にしか出来ないことを集中してやることが差別化に繋がる。

tadashi_03
2020/12/17
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

保険業界の人間なので、話題がより身近にわかりやすく感じました。G検定受けます!

ken_ken_ken_ken
2020/12/13
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

途中で質問があったがサステナビリティに関する議論は少なかったように思える。
また保険業界は確かに助け合いというのが基本なので、
全てのユーザーに対してどのように価値提供していくか
というのは非常に難しく、今後変革が必要と感じた。
例えば、優良ユーザーだけ囲い込まれ
激安な保険サービスを展開されてしまうと、
20歳以下が加入できる自動車保険料が凄く高くなってしまう
なんてことも実際に起きはじめているのかと思う。

サステイナブルというのは企業の事業継続性も問われると思うので
社会全体でどのような社会を目指すかという議論も必要かと思う。
まだ社会的にサステイナブルについての議論が少ない。

このままだと70歳くらいでみんな安楽死するような
社会がすばらしいなんて世界が来てもおかしくないのでは?と思う。

nagahashi
2020/12/09
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ある事の追究は他分野へもどんどん広がってゆける

andy-hik
2020/12/04
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

プログラムの学習をある程度しておこうと思います。

katakun
2020/12/02
メーカー 営業 一般社員

お題とやや異なる内容でしたが、AI、ビッグデータ、IoTの社会においてどのような状況にあり、今後どう私達の生活に入ってくるのかという予測を知ることができました。

sphsph
2020/11/30
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

可能性は無限大。
効率が格段に上がると期待できる。
何から取り組むか、
明るい未来に向けて情報を最大限に活用して行きたい。

hottton
2020/11/24
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

kgiやkpiを使って、デジタルでデータを取得したり、aiにかけられるようにする、というのは新たな知見であった。また、abテストというのもwebの世界では当たり前の事のようだが、こうした知見も取り入れていきたい。

shinicts
2020/11/10
メーカー 経営・経営企画 一般社員

参考になったこと:
AI で AB テストをしてサイトのクリックをチェックするとか、個人の趣向など教師付きデータとして作れない部分を活用し始めている点。一般的には教師付きデータの分析に使うのが多いと思うが、最近は確かに人間の趣味趣向や選択については時々刻々変わっていくので、趣向の分析は今後重要だと思う。

user-f79050ccc6
2020/11/08
  

AIと人
人の理解が追いつかなくなったとき、
使い方を間違えたときどうなるかがわからないので危険と感じました。

hiro_88
2020/10/25
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

大変興味深い内容でした。AIがどのように使われてきているかの動向や、人間の新たな役割など、気づきがたくさんありました。

amaetsu
2020/10/25
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ABテストはいまの職種でもできるかも。
データの重要性、データでサステナブル。

AIでできないこと。
決めること
夢中になること
人とふれあうこと。
川邊さんの話が興味深い。

vegitaberu
2020/10/21
広告・マスコミ・エンターテインメント 人事・労務・法務 一般社員

データドリブンの体制ができているかいないかで、競争力、付加価値に大きな差が出るというお話、理解できましたが、実際、業務においては、なかなか理解されないでいます。
どうしても、今までの延長線上、成功体験が幅を利かせてしまい、そうしている間に、遅れをとってしまうということにならないか不安です。
それを打破するために、ABテストが、効果的な手段になるかもしれないというところに、気づきがありました。簡単なことからでも、データで見せ、因果で測りきれない、相関を示すのも、有効かなと思いました。
そうすることによって、さらに、それを広げることによって、PDCAのスピードを上げ、またその輪を大きくできたらいいかなと思いました。
また、企業の、現代的な目的に関しても、学びがありました。
どうしても、企業の目的というと、実際のところでは、売上、利益を上げる、株主のために、せいぜい、従業員のために、というところで止まってしまいがちですが、その先にある、社会に対してどう貢献していくのかが、大切だと感じました。
ヤフーの防災への取り組みのように、自社の利益があってその先にというのではなく、直接、社会の利益につながることを通して、ビジネスをしていくというスタンスに共感しました。
最後に、教育に関して、人間がしなくてはならないこと、判断や独創性の部分を身に着けていく教育が大切という考え方にも、共感しました。

makuro
2020/09/21
メーカー その他 部長・ディレクター

最先端でご活躍されている経営の方々のご意見は、地球規模での、今後のビジネスへのヒントが多く、興味深い内容でした。AIとの接し方は、非常に難しいのですが、インターネット以上の世の中の変化が起こると思っております。研究要素が大きいのはその入口に立っている証拠なのだと思います。

