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ヤフーCSO安宅和人×鈴木寛が語る!リーダーに必要な「AI」「データ」の知識と活用法

  • 0h 50m (1sections)
  • 分析
  • 知見録 Premium

このコースについて

あすか会議2019
第8部全体会「リーダーに必要なAIの知識と活用法」
(2019年7月7日開催/アクトシティ浜松)

データ×AIの世界的な競争は私たちの社会に破壊的な変化をもたらすだろう。ビッグデータの蓄積やAIの技術進化といった現在のフェーズから、あらゆるものがデータ化しスマート化するフェーズⅡ(実装化の時代)へ、そしてそれらがつながりあってインテリジェンスネット化するフェーズⅢ(エコシステムの構築)へとデータ・AI社会が進化することは明白だという。データとAIの進化が社会にゲーム・チェンジを引き起こす中、リーダーが持っておくべき知恵とは何か。内閣府人間中心のAI社会原則検討会議の構成員として政府のAI戦略策定にも参画する安宅和人氏に見えている景色を、日本初の私立・国立大学のクロスアポイントメントとなる東京大学公共政策大学院教授、慶應義塾大学政策メディア研究科兼総合政策学部教授の鈴木寛氏が引き出す。(肩書きは2019年7月7日登壇当時のもの)

安宅 和人 慶應義塾大学 環境情報学部 教授/ヤフー株式会社 CSO(チーフストラテジーオフィサー)
鈴木 寛 東京大学 教授/慶應義塾大学 教授

コース内容

  • ヤフーCSO安宅和人×鈴木寛が語る!リーダーに必要な「AI」「データ」の知識と活用法

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

100+人の振り返り

  • vegitaberu

    人事・労務・法務

    いろいろ学びはありましたが、一番心に残ったのは、人間とAIの違いでした。
    人間には、身体がある、知恵がある(ない人もいるが・・・)、欲がある、良心がある、意志がある。AIにはない。
    この5つの違い(特徴)を考慮に入れれば、AIを使いこなす道が見えてくるのではないかと、そのヒントになったような気がします。
    逆に言うと、これ以外の部分インついては、すでに、AIが勝っているとも言えるかもしれない。
    他には、科学技術と国際政治の歴史を追うことによって、次、どうなるか?を予測しやすくなるという話。
    どうしても、テクノロジーの発展とか聞くと、そのテクノロジーを身に着けられるか、諦めて、丸投げするかという2択になりがちですが、そうではなく、もう一つ上のレイヤーでものを見て、マクロの動きを予測し、それに合わせて、専門家(できる人)を使うという選択肢があることを学びました。
    最後に、人間の学び、コミュニケーションには、読む、書く、聞く、話すの、4つの動きがある、ということ。
    今、自分が、そのうちの、どれをしているかを意識すると、また、学びでも、どのレベルまでできればいいかということを意識しながら学んでいくと、自分の位置と目的の距離が見え、やるべきことが、はっきりするのだろうと感じました。

    2020-10-21
  • seiji-19680218

    営業

    安宅さんは本当に面白い。ゲームチェンジをすでにしている世界。妄想が価値を生む。生んでいる。GAFA4社の時価総額合計は、東証一部上場企業の総合計を超えた。そして中国、アリババ、テンセント、バイドゥ、さらにどんどん次から次へ生まれる。エピックもアップルに正面から喧嘩売りにいった。
    では、自分が何をすべきか。悲しくなるぐらい基礎素養がない。情報基礎、と、統計の勉強をする。目安として簡単な資格取得(2つ取得済)からG検定E資格まで。学んだデータ利用を同僚と試行錯誤しながら利用開始する、権限者に説明を続ける、データを利用し結果を積み重ねる。

    2021-03-30
  • omso

    メーカー技術・研究・開発

    最低限大学教養レベルの数学を身につけなければついていけないことを実感した。
    他にもビジネス全般の知識、歴史などこれからの未来をみるのに必要だと痛感した

    2021-04-21
  • hiro_yoshioka

    メーカー技術・研究・開発

    最後の、人間にあってAIにないもの。意志、良心は想像できましたが、「欲」は意外だった。なるほどーー欲かぁ。

    理系も文系も適度に広く浅く知っていることが大切だということが理解できました。
    実体験としてもそうだなと思います。
    理系の職場では、全体的に文系(や経済)に疎い人が多いw
    一方、非理系の人たちの集まりでは理系のスキルが重宝されます。両方あると最強。

