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minoru_k
2019/02/07
金融・不動産・建設 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

最後のコメントが印象に残りました。
データサイエンスの取組を成功させる為に重要なこと、として、①好奇心を持つ、②実際にやってみるとありましたが、実際には与えられた職務をこなしながら、別のことに取り組むというのは難しいだろうと思います。ただし、既存の職務遂行の中で、例えば改善提案の中身として、データ分析、最適化の考え方を取り入れていくことは心がけ次第で十分可能ですので、今後実践していこうと思いました。

kuniou1022
2019/02/24
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

データサイエンスの世界でも「目的を明確化し、設定する」ことの重要性と、トライ&エラーの上で精度が上がっていくことが理解・再認識でき、「手段の目的化」に留意しよう/すべきと感じた。
一見複雑で、人間が経験で判断をし、答えが数字で白黒つくものが得意、というデータサイエンスの特徴は非常に分かりやすかった。

kameko_o
2020/08/19
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

業務の上で、意識していないものでも、貴重なデータとして蓄積されているものがあるかも、と気づきました。

shu-he-
2020/09/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

数年というスパンで考えたときには、本講義で述べられていたことは正しいと思うが、それ以上のスパンで考えたとき、AIにより利益の最大化が図られる、個人の一つ一つの判断にAIが頼られる、という時代になることが推定される。もう賽は投げられてしまったと考えらる。そのような社会はユートピアと呼ばれるのか、ディストピアと呼ばれるのか。。。。
ひとりひとりの人間がちゃんとものを考える世界が存続することを願います。

manabiho
2020/02/23
メーカー 建設・土木 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

目的を持たずしてAIを導入しても失敗するという話は心に残りました。

hotton
2019/10/11
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 部長・ディレクター

目的が大事。繰り返し言われる事だが、その目的にAIやMLが必要とは限らない。目的の引き出しを沢山持っていること、それが会社を広い視野で見ることがでいる、「最初の一人」であると理解した。

shirakawa_0729
2020/10/22
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

お客様のためにどんなサービス、価値を提供できるか、データをどんな風に使うのがいいのかを繰り返し、繰り返し考えることが必要。

yuko_kamigaki
2020/10/21
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

データを扱うには分析と最適化があるのだということを学んだ。現状の業務だと分析の方しか活用できないが、健保の加入事業所別疾病別傾向といったものを出していきたい。

yaoshi
2020/10/20
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

具体的な実例をもとにした講座であり、とてもよく理解できた。
データサイエンスは決してスタートアップだけに適用するものではなく、大企業でも大きな成果を得ることができる手段である、ということが印象に残った。

user-a0de8bc751
2020/10/11
  

まだ、どんぐりのせいくらべだ。 ここで走り始める会社、人財が次の時代を生き残ると肝に銘じて、データサイエンスの活用を考えたい。

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

自分の場合は大企業の中でデータサイエンスを活かすことになると思うので、積極的に取り組んでいきたい。データから加工してユーザーに届けるのは、リクルートのリボン図と構造は同じであると感じた。データーサイエンスの場合は、企業側がデータとなるが、この新しい技術は何ができるのかの本質を捉えることで、同じ構造で考える事ができると思う。

cizawa
2020/10/10
メーカー 経営・経営企画 部長・ディレクター

データサイエンスの活用において、改めて目的、Issueをしっかりと定めて
手段としてのデータサイエンスに振り回されたり、本来の目的を見失ったり
しないことが大事だと思った。また、新たな技術としてその理解には世代や
階層によって受容に差がある点も気をつけて、実効性をあげる工夫が大事で
あることもよくわかった。

koji_20200701
2020/10/05
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

インプットとアウトプットが重要で、AIは手段にすぎないと理解しました。

take24
2020/10/03
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

データサイエンス、AI、ビッグデータによってこれから世の中は変わっていくと思う。5年後10年後には今の段階からは想像もできないような世の中になっているかもしれない。そういう時代の変化を捉えその波にのって次世代のパイオニアになれるようにしていきたい

chagezo
2020/10/02
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

機械学習やAIが進展した世界では、それを活用するための目的やイシューを明確化し、誰のためにどのようなことで世の中の役に立つかを考え抜いたうえで、どのようなデータを集めて分析し、アウトプットとして何が必要かという全体像を描ける人財が求められており、これからの成長を目指すどの企業にも今後避けては通れない道だと感じた。

441
2020/10/01
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

得られたデータから何が言えるのか,そこから何ができるのかを徹底的に追究していきたい。

akazawa_kaishi
2020/09/30
メーカー 営業 一般社員

CRMの情報を有効活用するのに使えそうと感じました。

aba-991j1
2020/09/30
インフラ・公共・その他 その他 経営者・役員

AI、IoT、ビッグデータの利用方法がこれから先大切

akiranaga17
2020/09/29
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

データサイエンスの将来性については、非常に良く理解できました。
この思考及び技術は、今後の企業にとってとても大切であり、早急に実践してゆかないと、世界的にも遅れをとってしまう事であると認識できました。

pixy
2020/09/28
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 一般社員

AI、データサイエンスを会社経営にどこまでいかせるのか、考えながら
最大限活用していく。

akio_0223
2020/09/28
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

手段としてどういう選択肢があるのかを絶えずインプットしつつ目的(イシュー)の絵を描きまずは手をつけて見る。手を動かすのが本当に大事な時代だと思った。(グロービズのような教育をうける手段があると尚更手をつけたかどうかで差が出るなと)

naito_hiro_77
2020/09/26
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

データをどう生かすかが大事。どういうインプットからどういうアウトプットとしていかせられるかそれを常に考えられるか。実践としてどこからてをつけられるかすぐに考えてみたい。

5660_shirasawa
2020/09/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

業務に活用するために必要な知識要件を知ることが出来ました。

uck48
2020/09/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

# 理解
データサイエンスが何のために使えるのかをおおよそ以下のように理解しました。

「最終的に顧客に与える価値はなにか」
→分析(原因分析など)、最適化(レコメンドなど)

