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。
100+人の振り返り
a_7636
人事・労務・法務
このコース、もっと早くに出会いたかった!
次の方に是非ともおススメしたいコースです。
①非エンジニアで、数学に抵抗感がある人(含む、私)
→AIの仕組みを知るためにとてもいいきっかけになります。
②エンジニアで、非エンジニアにAIとは何ぞや?を知って欲しい人
→非エンジニアは「良い依頼」「困る依頼」を知りたいと思います。
ご参考までに、このコースで出てきた言葉のコースはこちら。
他のカテゴリにわたるので、ご参考までに。
(特に数学苦手…という非エンジニアの方へ)
・散布図
散布図 ~数字同士の関係性を勘に頼らず分析・判断する~
【分析】【初級】0:06:30
・回帰分析 ~因果関係を把握・分析しビジネスのヒントを得る~
【分析】【初級】0:15:10
・ディープラーニング ~機械学習がもたらすビジネスの可能性~
【テクノベート】【初級】0:10:07
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ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
プログラミングとしてAIは利用していますが、初心者の説明に困っていました。ただ流行しているAIのキーワードを学べても理解はされません。
本ビデオの説明はとても分かりやすいと思いました。説明の仕方を自分が説明する時に利用させていただきます。
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kayo_f
その他
AIでできることはないか、ではなくどのようなことをアウトプットしたいかを考える。
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aviavi
営業
気温で売れるもの、属性でうれるもの、機能でうれるもの等のこういった分類でAIを使える事ができそうな気がする
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marubayashi-hd
営業
AIは言葉だけで、苦手意識がありましたが、仕組みが何となく理解できました。
かけ離れたものではなく、少し身近なものに感じることもできました。
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s_aoyama_0188
IT・WEB・エンジニア
AIの活用はハードルがそんなに高くないと思いました。
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hane-t
人事・労務・法務
AIの仕組みがとても簡単に分かりやすく説明されていてとても参考になった。ただ実際にはもっと複雑だと思うので、もっと勉強してみたい。
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yminami7
経営・経営企画
ITの専門家でなく一般社員も基礎知識としてこのコース受講も進めたほうが良さそう
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abek0509
メーカー技術・研究・開発
分かりやすいです。これまで先生に教えて頂いた事がアニメと言うかフランクな表現とされている為、より理解が進みました。
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taka_m012001
IT・WEB・エンジニア
ヘルプデスク業務などで手順化されていない問い合わせがあった場合、自分が経験値から判断しているようなケースを共有することができる。
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tanesannta
営業
アニメーションをつかっ例が面白く。AIについての理解が進みました。
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minamie
クリエイティブ
AIと聞くだけで複雑な事のように考えてしまいます。
しかし問題が何か、知りたい事が何か、明確にしてAIを活用する。
目の前の靄が晴れました。
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miyakuri
その他
こちらの動画を通じてAIとは何かをまず正しく定義して同じ土台で理解することが重要だと感じます。
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arata_
IT・WEB・エンジニア
AIの概念に関する理解、期待するイメージは個人ごとに異なる。
生成AIが一般に認知され現在は第4次ブームという人もいるが、利用者が自分に合った便利な使い方を知ることが肝要だと思う。
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sawaguchi-m
営業
AIはやみくもに恐れるものではなく、その特徴を理解して使う事が重要。特化型AIの長所を引き出す為には自分が解決したい課題の設定と、それを導く為に必要な十分な量と質のデータを用意することが重要と学びました。
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yusuke2870
その他
利用しようとしているAI活用サービスの仕組みを理解して説明することに役立てることができそう
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taro1mo
メーカー技術・研究・開発
AIは魔法のように何でも答えを出してくれるものではない。良質かつ大量の原因と結果の教師データを揃えることがほぼ全てなので、それを念頭に置いて、研究や調査をしたいと思う。
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llasu_ito_0502
人事・労務・法務
分かった様な、分からなかった様なVideoでした。自分のアタマがついて行ってない、と思いました。実力不足、トレンドオンチを実感しました。世の動きに、もっと敏感になりたい、ビジネスに深く、関わり、アンテナを張り続けたい、ですね。
兎に角、勉強します。
ありがとうございました。
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lunacre
その他
特にディープラーニングが回帰分析を発展させたものであることに納得しました。AIについて理解が深まるわかりやすいコースでした。
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yoshikazu-1103
営業
ビジネスパーソン向けの講座でしたが、汎用型・特化型AIへの理解が進みました。
今の仕事に特化型AIなどを活用できないか?と感じました。今は問い合わせを属人的な対応をしていますが、今後の対応を考えるヒントになりました。
ありがとうございました。
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s_taj
IT・WEB・エンジニア
日本ディープラーニング協会(JDLA)のG検定合格を経て、AIの基礎を身に着けた上で本講座を視聴しています。
私自身はエンジニア側の立場ですが、「エンジニア側」「ユーザー側」という考えもそのうち無くなるのでしょうね。
自ら何かを作り出す、生み出すことが必要なのだと改めて認識しました。
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moto37