    2021-07-24
  • tksk

    メーカー技術・研究・開発

    SQL,Pythonを一度なぞってみる。パケット通信の原理を調べる。自然言語処理のアルゴリズムを理解する。大学1年の基礎数学をきちんと理解する。そういったことが最低限必要。データを用いた特徴量の算出ができそうかどうかを見極められる、感覚的についていけるようになることがリーダーには重要。

    2021-04-16
  • bonjours

    金融・不動産 関連職

    とても啓発される内容でした。私は鈴木寛氏と同じ世代でしたが、文系・理系という区別にとても違和感を持っていました。もっとサイエンスを勉強すればよかったと後悔しています。
    安宅氏の主張も説得力がありました。でも今のアリババは前途多難ですね。政治リスクは常に考える必要があるのでしょう。最後に、鈴木氏の福沢諭吉の引用は皮肉かとも思いました。衆議院議員でも知恵も意志もない人がいますからね。国会議員候補者の能力を客観的にチェックをするAIの登場が必要だと感じました。

    2021-10-03
  • oss2

    メーカー技術・研究・開発

    AIに対するイメージが大きく変わりました。すごく印象に残っているのはベルの法則で10年単位でコンピュータサイズが1/1000になっているという点です。長期的なビジョンを考える際に、今の常識でできないという判断はやめたほうが良いという意見は非常に参考になりました。数学はしっかり勉強したいと思います。

    2021-10-01
  • qdozuki

    コンサルタント

    AIは、単なるツールやアルゴリズムではない。脳の情報処理の自動化の再現に過ぎない。ということを認識して、うまく活用すべき。

    2020-06-06
  • llasu_ito_0502

    人事・労務・法務

    ありがとうございます。
    アリババとアマゾンでどちらが優位に今後なるか、と質問された時に、アリババ(中国)と答えられました。もう中国のAI、データ活用術がアメリカを上回る時代が来ているのですね。脅威というか、中国が、世界一のAI、データ活用国なのですね。
    アメリカ(日本もアメリカに近いので)は、今後国家戦略をどうするのだろうか?と思いました。中国に勝てない、リアルがある。
    ウチの経営陣にも見て欲しいコース(対談内容)だと思いました。
    AIが感情を持たないし、人間を上回るコトは無い、というのも分かりました。
    ありがとございます。知見が深まりました。

    2022-10-28
  • saito-yoshitaka

    メーカー技術・研究・開発

    今後経営層は数学の知識がないと役に立たない。仕組みを理解する事が重要であると学ぶことが出来ました。

    2022-06-23
  • since20191227

    コンサルタント

    ★広い意味でのサイエンス&情報科学の基礎素養が必要
    ★安宅氏「AIは“コンセプト”。人間が行っている知的活動の自動化するとAIと呼ぶ」
    ★鈴木氏 福沢諭吉 学問のすゝめ 人間「身体、知恵、欲、良心 意志」
    ★数学、インターネット、バイオテクノロジー、環境問題の本質のを理解できていなければ、何がボトルネックになっているのか発見できない。
    日本に閉じず、世界に開いていこうと思いました。

    2020-07-11
  • 5stars

    販売・サービス・事務

    大学レベルの数学ができなくては話にならないという部分は絶望的な気分になりましたが・・・人間に対する洞察力やそれを言語化する力がなければ、AIを利用した自動化も意味のあるものにはなりえないということを学びました。
    また、エンジニアが言っていることをある程度理解でき、コンピューターができることできないことを理解していなければ、正しい方向性にジャッジできないということも学びました。

    2021-04-08
  • sdaisuke

    メーカー技術・研究・開発

    AI,データ活用について、数学が大事、学んでみる

    2023-05-07
  • ei-san

    販売・サービス・事務

    話の内容としては初心者には難しい内容でしたが、聞いていて、おそらく20年後にはすべてのデータがAIにより揃えてもらえ、人間は判断業務に専念できるのではと思えました。

    2023-08-27
  • seki_et

    営業

    話し方が気に入らない

    2022-07-29
  • kiso_2115

    コンサルタント

    ツールの習得に加えて、あるべき未来の構想力、数学、概念理解の重要性を再確認し、日常的な学習に加えたいと思います。

    2022-01-20
  • 100707ty

    メーカー技術・研究・開発

    これからのビジネスで成功するには大学一年レベルの数学を、理解し直しておくことが大事ということがわかった。

    2022-06-07
  • j-ohtani

    販売・サービス・事務

    サイエンスと情報科学の基礎素養を抑える.
    AIと人間の仕分けはNG:もはや対立概念ではない.