# 納得
以下の部分、深く納得しました。

「新しい価値の創造」を考えるときのデータ思考
データ→加工技術→アウトプット

→データを可視化するだけでも価値になる。

# 行動
とりあえず、どんなことができるのか
触って、自分で確かめてみたいと思いました。

t_shio
2020/09/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

類似の講座を受講して、少しずつですが、DX、AIを活用する上でのポイントが分かってきたような気がします。以下2点をしっかり念頭に置いて検討を進めていきます。
①「課題・目的を明確化する=手段が目的化しないようにする」
②「AIが得意なこと(予測・発見・識別)と、不得意=人がやるべきこと(課題の抽出、目的の設定、類似ケースがない際の予測、理由の説明)を認識しておく」

kurousagi
2020/09/22
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

自分のカスタマーが誰であるのかを意識し、目的をクリアにしないことには、データから本当に意味のある価値を生み出す事は出来ない事を学びました。

stoneriver1118
2020/09/22
医薬・医療・バイオ・メディカル マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

データーサイエンスを実践に生かすためには目的を明確にすることが大切だと思いました。

takeshi_42840
2020/09/21
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

大企業にいていつも思うのは2点。アジャイルに進めようと言いながら当初の計画とのズレを許せない経営。アジャイルの意味を無計画と勘違いしている社員。やはり「一人目」の構想が1番大事であり、目的意識を明確にすることが重要でありながらも、周りの理解度ももっと上げていかないと物事が正しく進まない。どちらも意識して改革業務に取り組みたい。

colonsabuna
2020/09/21
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

データサイエンスに限らずですが、ビジネスの鉄則として目的を持ってツール使用することが大事だと再認識しました。また、第一人者としては浅くとも幅広く俯瞰的な知識が必用になることも理解しました。工場の合格品、不合格品の検品等で使用できる可能性が高いと考えます。

yoshim2000
2020/09/19
メーカー IT・WEB・エンジニア 部長・ディレクター

AIの活用は何回かトライしてるが
うまくいくものとうまくいかないものがある。
特に需要予測系がうまくいかない。
販売データそのものが恣意的になってしまってると
市場データと相関しないこともあり
使えないこともありそうだ

sattonshi
2020/09/18
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

データサイエンスに関する知識はただ身に付けるだけでなく、それをどのように業務に利用していくのかも一緒に考えていく必要があることを再認識しました。恐らく、会社の上司が理解できないのも、業務とどう直結して利用できるのかがうまく説明できないからなのかなと思いました。

kashuma
2020/09/17
広告・マスコミ・エンターテインメント その他 一般社員

まずは目的意識を明確にする。技術によるデータ分析は人により活かされる。

naokihaya5
2020/09/15
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

実際の業務の中で、このようなデータ収集をしてこのような形でアウトプットができると役立つのにという、アンテナをまず高めていきたい。
その先に新規事業の可能性についても立案したい。

dm1010
2020/09/15
商社・流通・小売・サービス マーケティング 一般社員

最初の1人。目的やアウトプットがしっかりイメージできている人が大事。ととらえました。
なんとなくジョブズを思い出しました。

iine
2020/09/14
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

製造業でも、AIやデータサイエンスで何かやろうと始めている。
五年十年かける取り組みと考え、多くの社員が思考実験をして、コレヤッテミタイと思える目的を多く探せるよう、仕向けていきたい。

既存事業での活用例が、経験から出たものであり、たいへん参考になった。

会社によっては「声が大きいだけの上役」がAI使えば何でも解決とばかりにナンセンスなことをしようとするかもしれない。それでも、国際競争に勝つには、理性と知性のある社員が、的確にリードし、有意義なものにする必要がある。
がんばれ、学ぶ者!

hottton
2020/09/13
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

目的が大事。繰り返し言われることだが、その目的にAIやMLが必要とは限らない。目的の引き出しをたくさん持っていること、それが会社を広い視野でみることができる、「最初の一人」であると理解した。

hashimoto-10010
2020/09/11
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

データサイエンスのスキルだけでなく、どのような事業に活用できるかなど企画設計の力も同時に重要だということが分かりました。
INPUTを増やして、同時に会社にも提案出来るようなOUTPUTを増やしていきたいと思います。

thigashi
2020/09/09
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

前半の説明部分も参考になりましたが、後半の対談部分が本質と感じました。
データ活用が重要という点は共通認識化していると思いますが、具体的に活用できているのは一部ではないでしょうか。
途中で出てきた「手段の目的化」、日常的にあります。

mission_e
2020/09/08
医薬・医療・バイオ・メディカル マーケティング 一般社員

技術やデータありきではなく、目的を抑えつつアウトプットをイメージして足りない部分を補うことが大事。
今すぐに現在の仕事に生かせるわけではないが、データを分析して常に最適化の糸口を考えることが必要だと思いました。

baramasa
2020/09/06
IT・インターネット・ゲーム・通信 マーケティング 一般社員

何のためにデータサイエンスが必要なのかを考えることこそが人間に求められている領域であることを再確認した。非常に良い内容だったと思う。

m-nishio
2020/09/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

新規ビジネスだけでなく、開発プロジェクトや改善にも通ずる話でとても参考になりました。

kazuma_0112
2020/09/05
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

AIや機械学習(ディープラーニング)などは相当専門性の高いものとの勝手な認識から、抵抗感を持ってしまいがちですが、目的やイシューを明確にした上で必要な専門性は専門家に任せればよいとの話があり、ホッとした部分があった

taki2
2020/09/05
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

サイキンソーのサービスはとてもよいと思った。腸の検査と言えば大腸がんの検査があるが,病気を見つけるという視点ではなく,それを具体的なアドバイスを行い体質改善につなげるという発想がよい。

indigo-apricot
2020/09/02
メーカー その他 一般社員

「手段が目的化する」という言葉が刺さりました。
やはり目的が明確であることが非常に重要ですね。

pe-shin
2020/08/31
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

業務に活用するには、まず「何を目的とするか」が大事。何がしたいかがはっきりしていれば、やり方はどうにかなる可能性が高い

s030681
2020/08/31
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

目的を明確に認識すること、全体を俯瞰的に把握しイメージすることが大切だと感じました。どうしても目の前の細かな事象に囚われがちなので気を付けたい。

sunsunsun
2020/08/29
メーカー 営業 一般社員

目的を明確にして、まずはやってみる。新しい技術にはアンテナを貼っておく

t_164
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

蓄積されたデータを使って、新しい価値や技術を作ることができるような気がしました。

junbeat
2020/08/28
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

目的・イシューを先に考えるということは重要だと感じた。また身近なデータが何の価値を与えられるかということも常日頃から考えるクセを持つことが大切だと感じた。

hazeo
2020/08/26
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

新事業を考える際、データの活用は常に頭の片隅に置いておくものと思いました。

masaha
2020/08/25
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

実務に即した検討が大事であると認識しました。

chibibei9
2020/08/23
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

目的意識をもつこと。どんな価値を誰に届けるか?届ける価値は対価を払っても良いものなのか?

