ネットワークが接続されていません
shin1032
2019/03/01
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

言葉で説明するのが苦手とありましたが、人間だって同じです。
何かを高精度で判別するとき、その理由は「経験や勘」と言いませんでしょうか。
熟練者を信用するように、実績さえあれば熟練機械も信用すると思われます。

むしろ、経営層に何か提言するとき、
「熟練者がこう言っています」が弾かれることはあれ
「熟練機械がこう言っています」は弾かれないかもしれません。

taragon_02
2019/05/18
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

AIで何が出来て、何が出来ないかを知ることが必要。
AIは人間の思考をモデルにしているので、AIの仕組みを勉強すると人間の思考の問題点について理解が深まるから面白い。

tony-8146
2020/05/01
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

人の顔の表情から、満足度を推定するといったことができるようになれば、満足度アンケートを取る必要がなくなるのかもしれません。

kuma_kajihara
2019/02/21
メーカー 営業 部長・ディレクター

入国審査の際にも顔認証システムによりスムーズな往来が可能になり馴染み深いものになって来ておりますが。

ディープラーニングの技術革新により顔認証システムによるセキュリティ強化やサービス向上などの面で可能性を感じる一方、個人情報保護、プライバシーの確保や機械エラーへの対応など論議していかなければいけない面が多くあることも改めて認識しなければならいと感じた。

user-2ea8aad772
2019/02/14
IT・インターネット・ゲーム・通信 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングは人間の脳をまねているいるという事実が素晴らしいと思った。

user-32cc154615
2019/02/23
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

「コツ・留意点」にもあったように、正確性は100%ではないし、使用するデータを選ぶのは、あくまで人間だ。過度な信頼は避け、適切な使用を心がけよう。

user-58058239f7
2019/02/16
金融・不動産・建設 営業 部長・ディレクター

これまで人間が担当していて、非効率になってきたものへの応用が利くかもしれない。人間と機械学習を経たAIが共同することで、もっとサービスの質があがるかもしれない。

asa20210201
2021/03/22
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

機械学習のメリットは疲れないことだと思います。延々と学び続けることで、膨大なデータからパターンを導き出せるから。
具体的な方法はわからないが、アンケートの集計の様なことを実現できれば、人間はクリティカルな事に集中できるのではないかと思いました。

rnakax
2021/01/26
メーカー 専門職 部長・ディレクター

私がいる業界では、ものを見分けることが必要である。それをルーペなどで拡大して見た目で判断、XRFなどの元素を分析にすることで判断。これを簡単にディープラーニングで出来ないだろうか。

test_
2020/01/02
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

コンピュータである以上、判断には何らかの根拠があるので、判断の説明ができないということはないと思う。
判断の根拠となる特徴量についての議論がもう少し盛んになってくると、判断の根拠が得られるようになり、ディープラーニングがもっと流行ってくるのではないか。
また人間のモノの考え方にもつながってくるような話だと思うので、今後の本分野の発展を期待しています。

inorin03
2019/02/16
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

セキュリティ強化にいいですね。

hiro_yoshioka
2021/07/19
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

人間も機械も同じ物質です。
機械が人間を超えられないことはない。
人間の思考を超える日が来るのが楽しみです。

hiraki1098
2021/04/12
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

不特定多数の来場客がある弊社の工場見学でも有効であると感じました。

wkiymbk
2020/11/01
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

「■新規性:人間に教わることなく特徴量を自分で発見する。■ニューラルネットワーク:人間の脳神経細胞の仕組みを模倣」という2つの特徴を学びました。
自身のかかわる業務で比較的単純な割に工数を要する作業の自動化・効率化に活用できないか、と考えてみると楽しそうだなと思いました。

kameco
2020/07/20
広告・マスコミ・エンターテインメント 販売・サービス・事務 一般社員

これからも勉強します

ak1982
2019/06/19
インフラ・公共・その他 経営・経営企画 一般社員

日々の業務の中で、クリエイティブでない(定型化された)業務を抽出する必要性を感じた。その上で、ディープラーニング技術によって費用対効果が見込めるもの(インパクトの大きいもの)から検討していきたい。

mototatz
2019/02/17
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングの技術が進歩することで、今まで人による作業が必須であった工程でも省人化が進むので、技術のさらなる進歩により確実性が高まり、導入しやすい状況になる事を望む。

tohei
2019/02/16
インフラ・公共・その他 経営・経営企画 経営者・役員

人間の能力が落ちない様に、上手な活用と更なる研究が進むことを願います。

sean1840
2019/02/13
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

人工知能の一側面の基本的な事柄を平易な説明で理解することができました。

tomoko_mi
2021/10/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

メールやSNS、ブログなどの文章を確認させて炎上する危険性を予知できるのではないかと思いました。

umemori
2021/10/23
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

営業業務の効率化に使いたい。

shigetan24
2021/10/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

社内業務の効率化にどう使えるかを考えるうえで参考になりました。ありがとうございました。

kj4y
2021/10/21
メーカー 専門職 一般社員

新しいシステムの導入

damanosuke
2021/10/20
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

机上検討を行う際に、活用できる可能性のある技術

tsuyo_uchiyama
2021/10/20
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

参考になりました

n-ito
2021/10/20
メーカー その他 一般社員

ケース部品の加工品を撮影し未加工があった場合や。巣穴等の品質不良があった場合に異常を出力する。

johnkoji
2021/10/20
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

人間が教育を受けて学習する仕組みをまねたものだから、
AIを教育する人間が偏見を持っていると危険である。

sohmura123
2021/10/19
メーカー 経営・経営企画 部長・ディレクター

ディープラーニングというものの基本的な内容を知ることができた。現在の職務にすぐに取り入れられるものではないが大変参考になった。

_atsushi
2021/10/18
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

わかりやすかったです

hideki_1968
2021/10/18
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングはその結果が創出された理由を説明できない、という点がピンとこないが、その可能性について興味がひかれた。現在の技術をタイムリーに把握して自社のビジネスに生かせるよう日頃から考えていきたい。

udon1330
2021/10/16
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

下調べや機械の故障予測に使えそう

orezon
2021/10/16
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

まだ先の話と思うのではなく、自分の業務にどう役立てるか考えさせられました。

chengshang
2021/10/15
メーカー 経営・経営企画 経営者・役員

色々なことができる楽しい時代がきましたね。
ディープラーニングがどんなことに使えるのかもっと学習し、使い方のアイデアを作りたいと思いました。

m-ta
2021/10/15
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

例えば、刺青を入れている人はどんな人だと弾き出されるのだろうか。
これによって価値観を変えなくてはいけない人たちも出てくる?
機械に教えられるという感じかな。

toshi148
2021/10/15
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

過去から多くの人手をかけて評価・確認している業務があり、これを当たり前の事と認識しているものがある。業務効率化とその精度向上に向け、ディープラーニングの展開ができるものについてメンバーで議論していきます。

masashi1124
2021/10/14
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

人間力ー経験の量(数と質)とディープラーニングーデータ(量と質)、
同じだなと思った。
説明にもあったように、ディープラーニングのポイントを押さえたうえで、
どう活用するか、何に活用できるかを考えなければならない。

tennis0215
2021/10/12
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

機械学習はたくさんのデータから特徴を見つけ出してパターンを発見すること。
ディープラーニングはニューラルネットワークを応用したアルゴリズム

io-daisaku
2021/10/10
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

今後の進化によって、世界が劇的に変化し、人間が必要とする役割が減るだろう。

newone
2021/10/10
メーカー 販売・サービス・事務 その他

階層を深める考え方の応用として利用できる。

iwasaki_089377
2021/10/08
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングを活用できれば、不具合(製品不良、設備故障)の予測ができ、未然にこれを防ぐことができる為、生産性と信頼性の向上が期待できます。

takumi_1453
2021/10/05
インフラ・公共・その他 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングのディープの意味が分かりすっきりしました。深層学習に対するアレルギーがだいぶ減った気がします。

taku_n
2021/10/05
広告・マスコミ・エンターテインメント 人事・労務・法務 部長・ディレクター

ディープランニングを活かして使用できることは、顔認証以外に何があるのか。を考え活用することが優先するべきこと

tofu11
2021/10/01
医薬・医療・バイオ・メディカル コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

DeepLearningの特徴(強みと弱み)を理解することで、どのような活動に取り入れるのが適切かを判断する一助となると思います。

urawa-1013
2021/10/01
メーカー 専門職 その他

今さらですが、目から鱗でした。

hisha_kakugyo
2021/10/01
IT・インターネット・ゲーム・通信 メーカー技術・研究・開発 一般社員

中国の「天網」の語感が、鋭い
けど、ちょっと恐い感じもします

alpaca-4
2021/09/28
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

ディープラーニングはメリットも大きいが、デメリットを正しく理解して利用することが大切だと感じた。

gon-gon-gon
2021/09/28
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングの学習サンプルは、数値や言語情報だけではなく、画像や音声、波形といったアナログな情報まで使えそう。
これまでに人の目、計測による代表値だけで議論してきた製品の出来栄えを評価するのに適しているのでは、と思います。

mayumi_no_1
2021/09/27
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

昨年まで大学で発達心理学、言語心理学のゼミに所属していました。脳の発達と言語、母子関係についてのゼミです。

人間は、乳幼児期、大人ではあり得ないスピードで言葉を学習します。

その際、例えば幼児が「ワンワン(いぬ)」と言う単語を覚える時には、
色々な犬種がいるにも関わらず、
自分の家のチワワが「ワンワン」と分かれば、隣の家のコーギーを指差して「ワンワン」と大人に言ってみたりします。これは、抽象的な「ワンワン」のイメージが日々の経験(毛並みに触れるといった身体的経験や周囲の大人との言語でのやりとり)から作り上げられているからだと思います。

乳幼児に見られるこのような単語学習は、とてもすごいことですが、これと似たスキーマ作りを機械が自力で行う技術があるというのは乳幼児期の言語学習と同じかそれ以上に非常に興味深いと感じました。

アカデミックな視点で振り返りを書きましたが、ビジネスの視点からも考え直し、その活用方法を改めて考えていこうと思います。

li_1962
2021/09/27
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

ディープラーニングにて何か実現したいと思います!

hide_marathon
2021/09/25
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

業務に活かしていきます

masaya0803
2021/09/25
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングが進む事によって起こるシンギュラリティの世界でどんな業務が人間の業務で、どれか機械の業務なのか区分けしていく事が重要だと感じる。具体例で考えた製造と販売の精度の場合にはどんな変数があるかを思考するのがヒトの役割になるのかと感じた。

ot-take
2021/09/24
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

ディープラーニングやAIが良く聞くようになってきたので受講してみた。
初歩的な概念や要点は理解できたが、自分がこれを扱えるようになるにはほかの勉強か実践が必要だと感じた。

tetsuya_maekawa
2021/09/24
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングに対して誤解をしていたことがわかった。

miytk
2021/09/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

ディープラーニングにより特長量を判断していた人間のコストが削減される

st7548
2021/09/23
金融・不動産・建設 営業 部長・ディレクター

営業トークに使えると感じた。

tnkakm
2021/09/23
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 一般社員

様々な企業がパーソナルな提案を目指しているが、ディープラーニングの活用は少なからず必要だと思った。
ただし、運用にしわ寄せがいかないように、サービスの設計者は、
機械学習が判断ミスをしたときに、どう現場でカバーするか、現場社員と共に考えなくてはならないと思った。

dai666
2021/09/21
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

AIはコンピュータなので0と1で表すことしか理解できない。つまり意味を理解しているわけではないという前提を認識したうえで、AIに任せるべき仕事を考える必要がある。

vys05714
2021/09/21
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

一定量のご認識を小さくしないと使いにくい。視覚的な分野だけではなく、音や臭い、振動なども同時にラーンニングできるようになると応用範囲が増えていくと思います。

wata_hello_711
2021/09/18
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

制約を前提として使用することから、ディープラーニングに限らず新しい技術については使い方をよく学びたい。

m-hirose
2021/09/18
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

過去実績に基づいて、リスクを割り出したり、手続を進めるといった分野に大きく活かせそうな気がする。但し、結果の説明ができない点が難点なので、あとはどこまで割り切るかの問題かもしれない。

kenei53
2021/09/18
金融・不動産・建設 マーケティング 部長・ディレクター

プロモーションに活用してますが、行動までの変数が多いと予測精度はイマイチ。改善できるよう、勉強します。

yasusi_21
2021/09/14
メーカー その他 一般社員

データ量が多くパターン化できそうなものはディープラーニングを取り入れることを検討したい

matsudatt
2021/09/14
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングは、言葉としては知っていましたが、学習を通じて、理解にあやふやなところがあったことが分かりました。教え込む手間が不要というところが、利便性を高くできる 一番の特徴と理解しました。

tomohiro_883
2021/09/13
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

よく検査する顧客名を分析し、アプローチしたいときにキーワードを入れるとリストアップできるよう活用が可能になる。

n_kushy
2021/09/12
インフラ・公共・その他 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングによって、人をアイデンティファイする事を短時間で正確に出来る様になると、ホテルだけでなく、交通や買い物でさらに便利な世界が待っていてビジネスチャンスがあるかもしれない。

yhataya
2021/09/12
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングを使って不良品や異物混入検査をすれば、検査員が不要で検査精度の向上が期待できそうなので、早く開発したいです。

taosyatyo
2021/09/12
金融・不動産・建設 営業 一般社員

業務で活用するにはデータの収集が大切だと思います

match-v
2021/09/07
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングは脳のニューラルネットワークの仕組みを元に、結びつきの強いパタンの接続を強化する汎用性の高いアルゴリズムを用いているので様々に応用が可能である。

ici
2021/09/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

AIによる機械学習で、ヒトがしていた作業をロボットができるようになってきているが、一方で人と同じ精度で動作できるロボットもよりリーズナブルな価格で普及していく必要がありますね。

sr_nwo
2021/09/03
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

現時点は、最有力な参考情報を導き出してくれるtoolのイメージで、最終ジャッジは、人間がやるしかない。
これが課題なのか、解決しなくてもよいことなのか判断が難しいです。

_muratomo_
2021/09/03
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングのプログラム組んでみたい

kosuke_86
2021/09/02
メーカー 専門職 一般社員

機械学習やディープラーニング、よく聞く言葉だが違いがよくわかっていなかった。こうした技術を業務に活用しよう、という話はよく出てくるが、まずは理解することが大事と感じた。

