ビジネスパーソンのためのAI実践講座④ ~データロボットを活用しよう~
【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。
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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
maruo_kazuhiro
営業
『XからYを予測する形』ということを頭に置いておくことで、AIを使うか否かは別にして、様々な事柄に対して予測することが習慣づけられそうである。
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a_7636
人事・労務・法務
パン屋さんでAIの会計システムを初めて見たときは、とても驚きました。
大きさ、形、焦げ目などいろんな要素があるのに、瞬時に見分けている。
間違った判定をしたら、更に学習データにして精度を上げているのでしょう。
今はより簡単に利用できるのですね。
ますますAIに興味がわきました。
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kenkenqtr
メーカー技術・研究・開発
簡単な手順でAIが利用出来ると言うことに驚いた。
要は機械に出来るところは進んでいて、何をどうしたいかは、結局人のアイデア次第!そこがこれからの価値の違いを生むのだと思う。
昔のように技術を社外秘にして独占することでなく、最近は技術をオープンにしてグローバルに良い物をつくれるようにしていくという事がめまぐるしい進歩に繋がっていることを痛感した。
未来が明るいです。
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ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
お店でどのようにAIを活用することができるか理解できました。事務仕事でどのように使えるのかを考えます。
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tanesannta
営業
動画に出てくるキャラクターが生き生きとしていて楽しく学ぶことができています。
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k_fukushima1971
専門職
AIの進化と威力を理解した。
AIが得意なことはAIに任せる。
人は人でしか出来ないことに特化させる。
これが今後の差別化要素になると考える。
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srk11220303
専門職
AIを活用するためのに適した問題の設定の仕方、必要なデータ、アウトプットの設定などが理解できた。また、AIツールの紹介もあり、AIに対するハードルが下がった。自身の業務で、この講座で学んだ視点で問題点を整理し、AI活用の可能性を検討してみようと思う。
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sphsph
メーカー技術・研究・開発
まだ漠然とはしていますが、応用範囲の広さがイメージできました。
3原則。
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kunito9999
営業
すでにAIを利用できるサービスは多くあり、取り扱いも簡単。プログラミングなどの複雑な知識も必要ない。「どうやって自社ビジネスに使用するか」を人間が考えることが一番重要ということが良くわかりました。
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atsmote
その他
店舗での販売予測や食品の食べごろ判定にAIを活用すること
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yukihirayuki
営業
XからYを予測ということは、AIに限ったことではなく、日常いろいろなことを考える上で有効であり、知らず知らずのうちに使っていることも多いと思う。今後日常業務の中でアンテナを張り巡らし、この考え方をしているものについてはAIを活用できるのではないか?と一度考えてみる習慣としていきたい。
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karikomi-1011
営業
AIを使って新規取引先の開拓の可能性が分かるかもしれません。
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tetmae
営業
すぐに業務で活用することはないが、フリーアプリを利用して実現できる簡易な作業はあるかもしれない
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tatsux
販売・サービス・事務
B2B, B2Cどちらのビジネスにおいても課題認識、適切なテーマ設定、潤沢な学習データに基づく予測モデルを定義できれば相当な省力化が実電できる。
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taka1962
販売・サービス・事務
お客さまから受け付ける依頼データの不備をAIが分類できれば業務が楽になると思った。
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cn002
経営・経営企画
来店者数の予測により店舗で働くスタッフの数を決めたり、仕入れの量を判断したりと、今あるデータと予測結果をどう使うか、が重要と感じた。
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suzuzuzu
その他
AIが、身近になってきた感じがします。
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h_samura
営業
表形式や画像データを使い可能性を検証することの大切さと活用
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htkuc
メーカー技術・研究・開発
EXCELの回帰分析も狭義のAIとのこと。データ分析を身近なものとして、様々なものを分析してみることで理解が深まると思う。
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hide-ama
メーカー技術・研究・開発
XとYだけの回帰分析はこれまでも良く行っていましたが、Excelを使って多変数回帰もできることが分りましたので、何度も活用して使いこなせるようになることが必要だと思います。どんなツールも慣れが大切です。
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t_t-suzuki
経営・経営企画
業務で活用するためには、表や画像データをどう加工するかという工夫が必要だと思います
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tnishioka
営業
エクセルを使った回帰分析の方法が分かりました。
データからの予測に活用したい。
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512177
