ビジネスパーソンのためのAI実践講座④ ~DataRobotを活用しよう~
【DataRobot社 受講後アンケートにご協力ください】 アンケートにご回答いただいた方で、ご希望される方にはDataRobot社からのAI活用方法や事例、テーマの選び方、そして貴社の課題のヒアリングを目的としたフォローアップセッション（無料）を実施いただきます。アンケートのご協力の程、よろしくお願いします。 ※ リソースの関係上、全ての方にセッションを提供できない場合があります。予めご理解の程よろしくお願いします。 https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeQ554Km-jJqBG5MvHp0-7yIVQgxsw2ntZgSozrqxLCfGdCHA/viewform 自分はエンジニアではないから人工知能（AI）を使えない、もしくは自社はテクノロジー企業ではないからAIとは縁がない、などと思っていませんか。 本シリーズは、非エンジニアの方がプログラミング言語を使わずにAIを実際に使うための実践講座です。今回は、DataRobotを用いて複数のアルゴリズムを同時に試し、ビジネスの現場で検証することで予測の精度を上げる過程について学びます。 監修：DataRobot DataRobot はAI活用を民主化するため2012年に設立、同社が提供する「DataRobot AI Cloud」は次世代の AIである 。AI Cloud は、あらゆるデータタイプ、あらゆるユーザー、あらゆる環境を統合し、 業界・業種を問わずすべての組織に対して重要で価値あるビジネスインサイトを提供することをビジョンとしている。 DataRobotはAI Cloudのリーダーとして、あらゆる組織の本番環境へのAI導入を加速しており、Fortune 50の3分の1を含む、業界や業種を超えたグローバルな顧客から信頼を得ている。 「DataRobot AI Cloud」は、今日の市場において最も広く展開され、実証されたAIプラットフォームの1つであり、世界中の顧客に対して1.4兆件以上の予測を提供している。 監修：森谷 和弘 データ解析設計事務所 代表、データアナリティクスラボ株式会社 取締役 CTO、データサイエンティスト協会 スキル定義委員 株式会社富士通金融システムズ（現 富士通株式会社）でデータベースエンジニアとしてのキャリアを積み、その後データ・フォアビジョン株式会社にてデータベースソリューションや金融工学系ソフトウェアの開発、データサイエンス、人事等の役員を担当。2018年よりフリーランスとして独立し、AIコンサルタント、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアーキテクトとして活動。2019年、データアナリティクスラボ株式会社を共同経営者として起業し、データサイエンティストを未経験者から実践経験者へと育成する事業に従事。
会員限定
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
38人の振り返り
a_7636
人事・労務・法務
金融業界が持つデータは、他の業界にはない、とても魅力的なデータであるのは、おっしゃるとおり。
AIを活用したら、今までなかったようなビジネスが生まれるかも。
でも、一方でそのデータが個人情報のうちでも機微な部類の情報である可能性が高いのも事実。
データの利活用は大いにやるべきだと思いますが、扱いを一つ間違えれば信用を一気に無くしそう。
お客様から理解を得る努力を、より一層しなければならないと思いました。
このコースで出てきた言葉に関するコースを紹介します。
①ウォーターフォールとアジャイル
→アジャイル／スクラム ～変化が激しい時代に対応する開発手法～
【テクノベート】【初級】0:14:10
②生成AI ～新たな価値を生成するAIとの向き合い方～
【テクノベート】【初級】0:12:30
以下ひとり言。
リリース初週の土曜夕方、テクノベート、実践知で振り返りコメントがゼロって滅多にない
から驚き。まさかこの時間帯で「振り返りの最初の投稿者になりましょう！」表示が出るとは。
このコースが「経営管理の基礎固め！日商簿記2級」23コースの合間にリリースされて
トップページの「新着」に埋もれたからかな？
100864
営業
人間の言動ではなく、行動によってデータを取ることで信頼性の在るデータ収集を心掛けるようにしたいと感じました。
shibasuke
メーカー技術・研究・開発
金融データのような正確性が高いものは、AIと相性がよいのがわかりました。
s_yama5963
メーカー技術・研究・開発
AIを金融というより個人的な投資に利用できないかと思いましたがそう簡単ではなさそうですね💦
phorone
専門職
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i323
その他
社内でもDXやAIという言葉が独り歩きしている感がある。AIとデータ活用における知識を付けることが肝要だということが分かった。金融のようなデータの正確性があるものは特にAIとの相性がよいことがよく分かった。
deek
営業
人手不足を解消する一手がAIになればいいなと思います。
greentea8866
販売・サービス・事務
AIと金融の相性が抜群ですが、生成AIの活用で少子化の日本のニーズに合うかもしれません。
samsamissamu
金融・不動産 関連職
金融機関に蓄積している顧客の属性データやトランザクションデータと人口統計や法人企業統計等を組み合わせて、各金融機関全体の人員配置の検討や営業店毎の戦略検討に活かせると思います。
sphsph
メーカー技術・研究・開発
導入されていますね。
上手く活用して効率よく、精度よく、いろいろできると便利になります。