7010guchi
2021/09/02
メーカー 営業 一般社員

是非業務へ生かしたい。

1173omo
2021/09/02
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

今まで人間にしかできない事を機械に置き換える可能性を秘めている技術だと思いました。

takesh10903
2021/09/01
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

店頭での対面営業、特に商品説明や接客の場面でお客様目線が必要となってきます。
このお客様目線をディープラーニングの手法を活用、転用できる仕組みが欲しいと気付きました。

akitak
2021/08/31
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

おおよそ理解できていたことが確認できた。
正しい言葉遣いという点では理解不足を知れた。このコースを通じて曖昧さをなくすことができて良かった。

ディープラーニングで思い出すのは、顔で年齢と性別を判定するソリューションにおいて、仮に実践で使ったとしても正確性の担保、確認は難しいと感じたことだ。
もちろん、正解(年齢・性別)を把握しているサンプルでの正答率は分かるが、実践として計測したデータの正答率は分からない。
当初は、ディープラーニングでの特徴の学習がクリアに線引きできない分類を可能とすると期待していた。だが、ニューラルネットワークのモデルである人間の判断でも、目視で年齢・性別を当てるのは難しいことから、機械学習での判断も、人間に比べて飛躍的に正答できる、と言えるようになるには、もう少し進歩が必要になると感じている。

こうした経験を踏まえると、少なくとも現状ではディープラーニングでの分析対象とできるものは、何らかある程度クリアな判断基準(猫の例なら生物学的特徴、パンの画像判定なら作成マニュアルといったもの。年齢・性別にはその判断基準が思い当たらない)で分類ができるものに限定されるかと思った。

oka7712230
2021/08/29
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

よく分かりませんでしたので、もう一度勉強し直します。

yasu-342
2021/08/27
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

私生活にとても役立つ

yaoshi
2021/08/27
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

コンピュータはどれだけ大量のデータを処理しても正確に行ってくれるものという認識を持っていたが、ディープラーニングの場合は一定数の間違いは必ず起こるとのこと。このあたりの特性を踏まえて、適用先を考えることが大切だと思いました。

kobo0804
2021/08/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

ディープラーニングは手段であるので、先ずは使ってみることによりその実力や有効性を確認し可能性を模索したい。

shashusho
2021/08/23
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングでは、予測結果が100%でないことに留意して業務に応用しないといけない。また、使う方にも100%でないことをきちんと理解して頂く必要がある。

hanawa_120
2021/08/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

開発業務において最適解を導き出すのに用いるといいかもしれないが、導き出した答えの根拠やインプットするデータの質によるところの特徴があるので、それをしっかりと理解した上でヒトが活用しないと、間違った方向に進んでしまう懸念もあると思った。

hajime_0123
2021/08/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

どうやってとりいれればいいのだろうか

akirok
2021/08/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

AI、IoTなど言葉が先行しているが、実際にはこれからもっと活用の幅が広がってくると思う。何ができて、どんな点が弱いのかを理解して、活用していくことが重要と感じる。

yoshi-c
2021/08/21
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

個人的にとても興味のある技術なので、業務に関係なくても勉強していきたい。

shaftesbury
2021/08/20
金融・不動産・建設 専門職 一般社員

Deepラーニングと機械学習の区別がついた。まだ自分の業務にどう応用するのかはイメージはできていないが、社内でこのような問題が出たときにはついていける自信ができた。

s_n_2229
2021/08/18
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 部長・ディレクター

ざっくりとした概念は理解できたと思います。もう一歩踏み込んで、「じゃぁ、ディープラーニングって具体的にどうやって使う?構築する?何が必要?」のコースがあると嬉しいです。

k-ogawa
2021/08/15
メーカー 営業 一般社員

根拠を説明できる人間、根拠を説明できない機械、どちらも長所と短所があり、それらを踏まえて活用していかなければならないと考えさせられました。

dx_2030
2021/08/13
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

基本知識を積み重ね、具体的事例を学びたいです。

ichikawa-rina
2021/08/13
メーカー クリエイティブ 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングを活用したコンピュータに各メーカーの「〇〇らしさ」を紐解いてもらうのも面白い。自分達ではわかっていなかった新しい発見があるかも知れない。
また、「見た目」意外にその物の「動き」からも個性を識別したら活用の幅が拡がりそう。

clover_0507
2021/08/13
商社・流通・小売・サービス 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

今まで人間が行っていた業務を効率化する為に活用したい。

nixy
2021/08/12
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

顔認証はメガネの掛け方、位置、髪型の違いなどで別人判定されるから発展途上の技術だと思う。但し、人によるアルゴリズムやティーチングよりも進化速度が早いので、今後の動向には期待。

naoki1209
2021/08/12
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

いろんな業務の効率化に結びつく気がして楽しみな技術です。一方で人間が持っている温かみ等は真似することができず、そういったものは引き続き人間が担っていく。単純にAIにとって変わられると言う考えではなくどちらが何をやるのかの線引きをしっかり考えながら生きていくことが大切だと思いました。

pelikan
2021/08/12
商社・流通・小売・サービス マーケティング 一般社員

webマーケティングの施策では結果を可視化しやすいの、ディープラーニングとの相性は良いと思う。
現在は結果から注目すべきポイントの洗い出しも担当者の力量に左右されるが、ディープラーニングを駆使すれば、そうしたポイント探しは機械に任せられかもしれない。もっとも「だから以降はどうすべき」は人間が考えなくてはならないし、考えるべきだと思う。

tomoaki_1031
2021/08/11
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

イレギュラーケースを網羅した社内の事務的作業の実行

rsugi
2021/08/11
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 課長・主任・係長・マネージャ

具体的な応用シーンを考えるには学びの情報量が十分でないと思いました。

masaki3
2021/08/10
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

自社で活用することも大事ですが、例えば取引先と協業する際に、取引先の顧客データ分析に活用できそうだと考えました。

mo-mo-mo
2021/08/09
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 その他

どの点を見て判断しているか等、判断項目を明確にして、データ収集することが必要になると感じた。

n_ky
2021/08/09
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

データから、バイヤスのかかった人間が想定しない結果を導き出してほしい。色々な視点から読みとけるような微妙なニュアンスも解析して欲しい。

toshimasa594
2021/08/08
医薬・医療・バイオ・メディカル マーケティング 部長・ディレクター

大変勉強になった。概念としては昔からあったことも知った

kairose
2021/08/07
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

自ら学んでいくアルゴリズムなんて、なんて技術なんだろうか!
上手く活用していきたいですね。
しかし、中国は天網のように共産党の旗印のもと、なんでも新技術を取り入れられ、国民も犯罪が減り同意する。飛躍的に進化する下地があるが、民主主義ではなかなか導入が進まない事情があるのがもどかしい。

yohichi
2021/08/07
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

自分自身に当てはめて考えたい。

taiyotosaka
2021/08/05
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 一般社員

 あ

animals5
2021/08/05
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

すでに生活の中にディープラーニングを用いたアプリがはいってきており、意識されなくても使用できてしまっている。一方、新たに自分の企業、職場にディープラーニングを導入しようとしても見当がつかない状態である。

stomizawa004
2021/08/04
コンサルティング・専門サービス IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

プロジェクトのリスク分析に使えそうです。

0829koba
2021/08/01
商社・流通・小売・サービス マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングの仕組みを業務に取り入れる必要性を感じるが、目的を明確にしておかないと、コストの無駄になり、必要のないものになる。

-kn-
2021/07/31
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

与えるデータ次第で偏りが出る。
これは大切なこと。これを理解せずにAIでとかいう発言はタブー。

kazuhisa-k
2021/07/31
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 部長・ディレクター

ディープラーニングは社内で全く活用出来ていないので活用してみたい

chesswing
2021/07/28
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

ディープラーニングはよく聞く言葉だが、自分の業務でどう活かせるのかイメージがわかなかった。
ディープラーニングで何ができるのか、何が苦手なのかをしっかりと理解して、自身の業務に活かせればかなりの時短に繋がりそう。

masr31
2021/07/27
商社・流通・小売・サービス IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングの精度を上げるのはデータ量と質。与える情報によってどの様にもなり得る。

tsbibito
2021/07/27
メーカー その他 その他

少し理解することができました。

7031101005
2021/07/26
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

客観的な判断が難しいものや、初期段階のデータから未来の状況を予測する等に活用していきたい。データの質に左右されるという点に留意して進めたい。

user-078aebab27
2021/07/26
  

簡潔でわかり易かった。

moss_green_5
2021/07/25
メーカー その他 一般社員

現在の業務に直接役立てる事はできなさそうだが、会話のネタとしては使える。

kuzuwa_h
2021/07/25
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

コール予測に活用できると思う。

aya_bunbun
2021/07/23
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

AIの精度は100%では無いので、最終的には人間の判断や手間がかかる。制度を100%にするために、必要不可欠な人間の判断や手間を省略しないように注意が必要である。AIを過信し過ぎないような注意が必要。

kingyo_1024
2021/07/22
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

上手に使い熟すには、人も常に学習ということでしょうか。

take551
2021/07/22
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

ディープラーニングで苦労がなくなると、時間短縮や作業が簡単になりますが、その分身に付かないデメリットもありそう。

tsukasa_1496
2021/07/22
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

ディープラーニングの予測結果の精度は100%ではなく、結果を導き出した理由の説明も苦手ということなので、最終的な意思決定のための説明にはヒトの力が必要になると思いました。しかしながら、結果を導くまたは絞り込むツールとしては非常に効率的だと考えるので、積極的に活用していきたいです。

tak1987
2021/07/21
メーカー 専門職 一般社員

防災システムの予測技術

hayato_0831
2021/07/20
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

コンピューター自身が特徴量を学習して猫を判別した事例は、まさにAIを搭載したコンピューターが人間の制御を超える事例を彷彿とさせた。
ディープラーニングに学習させるデータの質と量が適切か(変に偏りがないか)、予測精度が100%でない点に留意しつつ、活用に当たっては上手な使い方が求められることがよく理解できた。

sugiminoru
2021/07/17
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ベテランが確認していた商品の出来栄えなど一部置き換えができる

hkawasaki
2021/07/16
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

ディープラーニングを実際の業務に適用するには大量のテストデータが必要だと思います。

mr24pons
2021/07/16
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

今の自分のビジネスで、どのように活用できるか考えていきたい。

jum_oc
2021/07/15
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

AIが盛り上がっているが、目先のデータが学習に適した形になっていないので、すぐに使えるわけではない。

lthung
2021/07/14
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

新規部材の探索に応用できたらと思います

nekoneko55
2021/07/12
メーカー 専門職 一般社員

ディープラーニングの特異な事、府億位な事が判るようになれば、その特異なことを業務に活かしてく仕組みを作ることが出来る。

kohikun_1729
2021/07/12
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

現実社会で既に実用化されているが,自分の業務周りの個別のことにどのように適用できるか,手間,スキル,コストが気になった.

mikaan
2021/07/09
メーカー 経理・財務 一般社員

ディープラーニングをどう活かすかが重要ですが、現場には具体的な例がおりてきません。一部の業界でしか使えない技術ではないはず。もっと浸透してあらゆる業務に役立ててほしい。

tsukida
2021/07/08
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 一般社員

人間の脳の仕組みを模倣したアルゴリズムと聞いて驚きました

jinji-yamaguchi
2021/07/08
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 部長・ディレクター

HRM領域においては、ディープラーニング技術をHRテックに応用することで、採用選考やメンタルヘルスもしくは従業員満足度の測定などをはじめとしたあらゆるタレント・マネジメント項目の精度向上や管理の省力化が期待できると思われる。一方で精度が100%ではないことによる誤解や冤罪、また職員個々のプライバシーに過度に介入することによるハラスメントなど、新たなリスクも懸念される。

yokoyamawhite
2021/07/05
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 経営者・役員

新機能開発の検討素材になりました

k-m202106
2021/07/05
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 一般社員

機械学習は100%ではないが、機械学習が得意なことは機械学習で行うようにすることにより効率的になるはず

acorn
2021/07/05
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

活用できる場面は少なそうだが、人事評定などに使うことで公平性が高まるかもしれない

buh_3427
2021/07/05
メーカー その他 一般社員

期待として、将棋の初心者を上手に教えるような応用をして欲しい。強くなる方は、プロよりも強いのでもう良いので、初心者のパターンを発見し、その初心者が気分よく対戦するように、気づかれないようにレベルを下げ、それでいて考えさせて強くするソフトが欲しい。

tak_197
2021/07/04
金融・不動産・建設 経営・経営企画 部長・ディレクター

中国の天網の例から考えると、国民総監視社会が技術的には可能になっていると思います。文字通り『お天道様が見ている』世の中になっていくようで、功罪両方議論する必要があります。ある程度の技術の推移を知ることは主体性を保ちながら社会と接する上で必須だとの気づきを得ました。

tsu_watanabe
2021/07/03
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

異常か否か判断しづらい異常データの早期発見に役立てられそうです

azusa2
2021/07/03
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

復習しないといけないですね。

kurisaki1979
2021/07/02
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングと機械学習の違い、ディープラーニングがワークするための前提条件

moritti
2021/06/29
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

新規参入市場における行動パターン予想に応用できると理解しました。

mo-ma0109
2021/06/27
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

ヒット商品を生み出すときに、今よりも効率的にできるのではないか。現状では、なぜその新商品が売れると思うのか?の根拠を示して商品化の商品をもらうが、今後は、ディープラーニングによる予測で、理由はわからないが売れると思われる、という提案をしていくように変わっていくのかもしれない。経営側も認識を変えていく必要がありそう。
ただ、データは誰にでも平等に与えられるのだとすると、各社から同じような新製品が発売されてしまい、メーカーの知名度や発売までのスピードが速いメーカーが消費者を勝ち取っていくのだろうか。

take-777
2021/06/27
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

業務で活用するには、費用面や会社のIT技術理解の面で結構ハードルが高いかも。導入できたら、様々な効率化が期待できそう。

nakazawa001
2021/06/25
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

業務で活用するためには精度を100パーセントに近づけるべきだと思います。

ken_matsushima
2021/06/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

何事も万能絵はないため、ディープラーニングを中心として、他の分析手法を組み合わせることにより、強固なシステムができると思う。

yas-t
2021/06/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

実用できれば便利だと思ったが、導入時の費用対効果がきになるところ

nao_1999
2021/06/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

大手通販会社の人材採用で、偏見を含んだ教師データをAIに学習させたため、差別的な結果となっていたというニュースを思い出します。 
なぜ、そうなるのかアルゴリズムが明確でなく、結果も100%でないため、レベル3以上の自動運転などメーカー責任範疇となってしまう案件にAIを使うのはリスキーだなと感じました。
こういう及び腰になってる開発者を尻目に、どっかがリスクを承知で出してくる事で技術革新が進むことを望みます。

rossi
2021/06/21
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

業務で活用するためには、実際にプログラミングする等の手を動かす勉強も必要だと思いました。

hiro_19
2021/06/19
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

2012年のトロント大学の画期性の詳細を忘れたため(説明がなかった部分)、そこを再学習し、従来の手法に囚われない意識を高める。

chino714
2021/06/18
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

データの質が大切。偏りがあると倫理問題に発展しかねないため、どんなデータを読み込ませるかの判断を間違わないようにしたい。

kanazawa_sainen
2021/06/14
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

人間が学習し、業務経験を積んで、精度を高めてきた業務に、ディープラーニングの技術が取り入れられ、処理速度と精度の向上が図れれる。

ryuta343
2021/06/14
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

業務効率化にAI活用を検討している。教師データの質を高める必要があると思うが、どのようにして質を高めるのか、さらに学びたいと感じた。

hideyamasan
2021/06/12
メーカー 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