paolo
2020/08/22
インフラ・公共・その他 営業 経営者・役員

デ-タサイエンスを利用し新たな物を作り出すにもまず目的、デリバーする物の明確化が大切な事がよくわかった。

sono-chan
2020/08/22
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

データサイエンスの必要性を実感。新規事業を検討するポイントとして目的を明確化する重要性を理解。目的に共感するユーザーが増えれば、新たなプラットフォーマーにも成れそうな気がした。頑張るぞー。

j_mitsu
2020/08/18
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

「とりあえずAIを使いたい」ではなく、何を実現したいか?(目的)という視点は普遍的に業務に通じていると感じた。目的の設定に当たっては、具体的に実現可能な内容となることを意識していきたい。

jabe
2020/08/17
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

DX,データドリブン経営と叫ばれている中、目的というところまでは、深堀されてないよう感がある。IT業界の営業に身を置くものとしてこのあたりの提案ができようになりたい。

atsushi0209
2020/08/16
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

まさに会社でデータサイエンスをビジネスにどう使うか、という点が議論されている中で、導入そのものが目的になりがちであったが、改めて何のために活用するのか、誰にとって価値があるのかを考えることが重要であることを再認識した。また、具体的な活用法についても、分析と最適化、という観点から整理してシーンを想定することが出来、自身の業務にも活用できる可能性も見出すことが出来た。

kazu168
2020/08/16
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

顧客に対してどういうソリューションを提供したいか、それを自社がやる価値は、というのを常に考え、その中で、データが活用できるものを見出すことが必要だと感じました。やはりデータは手段で、それを利用してなすべきもの、価値として見出すことを意識すること、考える能力を備えたいと思いました。

tkntkn
2020/08/15
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

上はわかってくれなくても上の上はわかってくれていると考える。
なるほど。

sanzoboshi
2020/08/14
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

5-10年後を見据え、短期で物事を考えない。また、やってみながら考えることをも、大事。

saitoh_0830
2020/08/13
メーカー 経営・経営企画 一般社員

データ解析、AI,機械学習と言ったツールに着目しがちであるが、「目的・あるべき姿に着目することが重要であること」を改めて認識が出来た。
統計の基礎を学んだうえで、ではあるべき姿を実現するためにどのツールを用いるべきなのか、と言う視点で今後業務改革を進める必要がある。

dai4gt
2020/08/13
医薬・医療・バイオ・メディカル IT・WEB・エンジニア 一般社員

まず、問題を解決する目的を明確にし、次に解決方法として導入技術を策定する。

beyondit_ceo
2020/08/13
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

大変参考になりました。
データサイエンティストへの道は、ドラクエでいうと勇者もしくは賢者に転職するようなものと感じました。
手法に囚われすぎず、金の匂いのする嗅覚も磨き、課題解決型でも新事業創出型でも戦車のようにミリミリ前に進める泥臭さと駄目なら撤退する潔さが必要。

この4輪がとても大事であり、これは絶対に分業できないと思っていたところ、最初の一人が大事、とおっしゃられていたことに深く共感します。

そしてこの領域は相反する価値観のバランスをとれるかどうかがとても大事。

・目的が大事とはいいつつ、まずはトライ&エラーでやってみる、
・新技術の中身を知らなくてもOutputのイメージがあればよい、とはいいつつ
そこまでわかりやすくなるころには競争優位は失われている、

など、とても難しい領域で、だからこそそれを身に着けた賢者や勇者は
価値が突き抜けてしまう。

仕事をしながら身に着けるのは難しいと思います。2年くらい集中して勉強し、
初めてひよこレベルになれ、そのあとはひたすら分析→価値創出を繰り返す
ことかと。
そういう意味では5GとIoTが当たり前になる前に賢者になれるかがどうかが
勝負の分かれ目と感じました。

penerope
2020/08/11
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

ビジネスでデータを活用する上ではまずチャレンジしてみること、そして上手く行かなかった場合は引き返す(ピボット)勇気を持つことだと思いました。手段が目的化することも留意しなければなりませんね。

akira_okano
2020/08/10
メーカー メーカー技術・研究・開発 その他

「新規事業・スタートアップ」の実践例と、「既存事業でのデータサイエンス活用」のわかりやすい整理の表をしめしていただき、勉強となった。
 また鈴木さんも栗山さんも「目的・イシューの設定」「目的が押さえられているか」が大事と言われたことも忘れないでおきたい。
 機械学習については1)一見複雑2)人間の経験3)結果が数字ではっきりしている の3点をあげられ、これも漠然と感じていたことが整理された。 ただ事例として挙げられた採用については、リクルートの内定辞退予測で問題になったように、統計的な「結果が数字ではっきりしている」を「個人」にあてはめていいのか、使い方についてまだ発展途上と思えた。

yuki_0719
2020/08/09
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

データ活用は目的が一番重要であること、最初の1人目がきちんと構想を描けることが重要であることが良く理解できた。顧客価値は、具体的には顧客がお金を払おうとするかということであり、単に情報供給といった手段が目的化しないようにする必要がある。認知獲得、将来の基盤といったビッグワードは目的達成の逃げ道となることもあり得るので、小さくともどんな価値を共有できるか、そのためのデータを活用を考えていきたい。

shigebo
2020/08/08
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 その他

最初の1人を見極められる指示者がいないと、時間とコストがかなり高いレベルで失われるリスクを感じました。やりたいことを具体的にイメージし、それからAIの関係性を持たせることがそのリスクを回避することと思います。