資材・購買・物流
予測シーンを想定してデータを集積したい
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kawauso_otter
その他
数字をもとにしない感覚的な予測に頼る傾向にあるため、物事を考えるときは数字データから考えるよう気を付けて行きたい。
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takehiko-
その他
AIを使うということだけ決まっていて、何にどう使うかということが決まっていないことが多い。ここで学んだAIの基礎は、特に何を解決したいか、XからYを予測する場合のX,Yは何か?、どのように多くのデータ量を入手するか、など、どういう事業にどのようにAIを使うか考える上で大変参考になった。
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kaatsuuoo
その他
有形商材ではなく無形商材におけるAIの活用について根本から考えるキッカケになりました
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aqueous
メーカー技術・研究・開発
GANは面白い。AIに間違った情報を教えてたくなる。
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mm98120
メーカー技術・研究・開発
日常の出来事での現象について、因果関係を検討することにより、相関関係があることが検証できることが実感できた。日頃から、現象と相関を意識して、AI分析によって仮説が正しいのかも検証したい。
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shigah
販売・サービス・事務
商品の発注管理や在庫管理
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koganemaru
その他
生産部門なので チャンスロス、廃棄ロスの少ない生産計画ができるAI水ステムを構築したい
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cherry_happy
IT・WEB・エンジニア
AIを利活用する具体的なイメージができました。テンポのよいストーリーでとても学びやすかったです。
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misaki-san
マーケティング
一度学んだことを、意識して日常生活の中であてはめることで理解が深まる。
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yokoyamatak
金融・不動産 関連職
どのようなロジックでその結果、予測につながったのか見えなくなると、社内説明がつきづらい。
長期的に見ると、人の判断するものがなくなっていくのだろう。
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sail
その他
予測したい結果と提供するデータ、および、データの量と質でAI作成できることを学ぶことができました。
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k_yuna
販売・サービス・事務
学びが多い講義でした。
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toshi5656
専門職
業務量の月別、曜日別の予測、必要人数の計算に役立ちます。
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hiro_kasai
営業
何をしたいか目的を持つことが大切なことが理解できた。
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mk29
人事・労務・法務
プログラミングができなくても、AIを使ってアボガドの成熟度を判定する仕組みが簡単にできるということを知って、業務の中に活かしてくイメージを持つことができました。
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ushigome-minoru
その他
AIを使って業務がどう効率的になるのか、考えている最中だ。
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kawanami2
販売・サービス・事務
AIは大丈夫。やったことあるしやってて楽しい
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shinobu_sonoda
人事・労務・法務
改めてAI基礎知識の復習ができた。エクセルを使用した回帰分析・検証がAI的機能と同様だとは思わなかった。
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saito_koji
IT・WEB・エンジニア
すでに画像の分類ができるものなど、サービスも併せて提供されていることを知らず、この波に乗らなきゃビジネスも遅れるなとある種の焦りも感じました。
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inyourmind
建設・土木 関連職
手段ありきになってはならない。
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zhengpian
その他
業務的には画像や表でデータを処理することはあまりないが、こういった方法や用語を知る機会になった。
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skuma
マーケティング
納品映像データのチェック
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hayato_26
資材・購買・物流
日常の計画予測のオペレーションに適用できると感じた。AIを活用する際には、AIによる予測のロジックおよびデータセットがなにかを理解することが大事。この理由は2つある。1つ目はインプットデータとアウトプットデータが的確なものでなければ精度が良くならない。2つ目は他者に説明する際に、精度はもちろんのこと納得感を持ってもらわなければ導入が進まないからである。
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happysmile
人事・労務・法務
分析などは苦手ですが、「知りたい結果」答えがあって、それを知るには、みたいな感じで状況を考えていく、という「考え方」を日常にもクセづけ出来たら、色々、うまくいく気がしてきました。
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atsushi_yoshii
販売・サービス・事務
とても勉強になりました。
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takadatom
その他
温度・湿度等による売り上げ変化を予測できる
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sato-----