マーケティング
基本的な仕組みがわかり,ビジネスの何にどのように利用するかは,使う人次第ということが分かった。
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tsukuda5276
経理・財務
まだAIの基礎概念なので具体的なシーンでの活用までには至らないが、問いをたてる力が必要であることは理解した。
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y_ok
経営・経営企画
AIの基本構造を学ぶことで、回帰分析の発展形であるということを初めて理解した。
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mister18
金融・不動産 関連職
AIの入口に立てた気がします。
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joyful
その他
決定係数の説明が相関係数の説明と類似していた点が気になったが、全体的な内容は分かりやすかった。
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zhengpian
その他
AIはあまり自分の業務には関係ないと思っていたけど、この技術をうまく使える人材になることで
有効活用できることがわかった。基本を学べてよかった。
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111333-
人事・労務・法務
AIを身近に感じることができました。専門分野で業務に関係無いと思っていましたが、インプット・アウトプットを明確にしてAIを活用していければと思います。
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sphsph
メーカー技術・研究・開発
言葉に負けないように、何とか使えるよういなりたい。少しでも。
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masataka_226
メーカー技術・研究・開発
データから関係性のあるものを分類したり予測に使えそうです。
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yatyuhiko
営業
AIの現状がよくわかりました。アウトプットを意識して使用したい。
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rayf
建設・土木 関連職
体系立てて示されることで理解が深まりました。
カイラさん、そりゃ辺土ハンティングされますね。
次は具体的にどのように実施するのかも知りたいです。
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noz
人事・労務・法務
ディープラーニングがよくわかった
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tico0208
その他
AI=機械学習という理解でしかなく、の仕組みを全く理解していなかったことに気づかされた。
単に大量のデータを分析して結果を導き出すものではなく、そのための構造を理解してはじめて、
AIを活用することにつながると思った。
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takahiko-o
金融・不動産 関連職
単純な作業をより効率化することから業務に活用することができそうです。
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yoshihata
人事・労務・法務
AIの基本がよくわかりました。
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koji_wada
マーケティング
ChatGPTなど、AIの波が一気に来ている中で、このような基本的概念や考えかたを、あらためて学習しておくのは今後にとっても重要だと思います。
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aoi-1206
営業
AIの仕組みが理解できた
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obara3
その他
AIはいまいちピンとくるものがなく、苦手な分野でした。今回の講座で少し距離が近くなったような気がします。
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toshi5656
専門職
AIの基礎を学べました。継続学習が楽しみです。
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sknesh
金融・不動産 関連職
一見とっつきにくいテーマを気楽に学べました。
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anatc2709
経理・財務
業務で活用するためには、各事業部の月の実績を入れると、今月はこのような傾向だったと吐き出してくれるのではないかと思いました。
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tnishioka
営業
AIの仕組みや活用について理解を深めることができました。
データはたくさん揃っていても、いかに活用するか、分析するかが分からない事が多い。
より大事なことは何が問題で解決したいことが何かを設定することだと分かりました。
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saito_koji
IT・WEB・エンジニア
良い依頼と困る以来の考え方は、自社内の課題を解決するプロセスにも役立つ考え方だなと思いました。
何が課題でどこをAIに解決してもらえるかを考えたら楽しそうです。
また、教師あり、なし、強化学習の違いなど区別を自分の中でつけられて有意義でした。
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miyamotokazu
営業
様々な情報の蓄積を、機械に学習させることにより、業務の効率だけでなく一定の人間の勘や経験に頼っていた判断の正当性が高まると感じる。顧客対応のデータや受発注データから、次のアクションに結び付ける業務が検討できそう。
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yasubumi-kato
専門職
AIがどういうものか、ビジュアルで分かり易く説明されていて、よく理解できました。
業務で扱っている多変量データについて、サンプリングして得られる実測値との誤差が最小となるモデルがAIにより効率的に計算されることが分かり、今後積極的に利用していきたいと考えました。
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fbj00420
営業
業務での活用までを想定するとディープラーニングを駆使できるようになるにはそれなりの熟練が必要と思われます。
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n-ohtsuki
営業
何気なくディープランニングの言葉を使っていたが、具体的に構成を理解することができた。
身近になった感じがあります
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kondo1091