snufkin14
2020/08/08
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

データサイエンスやAIありきで考えるのではなく、目的とイシューを明確にしてから積極的に利用するという姿勢が大事と思った。

toshikamo
2020/08/05
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

データを活用する目的を明確にすること、失敗を恐れず挑戦し、絶えず修正していくことが、大事であると思いました。身近なところから、始めてみます。

k_moto
2020/08/04
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

データーサイエンスを活用する際には、目的を明確化することが大事。また、最初の1人が全体を構想して二人目以降は専門性を活かした人材活用による、部分最適を図ることで新しい価値を想像できることが分かりました。
まずは、自社の持っているデーターを確認し、持っていないが必要なデーターは何か?またデーター同士を掛け合わせて、見出されるものは何かなど。深堀しながら、価値を見つけ出したい。

nowantan
2020/08/04
メーカー 営業 一般社員

現在業務で活用しているがまだ十分に活用できていない。

sk-kdrni
2020/08/02
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

データを集めることは、これまでも実施している。それを目的に合わせてどう加工して経営層に理解してもらえるかが課題だ。

k_ushiroda
2020/08/02
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

「とりあえずAIでなんとかしろ」、自社内でよく聞く言葉です。データをどう活かしてどんな価値をお客さまに提供するのか、あるいは社内にどんなイノベーションをもたらそうとしているのか、そういった点をフォローしていける人材にならなくてはいけないと強く感じました。

otobe711
2020/08/01
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

データ分析をするうえで常にいしきすることとして
スタートアップとしては新しい価値を出すため
  データの収集
  分析技術
  アウトプット
それぞれでどのような価値を出せるかを常に考えるとよいという点は今から使っていきたい。
また、既存企業では、データ分析を行って何を実現するかを考えることがまず大事で、問題点と課題(イシュー)を考えることが大事であること。
データ分析の使い方として
  分析  1全体の把握、2目的の把握
  最適化 1供給の最適化 2価値提供の最適化
のパターンを意識して、このデータでどこで価値を出すかかんがえると
よいとのアドバイスもすぐに使えると理解した。

また、こらからの取り組みとして
 ①まずはやってみないとわからないことも多いので挑戦室図けること
 ⓶新しい技術(データ取得、分析技術引き出しの追加であることが多い)に対し好奇心をもつこと
特に、全体推進者としては、その裏でどのようなデータを使い、どのような分析とアウトプットをしているかを理解することで、どのようなケースに応用できるかの気づきが生まれるとのアドバイスもとても実践的でした。
ありがとうございます。

amaetsu
2020/07/29
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

データサイエンスといって、すごく難しいように感じることもあるが、
目的とイシューをおさえることが重要。
目的とイシューはAIにもとってかわることはないスキル。が響きました。

y_notou
2020/07/28
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

まずは誰にどんな価値を届けるかからスタートする、目的、イシューが大事というのは事業やpjでも同じ。その他、data scienceを考える上で、分析、最適化、そのおのおのの目的や全体感の把握、何のためにを追求しつづけることがとても大事と分かりました。machine learningの考え方とstart upの事例はこれらの考え方を補強する上での事例として参考になりました。

takeshi_0708
2020/07/27
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

ビックデータAIを提案するシーンが多々ありますが、顧客にどんな価値を提供するか?どのタイミングで提供するか?どのように顧客が活用してもらえるか?を考える良い機会になりました。

myosin_344
2020/07/27
医薬・医療・バイオ・メディカル メディカル 関連職 一般社員

まず小さくやってみる。第一歩を踏み出す。この講義を聞いて心に決めました。

takemure3285
2020/07/26
メーカー その他 部長・ディレクター

業務で活用するためにまず何が課題なのかを定義していること、データサイエンスを活用する前に自身、自部門の抱える課題を定義し、その中からデータサイエンスを活用してみるというプロセスが大事、つまりやはりデータサイエンスも一つの道具だと気づきました。

milano_mirai
2020/07/25
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

グロビスは期待を裏切ないですね。毎回ためになるいい話を聞けて、ありがとうございます。 データサイエンス、講義を聴きながら、自分の仕事上の構想を建てていました。 速く取り掛かりたくて、ワクワクしてきました。 ありがとうございました。

kuta_41
2020/07/24
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

なかなか面白い内容であった。

g-june
2020/07/23
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

社内のDX業務に活かしたいと思います。まず自分でデータを触って、PDCA実践していきます。

bkb_
2020/07/22
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

データを活用することで、業務を変えられる。
業務を変える時には、データを活用して説明材料にできる。
データを活用するためには、手を付けてみること。

cozyhayakawa
2020/07/22
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

①データインプット⇒②データ加工技術⇒③アウトプット
という基本的な流れを軸にしながら、どのようなことができるのかを考える癖をつけておくことがポイントと学びました。
何か目的を見つけたら上記のフレームで一度考えてみる癖をつけてみます。
また、サービス内容のメカニズムを上記に照らし合わせ、インプット項目とアウトプット項目からどのような加工技術・機能を持たせているのかに思いが馳せられるようなトレーニングをしていきます。

komi-chan
2020/07/18
コンサルティング・専門サービス メーカー技術・研究・開発 一般社員

イシュー、目的の明確化をまず行います。その上で実現手段としてデータサイエンスの活用を考えます。価値は何かをひたすら考えてプロフィットを生み出します。ビジネス設計を考えることができる人材になり、周囲の助けを借りながら新たな価値を生み出したいと思いました。

taji1192-0509
2020/07/14
メーカー 販売・サービス・事務 部長・ディレクター

データーサイエンスの必要性を十分に感じました。
ありがとうございます。

hiro302
2020/07/12
金融・不動産・建設 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