益々期待しています。
08016
経営・経営企画
業界によって影響の度合いは様々だと感じました。AI活用の動向は変化が激しいため、情報収集を適宜行うことで実態と認識のズレを防ぎたいと思いました。
granpa59
専門職
予測AIと生成AIの双方のメリットを活用していきたいと考えていたが、自分がその違いをあまり良く理解していないと気づきました。
mogyan
IT・WEB・エンジニア
金融業界での動向を垣間見れました。
s_huka
営業
AIの活用分野が広がっているのを改めて実感しました。AIとデータ活用の相性が良く金融業界における活用が進んでいる点理解できました。
tony_dg
メーカー技術・研究・開発
AIが活用できる分野の考え方が理解できました。
imiyabi
経営・経営企画
AIによるビジネスの発想における企画などの推敲ができる。
naoto888
営業
データのとりまとめなど、活用できそう
tomosuke9502
販売・サービス・事務
AIとの相性の良さを認識しました。
jshinmura
IT・WEB・エンジニア
金融業界において生成AIや予測AIが活用される可能性が大きく広がっていることを学びました。一方で、AI導入のモチベーションは高いものの、実際に取り組むとなると失敗や責任について許容しづらい文化があり、開発手法はウォーターフォール型になりがち。AIの開発手法はアジャイル型が多いため、企業文化と開発の関係が企業成長に与える影響について理解を深めることができました。
ichi_h
金融・不動産 関連職
AI化に伴い業界内でもいろいろな変化が起きているので、ついていかなければならない。
tohokuotaro
その他
日本銀行のマイナス金利も解除され，ますます銀行業務に注目が集まると思うので，今後緊張感を持って注視していきたい。
kanikanikun
メーカー技術・研究・開発
金融の世界とAIの相性が良いということが分かった。融資判断とか数字ベースでの判断する場合に人と人の結びつきもありますが、数字で判断。これから怖いですね
naminamiko
経理・財務
最近会社でも生成AIの導入が始まり、金融機関の現状を知ることができて良かったです。今後どんどん移行していくと思いますが、ネックとなる顧客情報の流出対策はどうするのか気になるところです。
yasu44
メーカー技術・研究・開発
金融業界でのAIの活用は絶対必要だと思うし、そのように理解しました。
s-kotani
その他
金融業界の事例をざっくりとつかむことができた。
onizukaakr
営業
自身の業界ではない金融業界のAI活用により、現状と将来性を感じました。他業界の知識を入れることで、自身の業界に応用が可能かなど創造が膨らみました
ff387
メーカー技術・研究・開発
AI活用の重要性、とくに金融機関と相性がよいことがよくわかった
angelmisato
営業
AIは私も気になっているのでこれからも最新情報を手に入れる努力をしたいです。
sm054307
経営・経営企画
ＡＩについて、データの正確性 および 必要な情報を増やす必要があるため
ある程度コストを払っても、お客様の情報を取得する必要があると感じた
suidoyu
販売・サービス・事務
AIにも一長一短あると思うが、上手く活用することが必要、もちろん金融だけでなくすべての業界で。
kubota-sss
メーカー技術・研究・開発
社内議論の中などのコミュニケーションにおいて、わかりやすいという点でちょっと役に立ちそうかもと思った気付き。
ウォーターフォール開発とアジャイル開発どちらが適しているのかや商材的にどちらにならざるを得ないかによって、AIの活用スピードが変わりそうということは、非常に納得感があったし、説明に使えそうな要素だと思った。
失敗が許されない業界・・失敗がなんでも許される業界はそもそもないが、確かに金融や不動産など、これにあたるのかなと感じた。
ojr_800
メーカー技術・研究・開発
金融業界ではまず顧客対応業務はほとんど生成AIに置き換わって行くのではと考えます。
予測に関してはまず判断するに当たってデータ加工等のBIツールを使って作業している部分はAIに置き換えて行く事が可能かなと思います。
相場予想に関しては量子コンピュータの実現が待たれるだろうとも思います。
muguet-bouquet
販売・サービス・事務
銀行系のクレカは何の意味があるんだろうと思っていましたが、利用者では無く、銀行にとって必要なデータが欲しいって事だったのがわかりました。
情報が欲しいのであれば誰もが使いたいと思うようなもっと魅力的なカードにすれば良いのに。
caus
専門職
AIの理解の姿勢や今後の取り組み（必須）の在り方を理解できました
m_uchida5510
メーカー技術・研究・開発
AIが仕事を奪うのではなく、活用して今までの業務に対し同タスクでの時間の短縮化や更なるアウトプットに活用できる可能性があることを理解できました。また自らの業務負荷が軽くなり余力が生まれたところでよりクリエイティブな思考に費やし新たな挑戦ができるように自分自身もAI活用を積極的に取り入れたいと思います。
ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
AIは既に金融でも活用されていると勘違いしていました。金融機関にAI導入コンサルの需要があるように思えたので調べてみます。
bluetom
営業
金融機関で働くものの実感として、AI活用の機会はとても多いと感じている。ただ例えば与信判断にしても、AI判定に対し従来通りの経験則からそのまま受け取る事に抵抗感を持つ人は多いと思う。
magmagmag
経理・財務
AIの活用の具体例を挙げられていたのでためになりました。顧客への投資プランの提案をAIができるというところに新しい可能性を感じました。