絶対は無くとも瞬時に判別出来る事は有効である。但し、正しい使い方が出来ないと人が人を管理する恐ろしい仕組みとなるリスクがあるとも感じました。
SNS同様に悪意ある者に対して対策が無いと「便利」という名の人を傷つける武器にもなり得る

chihiro_0704
2021/06/11
コンサルティング・専門サービス 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

業務での活用としては、まずは新人の育成時の説明事例として参考にさせて頂きたいと思います。次に活用するとしたら、採用時の選考です。内定者の反応特性と入社後の育成科目内での本人の反応特性から、育成結果に関連性が見いだせると期待しています。現在採用、入社時、研修と共通データを取得していますが、私たちでは見いだせない特性を発見できるのではないかと思います。

esraa_y0604
2021/06/10
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

This course has helped me developing skills and characteristics, which are required and useful in future. The course which I studied was time management, after completing this course, it helped me in managing and distributing time to each objective and task.

gmd
2021/06/08
メーカー 営業 一般社員

AIの進化は日進月歩なので、AI自体がディープラーニングの弱点を補えるようになる日も近いと思う。

h-mura
2021/06/07
広告・マスコミ・エンターテインメント 人事・労務・法務 部長・ディレクター

将棋ソフトのレベルを見るにつけ、この先もどんどん発展してゆく分野と感じます。

momo-san
2021/06/06
メーカー 専門職 一般社員

入館時のセキュリティ対策に活用できそうです。

shin_shin88
2021/06/05
金融・不動産・建設 経営・経営企画 一般社員

業務にも積極的に導入していきたいが、なんだかんだでコストがかさむため、費用対効果を考え、結局従前の形から大きくは変えれていないのが現状。
なんにでも言えることだが、使う側の使い倒す力量が大事。

go_ta
2021/06/03
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

AIの技術動向を常に追っておくことが極めて重要だと思います

mab3
2021/06/01
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

何となくで捉えていたディープラーニングの超概要を理解できた。
必要に応じて専門書を読むなどで理解を深めればよい。
学習データは大量にあり、やりたいことはあるが、どのデータが有用でデータの何を捉えればいいのかわからないものに活用するか。

kurocowup
2021/05/27
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

機会があれば、写真データから特徴量の抽出をチャレンジしてみたい

ykta
2021/05/25
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

この技術の進展により、既存のサービスや仕組みが大きく入れ替わる点を踏まえて更に何ができるのかを考える必要がる。

hiro_ka
2021/05/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

具体的にどのような技術なのかは不明でした

taiki1027
2021/05/23
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

もう少し深い内容がよいです

takashi_asukana
2021/05/22
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

よく聞く言葉だったが少しなり理解が深まりました。AIの出した結果を受け止める人の判断も重要、AIに学ばせる情報も重要と使い方次第と思いますが、どのようなことをさせるのか、結局双方が補っていくことが必要なと認識しました。

shutaro_ito
2021/05/19
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 一般社員

単純な業務にかかる労務を節減するとともに、現場単位で集積していたデータをより広く活用できそうと感じた

noriume
2021/05/16
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

最近、テレビなどでもディープラーニングという言葉をよく聴くようになった。詳しいことは別に学びたいと思うが、入り口版理解できた。

meixiang
2021/05/16
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 一般社員

精度を上げるのが大事

tanaka_cototoki
2021/05/13
メーカー その他 部長・ディレクター

ディープラーニングも結局、使う人次第で人が判断して教える事から始まる。正しく理解して正しく使う事が大事と感じました。
人による説明説得、AIの出した結果による説得、どちらも得意不得意があり使い方次第かと。

cf_202104
2021/05/10
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

見積書読取に関してディープラーニングが活用できる。ただし、7万件のデータを読ませる作業自体に工数が掛かるため、それを超えられる工数の投入が難しいように感じた。

motejun
2021/05/09
商社・流通・小売・サービス 営業 部長・ディレクター

ホテルで顔認証システムを導入すると、それを嫌がって泊まらない客も出るかもしれない。便利だからといって、企業にとってのメリットとデメリットを天秤にかけて導入判断をしなければならないだろう。

maruchannel
2021/05/09
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

業務改善のための手法の一つとして、改善方法を検討するときのオプションとして常に頭に入れておきます。

nobu_agf
2021/05/07
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

消費行動の分析から、よりお客様に選択される商品の開発に活用する。

takayoshi64822
2021/05/05
メーカー 専門職 一般社員

知識として把握は必要なものであることを理解して、今後の学びに役立てます。

daoshin
2021/05/04
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

ディープラーニングとは、データを反復学習して、パターンを自分で見出すこと。特徴量も含めて、自分で学習するという点に驚いた。
もう少し自分の言葉で説明出来るよう学びを深めたい

a2000040b
2021/05/04
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニング自体の精度は今後も高まっていくと思われるが、リスクへの対応をセットで導入しないといけない。個人情報のような法的なもの、正しくない予測への対処など。万能ではないことを知っておく必要がある。

h_tkd
2021/05/03
金融・不動産・建設 人事・労務・法務 その他

実際の業務に役立てていく。

ab702525
2021/05/02
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

顔を覚えなければならない営業職に取り入れたいメソッド。
顔認証でおすすめ製品を案内。

duck_man
2021/05/01
メーカー 経理・財務 一般社員

仕事・日常生活ですぐに使える場面は想定できず。
いずれ活用できることを期待。

会社にある検温器などの動きを見ていると、恐らくディープラーニングが組み込まれているのでは?と思う。
結構身近なものなのかもしれない。

知識として頭に入れることができてよかった。

takayuki_kaji
2021/04/30
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

実際の業務に応用できる事例がいくつかあると思いました。

keisuke19870613
2021/04/30
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

itパスポートの学習にもなりました

kaz4580
2021/04/26
メーカー 経営・経営企画 経営者・役員

基本的な話としては解るが、特徴抽出の違いによる機械学習とディープラーニングの差もあってよかったかも。機械学習はデータの特徴を見つける着目点は、ヒトによって定義され、定義された着目点に従って個々のデータの特徴が抽出される。対して、ディープラーニングは着目点そのものがコンピュータによって抽出され、言わば自律的/自動的に特徴を抽出する。

rira1224
2021/04/24
金融・不動産・建設 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

印鑑照合などの確認作業がテクノロジーによって簡素化できる。

tuna
2021/04/23
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

今後の技術発展が楽しみである。

jump
2021/04/22
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

購入履歴や購入者の属性を大量に収集・分析することで今後の需要を予測して商品提案を行ったり、商品開発・仕入の際の判断材料として活用できそうだと感じました。

yunnyutan
2021/04/21
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

これまで漠然と理解していたディープラーニングについて、体系的に学ぶことができた。よく人間の脳をモデルにしているというが、それがどのようなことなのかを理解できた。

nobu112438
2021/04/20
金融・不動産・建設 営業 一般社員

理由を説明するのが苦手という欠点を補うことができれば、より汎用性がある。

tomo1418
2021/04/19
商社・流通・小売・サービス マーケティング 部長・ディレクター

今後のビジネスに活用できる知識を学んだ。

tomy_777
2021/04/18
広告・マスコミ・エンターテインメント 経営・経営企画 部長・ディレクター

これからの時代は、企業からの画一的なサービスやモノの提供ではお客様の共感や支持は得られないと思います。
お客様に合わせたカスタマイズ、パーソナライズの有効なツールとして、ディープラーニングは活用出来ると思います。

zummy_0617
2021/04/17
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

確かに人間がいなくても機械で自動化してやれば、便利だけど、個人情報を抜き取られるのは危険なことだと推測します。サイバー攻撃でやられたらにっちもさっちもできなくなりそうでもどかしいです。

km_0523
2021/04/12
インフラ・公共・その他 建設・土木 関連職 一般社員

ディープラーニングはブラックボックスであるが故にインプットとアウトプットの関係性を理解するのが難しいと感じた。
また、精度が100%は保証されないため、アウトプットを再度人間が吟味し、結果を採用できるのかや、使用した機械学習の手法が適切かを検討する必要性があると感じた。

omso
2021/04/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

AIが人間より優れていること、人間にしか出来ないことを理解して、AIが優れていることはAIに置き換えて、業務効率化を図っていくことが必要だと感じた。
ただ、精度も100%ではないのでAIに過信しすぎてはいけないので、判断を求められる際には、要求レベルによってAIに任せるのか、人間がやるのかその辺の見極めも活用するには必要だと思います。

chatani_k
2021/04/09
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

ディープラーニングを活用するためには、選別した意味づけを人が行なう必要があると感じた。

baakun
2021/04/09
メーカー 資材・購買・物流 部長・ディレクター

これだけの知識では活用不可。もっと学ぶ必要あり。

user-1ef04d62aa
2021/04/04
  

知人にかんたんに概要を説明する際に役立つ。

tenkisyokunin
2021/03/30
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

学びの土台となるデータに、結果が依存することが理解できた。

th0588
2021/03/29
メーカー その他 一般社員

ディープランニングは個人情報の流失等の問題を考えなければいけないと思いました。

fumiaki-h
2021/03/28
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

新商品開発に活用できるのでは。既存や過去に販売した商品の販売データを学習させて、どのような特徴を持つ商品が受け入れられ、販売動向を示すのか。自社・他社商品を問わず幅広いデータを用いて、ヒット商品を生み出すことができるようになるのか。興味がある。

q_taro
2021/03/21
IT・インターネット・ゲーム・通信 販売・サービス・事務 一般社員

精度は情報量によるということは、人間の経験値と共通しています。
100%精度はあり得ないということを念頭に置いて情報を上手に使う、ことが大事と思います。

shangtian
2021/03/18
メーカー 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングが理解できました。

tadaishi
2021/03/08
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

新たな可能性とそれを管理する管理者、利用場面をよく考慮する必要があると感じました

daddyveroo
2021/03/07
メーカー 経営・経営企画 経営者・役員

具体的にどのような場面で、業務にディープラーニングが適用できそうか、もっと詳しく学んで、活用場面を検討していきたいと思いました。

miller_31
2021/03/05
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングの技術によって過去の販売状況や天候データ等によって販売予測や需要の見込みに役立てれるのではないかと思いました。
ヒットの法則を発見することで新製品開発にも活かせそうです。

gyo93r
2021/03/04
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

ディープラーニングは今後のロボットによる自動生産システムなどにも大きく期待が寄せられる。しかしながら、それにはいかに正確なデータを取得していくかという課題もあり、今後の研究に期待したい。

tkmswd
2021/03/02
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

20分程度の学習で消化できる内容ではなかったと思います。興味を持ってさらに学習したい内容でした。

tetsu-hashi
2021/03/02
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

繁盛店とそうでないお店の写真をデータで学習させることで店内のレイアウトや外観を参考にし、店舗プロデュースやコンサルティングに活かせると思いました。

nori5013
2021/03/01
メーカー その他 一般社員

元の情報の精度が重要

shigeki0621
2021/02/28
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

オンラインで商談(営業)する場合、相手の表情を読み取り、把握することで最適な提案ができるようになるかもしれない。(もう、そうすればもはや営業マンの必要性も疑問?)

kenichiro_2021
2021/02/28
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

朧気に理解していましたが、改めてきちんと学ぶ事ができたので勉強になりました。

kai_laughter_23
2021/02/25
インフラ・公共・その他 その他 その他

この講義を通してディープラーニングの概論は理解したが、実際の応用方法や機械学習の進め方についても学びたいと思った。

ishida_m
2021/02/25
インフラ・公共・その他 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

色々な分野で導入されているが、精度が100%でないということをしっかり前提としておかなければいけない。
これから量子コンピュータなどの進歩によって精度が高くなると思いますが、最終的に判断するのは人になると思います。

jamcat1018
2021/02/24
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

人工知能が学習する量と速度には、人間は追いつけない。しかしデータはいくら積み重ねてもデータにすぎない。出てきた結果や答えを判断するのは人間にしかできない。
これからの生活がどのように変わるのか、しっかり見ていきたい。

vivavie
2021/02/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

ディープラーニングによって導きだされた答えの何故そうであるかの説明が明確で無いことについて留意したい。

sugasyo
2021/02/22
メーカー 営業 一般社員

ディープランニングの使用範囲を広げてもらい人々の生活を楽にして欲しい。

massapy
2021/02/21
金融・不動産・建設 経営・経営企画 経営者・役員

今までは深層学習と聞いても、縁遠い技術と感じていましたが、ここに来て逆に取り入れないと、競争に負けてしまうというか、顧客から見放されるので、と感じるようになりました。
深層学習をベースとした人工知能は、その難しい印象から嫌煙されがちかもしれませんが、積極的に部分採用でも良いので活用し、その可能性の研究に一刻も早く取り組んでいかねばならない、と感じました。

sakaki6152
2021/02/16
メーカー その他 部長・ディレクター

ディープラーニングという言葉自体はもはや当たり前で一般的な言葉になっているが、改めてその基礎知識を学ぶことが出来てよかった。

se_2004
2021/02/15
コンサルティング・専門サービス 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

測定して得られたデータパターンを使って、次に何をすべきかのコンサルティングまで行える

f-233
2021/02/14
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

留意点の3点は業務で活用する側の我々にとって考えさせられる内容だと思った。
1.理由を説明するのが苦手
(予測及び結果について)機械が〇〇と言ってます。だから〇〇なのです。では実務は進まない。機械の予測及び結果を「翻訳」できる力を身につけるか、「翻訳」できる仕様にしておく必要がある。
2.精度は100%ではない
 当て物に走らないことと、ズレを前提とした対応で事に当たる必要がある。
3.学習の背景に影響される
 「そもそもの」前提を理解しておく必要がある。この辺りはナラティヴな側面も考慮するという意味合いに近しいと感じた。

ディープラーニングと向き合うことは「人の作業能力を超越した機能特化型で、ちょっとコミュニケーションにクセがある同僚」と職場で付き合うことだと感じた。向き合い方次第で、業務の生産性に差が出る分野だと思う。

kikuoka2459
2021/02/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

Nシステムのように、顔で個人の流れを掴めるようになれば犯罪の抑制や解決に役に立つと思います。ただ、「プライバシーがー」と言って反対する勢力が必ず出てくるので日本ではなかなか普及が難しいんですね。

atsushi_1417
2021/02/11
コンサルティング・専門サービス マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

多様化するサービスによって、顧客の求める要望やレベルも複雑になり高度化している。コンタクトセンターも以前は、限られたパターンのフローやスクリプトで済んだが、多様化によって業務が複雑になってきた。ディープラーニングの導入により、会話内容を分析して必要な回答や求めるサービスの提案が効率よく提供できると考える。

urkn
2021/02/09
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

様々な局面でAIがどんな学習に基づいてこのような判定をしているのか、を考えることを習慣化することで、AIの仕組みや特性に対する理解が深まり、AIを活用するためのアイディアがより浮かんでくるのではないかと思った。

tani321
2021/02/08
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

いろんな応用ができると思います。買い物、乗り物に乗るとき、役所での手続き等、顔パスで何でもできてしまう。未来が楽しみです。

unja2700144
2021/02/07
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープランニングは、物事の決断を進めていく上で必要となる情報を導き出してくれる画期的な技術だと感じた。ただ、人間が持つ能力を全てカバーする技術には至っていないことも理解できたので、上手く有効活用しながらも自身の考えも持つ必要があることを感じた。

kfujimu_0630
2021/02/06
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングという技術をどのように活用していくかが人間の仕事になってくると思った。

manbow04
2021/02/04
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

AIやディープラーニングについては特性(得意分野、再現性 等)を十分に理解し活用しないと誤った判断につながる。

hatomame_109026
2021/01/30
メーカー 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

