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~
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。
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46人の振り返り
hararin-kobo
金融・不動産 関連職
推定統計学の基礎が学べた。大切なことなので、しばらくしたら、もう一度復習します。
user-name01
販売・サービス・事務
推測統計学は確率を使って母集団を推測するものなので、結果には誤差があることに留意して活用したい。
k-akira
営業
仮説検定のフロー、概念が理解できた
vegitaberu
人事・労務・法務
内容は、しっかり理解できているかわかりませんが、データロボットのようなAI予測アプリケーションや重回帰分析などで、見られる数値の意味合いが理解できたと思います。これまでは、機械的に、P値は・・・、出現率は・・・などと、教えられたままに見ていましたが、少し、主体的に、扱うことができるようになるかもしれないな、そのきっかけにはなったかなと感じました。
mya_shi
その他
学び直しができ，自分の曖昧に理解している部分を知ることができた。
shirojpn
メーカー技術・研究・開発
今回の内容は、品質検定を受験する際に、何回も練習問題を解き習得した内容でした。
ただ、やはり忘れてしまっている事を多いと感じた。
しっかりと、身につくようにしたい。
choko0504
メーカー技術・研究・開発
推測統計学は日常業務で利用することがないが、利用する機会があれば活用したい。
yuri_sudo2
その他
統計がちょい学べた。
dense
メーカー技術・研究・開発
帰無仮説を破棄することと採択することは、違うような気がする
仮説検定法では、仮説を採択するようなことを、行わないはず
ken222
営業
経営戦略策定にあたって、データに基づいた説得力のある意思決定を行うために活かすことができそう。
moro_47
金融・不動産 関連職
推定統計学の基礎が学ぶことができ、よかった。何気ない分析もそういったことが根底にあると思うので、復習しながら活用したい。
take515
メーカー技術・研究・開発
仮説検定の基本的な考え方を確認できた。
yuka_ms
販売・サービス・事務
推定については理解できたが、仮説検定にはなじみがうすく、実用的な場面が思い浮かばなかった。
akku
マーケティング
現状の業務ですぐに活用できるものではないですが、将来的にデータサイエンスの知識は必要になりますので学習ができてよかったです。
また、専門用語が多い為、繰り返し確認する必要があると感じました。
t_htn
経営・経営企画
可視化により相手への理解が深まるだけでなく、
誤解も与えることが事例から把握できた。
帰無仮説などしっかり仮説立てて検討したいと
思う。
hfkd156036
金融・不動産 関連職
推定統計学の基礎が学べた
ni-shi-me
営業
DS検定で学習した内容の復習が出来た。
kazumi_100pot
金融・不動産 関連職
帰無仮説と対立仮説を用いた統計検定を実務で利用してみたいです。
iso_ken
専門職
業務において推定と仮説検証をしっかりやることで、判断の品質を上げていきたい。
7031
経営・経営企画
仮説検定のフロー・概念が大変よく学べました。
minori_yabu
メーカー技術・研究・開発
正規分布および帰無仮説に関して久しぶりに学ぶ事ができた。
naoki_sasano
メーカー技術・研究・開発
改善効果を確認する際は、前後の統計量の変化の比較しかしていなかった。仮説検定することで本当に効果があったのか検証する必要があることを学んだ。
miura_ka
販売・サービス・事務
業務によりサンプルの大小があり捉え方が難しい場面があるが、仕組みを確認する事で今後の方針策定等に役立てられると感じた。
inyourmind
建設・土木 関連職
統計的検定仮説はいつも使おう使おうと思いつつ、使いどころがないのが難しいところです。
matsuiha
営業
p値は客先とのデータ分析資料上でも登場したので気になっていたが、完全には理解できなかった。細かい計算方法などは統計学をきちんと勉強しないことには習得は難しいと感じた。
kenjiro_fujita
コンサルタント
仮説検証のやり方が具体的に理解できた。お客様がサービスを購入する確率などに応用していきたい。
vz3000
IT・WEB・エンジニア
推定統計学の基礎について理解を深めることができた。
madogiwazoku
その他
素人には難しいです。難しくてはげそうです。鼻血もでそうです。
matute
IT・WEB・エンジニア
母集団の全数調査ができない場合、どの様に統計的に正しらしさを証明するか学ぶことができた、実際に起こった事象も仮説検定を使ってまれに起こりうるものなのか、そうでないのか、統計的に推測できるように実践を積み上げていきたい
stani
専門職
推測に必要な考え方を学んだ。
shinjitsu
資材・購買・物流
社内の業務改善の効果確認において、仮説をたてて一部のデータをもとに検証してみたい。
yoshihito_f
経営・経営企画
推計統計学の復習に役立った。
yasupii
その他
推定統計学、専門的な用語がたくさん出てきました。一度勉強をしたことがあるので、よい復習になりました。
bobby2490
IT・WEB・エンジニア
基礎知識をしっかり身につけることが、その先の応用や実践で重要だと感じるので、少しでも解らない部分は何度でも復習して身につけたい。
fgl970101
資材・購買・物流
統計検定２級の知識が求められますね。勉強になりました。
512177
資材・購買・物流
推計統計学を用いて事業運営に貢献していく
watanabe-tat
専門職
帰無仮説の統計検定量を求めP値を使い有意水準外であり、対立仮説を支持する検定をおこないたい。
boo10109
メーカー技術・研究・開発
母集団をサンプルで推し量る手段として有効ではあるが、推定の誤差が必ず存在することを注意したいと思った。
ichi_t
経営・経営企画
客観的に効果を測定する方法でも、サンプルサイズが妥当な規模を超えているかどうかは、客観的に判断する基準がなく、推計プロセスまで再鑑できないと結果のデータに対して評価できないように認識した。
yoshikazu-1103
営業
統計学の基礎を学ぶことができました。まだ、理解し活用できるまでには至っていません。日々学習する必要を感じます。
k--g--
その他
全数調査が出来ればいいのですが、それができないからこそ検定の考え方が必要になるのですね。
k_yuna
販売・サービス・事務
少し難しいと感じました。
hr-sakai
その他
統計学が少しわかった。もう一度学習して自分のものにしたいです。
koichi_seya
その他
データを使う人間にとっては全員が把握しておくべき内容
70sp1208
その他
推測統計学は、品質管理の講習で出てくるが、ＡＩの分野でも活用されているとは知らなかった。どのような場面で活用されているか、具体例を知りたくなったので、詳細を学習してみたい。
hm-1126
その他
点推定、区間推定が理解できた。仮説検定は業務の中でも活用できると思う。