    2022-11-15
  • mike_1006

    マーケティング

    圧倒的に数学が大事であることって、既に言い尽くされてきているはずだが、その非常にシンプルなことが非常に深く刺さったのが不思議な感覚であった。ここで語られているリーダー像と今の自分との距離はとてつもなく遠いのは認めざるを得ないが、自分に残されたこれからの時間を、何に投じるべきであるかを整理する機会になった。

    2021-10-06
  • a-ta

    マーケティング

    10~15年先の技術進歩は予測できないということを念頭に置きたい。

    2021-10-23
  • hina1234

    営業

    概念の理解は非常に重要であると感じた。

    2021-10-20
  • hideaki_fujito

    経営・経営企画

    データやAIをどうように使い、どのように理解し どのように業務や日常に組み込むかが考えるポイントと感じました。

    2023-08-08
  • haaaru

    営業

    数学の基礎知識が重要。

    2021-03-16
  • take24

    営業

    おそろしく密度の濃い内容だった。
    学びたいこともいっぱいあるしこれからの未来が楽しみ。

    あと、、、文理分断は本当に無くしてくれ!!

    2021-05-02
  • kn_watanabe

    IT・WEB・エンジニア

    安宅氏の講演は非常に有益で、学びが多かった。
    特筆すべきは、すべての今の活動のかなりの領域でAIが用いられていること、そしてまAIは初歩の初歩に過ぎず、これからいかようにも発展しうるということがあげられる。
    あとは、ブラックボックスの責任のところのくだりも面白かった。
    会社でAI活用の抵抗勢力があった時にうまく使えるなと思った。

    2022-09-25
  • hideki_1968

    メーカー技術・研究・開発

    AIの現状と未来について興味深く学べた。PCのサイズに代表されるような技術の加速度的進歩を見据えて新規価値を考えることが必要となることが語られていた。リーダーに必要なスキルとしてツールより数学が大事という点は正直困ったが、前提となる目的、イシューについては見定めていきたい。

    2021-10-21
  • gk_0123

    メーカー技術・研究・開発

    既に業務には使っておりますが、デジタル、AIで何をしたいかが大切であり、何ができるかを知るために試すことも重要と感じます。

    2020-08-15
  • tct131

    コンサルタント

    いま自分が一生懸命取り組んでいるAIプロジェクトの課題が、実は数年後には全く課題ではないかもしれない。本当に大事なイシューを見極めて、自分のリソースを投下しようと思いました。

    2022-01-07
  • alfista01

    マーケティング

    大切な視点「何ができるとステキなのか、数学的に表現すること(数理的にモデル化できるかどうか考えられること)。」非常に合点がいった。
    DX化を進めるにあたり忘れずに進めていきたい。

    ベースラインの教養を補強しながら新しい時代の流れにアンテナを高くしていきたい。

    2021-10-23
  • tk1982

    金融・不動産 関連職

    数学、サイエンス、テクノロジー、科学といった自分の苦手と勝手に思っている分野の学びも最低限身に付けないと、AIの活用も出来ないと感じ早速実践しようと思う。

    2021-03-03
  • t_tamra

    メーカー技術・研究・開発

    安宅さんの言うことになんでこんなに説得力があるのか不思議。

    2023-02-15
  • kyohei_kaneko

    マーケティング

    非常に学びが多かった。なぞって、真似たいと思う。

    2022-09-09
  • hideki4721

    経営・経営企画

    あっという間に聞き入ってしまった。
    ホリエモンと安宅さんが言っていることが似ている。

    2020-07-11
  • tsukaz

    メーカー技術・研究・開発

    身近なところでもAI技術を利用しているということを理解しました。
    いずれ企業の業務にもAIはどんどん侵食してくるんだと思いますので、AIに支配されすぎないよう、AIとは何か・人との差分は何か、というようなところを、本講義で得た知識をさらに深堀氏、もっと理解していきたいと思います。

    2021-09-22
  • i_-_-_michi

    経営・経営企画

    この談話の内容を、理解して欲しい人に見てもらおうと思った場合、言葉の端々の阻害要因(馬鹿にされていると感じてしまう)で対象に刺さらないと思ってしまった。ついて行けない人は淘汰されるだけですよと聞こえてしまう。そうならないようにコミュニケーションをとって理解を進めることが、データドリブン社会の実現に寄与する一歩一歩になるのではないかと感じた。

