ビジネスパーソンのためのAI実践講座① ~AIの仕組みを知ろう~

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

mister18

金融・不動産　関連職

AIの入口に立てた気がします。

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。

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。

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。

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。

noz

人事・労務・法務

ディープラーニングがよくわかった

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。

yoshihata

人事・労務・法務

AIの基本がよくわかりました。

aoi-1206

営業

AIの仕組みが理解できた

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。

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

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。

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。

mnt_vn

メーカー技術・研究・開発

とってもわかりやすかった。

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。

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。

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

amjmhc

クリエイティブ

AIの活用について学べた

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。

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。

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。

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。

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。

q_iino

営業

非常に参考になりました。

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！

csl_kojima

IT・WEB・エンジニア

理解が深まりました。

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？

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

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

onji96

資材・購買・物流

AIの学習する仕組みがわかりました。

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。

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

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

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。

14001

資材・購買・物流

AIの仕組みを学んだ。

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。

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

kmmsp

メーカー技術・研究・開発

仕組みの概要や原理、言葉の意味が分かった。実際に手元にあるデータで試してみたい。

fuziyama

メーカー技術・研究・開発

AIとは、汎用だけでなく特化型があり、今あるのはほぼ特化型であるということで、概念を理解することができました。

taka333333

メーカー技術・研究・開発

自分の業務に活かすためには、
1、何を求めたい（y）のか考える
2、そのためにどんなパラメータ（x）が必要かを考える
3、どの学習方法が適切かを考える
この三つが大切だと思います。

hana-ichi

営業

複雑な作業をいきなりAIで保管させるのではなく、小さな諸作業やリスト作成など、リストの低いものから始め、人が行うより効果的でリスクが低いと判断できたものからAI化を進めていけばいいと思う

yuta-3

人事・労務・法務

ある事象の原因を検討する場合分けをツリーで行えば見やすいプレゼン資料になる

mon1

その他

AIの何がすごいのか、どこが活用できるのかを知ると自分の能力を活かせそうです。

izumitsu

IT・WEB・エンジニア

まずは社員や会社の課題が何かを探すところから始め、AIが予測することが得意であることを念頭に、解決方法を考えてみたい。

e-2747

販売・サービス・事務

AIは難しいと思いがちでしたが分かりやすかったです。

yosuke-kim

IT・WEB・エンジニア

AIの概要についてよくまとまっているコースだと思います。うちのチームメンバーにもぜひ視聴して欲しい。

yoshizap

メーカー技術・研究・開発

手順からの逸脱を起こしにくい仕組みを作りたい。原因を分析し，対処したい。例えば入社年数が浅い人で逸脱が発生しているなら，教育する仕組みを作る。特定の箇所で逸脱が発生しているなら，そこにAIを取り入れる。

