ネットワークが接続されていません
shin111
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。

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-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。

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。

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。

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。

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。

shu-he-
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。

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。

kameko_o
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。

user-35f65e2ab4
2019/02/16
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

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。

user-844efc56c7
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。

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_nec
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。

hoshiya-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 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 営業 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。

kfujii_2016
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。

you_2010
2020/08/25
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 一般社員

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。

hyo-kin
2020/08/04
メーカー 営業 一般社員

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。

ta_ke_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。

hymanabu
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。

mirai80
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。

air_610
2020/06/25
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。

ogawa_koichi
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 課長・主任・係長・マネージャ

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。

mito0120
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-k
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。

cancer07
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_123k
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。

donald_duck
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。

miyabemai
2020/04/28
メーカー 営業 一般社員

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-shyo
2020/03/19
商社・流通・小売・サービス 専門職 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。

hiro104
2020/02/19
インフラ・公共・その他 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。

ladohana
2020/02/04
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

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。

funsui
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。

e31
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_ke
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。

begiragon
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。

kenichiro
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。

mariem
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

keta_y123
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。

kyabetsu-taro
2019/11/20
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

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。

lagerman
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。

fuzimaru
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。

runner_masa
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。

fsuzuki00
2019/10/17
コンサルティング・専門サービス 金融・不動産 関連職 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。

hide_0024
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。

ryu7
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。

kaoru_okajima
2019/07/16
コンサルティング・専門サービス 専門職 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_0709
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…。

tsunemi
2019/06/16
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

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

finx
2019/06/09
メーカー 営業 部長・ディレクター

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。

shin923
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。

kazutama0624
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。

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。

atte1882
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。

sasakir_1249
2019/03/08
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

業務効率改善に具体的に役立てることができそう

user-32415af831
2019/03/06
医薬・医療・バイオ・メディカル 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

morimoto0207
2019/03/02
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 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

user-a4566cb27c
2019/02/20
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。

edu
2019/02/18
メーカー 経理・財務 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

myato
2019/02/15
メーカー 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

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