    2022-03-15
  • atsu_76

    メーカー技術・研究・開発

    リーダーに必要なAI時代の知識。再度学び直したい。

    2022-08-21
  • mmranger

    人事・労務・法務

    将来の構想を考える上で、技術的に今、不可能な事はほとんど可能になるという想定でいるべき、という意識は忘れないようにすべきと思いました。また、事象や課題を数理学的に取り扱うのは専門家に任せるとしても、数理学的に取り扱えそうかどうかの判断ができるために基礎的知識、経験は習得すべきであると思いました。

    2020-08-16
  • takashi801

    その他

    私の現場でAIの話しが進んでいて一部の担当者しかわからず、全員が同じ方向に向かうまでは難しい。工場が古い為。新設工場に携わる機会がある場合を想定し考え方を理解しておく。

    2022-06-23
  • takkun_25

    営業

    AIリテラシーをある程度高めないといけないな、と実感いたしました。

    2021-01-17
  • ma2022

    営業

    数学やサイエンスを学び直すことから始めたい。

    2021-10-27
  • kin-k

    営業

    ムーアの法則、ベルの法則、変化の速さに着いていくため学び続けなければいけないと再認識しました。

    2020-05-07
  • yokote_koji

    経営・経営企画

    リーダーに、数学的知識が必要、文系・理系の垣根はなし。AIだからの意識をなくし、使いだおすは参考になった。

    2023-12-30
  • fmchan

    経理・財務

    大学一年生の数学、中国語、英語、歴史

    2022-03-07
  • kaochan

    営業

    数学の知識をつけることが必要であって、AIを業務に使用するのは当たり前になっていくため、基礎部分を抑える必要性をつうかんした。。

    2020-12-27
  • katsu42

    コンサルタント

    身体がある、知恵がある、欲がある、良心がある、意思がある。AIなどない時代にこれを考えていた福沢諭吉は凄い人だと改めて感じました。
    AIに何をやらせるかを考える際に間違いなく重要な要素だと思います。
    記憶の限りさかのぼてみると世の中はほんとに大きく変わったなと思いました。やらない企業は潰れるだけ、ドキッとした言葉でした。

    2020-05-21
  • terada_osamu

    メーカー技術・研究・開発

    とりあえずAIを使っていきたい。それで何が出来るかを見てみます。

    2023-11-25
  • tak_197

    経営・経営企画

    学ばなければならない課題が明確になりました。

    2021-09-12
  • kuta_41

    IT・WEB・エンジニア

    業務で生かせそうである。

    2021-11-22
  • kannsaninn

    専門職

    なくなる大企業が出てくるという言葉があり、企業は変われるかどうかの瀬戸際であると思う。自社のことをしっかり考えてみたい。

    2022-05-03
  • sishin

    営業

    新しい価値創造の業務をする際に生かしたいと思います。

    2021-10-22
  • tada05

    その他

    今を見るための日々の勉強

    2021-05-05
  • kou_55

    メーカー技術・研究・開発

    10年20年先のことは既に状況が変わっているので(考えても意味がない)、まずは5年くらいの先の事を考えるべきという点が印象に残りました。

    2022-10-10
  • sai-3448

    人事・労務・法務

    今回もなかなか難しい議論でしたが、リーダーに必要ななAIとデータの知識と活用法について学ぶことができ、大変参考になりました。

    2023-11-08
  • nagai_y

    金融・不動産 関連職

    数学が大切というのが参考になりました

    2021-11-26
  • akirok

    メーカー技術・研究・開発

    企業でAIを活用していないところは、すべからく潰れていくというお話は本当にそう思う。AIを使い倒すということにも非常に共感を持った。考えることはもちろん大切であるが、どんどん使って見て、価値を見出していくことで次が見えてくる。指数関数的に環境も変わってくると考えて、方針は考えても、まずは近いところから実装して経験をつむ事が重要だと思う。自らのレベルアップも欠かせないと強く感じた。

    2021-10-09
  • ttts_s

    専門職

    AIとデータ解析の重要性を知った。リーダーのユーモアや余裕を知った。

    2023-09-04
  • h_mrmt

    その他

    AIはツールの総称であり道具である。切れる包丁を持っていても、基本ができた人間に使わせないと猫に小判。AIツールを使うためにも基本を理解した人間が、適切な人間(職人)に使わせるべきである。切れる包丁を作る時代から、どのように使って素晴らしいものを生み出すかの時代になったと理解した。