ビジネスの構想を作る一人目が大事なことを強く感じました。データをいじりながら、新規事業・プロセス改善にトライしていきたいと思います。

ken517
2020/07/12
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

たいへん、面白かった。
だんご状と言うのは、その通りですね。

peete
2020/07/08
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

データを活用するにおいて、目的を見誤らないことを改めて再認識できました。

mas_1724
2020/07/06
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

手段が目的になってしまっている事が往々にしてあるような気がしています。目的を明確化しチャレンジし続ける事が成功への道である事を理解しました。

str228
2020/07/06
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

最後のやってみなければわからない、は大変共感できると共に、経営層や上級職制が最も嫌がるところ。無理矢理にでもKPIやゴールを設定される「安全地帯」のないやり方の払拭が欲しいところ。

masaru36
2020/07/05
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

データをビジネスに生かすためには、目的やイシューをおさえる大切さを学んだ。MRさんが医師との対面なしにコミュニケーションを実現するなどの、今現在の時世に合った参考事例の企業ビジネスの内容は興味深いものだった。

tomokazu042
2020/07/05
商社・流通・小売・サービス IT・WEB・エンジニア 一般社員

まず目的を決めることが大事、手段が目的にならないように気をつける必要がある。

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

楽しみながら学習できました。

hiro09953
2020/06/30
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

目的が大事で価値を生むかどうかを絶えず考える。

medamayaki
2020/06/26
金融・不動産・建設 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

目的を明確にする事が第一歩。データを使ってしたい判断、意思決定のプロセスを含めて導入検討する事に活かして行きたい。

jintan-papa
2020/06/24
金融・不動産・建設 営業 部長・ディレクター

目的は何か。見失わないようにしたいと思います。

daisuke_i
2020/06/22
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

大原則である目的を何とするかというところは、新しい潮流であるデータサイエンスの領域でも同じであるということで、少し安心しました。
ほかの技術でも同様ですが、何のためにそれをやるのかを明確にすることと、それをどうやって実現していくのかという二段階でチャレンジできるのであれば、それほど遠い世界の話ではないように認識することができました。

taketyan
2020/06/20
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

データサイエンスの活用はこれからは必須だが、目的をしっかり持っていないと意味がない。

hideki0515
2020/06/19
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

不動産事業は旧態依然でAiやディープランニングを活用、応用出来るところはたくさんあるはずだと思います。空き家問題の改善や中古住宅の流通自由化の促進を進めるためには不可欠ではないでしょうか

ryosexy2
2020/06/17
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

データサイエンスを採用するにあたって、始めに目標や目的を明確に決めておく事が大事であるとのお話しは、データサイエンス以外の場面でも大切であると思った。自社は、手段の目的化の事例がとても多いので、気をつけたい。
まだデータサイエンスの導入は各社スタートラインの位置にあるようなので、最低限のプログラミングの知識獲得と数学の一般教養の確認をしていきたい。

yusahero
2020/06/16
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 一般社員

今後社内の業務改善の企画を施策する上で大変参考になった。
全体の把握のため、目的の把握のための分析をして、供給の最適化および価値提供の最適化を考えていくことはビジネスではどの仕事にも転用できる考え方だと思う。

toshi-kun
2020/06/16
メーカー 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

ビッグデータもAIも目的を達成するための手段にすぎないということ?

g_y_s
2020/06/15
メーカー マーケティング 一般社員

AIやIoT、ビッグデータ、ブロックチェーンなど最近出てきた技術と
今後出てくる技術も好奇心を持ちながらアンテナを立てておく必要があることを学びました。

hiromi0kaede
2020/06/14
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 一般社員

まだまだ各社スタートラインの位置にいるとのこと。まずは、データを集めて「ひと手間かける」ことで、走り出していきたい。ビジネスの最前線にいる私たちは、このグロ放題から刺激を受けてスタートダッシュ。

isaokawahara
2020/06/13
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 部長・ディレクター

現状の業務に直接関係はないが、世の中がどのように進みつつあるのかが、ある程度理解できた。

taka_4211
2020/06/08
金融・不動産・建設 専門職 一般社員

ただありったけのデータをむやみに収集するのではなく、そのデータをどんな目的で使うのかを先に意識しておくことが大切だと学びました。

oge
2020/06/05
インフラ・公共・その他 経理・財務 一般社員

データサイエンスを活用したいと思う前に、まずは何を実現したいのかをしっかりと考え抜くことが大事であることがわかった。また、日頃からどういった活用方法があるのかを情報収集しておく必要性も感じた。

getting-better
2020/06/03
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の普及により、人間の役割がより上位に位置づけられ目的の設定ができることが大事であることが分かった。

kayapeko
2020/06/01
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

技術開発において、技術者は手持ち技術を使ってものを生むことに価値を持つ傾向が強いこと、けれど顧客が望むのは技術ではなく出来上がって出てくるものそのものだけであること、このミスマッチがないかを常に意識しなければならないと痛感した

cjs
2020/05/31
商社・流通・小売・サービス 営業 部長・ディレクター

自分の日々の個人生活の中にもデータが存在する。企業や社会規模になりその量と頻度と多様性の解析を行うことで初めて見えてくるものが有る。
目的を持たずに実行することには意味がないが、何も行わないことは結果も出ないことから最も意味がない。

hugh0601
2020/05/24
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

何となくですが、データサイエンスの概略が判ってきたような気がします。

reviewforfuture
2020/05/24
金融・不動産・建設 経営・経営企画 経営者・役員

Big data, IoT, AI

kazoo_5go5
2020/05/22
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

目的やイシューの設定を明確にしたうえで、いろいろな視点からデータを見る目を養うことの重要性を再認識しました。

hiromi-10
2020/05/17
商社・流通・小売・サービス 専門職 一般社員

目的を明確にすること。
好奇心を持つこと。チャレンジすること。
まず簡単なことからやってみます。

kenji1959
2020/05/14
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 その他

データを活かしビジネスに実践するためには、「届ける価値」をひたすら考えることが大事であることがあらためて分かった。実践したい。

sizsiz
2020/05/11
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

業務では、地域の特色や課題、防災、減災などに、テクノベートが役立つ可能性があると思った。なぜなら、心理に関連するデータと地域の資産や価値を組み合わせることで、地域が存続する道を見出すことにつながると考えるからである。