インプットされる情報の内容質によって、AIがモンスターになるか、公平で頼れる助け手になるか、AIに情報を与える人次第なのを考えると、
便利に活用できる分野もあるかもしれないが、危険性も秘めていると思いました。

mari225
2021/01/30
金融・不動産・建設 マーケティング 一般社員

会社に入館する際、社員証を忘れた時の確認に活用できるので、入館手続きのロードが軽減されると思った。

fude3
2021/01/30
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 一般社員

ディープラーニングとは、人間の脳の思考のメカニズムを元に開発され、その情報の入口から結果が出る間の中間層が階層が深いため、深層学習=ディープラーニングということ。
ディープラーニングで出た結果の正解度は100%ではく、また正解の理由付けも明らかではないので、完全に正しいと信用してしまうと、冤罪を生む懸念があることを認識する必要があること。

kodai_1986
2021/01/29
医薬・医療・バイオ・メディカル マーケティング 一般社員

ディープラーニングが自社にどう適用できるかについて、世の中がどう変わっていくのかを踏まえて検討しようと思う。

suginoryu0502
2021/01/27
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

これからの技術に期待します

bassa
2021/01/23
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

将来、短期間で開発サイクルを回し、利益を上げないと業界に生き残ることが困難になる可能性がある。ITの技術動向に対してアンテナをたて、業務に生かせるところはどんどん取り入れていきたいと感じた。

mercy0415
2021/01/23
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングと人間による作業の並行により、両方の質を高める可能性がある。

tada05
2021/01/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 課長・主任・係長・マネージャ

これから機械で出来ていくことを考えながら業務に取り組む

pomepoku
2021/01/14
金融・不動産・建設 その他 部長・ディレクター

DX等に関わる様々なことを理解して、ビジネスの現場で使えるものにしたい。

yuka_matsumotos
2021/01/13
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

手書き書類が多いので、データ化する際にこの技術が活用できたらよいと思う。

takashige_yam
2021/01/13
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

表情認証を取り入れたロールプレイ

hiroko-223
2021/01/11
メーカー 経理・財務 一般社員

業務を行う際に当てはめて考えてみます。

sanyeihiraiwa
2021/01/07
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 部長・ディレクター

コメントなど特になし

globis_t2o
2021/01/06
メーカー クリエイティブ 課長・主任・係長・マネージャ

なんとなく分かっていたディープラーニングを理解できました。
大量の質の良いデータが肝になるが、このデータの取集が大変だなと思いました。

mkano
2020/12/31
商社・流通・小売・サービス 営業 経営者・役員

これも将来使える技術なのでしょうね。「ディープ」の意味等よくわかりました。

yonemura_t
2020/12/31
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

自社のIT化の背景が理解できたため

gh_s
2020/12/31
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

提案から受注までのステップなど、業務に一定のパターンや傾向があるものであれば、ディープラーニングの活用の場はあると感じた。

ryo227
2020/12/29
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

今後開発する製品にディープラーニングの機能を付加する事により、新たな製品価値を生み出したいと思います。

idyo_332
2020/12/28
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

学習データの質と量が大切である。数字で他から出されたデータを鵜呑みにせず、まずはその数字自体がデータ自体を解析に使えるレベルの精度にあるか確認し、そうでなければまずは解析前に精度を改善するようにしたい。

elk
2020/12/27
メーカー 人事・労務・法務 部長・ディレクター

大量の情報を見て人間が一つひとつ判断するような業務について活用できそうである。

kaochan
2020/12/27
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

人間のミスより少なければ実用性があるため、今後はより活用されると思う。

mid-54
2020/12/25
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

今会社で一生懸命AIを活用できないかという話が有るが、根本にはディープラーニングの考えがあることを理解しないまま進んでいることを感じる。例えば予測は100%でないとか、理由は説明できないとか。
こういった前提を抑えておくと、どう活用するかのヒントになると感じた。

han_1234
2020/12/12
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

自分の携わっている仕事でどのような活用ができるのかイメージがわかないが、これからの時代様々な場面で導入されていることを参考に取り入れていく必要を感じている。

okai
2020/12/10
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 一般社員

スマホの検温もデータを取られているのでは、と疑ってしまいます。

marozo
2020/12/07
メーカー 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

インプットとなる情報が悪いと、アウトプットの予測も偏りが出るという制約事項が印象に残った。
それは、日頃の業務プロセスの設計にも言えることであり、インプットデータの精度をいかに上げるかということは永遠のテーマなのかもしれないと思った。

tetsuya_1026
2020/12/05
インフラ・公共・その他 営業 部長・ディレクター

物流業の全ての輸送モードに手配業務という最適化業務があるが、人への依存度が高く、巧拙の差が出やすい。特に海上輸送は気象データや輸送港湾のファシリティや繁忙状態などの判断に必要な情報が多量かつ変化スピードが速く、ある程度予測して動く必要があるが、この予測能力の差が収益に影響を与えやすい。安定した予測能力が手に入れば、船舶や車輌の保有数量を減らし、保管スペースを減らすことができるように思う。また、ルート選択、寄港頻度など様々な選択を迫られる場面そのものが顕在化し、改良点も顕在化するか?

yasbon
2020/12/04
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

一卵性双子の見分けとか、整形で同じ顔にしたらどうだとか、実験結果をみてみたいですね。

su_mi_2020
2020/11/29
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

ディープラーニングにより顔認証やID化が進化している事を認識した

mizuki_nogami
2020/11/28
メーカー 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングを業務活用することを考える良いきっかけになりました。

oshimoto
2020/11/28
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

外観検査、とりわけ整形部品や金属加工部品の受入検査において、これまでの画像処理では撮像の難しかった不定形の製品の形状不良や表面の傷、加工不良の発見に役立つと思われる。

kuni-23
2020/11/27
商社・流通・小売・サービス IT・WEB・エンジニア 一般社員

業務の効率と人的パターンミスをなくせる

chivi
2020/11/24
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

100%ではないから、はじかれたエラーに対する対処が大変そうだ。結果そこに人手が取られる。

yoshiharu2020
2020/11/23
商社・流通・小売・サービス IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

この技術は難しいですが使えると仕事の幅が広がるということは分かりました。

c2
2020/11/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

業務で役立てるためには、偏りのない情報をどれだけ集められるかを検証することが重要と感じた。

tomo-55
2020/11/20
メーカー 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

予測することに利用す

satoru_0035
2020/11/20
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

様々な分野で利用できそうですね。ただ、質のよいデータを与えるには人間の力がやはり重要かと。

masaosan
2020/11/19
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

不要なデータの取り込みもはどこまでどうすべきか?かもしれないと思いました。

tyoshihisa
2020/11/18
メーカー メーカー技術・研究・開発 経営者・役員

学習させるデータの質をどうするかが肝となることを再認識できました。

kousen
2020/11/17
IT・インターネット・ゲーム・通信 コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

特性を理解しないと期待した効果は得られない。各分野の匠の経験と勘を適用し省人化、効率化、高度化を図りたい。

ogi17
2020/11/14
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

OK/NG品の判別で判定方法の定義が難しい場合ディープラーニングで効果があれば今までにない改善できる業務に発展する可能性があると感じた

matsu0330
2020/11/12
メーカー 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

私の会社の運転管理の補助に使えると思います。
いきなり使用はリスクが高すぎる

gan_baru_zo
2020/11/07
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

おぼろげであったか、しっかり理解した。

yoshi-0531
2020/11/07
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

プライバシーの管理が重要で、個人的には心配だ。

sss_mmm
2020/11/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

最近企業でディープラーニングを含むデータサイエンスが流行っている。今後は、人間による活動だけでなく、それをデータサイエンスでより効率化するような仕事の進め方が主流になるのだろう。

hiroshi_0412
2020/11/05
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

業務で活用するためには、似たようなデータをたくさん用いて、その分類をしたいときに使えそうです。

hossy-star
2020/11/05
インフラ・公共・その他 人事・労務・法務 部長・ディレクター

参考になりました。。

yoshinho
2020/11/04
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングは人間のニューラルネットワークを模倣したとあり、その弱点も人間の認知の弱点と類似していてとても興味深い。
なぜ画像をネコと判断したのか、無理に説明させたら、人間も機械も同じような説明をしそう。

hiroki_0303
2020/11/03
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングについて、ぼんやりと理解しました。

satoru_1106
2020/11/03
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 一般社員

ディープラーニングについて理解ができた。

kbkbkbkb
2020/11/03
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ツールとして日常的に使える技術になるにはまだ時間がかかりそう

shirakawa_0729
2020/10/28
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

進化した技術を取り入れながら、人間ができること、得意な面を伸ばす必要がある。

kenji_nagahama
2020/10/22
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

ウィズコロナにおいては、顔認証システムは有効な場面も増えてくると思います

zono0926
2020/10/18
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

当社においても過去の履歴や同様の事例を収集する仕組みはあるため、今後はよりディープラーニングの技術により、生産性向上、効率化に繋がると考えられる。

ただし100%では無いと言う事は認識しておく必要性がある。

kazbud
2020/10/17
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

本コースの序盤で、Deep Learningでは、人間の感情の変化に気付くことはまだ苦手という解説があったが、大量の表情の画像データを学ばせることによって遠くない将来に「感情」把握も可能になるのではないかと思う。これが可能になると、例えば顧客への事業説明のときに、相手が本当に理解できているか・納得出来ているかを相手に聞かなくても分かるようになる。教育の現場でも、先生が生徒に対して使えるのではないか。

makoto67
2020/10/12
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

精度は100%ではないとのことだが、iPhoneの写真検索などはかなりの精度だと思う。

gomamisozui
2020/10/09
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

AIに任せるには人間がしっかりしたプログラミングをしておかなければならない

ken_ken_ken_ken
2020/10/08
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

時間軸の提示がなく、偏りの激しいコンテンツだと思いました。
機械学習の特徴から学ばせないと表面的で浅はかな知識しか
入れられないのではないかと思いました。

iwa-mas
2020/10/08
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

この内容では深層学習、ディープラーニング、ディープニューラルネットワークなどの単語の意味合いと相関性がいまひとつ理解しにくい

akiranaga17
2020/10/06
広告・マスコミ・エンターテインメント IT・WEB・エンジニア 部長・ディレクター

ディープラーニングは、今後色々な分野で利用され、さらに精度がアップすると考えられ、重要な技術となるので、これを利用したシステムを研究したい。

keitarou_1234
2020/10/06
メーカー IT・WEB・エンジニア その他

ディープラーニングが進むほど、個人情報が流出した場合の影響が深刻となるためセキュリティーの強化とセットで開発する必要があるように思います

kazuki_japan
2020/10/04
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

社内事務、提案書等に活用が出来ないかな

haruo0323
2020/09/28
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

データの量及び質が重要であり、元データを準備する段階で偏りがないかなどを充分にチェックする必要があると感じた

chagezo
2020/09/27
インフラ・公共・その他 建設・土木 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

少し関心があったため、ディープラーニングによる画像診断の仕組みを学んでみたが、そのアルゴリズムが全く理解できないというものではなく、複雑な識別をどのように機械に実行させるかという指示の仕方を考えられれば、あとは大量演算を得意とする機械に任せることで診断能力はどんどん上がっていく。そういった技術が今後様々なところで活用される時代になるため、臆せずに技術活用をできるようになりたいと思う。

tk1982
2020/09/26
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

100%信じ切れるものではないので、使用時は注意が必要と感じた。

tatsukist
2020/09/26
コンサルティング・専門サービス その他 一般社員

最終的には業務から作業や、人間のバイアスがかかった誤判断をなくしたいですね。

go-donki0928
2020/09/25
金融・不動産・建設 営業 一般社員

AIにより便利な世の中になっていく分、人が必要とされなくなる。
AIでは、できないことができる、必要とされる人になる必要がある。
常に学習をして価値のある人間になることが重要だと気づかされました。

aki_ho
2020/09/24
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

機械学習とディープラーニングの違いが理解できたので、今後そういったAIの商材を提案する機会に活用できそうです。

10377_toshi
2020/09/23
医薬・医療・バイオ・メディカル 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニング機能を活用して、パソコンやシステムを介し、人間が繰り返し作業している業務の生産性向上を図るツールとして、活用できる可能性が高いですね。 さらに学習していきたいと思いました。

cizawa
2020/09/22
メーカー 経営・経営企画 部長・ディレクター

業務で活用するには、その強みと弱み、しっかりとしたデータベースの構築が必要であり、これを意識してかつようしていきたい。

nishi_ken3
2020/09/22
医薬・医療・バイオ・メディカル 専門職 その他

限られた人員で処理する時、過去の知見に学んで業務を処理していくディープランニングは期待出来る分野である。

d_matsuoka
2020/09/21
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

業務効率改善に向けて積極的に導入していきたい。ただし、教師データの素性には注意するようにしたい

user-92f4016620
2020/09/21
コンサルティング・専門サービス 人事・労務・法務 一般社員

会社のセキュリティも、顔認証ですみ、IDカードのスリット等がなくても良くなる。ある程度パターン化できそうな製品のバリエーション展開などは自動化できるのでは。

shibuya_01
2020/09/20
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

ディープランニングで生産性を向上できそうなものは積極的に提案していく。

naka_2020
2020/09/19
メーカー 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングについて理解できた。その特徴を上手く活用できるものが何か仕事の中で使ってみたい。