販売・サービス・事務
AIを活用するには問題意識が大切。日常での問題をとらえ、どうしていきたいのかまでを考える癖をつける必要があると思った。
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abek0509
メーカー技術・研究・開発
具体的なツールの提示等があり、使ってみようと思いました。
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kaoream317
その他
出張者の人数や出張先エリア予測
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isanem_01
販売・サービス・事務
AIの仕組みについて大枠を理解することができた。
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tetu_masuda
営業
業務で使用する為には日頃の業務で常にAIで分析出来る事柄なのか意識する事が大事だと思う。
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masa-japan
メーカー技術・研究・開発
AIの利用方法が何となくわかったような気がする。
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takara_nakamura
メーカー技術・研究・開発
事例も多く面白い技術だと思った
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masataka_226
メーカー技術・研究・開発
AIを使うのが目的でなく、どんな課題解決に使うかを考えて行きたい。
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k--g--
その他
まず何をしたいかを確認してから、AIの活用を検討することが大事だと分かりました。
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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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takumi_1453
経営・経営企画
AIを実際のビジネス判断に活かすために必要な要素や手順が凄くよく分かりました。エクセルからプログラミングへの応用についても実際のイメージを拝見できて興味が湧きました。
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junji-kodera
販売・サービス・事務
画像データを活用するのであれば、訪問いただいた際のお客さまの表情で交渉の成否の予測ができたら面白いと思いました。
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vegitaberu
人事・労務・法務
これまでの、自分の理解を再確認することができました。同時に、重要なのは、これをどう使い、どう応用していくかと感じています。
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taku_0318
コンサルタント
AIジャンルである予測モデルと生成系モデルに関する理解が深まった。
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atlanta
IT・WEB・エンジニア
画像認識を用いたアボカドの食べ頃チェックの説明がとても分かりやすかった。自分でも活用してみたいと思った。
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jever
専門職
おもしろい内容だったので、業務に使えないか検討したいです。
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saijotakayuki
経営・経営企画
解決したい問題、XからYを予測するに置き換える、適切なデータの質と量が重要
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yuki_1203
IT・WEB・エンジニア
アボカドの熟度を判別するという具体例を、検証方法も含めて解説されているのがとても分かりやすかった。
画像(見た目)による判断は日常生活の中で、私たちが何気なくやっていることだが、このような事例を見せてもらうと、
すべての画像認識が何らかの数値に変換できそうな気がしてきた。
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matsumoto_shi
その他
コールセンターの入電予測
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takusama2426
メーカー技術・研究・開発
改善要望に対しての工数見積もり
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simasita
販売・サービス・事務
無料で使用できるAIサービスへの情報流出が心配
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tc_user3
その他
データを活用して何がしたいのかを具体的に決めることが重要
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daisaka
営業
顧客への提案活動は、営業部門で常に行っていることですが、各営業担当が独自に考えながら行っています。担当によって個人差が出るため、誰が担当するかにより提案内容が異なってきます。
AIを使って顧客への最適提案を導き出すことが出来れば、時間短縮になることに加え、会社全体にとっても営業レベルの個人差をなくすボトムアップにつながると思います。
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channel_uesugi
メーカー技術・研究・開発
Corabなどすでにツールがあることを知りました。プログラミングができなくても活用できそうです
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koupeiman
IT・WEB・エンジニア
金利予測についての回答ですね。金利予測には、年収、性別、職業、年齢、収支といったデータを使うことができます。また、過去の取引データを学習に使うこともできます。これらのデータを使って、将来の金利を予測することができます。ただし、金利は多くの要素に影響されるため、他の要素も考慮する必要があります。具体的なデータやモデルの構築方法については、データ解析の専門家に相談することをおすすめします。
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mas21
人事・労務・法務
プログラミング言語の知識がなくても扱えるWebサービスが公開されていること、画像データで試しにやれそうなことがイメージ湧きました
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ayaka_61012
その他