mirai80
2020/05/11
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

データサイエンスの内容から、AIリコメンド活用についてヒントを得ることができました。

nana1221
2020/05/11
金融・不動産・建設 専門職 一般社員

何事も取り組む際には目的意識を持つことが大切。

koki_0812
2020/05/10
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

問題提起や何故AIを使うのか、など目的意識を持って取り組む事が重要だと感じた。

piyo
2020/05/08
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

本当に必要なデータを抽出してどのように利用者に利便を還元するのか組み立てる能力を養わねばと切に思う。

pussama
2020/05/08
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

収集できるデータ群と
それに対する期待する分析活用価値の仮説設定は行えると思う。
それがモノになるのか判断できるまでの検証環境を整えるところが、
費用面しかり、決裁しかり
厳しいな、と実感しています。

metona
2020/05/07
金融・不動産・建設 その他 一般社員

データサイエンスを利用する際も、目的を明確にし、抑え続けていくことが大切だとわかった。

papyon2019
2020/05/06
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

オフィス業界でとても必要な考え方だと思いました。
働き方と空間のあり方、データ分析から導き出せる一つの解答があると思いました。

joe519
2020/04/29
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

まず、自分の会社の顧客情報についてデータサイエンスを活用しているというレベルで基礎的な分析をするところから始めてみるということに価値があるのではないかと感じた。

penguinqueen
2020/04/29
金融・不動産・建設 その他 課長・主任・係長・マネージャ

現在の業務を効率化して、人が目で行ってきたものを、データで行うことを日々考えています。そんな中、データを使ってビジネスを思考する方法論についてうかがえたことが、大きな力になりました。早速考えていることを、具体化したいと思います。
自分のあつかっているデータはビッグではないですが、まずはこの業務革新を成功させ、経験を今後に活かしていきたいと考えます。

ymgt-3
2020/04/25
医薬・医療・バイオ・メディカル 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

分析はよく行ってきたが、最適化に関してはあまり思いつかないことが多い。
データを価値に変えるためには最適化の事例を増やすことが重要と感じた。
それが出来れば社内にも重要性を示せるように思う。

ogawakazuhiko
2020/04/21
医薬・医療・バイオ・メディカル マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

大変大きな話でもあり、最先端ともいえる話でもあります。又多くの方がその重要性についてわかっていながら、とらえどころがない話でもあります。実際のところ身の回りでデータを扱う際に、目の前のことだけでなく、それを捉える視野をどこまで見れるか。そのチャンスを頂いたと認識しています。

shiver
2020/04/21
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

機会学習やデータサイエンスなど盛んに話されているが、本質は何なのか、絶対に使う必要があるのか、深く考察しなければならないと思った。

a_ya
2020/04/15
商社・流通・小売・サービス 経理・財務 一般社員

企業は潮流に乗り遅れていると焦っているほど、データサイエンスを使うことが目的になってしまいがちであるから、本質的な価値をどのように生み出していくのか考える必要があると感じた。

beg0339
2020/04/14
商社・流通・小売・サービス マーケティング 一般社員

複雑なデータビジネスであっても、その目的や意義や全体感を理解しておけば、最初の1人目は広く浅くデータのことを理解できてさえすれば、実際の統計や機械学習は2人目や3人目に任せれば良い、ということは知れてよかったです。

e21142
2020/04/14
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

人の価値、AIの価値をどう今後展開していくか、ヒントが得られた。
何より「目的」や「イシューの設定」が大切である、と学べた。

ashimokoshi
2020/04/12
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

データを活用した新規ビジネスでは、どのような価値があるのかを常に明確にした目的志向で提案していきたい。
既存ビジネスの変革においては、分析/最適化いずれに該当するのか、変革が狙いとしているところは何かを明確にし、こちらも「目的」をはっきりさせた上で戦略を俯瞰的に把握できる状態にして提案していく。
サイキンソーのビジネスは、さらにいろいろな事業につなげることができそうで、非常に興味深い。

miyamanishiki
2020/04/11
メーカー 人事・労務・法務 部長・ディレクター

わが社はメーカでありまず、生産計画への利用が思い浮かんだ。次は社内人材需給のマッチングである。生産計画については客先の要求納期にミートしつつ在庫を極小化するために需要予測の精度を向上させることが鍵となる。生産リードタイムを短縮することも有効であるがこれも精度の高い需要予測が前提となる。次の社内人材の有効活用であるが、資産の有効活用という観点で最も活用できていない資産は多くの会社では人材ではないかという問題意識が私にはある。人手が足りない部署がある一方で優秀な人材が活用されていない部署もあったりする。各部署の人材需要と活用できていない出来ていない人材のマッチングは仕組みさえ作れば可能な気がする。

ori_k
2020/04/10
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

最後の対談で、やはり”目的またはイシュー”を明確にすることが重要とのことでそこは異論のないところ。データ分析はあくまで道具であり、どれだけ役に立つかは目的あってこそ評価ができる。 手段の目的化がおきないようにこころがけたい。

gold_silver
2020/03/24
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

機械学習は予測と発見!

fujita_0610
2020/03/07
インフラ・公共・その他 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

目的、ビジネスの構想を描くひとり目が重要。知識はそこまで深くなくてもよい。ただし、浅くても最新の技術を把握しておく必要がある。
自社内の活用できるデータ、改善できるネタを探してみます。

tatejima
2020/03/05
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

AI、データを使うことで劇的に何かが変わる、と期待されがちですが、
大切なのは、なにをどうしたいか、の目的設計だ、とあらためて理解できた。
データ活用で失敗しているPJTは、目的があいまい、ビックデータを使って業務改善、が目的になっているケースが多く、はっとさせられた。

masarukanno
2020/02/29
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

目的意識を持ってデータサイエンスを活用する重要性を理解できました。積極的にデータサイエンスに注目して使えるようにしたいと思います。

kenichiro
2020/02/11
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

データサイエンスはまだまだ始まったばかりのものであり、チャンスが転がっている。失敗を恐れず、新しいことにチャレンジしていかないといけない。ただし、データを集まることが需要なのではなく、データを加工したり、またはそのデータから新しいビジネスを生み出したりしていかないといけない。