441
2020/09/18
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングと機械学習との関係性が理解できた。いずれにしても精度が
100%ではないため,積極的に活用しつつも,必要に応じて人間の力を借りながら付き合っていきたい。

tabo-0425
2020/09/16
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

工場内の不良品検知が出来そう

nishi-nin
2020/09/14
メーカー 経営・経営企画 経営者・役員

実際の業務にどう落し込んで役立てていくか? システム自体は餅屋に任せるしかないのだろうが、それをどう使っていくか?をしっかりと事前検討する必要がある。

keita14068
2020/09/13
金融・不動産・建設 マーケティング 一般社員

お客さまに説明する上では、人間の思考過程も必要と思いました。支払保険金額の算出においては、あくまでも目安の提示に留まり、最後は人間の判断が必要と思いました。

yuna_p
2020/09/12
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングについて周りに説明できるようになった

masataka_kato
2020/09/05
メーカー その他 一般社員

定期的な業務であり手動でやっていて、時間のかかる業務の自動化。

sk-kdrni
2020/09/05
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

ディープな内容で理解に苦しむ。

aezy
2020/09/03
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングの活用で人間の仕事は大きく変わる。そのためのマネジメントがこれからの課題である。

tani44
2020/09/01
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

特に安定化が求められる工場での生産に適していると感じました。

uh
2020/08/31
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングを活用することで、今まで諦めていた更なる生産性向上につながる。
ただし、活用するデータは、かたよらないなど、取り扱いを十分注意しながら やっていく必要がある。

sunsunsun
2020/08/31
メーカー 専門職 一般社員

でじること、できないことを知り、目的に応じて使い分ける

yosh1386
2020/08/30
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

G検定を取得していることは、採用活動においてはAI事業に関心のある学生と話す際の素地としては役立っていると感じます。

kf2016
2020/08/29
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

顔認証をはじめとして、非常に有益なテクノロジーではあるものの、人間のセンシティブな情報をベースとする限りでは、一定のルール・制約が必要となってくるように思う。

z043168
2020/08/29
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

セキリュティ対策で活躍できるかもしれない

ogata_01007
2020/08/28
広告・マスコミ・エンターテインメント 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

DXとして、業務効率化に非常に期待できる。

og_8888
2020/08/27
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

今後この機能を活用した仕組みが広がっていくが、精度が100%でなく、はじき出した答えの理由に根拠が示しきれない点を考慮すべきと感じた。

yoshikatsu08
2020/08/26
IT・インターネット・ゲーム・通信 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

会議などの運営に役立ちそです。

user-b8d766e83f
2020/08/26
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

企業として、どの場面でディープラーニングを活用できるかは、今後の課題になることを感じました。

yohei21
2020/08/25
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングはあくまでツールなので、どのような課題を解決したくて、使用するのかを明確にしておかなければならない。そうでない場合は、ツールだけ導入され、結局使いこなせない状況に陥るので注意する。

naga_03
2020/08/23
インフラ・公共・その他 専門職 一般社員

人間でもそうだが、ディープラーニングで元の情報が偏れば、結果も偏ってしまうので、元となる情報の選び方、決め方は重要になってくると思いました。

baramasa
2020/08/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 一般社員

学生との面談の際に深い質問が出来るようになった。

masaha
2020/08/21
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

もっと高度な活用を指向します。

tm03
2020/08/20
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 一般社員

会社のセキュリティーとして顔認証を採用してもいいかもしれない。制度が年々高くなっていると感じる。

imaki0
2020/08/20
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

実際にビジネスへ応用するには、ハードルが高い

sano_wawa
2020/08/19
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

製品異物混入X線検出器の性能向上、製品仕上がり状態の異常値(外観、色、形状)の判別などにつかえるかもしれない。

hazeo
2020/08/19
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

R&Dのメカニズム研究で活用していきます。

junbeat
2020/08/17
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

日々の業務でAIを活用することで効率化できそうなことはないかということを考えてみたい。

sgo
2020/08/17
コンサルティング・専門サービス 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

可能なかぎり膨大なデータとそれを事前に選別することなく機械学習するフローの構築が必要であると感じた。

yoshi_2525
2020/08/17
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングの特徴を知り、今後、ビジネスにどう活かせるか考えることが大事だと思いました。

yoshim2000
2020/08/14
メーカー IT・WEB・エンジニア 部長・ディレクター

需要シミュレーションによる 生産 在庫の効率化及び
販売予測の精度向上

penerope
2020/08/14
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングや機械学習について、今まで自分の言葉で話せる自信を持つことが出来ませんでした。今回の学習により理解を深めることが出来ました。理解定着の為、他の人へ説明したいと思います!

takeshi_24
2020/08/14
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

基本的な事が理科できた

ishii_12345
2020/08/14
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

・知識を再確認できました。

yuko_kamigaki
2020/08/13
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

業務で利用するには、個人情報保護が大事だということが分かりました。その上で大量のデータを食わせないといけない訳ですが、データ提供した人がメリットがあるなら多分許可もされやすいのでしょう。購入時の”顔パス”が実現されれば、売り手買い手にも手続きの時間が省かれると感じました。

sanzoboshi
2020/08/12
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

データの種類と質の確保。

jabe
2020/08/12
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

ディープラーニングの精度あげるためにデータの重要性がますますでてくる。
データをどう集めるか、どう精度を高めるか、どう保全するか、など周辺でのビジネスも活況になりそうだ。

saitoh_0830
2020/08/12
メーカー 経営・経営企画 一般社員

ディープラーニングという流行りの言葉だけでなく、その仕組みをどう業務に生かせる可能性があるのかを具体的に考えてみることが重要である。
また単なる画像認識技術と認識してしまうと誤った発想しかできなくなるので注意が必要である

hepburn
2020/08/11
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

今後の学校のシステムのあり方で、人間の労力を使って行っていたテスト作成や教室管理の手間を、ディープラーニングを使って解決することができる。

hottton
2020/08/10
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

いかにして時間をかけずに開発をするか?他社に先駆けて利用するか?が大切と感じる。

toshikamo
2020/08/10
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングの留意点
で、説明が苦手という点が気になりました。精度をあげていく上で、
人間がチェックする機能を残しているのでしょうか?

j_mitsu
2020/08/10
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

これまで、特定の人だけが持つ経験や表に現れない知識(暗黙知)が、データ解析スキル上の優位性になっていたように思う。ITを利用することで属人的スキルを組織知とし、深層学習の活用により新たな切り口を発見することにもつながる可能性を感じた。

rihi44
2020/08/09
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

人の判断に頼る工程などは置き換えられる。

soho
2020/08/09
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

よく分からないとは言ってられない時代になりましたので、引き続き学びます。

take0215
2020/08/08
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

IT分野は苦手としておりましたが、本講座で大変興味が出てきました。関連の講座も学び、自分の言葉で語れることをまずは目指していきます。

yuki_0719
2020/08/07
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

マラソン大会に参加する人をAI搭載するカメラで撮影し、一定時間以上のスピードでゴールする人を認証することを複数大会、複数年でデータを蓄積して、その情報をもとにスポーツサプリメントのプロモーションを打っていく。この場合個人情報の開示についてランナーの同意いただくプロセスが必要となる。

kkjovin0988
2020/08/07
インフラ・公共・その他 その他 その他

ITに全く興味は無く学んでみたが、こんなにもわかりやすく、日々この知識を用いて考える事が出来る内容であることには驚きだった。
視野を広げることが出来る!

guchi2020
2020/08/06
メーカー 資材・購買・物流 部長・ディレクター

予測精度は100%ではない、それを前提に業務設計をすべきである、これがまさに肝だと思いました。

hyokin
2020/08/04
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープは深層なんですね。

yukitk
2020/08/01
商社・流通・小売・サービス IT・WEB・エンジニア 一般社員

顧客情報をディープラーニングさせ、来店時に瞬時に過去の情報やそれぞれに合う接客方法を教えてくれると顧客満足度が上がりそうです。

peete
2020/07/30
医薬・医療・バイオ・メディカル 人事・労務・法務 部長・ディレクター

なんとなくイメージできるものの言葉で説明するのが難しい

kuta_41
2020/07/30
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

とても簡単だった。AIには興味があり、それを活用することで業務に生かせそうである。

shigebo
2020/07/28
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 その他

まだ大枠の学習なので漠然とした考えですが、ビルの入退出のセキュリティーや、それを1歩進めた勤怠管理、人事管理に応用できそうです。

bkb_
2020/07/28
IT・インターネット・ゲーム・通信 メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

データの質が重要なのはディープラーニングに限らない。

ryuji_001
2020/07/24
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

万能でないにしてもスクリーニングという点から時間と労力を大幅に効率化出来そう。

takeda_1082397
2020/07/24
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

最近では、ホワイトボックス型のものもある。
また、このブラックボックス状態は、AIだけでなく、結局人間いも言える話では!?

doberman21
2020/07/24
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

今後の業務では必ず必要になるので、もっと詳しく勉強していきたい。

amaetsu
2020/07/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングという言葉きいたことがあったが、実際の利用シーン事例があり、よく理解できた。

masatada
2020/07/19
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

ディープラーニングを学びました。

takummt
2020/07/19
商社・流通・小売・サービス マーケティング 一般社員

今後、中国のように思想統制などに応用されないか不安である。

yoshn
2020/07/15
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

ディープラーニングの特徴を活用し、導入を進めていかなければならないことを改めて考えた。

tekuteku
2020/07/14
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

学習できるデータの室と量によって予測の精度が違うがディープラーニングを活用し業務の生産性向上を行いたい。

koji_20200701
2020/07/13
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

正確性は100%ではないし、言葉で説明するのが苦手というところが非常に興味深い。

yoshi_0711
2020/07/12
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングでなんでもできるような感覚をもってしまっていたので、何ができるか、何を使うと効率が良いかをしっかり意識して進めていくことが重要

kaiyodai
2020/07/08
医薬・医療・バイオ・メディカル 専門職 部長・ディレクター

正の側面を活用できれば良いですが、禍の部分は避けられません。
これまで日本はどちらかというと禍の部分の懸念から積極利用を勧めたり、どこで実際に使われているかを公表していませんでした。
しかし、その覚悟と責任をもって開発や利用が必要な時代になり、コロナ禍の時代でまさに使わざるを得ない状況になってきているのは間違いなく、今後どこまで拡大するか、線引きが大事ですね。デジタルポリス化が当たり前になることは避けたいです。

kojyo
2020/07/07
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 一般社員

精度が100%でなく 間違いもあるので 最後は人間の力がまだ必要であるが
AI、人間の得意分野での仕事分担が今後益々増えて行きそうです。

shogo_19841116
2020/07/06
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

導入にはコスパの面から見てもまだまだ課題は大きいと思いますし、現行では主に防犯などの分野への活用はイメージしやすいが、実際にビジネスで活用するにはプライバシーの面などで様々なハードルがあると思う。ただ、正しいデータを反映させる事が出来れば人間特有の感情を排した非常に冷静で的確な判断が可能となり、経営判断などに有効になると思う。

個人的には人間よりよっぽど信用できるとは思うが、学習精度次第という部分は他の技術で透明性を担保しないといけないなぁと考えます。

peko202005
2020/07/06
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

業務で活用するためには、どの業務がディープラーニングに向いているか洗い出すことが重要だと考える。

ikemaru
2020/07/06
インフラ・公共・その他 資材・購買・物流 部長・ディレクター

コンピュータの発展によって、夢物語だったことが現実に可能となってきている。

daisuke_i_2020
2020/07/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

AI(ディープラーニング)を活用することで、材料開発の効率化に役立てていきたい。これまで百種類テストしていたものを十種類へ、千種類テストしていたものを数十種類へ絞るなど、ある程度予測できるものは省くというやり方を定着させていきたい。

noda_6712
2020/07/05
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングも完璧ではないので、上手い使い方を考えていきたい。

kakichan50
2020/07/05
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

顧客の移動・購入タイミング・必要品目等の推定

k_ushiroda
2020/07/05
インフラ・公共・その他 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

動画の事例にもあった通り、お客さまを認識し、適切なサービスを提供する支援を行ったり、悪意のあるお客さまを判定することに繋げられるのではないかと考えます。

ina-yuzo
2020/07/05
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングについて整理できた

rorin310
2020/07/04
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

顔認証と個人情報の兼ね合いが難しいが、究極の生態認証として顔認証が一般化していってほしい。

tauchan
2020/07/04
医薬・医療・バイオ・メディカル 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

またまた、新しい学習ができました。

kenichi-endo
2020/07/02
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

学習を機械が行い経験を重ねて物事に対応するのは正に人間と同じ存在になる。

fuji3yoshi
2020/07/01
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

まださわりしか聴けていないので何とも

bancho3
2020/06/30
コンサルティング・専門サービス 経理・財務 一般社員

よく分からない。もう一度見直す。

mirai100
2020/06/30
商社・流通・小売・サービス メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

ディープラーニングを活用しようとしたときに、同時に関連法規について学ぶ必要を感じました。

ohhara_chiba
2020/06/29
インフラ・公共・その他 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

AIのようなものでしょうか?類似する商品群の仕分けに使えないものか興味があります。

snufkin14
2020/06/28
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

精度が100%でないことを理解し、不足をサービスに影響の内容のない様に補うことが大事と感じた。

user-f1dd5fe50c
2020/06/25
  

ディープラーニングを用いたAIの判断基準が分かるようになる(わかりやすくなる)ことは必要だと思う。判断基準が分かりやすくなれば傍から見てどうしてその判断なのかを人間の行動にフィードバックもできるし、元となるデータの偏りから生まれるおかしな判断などにも気づきやすくなる。また、消費者への説明もしやすくなるのではないだろうか。

hiro_shindo
2020/06/24
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

研究に関する業務を行っているので、どうしても何故そうなるのか、といった点は問われることになるが、それは研究開発の面では確かに気になるが、一方で事業成長の面でみれば、気にする必要が無い、と考えることが出来る。
そういう意味で、研究開発への機械学習の適用、最終的にはディープラーニングにより研究計画が提案されるところまでいくと、圧倒的な競争力を得ることが出来るように感じた。研究者の価値は下がってしまうかもしれないが。

sho1971
2020/06/23
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

コールセンター業務への導入が可能か検討したい。

masaru36
2020/06/23
医薬・医療・バイオ・メディカル IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

AIの進歩が顕著になりつつある今日この頃ではあるが、作業の省力化も進み、更には、人員削減といった状況も進み、ロボット化が進みつつある世の中が、人間として、それが幸せなのだろうかという疑問も少なからず感じる。

sakuranohana
2020/06/21
広告・マスコミ・エンターテインメント 人事・労務・法務 一般社員

ディープラーニングに限らず、今後はどうやってAIをビジネスに活用していくかは必須と思われる。自社がいつまでもアナログ的に人間の勘だけでビジネスを行うのは相当に無理がある。業務の何を機械化して、何を人間に行わせるのか?それらの仕分けは人間が行わざるを得ない。だからこそ、業務の詳細な分析をすぐにでも行う必要があるのだと感じるのだ。案外人は、自分が何の作業をやっているのか?隣の人が何の仕事をやっているのか理解していない。これらを見える化することが喫緊の課題である。

medamayaki
2020/06/18
金融・不動産・建設 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

社内のどの業務に活用できるかを診断、処方するという部署を作って全体で効率化を図るというミッションなら活用できそうかと思いました。

mitomasami
2020/06/17
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

提案活動における課題解決のためのツールとして使う事を考えたい

daisuke_i
2020/06/15
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

これまで人の目に頼っていた業務を機械化することによって、人的資源を有効に活用が期待できると思います。特にこれまで人手を割くことが当たり前だった業務についても少子高齢化によって人材不足が起きるものと思われますが、人工知能の活用により貴重な人材をより付加価値を生む業務に従事させる余地を作ることができるのではないでしょうか。

hideki0515
2020/06/14
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

教育の分野で活用の場が沢山あるように感じる。例えば、問題を間違えた生徒に対してどのような教え方をすれば一番分かりやすいか、など。

otobe711
2020/06/13
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングについても導入説明はたくさんあるが、その先、自分で使えるようになるための次の一歩についてのガイドがあれば知りたい。

tatsu918
2020/06/13
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

人間であってもミスること、リスクあることで
改善がなかなか進まない分野を補完出来れば
スゴくよい気がする。

高齢者の生活サポート
移動手段
重労働ルーティンの自動化
ゴミ回収

などなど、挙げれば幾らでも出てくる…

s97888km
2020/06/12
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングについての理解はできたつもりですが、例に挙げられているフロント業務の話がよくわかりません。
ディープラーニングではなく普通の機械学習のような気がするのですが。。
詳しい説明がほしいです。