人事・労務・法務
業務の生産性を上げることへのAIの活用は、必要不可欠と考えるが、先ずは基礎知識の習得からスタートかと。
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taro286
メーカー技術・研究・開発
業務で活用するためには、顧客のどんな問題を解決したいかを先に決める必要がある。その解決に合ったAI手法を選び、その解決に合った(質と量のレベルが良い)データを集める必要がある。
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imai_h
マーケティング
AIの発達で、経験や勘で行ってきた仕事はずいぶん減っていくのだろうか。
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hi_wakabayashi
その他
業務データの分析・傾向把握に活用したい。
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mnt_vn
メーカー技術・研究・開発
とってもわかりやすかった。
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12345432
販売・サービス・事務
AIを使って何をしたいのかがわかれば、自分でも使える事がわかった。
例えばスケジュール管理では、これをしたら次はこれ、とひとつずつ表示させることができれば漏れや遅延がなくなり、また周囲の状況も判断しやすいのではないか。
顧客毎の約束事を学習させればカスタマーサービスの効率も上がると思う。
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eiken-saito
その他
AIの仕組みが基礎から理解できた。まずはゲーム感覚でAIを活用してみたいと思う。例えば好きなバスケットボールで高い得点とプレーの連関性を分析してみたい。
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takehiko-
その他
色々な事業に展開できるAIについて理解が深まった。ディープラーニングが重回帰分析と類似であること、重みづけを行って自分で事象を分類していることなど、画像認識とディープラーニングの関係もわかったので、今後どのようにAIを活用すればよいかイメージがしやすくなった。
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b03397
その他
アパレル製品に使われる原料ごとに不良品の発生する確率について予測することができる
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mya_shi
その他
機械学習の概観や個別の手法について学んだ。
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amenomiya
マーケティング
前例のある物事に対しての参考事例検索等に活かせると感じた。
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kalo
営業
商品を販売する際に過去の顧客データを用いて新たな販促を考える
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amjmhc
クリエイティブ
AIの活用について学べた
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2358ab
その他
AIという単語は聞く機会が増えたもののIT系に苦手意識があり、あまり詳しく知ろうとしていなかったが、わかりやすく理解することができた。
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taka1962
販売・サービス・事務
AIを実際に業務に組み入れるには、学習が必要なことは理解できたが、その作業が大変そうだと思った。
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mas21
人事・労務・法務
AIにグルーピングさせて人間が考察する。特徴量を見つけ出すDL。
幸福度が低いグループで特性とのギャップを最小にする業務アサインを求める。
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tomo_2023
営業
もっと学びたいと思いました。
やはりAIというだけで抵抗ありますから。
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h_kouno
販売・サービス・事務
中長期目標でAIを活用して顧客への対応文書を作成する仕組み作りを検討しています。
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sosugiba
専門職
特化型AIでできることを理解することで自動化できる業務は自動化していきたい
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hiramatsu_naoko
人事・労務・法務
Aiwo活用する中で、今この部分を利用しているなど認識しながら活用を深めることができる
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tomo_50814
その他
メディアプランニングにAIを活用することで、効率的に最適なプランを作成できる。
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takara_nakamura
メーカー技術・研究・開発
AIは世の中に浸透してるが仕組みについてあまり知る機会が無かったので、とても為になった
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mm98120
メーカー技術・研究・開発
AIを取り入れた製品開発を検討しているが、何を実現するのか、目的をしっかり考える必要があると感じた。また、目的を達成するためのディープラーニングによる学習効果等もしっかりと考える必要があると感じた。
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horiuchi_h
メーカー技術・研究・開発
AIを用いたサラダ店の業務改善という具体的な内容なのでイメージしやすい。素人が知りたい事だけでなく勘違いしやすい事も的確に紹介していた。また、情報の羅列ではなく筋道を立てて説明していたので理解しやすい。AIの活用に関して、色々な情報源を基に独学でしか学習していなかった所為で何となく分かったような気になっていたが、ぼんやりとしか理解していなかったものが以前よりもはっきりと理解できるようになった。
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kuma0617
建設・土木 関連職
なんとなく聞いていたディープラーニングなどの言葉について理解できた。
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qo_op
営業
非常に参考になりました。
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doumoto_
IT・WEB・エンジニア
AIの基本を理解することができた
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fanatic
人事・労務・法務
とてもわかりやすい説明なので、マネしてみようと思いました!