kyabetsu-taro
2020/01/16
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

普段何気なく取り扱っている、エクセルデータでも、見方によっては、色々な可能性を秘めているということ。
単純な、データ読み作業も、少し楽しくなりそうです。

jc61grom
2020/01/14
メーカー 営業 部長・ディレクター

後半の講師については実践感が気薄で学びとして何を得れば良いのか考える所です、もっと明確なメッセージを求めます。

nob1038
2019/12/28
インフラ・公共・その他 専門職 課長・主任・係長・マネージャ

目的をしっかり持った上で、ビジネスで活用実現することが大切であると認識した。
分析の方が自分の業務にはあてはまるとおもうが、今後具体的なことを検討していきたい

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

お二方とも素晴らしい講義内容でした。最後のまとめが、特に話し手と聞き手として素晴らしい内容でした。データサイエンスは、統計学と違った新たな革新的な分野であり、目的やイシューが大事という基本もよくわかり、現実的な会社で起こりがちな問題もよく理解されてアドバイスされていると感じた。

user-ad57c1f3de
2019/12/15
インフラ・公共・その他 経営・経営企画 部長・ディレクター

変化の早い時代、迅速に情報を得て変化に対応したものです。

nori-nori
2019/12/11
インフラ・公共・その他 メディカル 関連職 一般社員

うちの職場では、「最初の一人目」に誰がなるかを年度当初に決めた担務に照らし合わせて決める方法が一般的であり、能力ベースと一致しないことが多いため、AI、ビックデータ、データドリブン等の必要性はあっても、上手く進めることができず、現行の担務で少しずつ改善点を見つけて数値化及びそれをテコにした合理化から始めるのが現実的だと感じました。

alps
2019/11/27
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

新しい考え方、やり方だからこそチャンスがある。全く知らなかった分野だが、受講して良かった。

ki91075
2019/11/26
金融・不動産・建設 建設・土木 関連職 部長・ディレクター

データサイエンス、先ずは、目的を明確にして実行、チャレンジする事が大事な事。
自身の仕事に於いてもデータとして考える事で、数値的根拠を持った回答出来る事を学んだ。

lagerman
2019/11/09
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

入門編として、非常に参考になりました。

fuzimaru
2019/11/05
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

前半は、興味がわきましたが 後半のケースは、成果がわかりずらく残念です。
使うイメージがわかなかった。

knhk
2019/11/02
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

誰にとってどんな価値があるか、を明確する必須があることを理解しました。但し日々の業務の中でどこまでどのように活用できるかがもっと大切であるとも感じました。

masuda9000360
2019/10/30
メーカー 経理・財務 部長・ディレクター

どれも同じ話であったように聞こえた。

tatsuyaooba
2019/10/29
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 一般社員

新卒採用イベントの分析において、自由記述アンケートの記述コメントの種類によって、辞退予測ができそうだなと感じました。

sean_0419
2019/10/25
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

目的やイシューを押さえた上でデータ活用をしていく点は現在の自分の業務の課題になっており、参考になりました。
また、業務に取り組むにあたり、好奇心を失わない、チャレンジをしていくことは重要である点も改めて認識することができました。

red-rabbit
2019/10/16
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

①データ▶②加工(or組み合わせ)▶③アウトプット
の一連の流れにおいて、③アウトプットのみが”カネ”に直結する。
(①と②はあくまで③を創るための要素でしかない)

”データドリブン経営”というキーワードを最近、頻繁に耳にするが、常に”目的”、つまり最終的に産み出すアウトプット(=顧客への提供価値)から考えることが重要であり、テクノロジーがどれだけ発展してもそこは不変である、ということがよくわかった。

hiroshi16
2019/10/07
メーカー メディカル 関連職 一般社員

「データを分析したからこそ初めての知見が得られた」というようなことで新たなビジネスを見つけたいのであれば、誰も調べようとしなかったことを大量のインプットデータとして、結果を見てみる必要があるのではと感じた。そのデータは自ら集めなくても、どこかに落ちているかもしれない。何かしらやってみたいと思いました。

hacco
2019/08/30
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

好奇心、やってみる。いいね。私の特徴だ。
薄く広く敷衍(押し広げる)できる人
何が入って何が出るか
目的意識
ほら。合ってる。

miho1967
2019/08/24
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

今の業務でどう活用できるかぱっと思い付きませんが、サイキンソーさんのHPに早速アクセスしました。

miya-san
2019/08/24
メーカー 営業 部長・ディレクター

実は現業でも膨大なデータが活用されずに眠っている。Out Putになにを求めるか思案が必要であるが、組織にデータの活用を促したい。雰囲気を変えていく。

takeshiketa
2019/08/20
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 一般社員

「目的」が大切っていいなぁ。

yatsu2011
2019/08/11
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

誰にとってどのような価値があることを行うのか、を明確する必要があることを認識しました。

yuuu
2019/08/11
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

まずはデータに触れてPDCAを高速回転させていくこと、大企業だからできる視点で何を変えるべきか見ていきたい

user-32cc154615
2019/08/04
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

大きな組織の中で働いていると、その目的が何なのかを簡単に見失いがちだ。AIが不得手で人間が得意であるはずの目的設定でさえ、ある種の環境下においてでは、非常に難しい。

luchan2019
2019/08/04
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

どんな状況でもそうだが、目的を忘れず、顧客にとって何が価値となるかを考え、物事を進めたい。その上でAIの活用場面を想像し、顧客の声の分析等に活用したい。

02110310
2019/07/23
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

何事においても目的を明確化し設定することが重要なのだと感じた。

nakayata_8855
2019/07/16
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

評価手法などで活用しようという事例が考えられるが、新規事業創出のような場面で活用できる事例はなかなか思いついていない状態。それは価値につながる目的を見いだせていないことに尽きると感じる。現状の対処として、新しい技術体系であるデータサイエンスは押さえながらも、やはり価値創出の部分をもっと考える必要性を改めて感じた

makoto_onoki
2019/07/14
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

データサイエンスを上司が理解してくれないという悩みに対しての回答が「その上の上司、さらにその上の上司と上を当たれば分かってくれる人がいる」ということが自分ゴトとして印象に残った。
自分は非エンジニアですので、マネージャーになった時に、「あの上司は分かってくれない」とならぬように、視野、視座を高める必要を感じた。

eddie_c1143
2019/07/13
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

現状では結果に対するコミットが中心で、進行形に対するデータ活用が不足している。営業は日々動いている…最後は人と人の関係性が決めてになるが、切り口としてのデータ活用の有効性は理解出来る。

hiroya14
2019/07/06
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 一般社員

手段を目的にしない。これに尽きるような気がする。

8m-s8
2019/06/30
メーカー 専門職 一般社員

大企業であればあるほど、わずかな改善でも大きな効果となる.