エクセルを用いて、回帰分析が行えることに驚いた。
発注数を考えるときに用いてみたいと思う。
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takuya1001
マーケティング
非常に分かりやすく、AIの使い方を勉強できたので良かった
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kimpapa
経営・経営企画
AIを使って需要予測ができる。まずは、EXCELでやってみたい。
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tan_tan_
クリエイティブ
売れ筋商品開発において有効な面も多くある一方、過去データからの導きなので過学習の点も含めて、まったく新しいデザインやアプローチが生まれづらく、結果同質化を招く危険性も感じた。
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gen_kigo
資材・購買・物流
分類と回帰の用語について、暗記できていなかったが、論理は理解できた。f()で起きている現象の前後を設定することが重要と思った。基礎的な用語の暗記もしっかりしていきたいと思った。
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kazz_isoo
メーカー技術・研究・開発
人が経験や勘で行っている業務について回帰分析や、分類またAIを使う事で精度を上げたり時間を短縮する事が出来る。
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yosuke-kim
IT・WEB・エンジニア
このコースもAIの基本的な考え方がわかり易く、当チームのメンバーにも薦めたい。
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nanbu3
経理・財務
具体的なケースの説明が多く理解しやすかったです。
特に、パン屋の会計の事例は「なるほど」と感じました。
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hiromatsui
マーケティング
目的、インプット・アウトプットは検討できるとして、学習データの準備が追い付かないのではないかと思った。AIを業務に活用していくためには、業務の仕組みも買い構築が必要で思う。
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joyful
その他
基本的な内容で理解が進んだ。一方、エクセルを含む具体的なソフトの活用方法の件は淡白すぎてイメージしにくかった。
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tkkono
専門職
不正監査では、会計データから不自然な会計操作で不正を抽出するAIが専門業者によって用意されている。発注稟議書や支払などで似通った発想で監査に活かすことを考えてみる。
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k_____________k
人事・労務・法務
業務で活用するイメージを常にもちながら、現在の業務に当たることが必要だと思いました。
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aya123
メーカー技術・研究・開発
課題意識を持つこと、AIで解決できそうなものがないかを日頃考える
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abe0420
営業
データを教師データとした適正価格の算出などAIを活用し、顧客に受け入れられる価格であり、且つ自社の利益の拡大を図りたい。
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y-kusano_s
販売・サービス・事務
AIが物の判断をして会計するシステムを実際に体験し、働き手の減少に繋がり、効率が良くなると思いました。
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t_taku20
営業
実務で活用できるか模索する
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noru
マーケティング
画像データでも、数値化するということに驚いた。
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s_taj
IT・WEB・エンジニア
私自身ITエンジニアなのですが、AIについて理解が乏しかった頃にパン屋のニュースをテレビで見たとき、「あ〜なんかすごいなぁ」しか感じ取ることができませんでした。
困っていて何かを改善したいから、改善する決まり(本講座で言うところのy=fx)を見つけようとするからこそ、現状を打破することができる、日々意識できるようになりたいです。
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yuta-3
人事・労務・法務
イメージ画像作成のブレインストーミング
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ktsujina
メーカー技術・研究・開発
画像AIの仕組みが分かりやすかったです。製品の検査に活用していければと思いました。
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yoshikazu-1103
営業
AIというだけで、理解・活用は大変だと避けていましたが、町のパン屋さんの事例を研修し、小さなことから活用できると改めて認識できました。
今の仕事は属人的な仕事が中心ですが、AIの活用で効率化できないかを頭に入れながら仕事に取り組みたいと思います。
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tico0208
その他
動画の途中で出てきた競争優位性について想像する場面を経て、「AIを活用して実現したいこと」というのは、弱みだけでなく、自社の強みをより伸ばし、他社を引き離すという点でも有効と感じた。
また、動画の最後に述べられていたように、AIには様々な手法があるということを知れば知るほど、方法論に走ってしまいがちになるが、「実現したいことは何か」という目的に常に立ち返るようにしたい。
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stani
専門職
概要は理解したので、使い方を学びたい。
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arisa0530
販売・サービス・事務
動画を見て内容をは理解できても、実際に自分の担務である貿易事務業務上での活用方法はうまく浮かばない。日々問題意識を持って業務を遂行したい。
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nsdhdo
コンサルタント
何か決定する局面になった場合、現在の事実を明確にしてそこから予想される結果を想定して判断するようにしたい
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