業務で活用するには、講座で学習した「顧客体験価値」を自ら実践する事であると考えられる。
具体的には、自分自身や前後工程のステークホルダーを顧客として考え、業務で使われる重要品質不具合などの「構造化データ」と、上司や部下、同僚などの同じ部門や業務上での他部門の人間の表情や行動など「非構造化データ」をAIにできないかなど、業務効率化に対してAIやビックデータを意識しながら、効率化だけでなく、予測（回帰や分類）によるBPR、さらには新価値創造（顧客価値創造）を実践していきたい。
現在取り組んでいる開発において、AIによる変化の認識を改めて洗い出し、定義し直したい。
データを活用する目的、イシューの設定はあたりまえだが、忘れてはいけないと感じた。以前設定した目的が変わることもあるので、定期的な見直しを意識したい。
考えたことがなかった。
ブラックボックスの便利なもの、自分で意識して使えるようにしていきたい。
顧客のニーズ変化を捉える事が重要となる事を学びました。
データの重要性を認識しているつもりでしたが、21世紀の石油とまで考えが及んでいませんでした。
・顧客の体験価値はデータとAI
・データにも採掘（収集）と精製（事前処理）が必要
・目的・イシューを明確にして、集める仕組みを作り、適切に処理・分析する
QMSでも「データ分析」による品質管理や改善が求められているが、それに留まらず顧客の体験価値向上につながる様に、企画開発部門との共有やアウトプットの仕方を工夫していきたい。
AIを使うことは、データについてもきちんと理解することが大事と感じました。
経営する会社の中期経営計画を社員に説明するための基本概念とします。
これは良いやつ。
人間はもうマシンに学ぶ時代。
社内に『キカイの判断なんて』とか言うやつがいたら、缶詰にぶち込んで脳が溶けるまでリスキリングさせるか、FIREさせるかの２択まで追い込まれている。
私が現状している仕事は在庫の確保や発注のタイミングは重要で季節やコロナ状況などによっても変化する。また、物品の滅菌管理があり使用期限もある。
それなので、物品管理や発注をデータからＡＩがサポートしてくれる。そのような発展や成長の可能性があるとロスト物品も減り、コスト削減や、緊急対応などが減ると期待する。
アナログ製造業に従事している立場で考えると中々業務に生かすのは大変だと感じましたが、ビックデータ、IoTがいかに進んでいるかは正直びっくりしました。完全に日常には入り込んでいますね。実感ありませんでしたけど。改めて自分の仕事にどの様に生かせるかを考えていきたいと思います。
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データをビジネスに活用するところまで周到に準備しておかないといけないことに気づきました。
販売予測、在庫予測に過去のデータを活用しAIを取り入れること
AI・ビッグデータを活用する世の中においてクラウドが活用される事を前提に、自社の提供するIT・通信サービスの進むべきロードマップを描いていきたい。
人材マッチングにおいてターゲット企業に対して継続的な価値を提供すること。データが価値を生むが自社内と公共データなど多くのデータを駆使して最適化を図る必要がある
良く理解できました。
業務で活用するには，とにかく価値を追求していくことだと思った。
ビッグデータとＡＩにより、事業の進展が期待できますが、何のデータをどのように分析するかの発想が重要だと思います。
分かりやすくて聞いていて面白かったです。身近なサービスもスマートフォンを始めとして普及していることに驚きました。
非構造化データを取り扱う職種なので、今後AIと上手く掛け合わせることで予測を伴った更にスピーディーな業務推進が出来るのではと思う。
ビッグデータも情報の精製が必要であることを理解した。
ビッグデータとAIにより、顧客の体験に価値をつけることへ変化しています。また、数十年前の世界では考えられなかったところからヒントや解決法が生まれることが有りえる状態になりつつあります。
いかに有用なデータを取得するかがカギなのでは？
何のために、どんなデータが必要で、どう扱えば業務に活かせるのか、徹底的に考えた上で、使ってゆきたい。まずは、身近な「生活環境」を向上させるよう使ってみます。
新しい発見がありました。
AIやビッグデータだけではなく、ネットワーク経済やフリーミアム、ロングテールを可能にして背景が分かりやすく説明されていました。
DXは技術だけではなく、マーケティングにも大きな変化を与えていることを理解できました。現状だけではなく、背景や仕組みが分かると何故このようになれたのかを理解できるのでより深く理解できるようになりました。
AI導入に際し、それによってどのような価値を期待するか明確にしておく必要がある。今までの価値観であれば使えないがどうすれば導入できるか、という視点を持つ必要がある。
当社の製品もAIを使用している機能があり、成り立ちが良く理解できた。
犯罪の事前予測など、今まで人手でしか出来なかった事が可能になる。