(「宿泊者かそうでないか」の特徴量を自力で発見する、とは?????宿帳とかフロントで撮影した顔とかの情報なしで見分けることができるのだろうか???)

isaokawahara
2020/06/10
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 部長・ディレクター

この部分は一般論なので問題なく学習できます。

jintan-papa
2020/06/10
金融・不動産・建設 営業 部長・ディレクター

直接人がかかわる仕事とそうでなくてもいい仕事の切り分けと進化が重要になってくると思います。

nochihi
2020/06/09
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 部長・ディレクター

定性的な効果測定で使用ができるか?

kazuma_0112
2020/06/08
金融・不動産・建設 コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

概念はなんとなく理解できますが、難しいですね

kanosan2192
2020/06/08
商社・流通・小売・サービス 営業 部長・ディレクター

ディープラーニングの可能性を知る事が出来た。
こういう技術の進歩により、人はもっと人らしく生活が出来る様になれば良いと願う。

廃プラスチックの分類分け作業等、未だに人の手を用いている、こういった作業が機械に置き換わっていく様な世の中を創出できたらと考える。

ryosexy2
2020/06/06
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

ディープラーニングの発達により、個人情報保護についての議論や対策の精度も上がってくると思う。

nakanishi-1261
2020/06/03
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

人工知能に関する学びになった。

oge
2020/06/02
インフラ・公共・その他 経理・財務 一般社員

ディープラーニングの得意な分野とそうではない分野をしっかりと理解して、自身が伸ばすべき部分を考えないといけないと感じた。

mizmizmiz
2020/06/01
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

開発の最新動向をウオッチしより具体的なアイデアを得たい

skylimit
2020/05/31
インフラ・公共・その他 経理・財務 その他

効率的な業務方法をディープラーニングさせたい。

ta_d
2020/05/31
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

学習するデータのよって精度が大きく変わるため、重要なのはディープラーニングよりもデータの作り方だと思う。

figari_0
2020/05/30
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

結果は回答できるが理由は回答できないのは、データではなく経験則に基づく場合は同じである。一定量のデータは必要であるが、人間と違い仕組みさえ整えられれば常に最新情報に更新できることから様々な分野に活用は可能と思われる。
ただ日本はfaxなどデータではない文化が残っているため、以下にデータ化するかも課題と思われる。

katsuya02
2020/05/30
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 部長・ディレクター

AI学習用語として、ディープラーニングの意味を知れて良かったと思います。今は、従来の経験やスキルに頼るのではなく、新たな考え方や知識、用語を取り入れながら、仕事に活かす事が重要と思っているからです。勉強になりました。

s200068
2020/05/29
メーカー 専門職 一般社員

ディープラーニングについて概略を学ぶことができました。

mamoru-i
2020/05/27
インフラ・公共・その他 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

見分ける作業が得意なディープラーニングは製造製品の良否判定や,設備の不具合の発見などの活用に期待できます。また,人間の目では判断できないことを可能にできると思います。

masato0609
2020/05/27
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 一般社員

業務の中で利用するためには、どのような情報を容易に集めることができて、それに対する効果がどれほど見込めるかを考えなければならない。
ディープラーニングはあくまで予測であり、その結果をどのように生かすかも人間。
どんな予測があれば、業務の中で良い影響があるのかまで考えて費用対効果を検討する必要がある。

still1222
2020/05/27
金融・不動産・建設 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

教える情報に偏りがあるとその偏りを特徴として認識してしまうことについて学んだ。与える情報の偏りに注意したい

taka_4211
2020/05/26
金融・不動産・建設 専門職 一般社員

シンプルにパターン化できる業務には活用できると思います。ただ、ミスが許されない業務での導入には慎重になる必要があると感じました。

emerald
2020/05/25
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

高齢化が進む日本では顔認証システムは今後もっといろいろなところで役立つのではないかと思います。
また赤ちゃんの表情とその対応をたくさん学習することで
赤ちゃんが何を言おうとしているのかもわかるようになる日も近いのかなと思いました。
赤ちゃんがしゃべる映画がありましたが、あんな感じ。
上手く共存できればいいなと感じました。

aki-ina
2020/05/24
メーカー 営業 一般社員

製品(金属部品)の外観検査に活用できそう。良品(傷がない品)の特徴量を学習させておくことによって、そうでないもの(不良品)を見つけ出すことができるため。

koike_123456
2020/05/23
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

何かを知覚することの繰り返しの業務にはディープラーニングは適していると考えます。

himakuru621
2020/05/23
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

ディープラーニングはコロナ渦でより注目されていくと思います。
防犯で役に立つか一部の人の利益のために監視に使われるのか、、、
理由が分からず罪を償えと言われたりしないか心配です。

shinji342
2020/05/21
医薬・医療・バイオ・メディカル IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

まだまだ勉強しなければ具体的には使用できない。

1ryu1-0520-29
2020/05/21
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

問合せ、クレーム、ポイント交換、入会途中離脱など、ディープラーニング活用をすることで蓄積したデータから顧客動向→思考を予測。効率的な対応、アプローチができると思料。

kazoo_5go5
2020/05/18
IT・インターネット・ゲーム・通信 メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

正確性が100%でないため、正確性が求められるシーンでは、間違ったことに気づいたり、訂正される仕組みも必要になってくると思う。

taku358
2020/05/18
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 一般社員

太陽光発電予測に活用してみたい。

kenji1959
2020/05/18
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 その他

画像データを元にした活用がイメージしやすいが、画像・音声以外のデータでのディープラーニングの利用方法について考え、利用範囲を広げたい。

usamaru
2020/05/16
広告・マスコミ・エンターテインメント 経営・経営企画 一般社員

質の良い大量のデータを集めるのに必要なコストは、現状、莫大なものであると
考えています。研究レベルではそれでも良いかもしれませんが、
ディープラーニングをビジネスの世界に落としていくことを考えるときには、
「費用対効果」についても注目する必要があると思います。

yuka_ogi
2020/05/15
医薬・医療・バイオ・メディカル 人事・労務・法務 一般社員

業務でAIに置き換えられるものはないか考えてみる。

yuki-0627
2020/05/15
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

どんなシステムだってできることとできないことがあり、それは人間と一緒なわけであって。メディアはよくAIと人間を戦わせてどちらが有能かを証明したがるけど、勝ち負けの問題ではないと思う。共存していくこと、お互いを補うことが大事だと思う。

toshiki-suzuki
2020/05/10
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

機械学習…どんどん人の手から離れていきますね…。

lucky_3515
2020/05/10
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

今後間違いなく生産現場に大きなインパクトのある技術。少しでも早く導入していきたい。ただし、慌てずにまずは小さな実績作りから。

boutarou
2020/05/10
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 一般社員

機械学習とディープラーニングは同じだと思ってました。
特徴を見分ける事ができる。
人間の脳を元にしたアルゴリズム。

よく考えるなー

piyo
2020/05/09
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

ウェラブル端末に組み込むことによって爆発的に伸びて行きそう。

hugh0601
2020/05/09
コンサルティング・専門サービス 経営・経営企画 経営者・役員

製造ラインの最終検査工程で おおいに活用が出来ると思います。

habe_501
2020/05/08
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングを用いて、新しい価値を創造したい。

6806
2020/05/07
メーカー その他 一般社員

世間ではAIと呼ばれ、よく知らない人は何でもできると認識している。だが実際は、データの前処理など導入までが大変。
精度も100%でないと理解してもらうことが大事だと感じた

nozomi_0315
2020/05/07
メーカー 営業 一般社員

機会が偏ったデータ収集により適切でない結果が出るということなので扱うデータの信憑性が大切ではないかと感じた。

s_s_25
2020/05/07
金融・不動産・建設 その他 一般社員

人間の脳を真似ているディープラーニングの精度をより一層高めることで、活躍の馬場が広がると感じた。

k_s_0127
2020/05/07
金融・不動産・建設 その他 一般社員

入国審査で活用されているように、人間とAIで両方で判断することでセキュリティの精度が上がると思った。

toshimo
2020/05/07
メーカー 専門職 一般社員

利用目的に的を絞り、一定以上の効果が得られればシステム導入を検討することになると思うが、導入までの決済には、時間が掛かりそうだ。

skmrdy
2020/05/07
金融・不動産・建設 その他 一般社員

AIに任せることと人間が行うことの領域を分けたほうが良いと感じた。

kkk007
2020/05/07
金融・不動産・建設 その他 一般社員

なぜを考える力。自分の頭で考える力が大切。

metona
2020/05/07
金融・不動産・建設 その他 一般社員

ディープラーニングで効率化を図ったりすることは可能になるが、完璧ではないことを踏まえ、上手く活用することが大切。

kazu9808
2020/05/07
金融・不動産・建設 その他 一般社員

技術革新は様々な方面で進んでいるなと感じた。

gremlins
2020/05/07
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 課長・主任・係長・マネージャ

案件を効率化するための手助けになりそうだが、そもそもどの案件をディープラーニングさせて効率化させるかというコンセプトだてが重要になる。

yuki_2014
2020/05/06
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

ツールは揃ってきているので、活用したサービスを生み出せる人間になりたい。

koki_0812
2020/05/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

AIに任せること、人間がやるべきことの線引をどのようにするかが重要だと感じた。

yukime
2020/05/06
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングは判定結果の理由を説明できないというこを、人的に説明できるようにしないといけないと感じる。
何か予期せぬ結果になった際の訴訟リスクになりそうである。

hiromi-10
2020/05/05
商社・流通・小売・サービス 専門職 一般社員

つくづく、人間のすばらしさを感じた。人間の研究が生かされ、そして新しい技術が開発され、、、どこまで進むのか、、とても興味深い。

tanaka_natsumi
2020/05/04
メーカー 営業 一般社員

ディープラーニングによる高精度の認識精度は、学習したデータの量によって向上する。

k_m_1623
2020/05/04
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

得意不得意を理解した顧客への提案。

xtel
2020/05/04
IT・インターネット・ゲーム・通信 販売・サービス・事務 一般社員

AIの進化によって、今までの『労働』という概念が必要無くなるかもしれない。
『働く』ことが新し形、考え方に変わっていく。

nattubon
2020/05/02
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

様々な業務に活用することのできる可能性を感じます。

getting-better
2020/05/02
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

判断した理由を説明する能力がないというのは意外だった。ディープラーニングに置き換わる仕事がある一方で、検証するというようなことに関してはまだ人の能力が必要なのだと思った。

oshiya
2020/04/30
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

ディープラーニングの活用には、読み込ませるデータの質と量が大事であり、データに偏りがあると予期せぬ結果を出してしまうことがわかった。また、データそのものの意味することを理解しているわけではないので、はじき出した結果に至った過程・理由の説明などは行えないということも興味深かった。

pon16
2020/04/29
金融・不動産・建設 経営・経営企画 一般社員

イラストとナレーションが聞きやすくスムーズに学習することができた。

ryu-777
2020/04/29
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

ディープラーニングがより発展することで、世の中が便利になりそう!!
特に画像認識は、高い汎用性が見込めそうです!

takumi_sagara
2020/04/28
商社・流通・小売・サービス 資材・購買・物流 一般社員

業務で活用するには、ディープラーニング技術そのものの開発ではなく、商品化された技術を購入して使用することが考えられる。具体的にはフォークリフトに荷物の形状や重さに対する対応を記憶させ、自動で棚に置くなどが考えられる。

user-48a80f2984
2020/04/28
  

ディープラーニングはセキュリティや人権に気をつけて活用するべきである。

tokki515
2020/04/28
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

医療などでは説明可能なAIが今後の課題である.しかし,人間が理解できる内容に噛み砕くということは,人間以上に高度なことを行うことが制限されるということにもつながる.そのため,ある程度の実績さえあれば,説明可能である必要はない分野もある.

mg_4271
2020/04/27
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

人間は有機的な機械の一つであるとも捉えられると思った。

toma1120
2020/04/27
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

これからの時代ますますディープラーニングに接する機会が増えると思うが、仕組みをしっかりと理解して精度を完全には信頼せずに疑う姿勢も大切にしたい。

uyhm_41
2020/04/27
医薬・医療・バイオ・メディカル IT・WEB・エンジニア 一般社員

会社の入場ゲートに顔認証を設置できれば、不審者の侵入も防げるし、来客の場合も誰のお客さんなのかそのゲートで担当者の呼び出しが出来れば、受付の役割を担ってくれると思いました。

uno-daddy
2020/04/26
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

百貨店に勤務しております。
人と人、face to faceの小売り業で
顔認証システムの導入は困難です。

でも、ファッションの売場で「お洋服 認証システム」のようなものができたらおもしろいと思います。
その日に着ているお洋服を診断して、その方の好みを分析して、相応しいお洋服をが提案できるシステム。
お客様も遊び感覚で楽しめるのではないかと思います。

pokopoko84
2020/04/26
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

画像認識技術の進化はすさまじいため、今後の幅広い活用が期待される。

karay
2020/04/25
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

中国が、ウイグル人やチベットを侵略して、人々を弾圧をしやすくするために顔認証システムを使っているのは有名なことなのだが。彼らから生きたたま臓器を取り出して臓器売買するときの、適合臓器を判断するのにも、ディープ・ラーニング応用してるのかなぁ。
為政者がディープ・ラーニングを使い始めると、ヤバいということなのか。

kuku_18
2020/04/24
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

悪いことのヒントに活用されたら、まずいので止めておきます。

migiwakako
2020/04/24
金融・不動産・建設 その他 一般社員

知ったかぶりはできない時代に入ってきたと痛感しました。

t_tttt
2020/04/23
メーカー その他 一般社員

過去に起きたことのデータが十分に蓄積されていたら、それを学習させて予測などに活かしたい

tatsub
2020/04/23
メーカー その他 一般社員

今後応用できるシーンが増えていくであろう技術だと思いました。

manya
2020/04/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

昨今では、ディープラーニングは、仕組みを理解していなくても利用できるツールがだくさんある。しかし、世の中に革命を起こすようなサービスや製品を生み出すためには、根底にある数学の理解が必要不可欠である。

