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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~

  • 0h 48m (2sections)
  • テクノベート (テクノロジーとイノベーション)
  • 中級

こんな人におすすめ

・AIの仕組みやAIを利用して実現できることを学びたい方
・自社でのAI・データ活用をお考えの方
・AIを実際に動かしてみたい方

このコースについて

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。
本動画は、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。①「AIの仕組みを知ろう」では、そもそも人工知能(AI)とは何なのか、AIにはどのような種類があり、ビジネスに導入するとどんなことが可能なのかについて導入部分を学びます。


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。

コース内容

  • そもそも人工知能とは?
  • AIの学習方法

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

    2023-01-02
  • 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。

    2022-12-28
  • 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。

    2022-12-31
  • 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

    2023-05-06
  • 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。

    2023-04-01
  • 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。

    2023-05-22
  • 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。

    2023-01-04
  • 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

    2023-05-04
  • 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。

    2023-03-14
  • 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。

    2023-05-16
  • 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。

    2023-01-02
  • 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。

    2023-07-10
  • 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。

    2023-01-18
  • 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。

    2023-06-16
  • 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。

    2023-06-11
  • 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

    2022-12-27
  • 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。

    2023-03-28
  • 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。

    2023-04-19
  • 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。

    2023-06-09
  • 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。

    2023-05-29
  • 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。

    2023-03-25
  • 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。

    2023-01-03
  • 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。

    2024-01-08
  • 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。

    2024-01-19
  • mister18

    金融・不動産 関連職

    AIの入口に立てた気がします。

    2023-04-19
  • 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。

    2023-10-09
  • 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。

    2024-01-26
  • 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。

    2024-03-18
  • 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。

    2022-12-30
  • 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。

    2023-10-05
  • 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。

    2023-10-19
  • 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。

    2024-02-26
  • noz

    人事・労務・法務

    ディープラーニングがよくわかった

    2023-01-14
  • 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。

    2024-02-16
  • 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。

    2023-11-03
  • yoshihata

    人事・労務・法務

    AIの基本がよくわかりました。

    2023-09-04
  • 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。

    2023-12-03
  • aoi-1206

    営業

    AIの仕組みが理解できた

    2023-10-26
  • 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。

    2024-01-02
  • toshi5656

    専門職

    AIの基礎を学べました。継続学習が楽しみです。

    2024-01-21
  • 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。

    2023-01-23
  • 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。

    2023-11-30
  • 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。

    2023-12-13
  • 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。

    2024-01-02
  • 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。

    2024-01-22
  • 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。

    2024-01-08
  • 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。

    2024-02-05
  • 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

    2023-08-02
  • 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。

    2024-03-22
  • 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。

    2023-10-24
  • 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。

    2023-01-20
  • mnt_vn

    メーカー技術・研究・開発

    とってもわかりやすかった。

    2023-01-13
  • 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。

    2023-10-29
  • 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。

    2023-08-25
  • 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。

    2024-03-22
  • 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

    2023-12-25
  • 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。

    2024-01-18
  • 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

    2023-10-26
  • amjmhc

    クリエイティブ

    AIの活用について学べた

    2023-10-04
  • 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。

    2024-01-26
  • 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。

    2024-03-21
  • 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。

    2024-03-05
  • 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。

    2023-11-26
  • 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

    2024-03-07
  • 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。

    2023-06-18
  • 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

    2024-02-11
  • 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。

    2023-07-31
  • 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。

    2023-10-23
  • 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。

    2023-08-10
  • qo_op

    営業

    非常に参考になりました。

    2023-11-11
  • doumoto_

    IT・WEB・エンジニア

    AIの基本を理解することができた

    2024-01-25
  • 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!

    2023-01-18
  • 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。

    2024-01-09
  • csl_kojima

    IT・WEB・エンジニア

    理解が深まりました。

    2023-10-18
  • 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?

    2023-10-11
  • 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

    2023-08-30
  • 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。

    2023-12-16
  • 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。

    2024-03-19
  • u_i

    メーカー技術・研究・開発

    AIについて復習できた

    2024-01-30
  • 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

    2023-06-08
  • 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。

    2023-12-20
  • onji96

    資材・購買・物流

    AIの学習する仕組みがわかりました。

    2023-09-28
  • 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。

    2023-08-02
  • 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。

    2024-01-25
  • 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

    2023-05-15
  • 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

    2022-12-29
  • 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。

    2023-07-24
  • 14001

    資材・購買・物流

    AIの仕組みを学んだ。

    2023-04-12
  • eizan_1000

    IT・WEB・エンジニア

    DLの基本構造を初めて知りました。

    2024-02-21
  • 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。

    2024-03-04
  • 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。

    2023-11-20
  • 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。

    2024-01-24
  • 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

    2023-09-08
  • 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。

    2024-02-05
  • tsutsutsutsune

    専門職

    なかなか日頃の業務に直接関連性を見出すことはできないが、今後よりAIが浸透してくる際に基本概念を理解出来ていることが活きると感じる

    2024-02-26
  • 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。

    2023-07-09
  • 70sp1208

    その他

    AIという言葉が新聞などに毎日出てくるが、AIは魔法の箱でなく、数理的モデルによって成り立っていることがわかった。そのため、数学の知識は重要であるため、まずは、基礎を固めていきたい。

    2024-03-01
  • 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。

    2023-02-02
  • tanabe_anatc

    販売・サービス・事務

    AIについて改めて確認出来た。

    2024-01-25
  • 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。

    2023-02-12

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