ハードウェア設計者として、センサの組み込み＋ソフト実装にて、ハード売りだけでなく、販売後のメンテナンスを含めたサービスサポートなどのリカーリングにつなげることが出来る。
とても分かりやすく理解が深まった。
ビッグデータの3Vは良く聞いていましたが、veracityとvalueが追加されていたのは知りませんでした。ビッグデータを活用するためには、どのような活用方法を想定してデータを収集するのかを事前に考え、収集するデータを選定する必要があります。単に今あるビッグデータの利用を考えるのには限界があるように思います。
Veracityの担保にあたってはunveracityのもたらすリスクを定量的に把握する必要がある。
顧客体験価値が重要であると学びました。日頃から顧客の立場で物事を考えてまいりたいと思います。
存在するビッグデータを如何にうまく使えるかが、勝負の分かれ道になる。
文系のため、「AI」、「ビッグデータ」と聞いてもあまり具体的な中身が想像できていなかった。
この講義の中で「石油」という表現が分かりやすかった。採掘（収集）して精製（事前処理）しないと利用できない。
ビッグデータが、新たな体験（価値）を創造する原料となる。
データは目的によって集める。そして処理する事によって価値が生まれる。処理が今後、ROKIのFiltration技術として取り込まれる事業にするにはどのようなアイディアを取り組んだら良いか？
非構造化データの活用の進化に期待できる。
AI等でのスマフォや建機の事例は、自分が営業している分野であり、価値の作り方を実践できるように取り組んでみたい。
21世紀にはビックデータの活用が不可欠
データに価値があるとは、その時に意味があるということではなく、出会った先の未来に価値があるという意味だと理解した。
顧客とアップデートを共に体験しながら価値を高めることがビジネスになる時代。
今後も学び続けたいと思いました。
情報源は何か、信頼できる情報かどうかなど、情報の取り扱いには十分に気をつけていく必要がある。
膨大なデータの信ぴょう性が大きなカギであると思う。
時代の変化に取り残されないよう、技術の進化や世の中の変化に敏感に反応していく必要があると感じた。
今のGAFAを見ていると、ビッグデータとAIを制した者が勝つ世の中ですね。
画像認識の話についてとても興味を持った。書類の確認など、「作業」がより減るような未来に期待したい。
業務で活用できるよう組織や設備の更新が避けられないと思いました。
ビッグデータを扱う上で押さえるべき観点が学びになりました。また見返そうと思いまさ
自社サービス提案の検討を考えた場合、性能が上がっていく提案をクローズドネットワークではどのようにするのかが課題となると感じました。
システムに正しく登録されているか等の確認作業は、全てAIに置き換え可能だと思う。
- AIを用いて、ビッグデータから、「体験」価値を提供するという方法論は変わってきているものの、ビジネスモデルの枠組みは不変。
- センサーやスマホの普及によって、データが入手しやすくなっていることに加え、データ処理の能力の向上（AI、機械学習など）によって、実現できることが加速度的に増えてきている。
- コマツのようなオープンプラットフォームのような形態も増えるため、様々なステークホルダーと上手く関係構築出来るリーダーが求められる。
データの信頼性が重要ですね。
データの利活用は組織における喫緊の課題だが、どう処理すれば良いのか、そもそも目的の明確化から始めなければならない状態だ。
モノのサービス化は現在かなり進んでいる一方で、あまり浸透していない分野もあり、そこにはチャンスがあると感じた。
要員不足等の解決手段のオプションとして、AI・ロボット活用を具体的に検討する時代になっている。
市場の変化に合わせて、サービスも変化していく必要性がある。前半では、変化の必要性と変化の方向感につい理解することが出来ました。
個別の顧客体験価値を実現するサービスが当たり前になってくることに理解をするも、人による対面のサービスを提供する業界では、どのようにユーザーに意識させずに、課金していくのかなども併せて考えなければいけないなと感じた。
社内でもAIの活用が進捗しているが、どのようなことがAIに向いているかなど、AI導入は手段であって目的にならないようにしないといけないと改めて感じる。
自分の行動や価値観などのデータが蓄積されていくことに少し不安を覚えた。
例えば、図書の貸出履歴や購入履歴など。
アプリで個人データの利用について許諾を求められることが多いが気を付けようと思いました。
AIを使う業務の基礎を学ぶことができた。データについてきちんと把握し日頃の義務に取り組みたい。これからどんどん加速していく分野だと思うので。
これからのビジネスをやっていく上でデジタル思考はかかせないものであるため、基礎が理解出来て参考になった
予測による選択肢が増えると言う点が気になった。
活用のきっかけになりそうだと思った。
ビッグデータとAIの組み合わせで、ビジネスの可能性は無限に広がると思うと同時に、これまでの20世紀に確立された枠組みで事業していても衰退していくだけだと感じました。後編も楽しみです。