shiver
2020/04/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

Deep Learningは今後誰もが当たり前に使える技術となるので、必ず身につけておきたいと思った。

wakadai
2020/04/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

今までディープラーニングと何気なく使っていたが、それがどういった面で優れているのか、使用する際の注意点は何なのかを学ぶことができた。

yuki_8
2020/04/21
金融・不動産・建設 営業 一般社員

100%の精度が確約されているものではないため使い方に注意は必要だが
今後のサービスに大きく寄与することのできる研究だと感じた

wada315
2020/04/20
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

ディープラーニングとは、特徴量を自ら発見できる機械学習の手法で、ニューラルネットワークを利用している。
利用シーンは多く考えられるが、ブラックボックス化しやすいため注意が必要だと思った。また学習のためにきちんとしたデータを用意することは難しいと思った。

kkats
2020/04/20
メーカー その他 一般社員

ディープラーニングから導いた結果の理由は人間が思考するという支え合いが重要かもしれない

sit_1023
2020/04/20
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

セキュリティ業務に活用できるかもしれないが、過信しないことが大切であると思った

kj_ay22
2020/04/20
メーカー その他 一般社員

全てを過信するのではなく、最終的には自分自身で判断しなくてはならない

そう感じました。

sekkey
2020/04/20
金融・不動産・建設 営業 一般社員

人工知能は便利な一方で、精度が100%ではなかったり、学習させるデータの質によって偏った結果になってしまったりと、上手く活用しないと間違った結果を出してしまう危険があることが分かりました。

yuya11
2020/04/20
金融・不動産・建設 営業 一般社員

人間の脳のメカニズムを参考にして、ディープラーニングは編み出されたことを知った。そういったAIと共に、より価値のあるものをいかにして共創するかが今後の論点となりそうだ。

si17
2020/04/20
金融・不動産・建設 営業 一般社員

ディープラーニングが様々な業務に応用されたら、時間のかかる処理業務が飛躍的に短くなる。

hrn_1997
2020/04/20
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

様々な業務に応用すると便利になりそうな一方で個人情報の取り扱いには気をつけないとならないと思った。

fmf_969
2020/04/20
金融・不動産・建設 営業 一般社員

この知識は顧客対応全般に応用できる要素があり、どんな職種においても重要な分野であるように感じる。企業側で言えば業務の効率化や対応のマニュアル化によるストレス軽減、顧客側で言えば疑問や問い合わせの自己解決など、双方にとってメリットがあるのではないかと思う。

aiueo132
2020/04/20
金融・不動産・建設 営業 一般社員

ディープラーニングを取り入れる際は、メリットをいかに活かし、デメリットをうまく補えるかが鍵となると感じた。

2020hk
2020/04/20
金融・不動産・建設 その他 一般社員

さらに進化すれば様々な業務に応用できそうだが、その精度は100%ではないことに気を付けなくてはならない。

abcde-12345
2020/04/20
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

とても素晴らしい技術であると思いますが、精度が100%ではないという点には注意が必要だと思いました。

a_20
2020/04/20
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

今までの機械学習とディープラーニングの違いを理解できた。

xxx123
2020/04/20
金融・不動産・建設 営業 一般社員

ディープラーニングを上手く使って、業務の効率化に繋げたい。

calciotiger
2020/04/20
金融・不動産・建設 営業 一般社員

人間同様初めは完璧な判断を行うことはできないであろうが、その結果も反復して学習することで改善につながるであろう。

takosan
2020/04/20
メーカー 経理・財務 一般社員

扱いについて我々が想像する以上に簡単であるという点も、ディープラーニングが破壊的イノベーションとなりうる根拠の1つだろう。

monji
2020/04/20
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

今後は機械の世界になる。

beatles
2020/04/20
金融・不動産・建設 その他 一般社員

間違いが許されない、100%の精度が必要とされる業務については、どのようにディープラーニングを活用するのかということを考える必要がある。

nakka
2020/04/20
メーカー 専門職 一般社員

今後ビッグデータと深層学習を合わせたものがあふれてくると思うので、その技術や知識に遅れないように意識していきたい。

aki413
2020/04/20
金融・不動産・建設 営業 一般社員

今まで人間が行ってきた考えるという仕事が、人間が行う必要性というものが薄れていくだろう。機会が行うことで生産性が向上する業務がある一方、人間が行わなければならない業務は何なのか考えないといけない。

ktkt_1
2020/04/19
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

ディープラーニングとは、人工知能を飛躍的に進化させる可能性を秘めた機械学習の手法のこと。
※機械学習:大量のデータを反復学習し、パターンを発見すること
 従来は人間が特徴を教えていたが、ディープラーニングでは勝手に特徴を学習する

cba70happy
2020/04/17
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

画像認識技術と翻訳機能の技術革新によって,将来シームレスな国際交流が図れたら良いと思う.

naoya69402
2020/04/16
メーカー 経営・経営企画 一般社員

この講座だけではなんとも言えません。

px_0001
2020/04/16
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

多くの認証技術や最適化などに応用できる可能性は高い.

chitto
2020/04/14
IT・インターネット・ゲーム・通信 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

中国国内の顔認証システムの導入の浸透度に驚きました、日本は遅れているのか、慎重なのか。国民性も反映されると思いました。

yossy9473
2020/04/14
コンサルティング・専門サービス その他 一般社員

判断の根拠としての利用がますます増えてくることが想像できるが、留意点にもあったように、与えるデータの属性の偏りを人間が考慮できなければ、実情に一切そぐわない結果しか吐き出さなくなることは利用するものが細心の注意を払うべき点だ

yoshimura-1025
2020/04/13
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

ディープラーニングを上手く使って、業務の効率化に繋げたいです。

t-kakurai
2020/04/13
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

システムにおける問題発生時、データ数が蓄積されていて、業務の際にそのデータを人間が分析し、問題解決策を練っていた事例について、ディープラーニングを活用し、問題発生時の症状とその解決策や原因を瞬時に結び付けることができるのではないだろうか。

rukuro
2020/04/11
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

ディープラーニングは身近なものとなってきているが、精度が100%でないところには気をつけなくてはならないと思った。
重要な場面では、結局のところ人間による確認が必要となってくるように感じた。
ディープラーニングを導入すべきかどうかはよく考えなくてはならない。

rx701sksf
2020/04/10
メーカー マーケティング 一般社員

こういった技術の進歩に置いて行かれないよう常にキャッチアップしていきたい。

yuriyuri525
2020/04/09
商社・流通・小売・サービス 専門職 一般社員

顔認証システムにより犯罪者を判別することで、防犯率向上・セキュリティ強化につながる可能性が高く魅力的に思うが、精度100%ではないことを考えると誤認識などから生じる影響も懸念し、様々なリスクを認識した上で活用しなければならないと感じた。

dragon_f
2020/04/07
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

より細分化した要望に応える、同じものでもチューニング機能、テレビの音、色調、電子レンジの焼き加減、等に応用できそう。

iorimoko
2020/04/04
商社・流通・小売・サービス 専門職 部長・ディレクター

ディープラーニングの概略が理解できました。

masa_0125
2020/04/01
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

情報活用しようという動きはあるが、まだディープラーニングの考えにはいたっていない。
勉強して活かしたい。

chocochan
2020/04/01
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

これまで少なからず過去の経験や直感で物事を判断してきた経験があるが、
このディープラーニングが世の中に浸透してくると、より客観的な判断が可能になり、様々な判断ミスを未然に防ぐことができるようになると感じました。

matsu1212
2020/03/29
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 一般社員

人事面談での表情を分析し社員の健康管理する

gs51
2020/03/28
金融・不動産・建設 その他 一般社員

ディープラーニングについて基本的なイメージが理解できました。予測精度は100%でないなど限界や、個人情報保護への影響など弊害も留意しつつ、効率性・生産性を高めるために活用したいツールだと思います。

takatoshi_80
2020/03/28
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

開発現場において、今後いかに物を作らずに開発を進めていけるか求められている。

その中でもディープラーニングを用いた予測手法に興味があります。

u76996
2020/03/23
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

現在の顔認証システムは、化粧やマスク、髪型の変更等による変化をどの程度認識出来るのかについて興味が有ります。

yoshinihei
2020/03/19
メーカー 営業 部長・ディレクター

まだまだ活用方法がありそう。
想像力、妄想力なますます必要だと思う。

g-june
2020/03/19
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

はい。IT統制で活用します。

mana_bubu
2020/03/06
広告・マスコミ・エンターテインメント マーケティング 部長・ディレクター

顔認証などは法律的にも個人情報保護の観点で色々と課題が残っている部分もあるかと思います。現状の法制度の中で、機械が得意な分野でどのように生かすのかが重要と考えます。

betafunction
2020/03/03
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 一般社員

人間であることと、AIであることの境界がなくなりつつあることを考えさせられる。
機械に使役されないようにしたい。

masarukanno
2020/02/26
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

テクノロジーの進化はまだまだ進み変化し続けると思う。臆するこなくテクノロジーの進化の仕組みに興味を持って望みたいです。

mgtgtg
2020/02/25
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

空港を利用する度に、顔認証での通過できるところが増えているが、Deep Learning技術の進歩の恩恵を知らず知らずに受けていたと感じた。

shusaku_h
2020/02/23
商社・流通・小売・サービス その他 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングの特徴を意識しながら、職場や家庭において適用できるものがないかを折に触れて考える。

shinya_t
2020/02/23
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

人間と機械の得意な業務をミックスして効率化することが今後求められると感じた。

t-hiro104
2020/02/19
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

お客様との提案フックとして利用できそう。

kinu0404
2020/02/11
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

モノや情報の認識については学習が進むはず。人間の感情や趣向についても学習されるはず。

lado
2020/02/04
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングは帰納的なものだと理解した。完全じゃないことを肝に命じたい

naoki-1967
2020/01/28
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

知識として勉強になった。

tanave
2020/01/28
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

個人的には好まない流れであるが、その背景に、ディープラーニングは意味を説明できないということがあると感じた。

take_32r
2020/01/21
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

概要は把握できましたが、実務への活用を考えるとしたら、もう少し勉強しないといけないと思いました。

hajime68
2020/01/21
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

顔認証システムを応用して会計システム等を飛躍的に進化させれそうである

umo
2020/01/20
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

予測を立てる業務全般において活用できると考えます。実施毎に精度も上がっていく事を考えますと業務が飛躍的に変わると感じました。

nkeishu
2020/01/15
広告・マスコミ・エンターテインメント メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

業務においてディープラーニングを活用するには、大量のデータを読み込み、何が特徴量かをコンピュータに探し出させ、何がマーケティング上の重要因子になっているのかを学習させていくことが大事である。

sw034
2020/01/14
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

セキュリティ対策などの用途として期待が高い反面、
100%正確ではなく使用するデータにより偏りがあるなどの留意点も認識したうえで活用していくことが大切だと思いました。

eh10
2020/01/13
コンサルティング・専門サービス IT・WEB・エンジニア 一般社員

ディープラーニングを使ったAIを活用するためには、元となる膨大なデータが必要となることがあらためて分かった。
自身が業務で扱っている業務でAIを活用してみたい場面はあるが、今持っているデータ数では圧倒的に足りなそうである。それを補う術はあるのかを考えていきたい。

jc61grom
2020/01/13
メーカー 営業 部長・ディレクター

自由記述で生産設備での利用が書かれていた方がおり 納得しました、歩留り向上や最後の仕上げで人の手が加わる部分で人の行動(作業)から発生するミスなどが防止できるかもしれません。

ka_ken
2020/01/09
IT・インターネット・ゲーム・通信 販売・サービス・事務 一般社員

人間による手作業が大きく減り、業務時間の削減やミスの減少が期待できる。

ryoken
2020/01/09
商社・流通・小売・サービス 専門職 一般社員

安全管理精度の向上に役立つと思われる。

mkwrd
2020/01/08
インフラ・公共・その他 IT・WEB・エンジニア 一般社員

顔認証は、今回のホテルの例では悪用されそうですね。宿泊者に変装した人物が不正にホテルに押し入るとか。また、年齢を重ねたときに顔認証が効かなくなる、というのも考えられそうです。いずれにせよ、AIもディープラーニングも銀の弾丸たりえませんね。限界をよく認識して活用することは、人間の仕事でしょう。

shinya_3
2020/01/03
医薬・医療・バイオ・メディカル 人事・労務・法務 一般社員

良いデータだけを集めるだけでなく質の良いデータを入手するために企業としてどのように取り組んでいけばよいのかを考えていきたい。

masahiko0921
2019/12/23
コンサルティング・専門サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

どの業界でもセキュリティに関することはとても重要である。

manabist123
2019/12/22
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

業務で活用するには、学術的に優れたモデルを土台にする必要があると思います。説明責任を果たすのが難しいので、リコメンド等から利用するのがよいと思われます。

kenichiro118
2019/12/21
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

データに偏りがあると結果が正確でないことがあることを理解。大量の量のデータを集めることで偏りが改善されるものと理解している。

tottin
2019/12/08
医薬・医療・バイオ・メディカル 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングが電子カルテと連動すれば、患者の病状変化や対応の優先度管理に役立てられるかもしれない。

kurokurokuro
2019/12/07
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングの基礎が理解できた。自分で特徴を見つけ出すのは改めてすごい技術。また、結果の説明が苦手であり、学習する質が悪いとよくないことは留意点として理解した。

mm87
2019/12/05
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

ディープラーニングという言葉を何となく聞いたことのある程度だったが、どういう仕組みで動いているのかイメージすることができた。また、具体的な活用事例を見て自分の業務でどう使えそうか考えるきっかけになった。

no-1105
2019/12/04
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

機械がこんなに進化していると分かりました

tama123
2019/11/30
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングというキーワードはよく聞き一度は理解していたが、普段の業務などで利用していなかったので、記憶が曖昧になっとぃた。今回、改めて学習して思い出すことができた。
今後、業務に活かす事が出来ないか考えるようにする。

ko0822
2019/11/28
商社・流通・小売・サービス 経理・財務 一般社員

今のAIでできないと思うこと。
1.課題とゴールの設定。これは人間が決めなければならない
2.事象の一般化と構造化。事象から物事の考え方の核を抽出し、それを他の事象に応用すること

mtgood
2019/11/25
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

人工知能にも100%はないので、人間の目によるチェックが必要。

vegitaberu
2019/11/20
広告・マスコミ・エンターテインメント 人事・労務・法務 一般社員

人間の脳とイメージすれば、なんとなく、仕組みは簡単そうでも、応用となると、難しいと感じます。奥が深いです。

nasu1976
2019/11/10
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

あまりふれる事はなかった為、とても参考になりました。

nishimuragunta
2019/11/08
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

IT関連は知識がないので、参考になりました。

kusanagi
2019/11/04
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニング技術がすでに実用化されていること。その速度にあらためて驚きました。

runnermasa
2019/11/04
メーカー 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングの強み、弱みを理解して生かしていきたい

knhk
2019/11/03
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

人の知能に機械がどこまで追いつけるか、何ができるかが問われているようである。

mur
2019/11/01
メーカー 販売・サービス・事務 部長・ディレクター

独自進化的な学習機能は最適行動の提案に活かせるのではないかと感じます。

bibizu19711217
2019/10/25
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングによって、将来人間がやってきた業務のいくつかは、ロボットに置き換わると期待できる。

hitoritan
2019/10/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

ディープラーニングの定義、概要がコンパクトに認識できた

tak5123
2019/10/21
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

多くのよくある質問には有効性があり活用することで業務負荷の軽減が図れそう。しかし、特異例や個別案件、複合案件には比較的向かず、人間の能力や智識が必要なケースは無くなることは決してないと感じた。

bayan
2019/10/19
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

特長を活かし人間と共存することで、今後の業務効率化に欠かせない技術になると感じた。

waineco
2019/10/18
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 部長・ディレクター