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kawanami2
販売・サービス・事務
G検定資格取得済なので復習という感じでした。
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csl_kojima
IT・WEB・エンジニア
理解が深まりました。
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ryoma-tst
クリエイティブ
機械学習の中身を知ることができ、業務に活用したい
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chihiro-1026
金融・不動産 関連職
AIの得意分野は予測であるということ。利用するために必要なのは、プログラミングのは知識ではなく、解決したい目標の設定と機械学習に必要なデータを用意するということだった。という点で、AIを身近に感じた?
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genta111
その他
データの扱い方によって、意図する答えを導出せるか実践で学んでいきたいと思う
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tf317
その他
AIがどの様な仕組みで実現されているかが大変わかりやすく解説されている。
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matsumym
資材・購買・物流
AIの仕組みについて学んだ。
AIは予測が得意である。人間のように振舞える汎用AIの分野はまだまだの段階であるが、専門に特化した特化型AIは近年急激に発展してきている。
AIの活用に必要なポイントは3点ある。
自分が解決したい問題が何かをクリアに設定できること、それをXからYを予測するという形で表現できること、学習のための適切な量と質のデータを用意できることである。豊富なデータを持っているからAIを活用できないかという考え方はやめた方がよい。
機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3種類ある。
教師あり学習には、回帰分析、決定木、ディープラーニングがある。
偏ったデータばかり学習させてしまうと予測も偏る。学習させるデータセットが偏っていないこと、つまデータの質は重要である。
また、データ量は経験則的には、目安としてパラメータの10倍以上は最低限必要と言われている。しかし、精度については、ケースバイケースであるためより高い精度を必要とする場合には、質の整ったデータをできるだけ多く学ばせた方がよい。
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u_i
メーカー技術・研究・開発
AIについて復習できた
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kkk4645
IT・WEB・エンジニア
回帰分析の方法や機械学習の種類を知ることができた
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srk11220303
専門職
AIに対して、難しいと遠ざけてはいたが、実際に開発するのではなく、活用することに関してはハードルが高くないことがわかった。
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onji96
資材・購買・物流
AIの学習する仕組みがわかりました。
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panda77
人事・労務・法務
AIを活用したソフトウェアの学習方法について技術者に話を聞かなければならないことが今までもあり、機械学習の分類を理解していないがゆえに的外れなことまで質問していた。今回の講座で分類が分かったので、話を少しスムーズに進められるかもしれないと思った。
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marron_33
人事・労務・法務
汎用型AIは夢のまだ夢、で安心しました。
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wac
メーカー技術・研究・開発
天気や曜日、バイオリズムなどによって、チーム員の働きやすさや能率などを予測することができるかもしれない
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tatsuro-kochi
メーカー技術・研究・開発
改めてAIについて整理することができた
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mimotomo
メーカー技術・研究・開発
決定木の説明が十分理解できませんでした。決定木の場合のインプットとアウトプットは何かがわかりませんでした。この点はもう少し振り返りたいと思いました。
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14001
資材・購買・物流
AIの仕組みを学んだ。
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eizan_1000
IT・WEB・エンジニア
DLの基本構造を初めて知りました。
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nanbu3
経理・財務
AIという言葉を聞くと難しいと感じてしまってましたが、決定木やディープラーニングなどの手法で身近に感じることが出来ました。
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tokoron-c
専門職
AIで何がしたいのか、目的をしっかり定めないと、やるべきことが見つからないと思いました。
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elnet_yagi
経営・経営企画
・なんとなく理解している内容をより理解する助けとなった。
・AIを使って何かしよう、ではなく、何を解決したいかを明らかにしたうえで、AIを利用することが重要。
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kinoshita1651
経営・経営企画
AIは回帰分析の考え方が含まれていることを学びました
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tterao
営業
金融機関におけるAIの具体的な活用事例を求められることが多いが、最初にお客様の解決したい課題をヒアリングし、その課題を理論的に解決するため、XとYの関係性を明確にすることが大切であることを学ぶことができた。
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seikan
その他
AI構造を理解すれば自分の仕事に活かせると思った。
また、必要なデータを取捨選択してインプットしないと思ったアウトプットが出ないことが分かった。
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