freshwind25

マーケティング

Excelの作業において、計算式を考えることをAIがやってくれるということと理解した。必要な目的とデーターを入れれば、自動的にでてくるイメージ？

yuzuka_n

人事・労務・法務

自分の仮設した分析の結果を早く正確に行える。

ya_sawai

経理・財務

普段聞くAIは汎用AIの様な理解でしたが、現時点は特化型AIが主流で成果が出ている事を理解しました。また、特化型AIの考え方も分かりやすく良く理解致しました。

jkum

マーケティング

精度をあげるためには、ひとつひとつの変動要素を細かく分けてそれぞれ解析したものを掛け合わせた分析が必要になりそう。

t_isi

販売・サービス・事務

pythonなどで、何かプログラムを書いてみたいです。

masahiroro

IT・WEB・エンジニア

画像処理系のAIモデルがどのように生成されているか学べた。

yokoyamatak

金融・不動産　関連職

AIを使わずとも、エクセルで回帰分析を行えば、ある程度の予想が可能

mackenchan

その他

もっと勉強したいと思うようになりました。

mao-joan

経営・経営企画

AIは難しいというイメージがあるが、意外にそうでもないので、少し自信が湧いてきた。

321328

営業

分かり易い説明で良かったです。

saijotakayuki

経営・経営企画

AI活用の際には3点を抑える。①何を解決したいか？②それをXからYを予測する形で表現する。③学習するための適切な量と質のデータを準備する。

hindybkk

営業

コールセンターの入電予測に使いたい

toru581s

販売・サービス・事務

部品購入等の事前予想レベルであれば即実践できるのではないか、と思った。

happysmile

人事・労務・法務

自分が解決したい課題が何か、をクリアに設定出来ること、というのが自分の業務にも当てはまる気が致しました。

yasupii

その他

ディープラーニングは何か取っ付きにくいものと思っていましたが、この講座を聞いてベースとなるところは回帰分析と同じだとわかりました。もう少し詳しく学びたいと思います。

cn002

経営・経営企画

業務の一部をAIなどを利用して効率化させるためにも、まずは業務構造を分解して、要素を整理する必要があると感じた。

lczgdgxjhz

メーカー技術・研究・開発

ディープラーニングの仕組みが単回帰分析の延長上にあるということは初めて知った。原理に関する理解を深めていきたい。

i323

その他

業務に活用するためには、「何が課題でどう解決したいか」をクリアにする必要があることを、関わる人すべてにしっかり理解してもらうことが先ずやるべきことだと感じた。

daisaka

営業

分かりやすく簡易に説明してもらえたと思いますが、親しみにくい分野であり、スッと頭に入ってこない感じでした。現在の自分の業務にどう活用するかという点では、現状はまだイメージが沸いていません。改めて考えてみたいと思います。

hiroshi-kondoh

メーカー技術・研究・開発

AI知識の導入としては、とても分かりやすい口座でした。

more1456

IT・WEB・エンジニア

営業のアプローチ設定に使えるような気がします

apro-rajendra

メーカー技術・研究・開発

AIの活用には、単純に膨大な量の計算をさせるだけでなく、予測に特化して、正しいコマンドと可能な限り精度の高いデータ入力が必要という事が理解できました。

116178

メーカー技術・研究・開発

AIと言っても幅広く、まだ今使われているのは特化型が多く、今後のAIの伸びしろが大きいことにきずかされた。

no9

販売・サービス・事務

課題を明確にしてアウトプットをしっかり定義し、合わせて適切なインプットを用意することが必要。AIからこういったデータがないと適切なアウトプットになりませんよ、といった指摘を受けることもあるのだろうか。

kenzoo305

その他

精度の良い予測には使えると思います。もちろんエクセル等で回帰分析ツールは備わっていますが、
AIによるディープラーニングは、詳細に確認を行うことができるため、
さらに精度としては高くなると考えます。大まかに事情を把握したい場合には、フェルミ推定もありますので、その用途に応じた使い分けをするとよいと思います。

tan_tan_

クリエイティブ

AIの導き出す解を求めるには、データの量と質よりも、まず導き出したい解を人間が理解しているかが最も重要であると感じた。

kiso_2115

コンサルタント

AIを使用したインプットとアウトプットの組合せについて、AML対応における取引データで課題例を設定すること。

suzuss

その他

分かりやすい内容でした。
魔法の箱というイメージでしたが、なぜ答えを出してくれるのか、理解しやすかったです。

ryoru

メーカー技術・研究・開発

教師ありの機械学習や教師なしの機械学習まではイメージしやすかったが、ディープラーニングになると複雑でどのように設定してやれば実際に稼働するかのイメージまではつかめなかった。

viscount_h

営業

自分は文系の出身で数学的思考は苦手だったが、説明が分かりやすく、ＡＩについての理解が進んだ。

naoki_sasano

メーカー技術・研究・開発

製造指示のための設計仕様書を作る際、インプットから正しいアウトプットがでるような補助的な学習モデルが作れるのではと考えている。