c-baba
2019/06/30
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

データサイエンスをビジネスに活かす…通常業務で調査関係は行っているがなかなか活用できるデータにならない場合が多いのが現状である。このビデオを拝見して、「目的を明確化し設定する」仮説を立てて検証することの重要性にあらためて気が付かされた。今後のデータ活用の際にぜひ生かしていきたい。

mikiofujimioto
2019/06/30
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

データサイエンスの分野は日々進化しているので幅広い知識というよりは、どのように自社が成長する為のツールとして活用できるかが大切である。もっとも最終的に実現したいことが大事である。

aki7
2019/06/28
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

データの使い方にも才能があるのかな、

harry1219
2019/06/27
メーカー マーケティング 一般社員

イシューをとらえたうえで、今あるデータを最大限資産として生かした先にある世界を描いていく重要性を認識できました。

ojizo
2019/06/24
メーカー その他 一般社員

どんぐりの背比べだから、まだチャンスがあるということでしたが、それだとやることが目的となってしまいかねないので、そこには注意が必要だと思いました。

ak1982
2019/06/24
インフラ・公共・その他 経営・経営企画 一般社員

目的設定・課題設定がとても大事だということがわかった。

user-c74aab905d
2019/06/23
メーカー 販売・サービス・事務 一般社員

活用シーンとデータの種類は参考になりました。

mako7300
2019/06/22
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

企業として顧客にどんな価値を提供するのか?その目的をしっかり持つことで、
データサイエンスという取り組みが活きてくるということ。他社に負けない、継続していくためにデータの分析や活用についてさらに深堀していきたい。

taragon_02
2019/06/22
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

どんな事業でどんな課題解決をするか、というのがまずあって、その方策の確からしさや豊かさを高める「一つの」突破口がデータサイエンスなのだろう。データサイエンスという武器で何をどう解決出来るかを知ることがまず重要で、道筋が描けたら、専門家に実行をお願いする。ということかと思います。

yosshy
2019/06/20
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

一挙手一投足、全ての考え行動が予測できる時代がセンサーによって実現される時代が来る。それを見据えて、企業はどうITを活用していくかは常に考え続けないと、知らないうちに時代に取り残される恐れがある。

mn_1966
2019/06/18
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

当たり前のことだが、目的とイシューが大事なことを再度理解した。

raggamouse
2019/06/18
メーカー コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

データサイエンスも目的を持って作り出さなければ価値がないという事。

sheishei0801
2019/06/17
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

全く知らないドメインでしたので、勉強になりました。

yutaka0527
2019/06/14
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

最後のセッションが非常に印象に残った。変化に対応していくことの重要性も感じた。

yamato2016
2019/06/08
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

具体的な事例を数多く披露していただいたので、
イメージが湧きやすい内容でした。
好奇心をもってチャレンジすることが、これからの
5年、10年を決める大事なポイントだということが
よく分かりました。

yokofujimori
2019/06/03
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

今のわが社にも当てはまる、また、私の実際の仕事にも当てはまる講義でした。とても勉強になりますし、データを扱う「考え方」が理解できた。

user-548bf25df9
2019/05/31
メーカー コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

データは手段、目的ではない、

user-ed600264fc
2019/05/31
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

目的とイシューが重要ですね。ここがスタート地点。

yoppy_h
2019/05/30
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

データサイエンスについて、上は理解してくれなくても、上の上は理解してくれる、とのコメントは心強かったです。データサイエンスはまだ習得していませんが、自分がそのような立場になったら、あきらめずに、上の上の方へ理解していただけるよう努力したいと思います。

703m
2019/05/29
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

データサイエンスの取り組み、実際にやってみるということ響きました。

kokoro
2019/05/29
商社・流通・小売・サービス 人事・労務・法務 一般社員

人事部門でもデータサイエンスを活用できると考える。離職防止、キャリア形成、リーダー育成など、各場面において、考え方を引用していきたい。

ui_imaiti
2019/05/28
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

大企業ほど変革に挑戦し易く、効果の規模も大きくなるという視点は、勇気を得られた。

atte1882
2019/05/25
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

データサイエンスの重要性が少しずつ理解できてきた。ただし自分の業務に取り入れるにあたり、まだイメージが弱いため、ツールについて勉強しつつさまざまな事例を見てみたい。

jun1226
2019/05/03
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

データサイエンスがビジネスにもたらすインパクトについてよく理解できた。如何に迅速に導入するか、時間がないことを実感した。

725chan
2019/05/02
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

データにそこまで関連がない部署だが興味を持った

y-11
2019/05/01
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

現代社会とネットの相乗効果により、どれだけビジネス効果を最大限にさせるかが大切だと思う。

user-26a7c99589
2019/04/27
メーカー 資材・購買・物流 部長・ディレクター

AIやIoTも目的をはっきりさせることの重要性を学んだ

p1987014
2019/04/26
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

時代に流れから、このビッグデータの活用は避けられない潮流という理解は深まった。だからこそ意志ある目的や活用方を持っていないと、的外れになる可能性もある。どう使うかは、やはり「人」次第だと思う

h-mikami
2019/03/30
メーカー 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

データの活用ありきではなく、どのような価値を提供したいのかがまずあり、その目的を果たすために、持っている資産としてのデータをどのように活用するのか?といった視点が大事であることを学んだ

dobuneko_0723
2019/03/25
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

漠然とビッグデータがあるというだけではなく、どんなデータもどんな目的で使うかを明確にして臨まないと意味がないということが再認識できた。

taka1024
2019/03/24
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

事例をもとに学ぶことができたので理解が深まりました。また、最後のセッションが非常に楽しく学べました。

casbar33
2019/03/22
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 部長・ディレクター

データサイエンスについて、具体的な事例に沿ってその重要性が理解できました。継続的な取り組みと好奇心が大切であることを自覚しました。

user-6df0a27924
2019/03/16
商社・流通・小売・サービス マーケティング 一般社員

目的ですよ。とにかく何をするにも。