yamamotosan
2020/09/16
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

人間にしかできないことを突き詰めていくと、いわゆる感情労働という心理的負荷が高く、対応できる人も限られる高度な分野しか残らないのではないかと危機感を覚えた。

g-june
2020/09/15
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

AIやビッグデータ活用の重要性を実感しています。当社において、ネットスーパーなど大活躍しています。災害時対策も活用できるのはありがたい。

shirakawa_0729
2020/09/06
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

環境問題は深刻。便利だけを追求する時代ではないと感じた。

hiromi-10
2020/09/03
商社・流通・小売・サービス 専門職 一般社員

凄く面白いお話でした。
しかし、まだまだできない、難しい事も多いのですね。
日々のアイデアと努力により、成されている事ばかりなのでしようが、とても楽しみになりました。

hiro_shindo
2020/09/01
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

今後、自分がいまいる業界において(その他さまざまな業界において)、データドリブンができている会社とそうでない会社との間には大きな差が生じる可能性を感じた。
また、いま自分が取り組んでいる仕事は非常に複雑系(と感じている)で、なかなか思った通りにいかないのだが、これは少数パラメータしか理解できない人間だからであって、多数パラメータを扱い、精度よく推算できるAIであれば全く違ってくるのだろうと思う。そういった意味で、AIに出来ることはAIに任せる、いま人間がやっている(できているかどうかにかかわらず)をAIに出来るようにする、といったことがとても大事だ。
そのうえで、人間が何をやっていくのか。それを考えていきたい。

kobayashimik
2020/08/30
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

異業種の専門家のディスカッションで、理解できなかった言葉や部分も有りましたが、異業種同士のデータフォレスト構想や、提携戦略は、弊社でも明日は我が身だと思っておりますので、このような知識(Gテスト)等、アンテナ高く生きていかないと置いていかれてしまうだろうなと感じています。また、災害へのIOTや、全業種共通で考えられる人間しかできない事に対して、今後のデジタルの中で自分達が生き残れる戦略を立てていかないといけないと感じました。

ruimasiko
2020/08/30
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

人間が扱うにはパラメーター数の少ないものが望ましく、パラメーター数が多いものはAIを利用する。データを蓄積し、分析し、意思決定は人間がする。言われてみればとは思うが、そこまで端的に考えていなかった。新しい気付きを得た。

1ryu1-0520-29
2020/08/30
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

時代の変化と共に、AIやロボットなど利便性が高まる一方、従来までの働き方は大きく変わっていく。そんな中でも人間にしかできないことがなんなのか、これを常に考えていくことの重要性をあらためて感じました。

makiko1729
2020/08/28
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

サステイナビリティとデータ解析の世界でどう折り合いをつけていくのか、それほ人間が考えるべきことだと思う。

masaha
2020/08/25
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

データの利活用のための正規データ蓄積の重要性を再認識した。

kiku3110
2020/08/24
金融・不動産・建設 マーケティング 部長・ディレクター

ビッグデータの分析により人間が理解できない結果について、経営は何を以て採択していくこと、最終判断をしていくことになるのでしょうか。

patachan
2020/08/23
商社・流通・小売・サービス 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

なるほどそういうことですね。

ilovetosucity3
2020/08/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

自動車保険でも、AIに任せられない領域があり、そこは人間系で対処するしかない。という考えをお持ちであることに、ホッとした感じがあった。
また、赤ちゃんの犬を認識する能力が説明できないなど、人間の理解できる範囲は極めて限定されているということも、面白いと感じました。
現在の仕事でも、機会に任せる面と人でなくてはできない点を、よく見極めながら事を進めたいと思います。

yoyogi405
2020/08/23
金融・不動産・建設 その他 一般社員

人にしかできないことを考えて、自分に何かできるかを考えていくことが、今後のキャリア形成でも重要と思う。
防災、減災でのAI活用は喫緊の課題。災害大国日本だからこそのAIの活用を期待したい。

beethokun
2020/08/22
医薬・医療・バイオ・メディカル 経営・経営企画 部長・ディレクター

松尾先生:人が見ても分からない事がモデル化されている ということが印象に残った。災害の状況をImageでつたえる = どのようにしてFeedbackするか?ここを考えるのも人の力ではと考える。

kashuma
2020/08/22
広告・マスコミ・エンターテインメント その他 一般社員

AI、ビッグデータは有用だが、人間の想像力創造力はその上をいく。教育でプログラムが大事というのは示唆を感じた。

sumisho2013
2020/08/22
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

人間力もアルゴリズム化するじだになったら、人は生まれてから死ぬまでえずっと幸せとういう時代になるのでしょう。

btree
2020/08/22
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

各業界の実装責任者クラスの方々の知見、今後起きることの読みが参考になった。認知パラメーターは人よりAIが天文学的に多いことが明らかになり、冷静に人がその事実を踏まえその上でSDGsとして人がやるべきとを明確にする必要性が出てくることが理解できた。

takashiy0501
2020/08/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

松尾先生のわかるとは何か?学問の分野が分かれているのはなぜか?
世の中のほとんどの事象が多変数パラメータの現象に対して、
人間は少数パラメータしか理解できないからだ。
というのが面白かったです。
人間はもっと知に対して謙虚にならなければならないとおもいました。