    2020-04-16
  • gtakahashi

    営業

    指数関数的進化をどう享受するかが肝だと思う。

    2022-08-29
  • fizzy

    営業

    AIを人間の知的活動の機械化と捉えるという視点がわかりやすく目から鱗でした。

    2021-02-16
  • gmapstudy

    経営・経営企画

    「最後の学問のすすめ」について、人間の性質が印象に残った。

    2020-04-25
  • yasusi_21

    その他

    数学が大切など分かっていても、つい避けてきた事実を突きつけられた。

    2021-10-10
  • katsu1985

    IT・WEB・エンジニア

    大学を卒業してから10年経過あとに,折角学んだ英語と数学をもったいないので独学で学び直しました。その後もう10年後会社へ入社して20年後に英検2級と数検2級と漢検準2級を取得いたしました。楽しい時間でした。社会は数学で出来てると思います。よく数学は社会では使わないと言われますが,よく使われます。現在は近代史を紐解いています。いつまでたっても勉強です。1945年前後の日本の状況に,胸が締め付けられるような痛みを感じます。

    2023-09-26
  • silver0809

    営業

    専門家に任せるにしてもマネジメントする側、意思決定する側として基本的な知識は全方位で持っておくことの重要性を痛感した。

    2021-04-08
  • shin_hata

    経営・経営企画

    A iは、データ抽出で使える機能
    やることが早い

    2023-10-17
  • rururu64

    販売・サービス・事務

    内容がとても難しかったですが、人間にあってAIにはないものというのが印象深かったです。

    2022-09-24
  • yamashita0001

    営業

    すでにAIを使い倒していると自覚する。
    1番進めているのはアリババ。

    2021-09-22
  • miami7nishiyan

    IT・WEB・エンジニア

    今の仕事を一生懸命にすることも大事だが、時には一歩引いて、俯瞰的に世界を観る余裕が必要だと感じた。

    2022-01-01
  • a_hoshino

    メーカー技術・研究・開発

    AIの進化のスピードに驚きました。
    5年後のあるべき姿を描いて人類とAIのコラボを深めていきたいと思います。

    2022-01-04
  • wantannabe

    経営・経営企画

    Googleの検索の例で示されたように、AI活用により今まで人間がしてきた仕事・作業が内容によっては数万倍、数億倍の速さと規模で出来るようになること、更に「今までのやり方」に縛られない新しい企業の方がAI活用の柔軟性が高いことから、大企業は「AIに何が出来るか」を正確に理解して速やかに戦略に結びつけないと命取りになると実感した。更に「AIに何が出来るか」を理解するには線形代数・微分・統計・確率といった「数学」の理解が最も重要であることを理解出来た。

    2020-12-24
  • yuumato

    コンサルタント

    1時間がアッという間にすぎた密度の濃い講義だった。

    ●人間とAIの違い:身体、知恵、欲、良心、意思の5つがあるかないか
    ●大学1年レベルの情報基盤がそろっていない物事の判断を誤る可能性が高い。最低限の情報知識、サイエンスがあるから現状を把握できるし、課題をどの技術で解決できるか目星をつけれる
    ●AIトップは中国。アメリカではない。
    ●最新のアプリはとりあえず使ってみるべき。→そのために英語や中国語が必要。

    2021-05-17
  • mbb_

    その他

    1番の学び
    AIの各用途技術は、リーダーが逐一追いきれない程になっていること
    感想
    AIを学ぶにも、効果を出すためにどこ”まで”学ぶべきかを考えることが大事だと思った

    2021-07-21
  • tanaka_cototoki

    その他

    リーダーとして必要な知識を具体的に沢山頂きました。
    なぞる学び、数学の重要性、統計的なジャッジ、サイエンスリテラシー、語学(7年の遅れ)、最後は学問のすすめが特に印象的で足りない事の多さに焦りを感じましたが、使い倒して進む意思が高まりました(糊手に金を目指します)。

    2021-05-27
  • seiji_yokoi

    販売・サービス・事務

    学びは非常に多い時間でした。AIを知るところからどのように応用すればよいのかまでをアドバイスのような形で語られていたように感じました。

    2023-09-29
  • 14001

    資材・購買・物流

    リーダーに必要なのは数学的知識・自然科学に対する理解であることが良く分かった。

    2022-12-07
  • patachan

    資材・購買・物流

    なるほどそういうことですね。

    2020-04-29
  • yas-t

    メーカー技術・研究・開発

    知識がないとついていけないことを実感した。

    2021-09-16
  • nao-39

    経理・財務

    リーダーはテクニックを駆使するのではなく目標を描く存在であるが、それを実現するためにデータ、ツールの素養がないと的確な指示ができない、というところは、業務においても心当たりがある。こういうことを実現したいというオーダーに対して、出されてくる提案がイメージと合わないのは、オーダーする側にも相当の説明不足があるのだと思う。
    AIだデータだというものに恐れず、それをどう使い倒していくか、そしてそもそも何を目指すのかをしっかり考えたい。