ディープラーニングを活用した業務プロセスに関するリスク管理のポイントが理解できたように思われます。精度が100%ではないことを前提にしているか、学習データの質・量がどのようなものであったか、等。

suzfumia
2019/10/17
IT・インターネット・ゲーム・通信 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

分かりやすく短時間で学べる

masuda9000360
2019/10/15
メーカー 経理・財務 部長・ディレクター

学習による効果は人間より劇的に大きく、職業人として、親として、自分や子供たちの職を奪わないか、恐怖を感じる。

ken_me
2019/10/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

今後 自部門の製品にも搭載するよう開発を進めます

masa926
2019/10/08
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングとはどのようなものか理解できた。

ricohiroto
2019/10/07
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

業務の引き継ぎ
検査
保守
人材育成

taka-1115-75
2019/10/03
金融・不動産・建設 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

奥が深そうな分野の表面がわかった程度かな。

rtmk
2019/10/02
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

ディープの意味を初めて理解しました。

hide0024
2019/09/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

若干の誤認識は引き続き精度を高めるとして、人間作業とうまく棲み分けを考えれば、楽で効率の良い仕組みが構築できるだろう。

退会したユーザーです
2019/09/21
  

ディープラーニングは、人間の学習に近いと感じました。

user-201907
2019/09/19
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

事例紹介で、中国の天網が述べられていたが、中国は個人情報の管理に国の権力が強いため、SFの近未来のようなことがすでに実用化している。さらに進んでいくのだろう。日本でも、事例はどんどん増えていくに違いない。

hagiwaras
2019/09/09
インフラ・公共・その他 専門職 一般社員

表面的な内容にとどまっているが基本を押さえているので役立つと思われる。あまりIT系ではない人に見せると、AI万能のような解釈がなくなり良いと思う。

退会したユーザーです
2019/08/30
  

業務のためのツールというより、それを活用したビジネスを考える必要があると考えます。

watta45
2019/08/26
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

商談現場における会話をディープラーニングにて認識させることにより、お客様の購買意欲を駆り立てる「言葉」を抽出することができる。セールスプロセス・技術への応用に活用できるのではないかと思った。

annan
2019/08/26
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングがビジネスを始めとする世の中全般で活用されるころには、世の中の景色や世界が大きく変わるであろうことに改めて思いを馳せた。

bintang
2019/08/25
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

AI翻訳の精度が上がるのではないかと思う。

nms_3523
2019/08/15
インフラ・公共・その他 専門職 一般社員

主に過年度から蓄積している膨大なデータに基づく将来予測について、人間の処理能力を超えた能力の発揮が期待できる。

doppon4510
2019/08/15
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングのアルゴリズムを組む方法を知れば、業務に応用できるかを検討できると考えます。

red_pine
2019/08/11
IT・インターネット・ゲーム・通信 メーカー技術・研究・開発 一般社員

問い合わせ業務での分類わけ、類似事例の抽出にディープラーニングを活用できるようにしたい。応用できるようになりたい。

yuuu
2019/08/04
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

しくみや特徴についてよく理解できた

miya-san
2019/08/03
メーカー 営業 部長・ディレクター

識別、判別が必要で、かつ対象が大多数の場合最も効果を発揮する。現時点では自分の業務での活用法は思い浮かばない。

ef6641
2019/08/01
メーカー 営業 部長・ディレクター

まだ改善の余地があることがよく分かりました。

hacco
2019/07/24
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

すでにセミナーやテレビで知っていること。
ほんとにできるの?と考えるより、
どうしたら利用できるか、と考えたい。

ryo_0520
2019/07/24
メーカー 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングによる業務効率化、生産性の向上により、働き方改革へつなげていく必要がある。

kenichi1982
2019/07/22
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

自組織で活かして考えたいと思います

f_ken
2019/07/19
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

AIの機能を進化させるためには、より幅広いデータを機械に学習させる必要があるが、その分プライバシーが犠牲になるリスクがある。効率性とプライバシーを両立する基準が必要になりそう。

katakun
2019/07/16
メーカー 営業 一般社員

AI、ビッグデータとともに発展し、その技術が研究されている手法である。ロボットが深層学習し、精度が高くなると人間の仕事がロボットにとって代わられるという不安もあるくらいである。人間も負けずに深層学習していくことが求められるかもしれない。

kokajima
2019/07/16
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

ディープラーニングの仕組みがわかることで大量のデータが必要な理由がよくわかりました。同時に何でもかんでも「AIにとって代わられる」といった謳い文句がいかにAIを知らないのか、業界を知らないのかということがよくわかりました。

tensan
2019/07/15
メーカー 営業 部長・ディレクター

AI活用により改善出来る業務の洗い出しを進めたい。

fk
2019/07/14
金融・不動産・建設 その他 一般社員

業務改善を考える際に活用したい。

miho1967
2019/07/14
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

当面社内事務の簡素化に使えそうかなと思いました。

sugi0602
2019/07/14
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

精度はこの先どんどん上がっていきそうですね。人にしかできない仕事のスキルを身につけておかないと、仕事が奪われていきますね。

n-mtmy
2019/07/09
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングはデータ量が多い程良いと認識していたが
質によって精度が変わる事を知った。

federer
2019/07/08
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 一般社員

ディープラーニングという言葉は知っていたもののどう活用できるのか、精度をどう考えればいいのかなどわかっていませんでした。今回、ハイレベルな概念がわかっただけでも、ビジネスへの活用のイメージが出て来ました。

basser
2019/07/06
金融・不動産・建設 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングは、全能ではないため、優位性を理解したうえで利用する必要があることを理解した。

yoshikawa0521
2019/07/03
インフラ・公共・その他 専門職 一般社員

ディープラーニングについて、自身でも説明できるよう簡単な理解ができた

yammy
2019/07/02
金融・不動産・建設 その他 課長・主任・係長・マネージャ

判断の根拠を説明してくれない、という点が、実務に適用したときに注意する必要があると思った。一方では業務に活用し、効率化できる、という事実が、他方には自分が知らないところで監視される、ということになるかもしれず、こわいと感じた。

katsuhito3
2019/06/30
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

全く知識のない分野なので勉強になりました。

hy-5573
2019/06/28
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングについて、初めて体系的に学習できました。

kotta
2019/06/24
インフラ・公共・その他 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

学習に用いるデータによって結果が変わるのなら、人間が判断する領域が残っていると感じた。技術革新を恐れるのではなく上手く活用できる人材になりたい。

ojizo
2019/06/23
メーカー その他 一般社員

ディープラーニングについて理解が進みました。

funajima_n
2019/06/23
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

ありがとうございました。

aki7
2019/06/20
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

もっと勉強しないとな

yukiko_w
2019/06/17
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

認識精度もじきに100%に近いものになると思われる。
技術が追い付いてきたタイミングで、どのようにビジネス利用するか考えるアイディアは人間が出さなければ…。

nishinomiya
2019/06/16
メーカー 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

予測説明ができない、が印象的だった。

wao
2019/06/14
広告・マスコミ・エンターテインメント 人事・労務・法務 部長・ディレクター

セキュリティ―の問題への関心も高まった

shuhei_
2019/06/10
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

グーグルの事例などを数多く知りたい

user-6875566b89
2019/06/09
  

初級編という内容でした。

hiroya14
2019/06/09
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 一般社員

活用できる範囲は広いと感じた。

globis1
2019/06/08
金融・不動産・建設 営業 部長・ディレクター

分かりやすかった。話してのスピードアップをお願いします。

cha
2019/06/07
商社・流通・小売・サービス IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

勉強になったが、ディープラーニングかどうかを理解するのはまだまだ難しいと感じた。さらに理解を深めたい。

shota0607
2019/06/05
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

人工知能や深層学習に対する知識は身に着けていかないといけない

p-bone
2019/06/04
メーカー コンサルタント 部長・ディレクター

質の良い教師データってどう考えればよいのでしょうね?

偏っていてはダメと説明されていましたが、何が偏っているとダメなのでしょうか。たとえば猫を認識させる場合に黒猫ばかりを教えてはいけないというのはわかりますが、実際にはそのような単純なデータばかりではなく、偏っているかどうかもわかりにく場合が多いと思います。

shinya923
2019/06/04
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

契約書の筆跡をディープラーニングすれば与信業務に活かせると思いました

casbar33
2019/05/31
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 部長・ディレクター

deep learningの基本を修得できました。

taktaktak
2019/05/30
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 課長・主任・係長・マネージャ

とても簡潔にディープラーニングの特徴がわかりました。

bibizu1217
2019/05/29
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングの基礎が理解できた。

kazutamachan
2019/05/29
商社・流通・小売・サービス 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

機械学習とディープラーニングの関連性が良くわかりました。

m_yae
2019/05/28
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

よく聞くディープラーニングという言葉について、理解が深まった。理由をせkつ名できないというのも、これからは変わってゆくのだとは感じる。

yokofujimori
2019/05/26
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

機械学習をさせるデータの質と量という注意点が一番大変で、なかなか簡単に活用できない。今後、もっと機械学習が簡単にできるようにデータを流し込むことができるようになってほしい。

ikawamariko
2019/05/26
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

なんとなく知った気になっていたことが理解できました。
もう少し自分の仕事でどう、役立てられますか?という質問について、[Best answer!]など紹介していただけると、知識の定着につながったのではないかと思います。ご検討お願いします。

yamato2016
2019/05/24
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

ディープラーニングと言ってもピンと来なかったが、
ある程度は理解できたと思う。

rina_nishii
2019/05/22
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

ニューラルネットワークは人間の脳の神経細胞の仕組みを模倣したものということから、異なる分野を学ぶことが発明につながるため広く興味を持ち続けたい。
ディープラーニングの留意点を踏まえた上で、どのニーズに応用するか見極めることが重要と感じた。

cogeayu
2019/05/21
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

身近にディープラーニングを活用できるビジネスが存在していることが理解できた。

satoshifh
2019/05/18
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

わかりやすい内容でした。中国の例等もありイメージが湧きやすいですね

tokiyo
2019/05/16
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 一般社員

正しいデータを集めるのが大変そう。システムにゴミを入れてもゴミしか出てこない

m-nishi
2019/05/16
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 部長・ディレクター

ITの進化を感じた。近い将来様々な分野での活用がされるであろう

takeshiketa
2019/05/15
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 一般社員

ディープ⁉︎なラーンだった。
ところでインタビューとかでないナレーションはボカロイド?それとBGMが、なんとなく雰囲気出してる。

atte1885
2019/05/14
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングを生かした新しいサービスが世界を大きく変えていくと思われ、それにかかわる仕事をしていきたい。

aspen_2019
2019/05/12
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

小さい子供が生き物すべてを、ワンワンと言っていた数ヶ月後に、ワンワンとニャンニャンの区別をするようになる。
人間が教えずに猫の特徴を解析して認識できるようになる、ということはものすごいことなのだろう。
人間が問いを与えずに機械が何かをするようになったら相当に怖いが、相当な能力を持った機械に対して人間がどのような問いを与えるのかも怖い。

ts_1988
2019/05/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

人のやらなくてよい領域が増えることは良いことです。

wata12091979
2019/05/06
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

とても役に立ちました

kkkkkk
2019/05/05
商社・流通・小売・サービス マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

AIが敵になるか味方になるかは利用の仕方次第。今現在の価値観で仕事や生活を考えてはいけない。知識のないまま仕事が奪われるのでは?という不安から闇雲に敵視するのは進化を止めるだけ。

kawakami
2019/05/02
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

人間の作業や手間も加えつつ、併用できたら良いと思います

jun_ms
2019/05/01
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

サービス業での活用度が高いと思う

c_ym
2019/04/30
メーカー 営業 部長・ディレクター

これからはAIとの共生がテーマだと思っています。

ui_imaiti
2019/04/30
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

基礎知識というより、初歩的な言葉の解説でした。

keyakky
2019/04/21
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

データの質により予測の結果が変わる。データの特徴を説明するのが苦手の2点には注意が必要だと感じた。

takanari26
2019/04/16
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

プログラミングを学ばずとも、ディープラーニングの進化により、誰でもアプリ等は簡単に作れる時代が来る。

sho1011
2019/04/14
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

モノを見分ける際に手がかりとしている特徴が人間と深層学習によっては異なっているという点が印象深かった。

y-sasago
2019/03/27
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

ディープラーニングをわかりやすく、短い時間で学ぶことができました。

takashi0823
2019/03/10
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

将来あらゆる業務にディープラーニングが関わってくると感じた。

jagy_0821
2019/03/08
医薬・医療・バイオ・メディカル 専門職 部長・ディレクター

業務効率改善に具体的に役立てることができそう

reiwa
2019/03/06
メーカー メディカル 関連職 一般社員

わかりやすかったです

ara007
2019/03/03
商社・流通・小売・サービス 営業 部長・ディレクター

知識が深まった

morimoto-100036
2019/03/02
金融・不動産・建設 その他 一般社員

参考になった。

santaku
2019/02/27
金融・不動産・建設 その他 課長・主任・係長・マネージャ

精度更に向上すると、様々なものに活用が出来るので、進化が楽しみだと感じました。

fff_yyy
2019/02/25
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

犯罪者として認識されたら怖いと思った

user-7eb9e5c051
2019/02/21
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングに関する大まかな理解が出来た

ktada
2019/02/20
IT・インターネット・ゲーム・通信 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

ディープラーニングが全ての事象に活用できるわけではないことが理解できた。
赤ちゃんを育てていくのに近いのだとも。

coichi
2019/02/20
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

(=^・^=)の例がとても分かりやすかった。

san-kun
2019/02/20
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 部長・ディレクター

面白いですね

masami0527
2019/02/20
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

身の回りに実例が少ないが近いうちに急速に確実に浸透してきくだろうと実感がわきました。

h_matsuoka
2019/02/20
メーカー 経営・経営企画 経営者・役員

事例の解説で、活用のプロセス及び、複数の活用例があればより良かった。

ne-moto
2019/02/19
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 経営者・役員

企業での導入が簡単・低コストで、できるようにしたい。

user-52f9d9a5cd
2019/02/19
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

参考になりました。

edueduedu
2019/02/18
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

今後は、ある程度質の良い大量のデータをどのように集めるのか、も課題になりそう。「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」「日本進化論」に書かれていた現在・未来の教育に関する内容を思い出した。

980027ko
2019/02/15
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

次もやりたい

miwakawato
2019/02/15
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

何がディープなのかを知ることができてよかった

yuuuka
2019/02/14
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

ディープラーニングの概要理解に役立った

katsuya_2019
2019/02/13
インフラ・公共・その他 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

勉強になった