    2020-12-28
  • kt123456

    営業

    この人達の会話を聞いて危機感を覚える経営者が、日本にはどれぐらい居るのだろうか。

    2021-06-27
  • ced25750

    メーカー技術・研究・開発

    内容が理解できていませんので、イメージできません

    2024-03-10
  • teru_oga

    経営・経営企画

    数学の重要性をはじめ、経営者にとって必須な知識は何か。そして課題発見に必要なものの見方等、大変面白く聞くことができた。
    行動目標に組み込み、スキルを高め、データをもとに先を見れる経営者になる。

    2021-02-07
  • 59093

    メーカー技術・研究・開発

    データの活用法が勉強になりました。

    2024-02-16
  • tyttm

    資材・購買・物流

    お二人のお話には一々同意するのだが、もう少し突っ込んだ話を聴きたかった。

    2021-12-30
  • toff

    経営・経営企画

    excel、Python、SQLの内容を把握し、コミュニケーションが出来る知識が必要。統計数字や英語についての知識も今のリーダーはあった方がいいということは理解しました。

    2022-12-06
  • dup0904

    メーカー技術・研究・開発

    人間の知的活動を機械化したのがAIだという認識の上で、業務の中でどんな知的活動・意思決定があり、その中でどれをAI・機械学習が活用できるか、細かく区分することで、有効にAIを活用できる、と感じた。

    2022-07-02
  • miyamanishiki

    人事・労務・法務

    数学や言語処理が重要とのメッセージが印象的であった。私自身文系人間であるが高校の数学を復習してみようと思った。

    2020-04-10
  • miojam

    その他

    学問的な知識だけではなく、創造力、応用力もリーダーには必要。

    2022-09-20
  • kazuaki_0206

    営業

    世の中が指数関数的に変化しており、この変化を意識して多方面的に勉強していかないと、完全に浦島太郎になる未来が待っているという事が分かった。

    2021-12-22
  • tomohiro_883

    営業

    とりあえず、実践すること。取り込める仕組みやデータ活用技術を活用すること。

    2022-01-28
  • dx_2030

    メーカー技術・研究・開発

    圧倒される専門性でした。できる前提で物事を考えます。

    2021-10-06
  • channel_uesugi

    メーカー技術・研究・開発

    とにかくAIを使い倒す いちいち予測している場合ではない
    「すでに起こっている未来を探せ  by ピーター・ドラッカー」ですね

    2023-11-04
  • tomo1130

    営業

    単語が分かたない物が多かった

    2021-06-03
  • mk2612

    経営・経営企画

    AIは特別視されるものはなく、新たなビジネスの創造やより良い生活のために必須の手段であり、最早、技術的なことを語りたい、満足している場合ではなく、いかに手段として了解すべきか、ということが理解できた。

    2022-01-07
  • hiroyuki_kaitsu

    メーカー技術・研究・開発

    AIと人間の関係を考える上「学問のすすめ」での人間の性質の部分について、AIと人間のコラボをしていくうえで大切な考え方とするといった場面が印象に残った。

    2021-06-06
  • datemaru

    経理・財務

    データを活用するために、統計額をまなびたい

    2023-12-17
  • yasuro-w

    金融・不動産 関連職

    AIといって構えない

    2023-08-07
  • k_m_t

    営業

    CS関係の話ははじめて聞きましたが大変参考になりました。営業職ではありますが、次のトレンドを考える上での予測の助けになると思います。

    2020-04-24
  • s_kuri

    マーケティング

    AIの技術進化をウォッチしていきたい。

    2022-09-27
  • zaki0812

    経営・経営企画

    改めて数学の勉強をし直す。

    2022-02-05
  • k-yonekura

    IT・WEB・エンジニア

    AIへの向き合い方について認識できた。

    2021-11-01
  • yoshikazu-1103

    営業

    AIもですが、数学と外国語につあても学習する必要を感じました。
    まだまだ、学ぶことが多いです。

    2022-08-27

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