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【開催終了】他社交流シリーズ「AI合同ビジネス企画検討会」

2017.08.23

昨年度、大好評で終える事が出来ました他社交流「IoT編」、「育成担当者編」。
今年度はまず、シリーズ第三弾として新テーマ「AI編」を実施しました。

今回のテーマでは、AIの「何を提案すれば?」、「どんなソリューションが考えられるか」について、具体的な事例や、AIを活用する際の注意事項等を説明しながら、他社合同でAIビジネスのヒントを考えました。

  • 日時:8月7日(月)9:00~17:30
  • 場所:NTT西日本研修センタ

 

合同ビジネス検討会の内容について

先ず、午前中は「AIの理解」と「Ai活用で気を付ける点」について講義を行いました。

AIの理解では人工知能の進化により今後20年先に無くなるであろう仕事の話から、昨今の最新事例を紹介しました。

代表的な例として、AIとIoTを連携させる事で、スーパーのレジ係の役割は無くなり、スマートなショッピングになるという導入事例です。


※出典:amazon go

これらAIの活躍により、主だった業界で、2035年には平均で38%の増収が見込まれるとのことです。

講義の中では実際にAIを体験してもらうハンズオンも用意しました。

人間では到底解くことができないものや、途方もなく時間がかかるロジックを、短時間で解決する事ができるデモ体験です。デモ体験では「おー!」といった声が上がるくらい、人工知能の素晴らしさを体験する事が出来ました。

 

巡回セールスマン問題


3枚が最短化される 1から3
※出典:遺伝的アルゴリズムを用いたTSPデモ

無数の点(30個)の最短ルートを計算するデモです。最適化を2,000回ほど実行すると、最短ルートが導かれます。

 

Visual Recognition(IBM Watson)


※出典:Visual Recognition(IBM Watson)

任意の画像をアップロードすると、その画像が何であるかを判定します。結果は判定率で表示され、ほぼ思った通りの答えが出ました。

体験では、鳥のハシビロコウが鳥と判定されるかや、ライオンのタテガミを付けた犬がどう判定されるかを試してみました。何れも鳥はくちばしの特徴から、犬は顔のパーツを見て判定をし、人工知能がだまされることがありませんでした。

 

このようなハンズオンで、人工知能の柔軟さやその反面のあいまいさもしっかりと理解する機会となりました。

午後からは、前半の続きでAIを活用する際の注意点について講義を行いました。体験会でもわかった通り、AIについては大きな価値を見出すが100%の予測ではないこと、人間以上の分析だが、その内容はブラックボックス(根拠はない)であること、しかしながら精度は高いということに加えて、再現性が無いなど今後プロジェクトを進めるうえで注意したい点を解説しました。

その後、講義の内容を受け実際に自社でAI活用するビジネス検討を開始しました。
今回は昨年度のIoT編と違い、個人でのワークシート作成と共有です。

ワークシート

共有のシーンでは、自社ではこのような使い方ができるといった話をし、他社からも、アイデアによるフィードバックでブラッシュアップをするなど、多くの時間を取りました。

 

アンケート結果

本ビジネス検討会では、比較的AIに対して初心者の方もおられ、午前中の基礎講義でAIの理解ができ、「AI」と多く言われる世の中で、実はあまりよくわからないといった声にお応えする事が出来ました。

講師の説明もわかりやすく実務の事例を交える点で具体性があった点も高評で満足いただけました。

今回の研修内容は理解できましたか。その理由を教えてください。(抜粋)

  • AIという言葉を世を騒がせているが、AIの定義が導入ポイント等についての知識がなかったため、有益だった。
  • 漠然としたイメージのAIに関して、ある程度イメージすることができました。
  • 高橋さんの説明がわかりやすかったです。内容も、技術的な側面を極力省き、考え方やコンセプトといったビジネスライクな話に絞っていただけたので、AI初心者な私でも理解することができました。

今回の研修についての感想やご意見をお聞かせください。(抜粋)

  • 総論とワークショップだけでなく、導入時のポイント等のレクチャもあったのが良かった。あと他の受講者との交流の時間があるのも良かった。
  • 充実した研修でした。今後も別ジャンルでセミナーがあった場合は参加してみたいです。
  • もっとより踏み込んだ内容の講義が聞きたい。個人的には製造業に特化したような話も聞きたい。
  • 全体を通して一日の中で退屈する時間なく、すべて吸収できる面白い話ばかりでした。ありがとうございました。

 

全体を通して

AIについては、各社導入やプロダクト開発が盛んではあるが、その反面、実はAIを使わなくても解決できる、いわゆるアルゴリズムとルールがあることが大半であり、そうでない場合も学習データの不足や、投資対効果が見えないなどにより、まだ実益を出すレベルに達していないのが現状です。

しかし、これからのAIとIoTを連携させたサービスは、どんどん我々の前に現れていくと思われます。

これからもNTTLSは、このような次世代技術をテーマとした他社交流を開催していきたいと思います。

 

参考

本セミナーのカリキュラム

  • 今回の「ビジネス企画検討会」では、市場注目度が高いAIをテーマとして取り上げる。
  • 単なる事例共有だけでなく、事例を通じて、AIがもたらす価値、可能性の本質を理解する。
  • ビジネス企画検討演習を通して、企画という行為の考え方、プロセスについて理解する。 
時間 項目 内容
9:00 オリエンテーション 本研修の流れ、本研修の目的、講師紹介
12:00 ①AIの理解 AIとは何か、その本質を理解し2種類の人工知能について理解をします(レベルを揃える)

②AIがもらたす価値

ビッグデータ技術の発達によって自由に使えさまざまな価値を生むことができる点を知る
【演習】AIがもたらす価値を検討する
昼休憩
13:00 ③AI活用で気を付けるべき点 活用する上で気を付ける点を学び、自社ビジネスにおいて検討するための知識と考え方を習得
【演習】AIを体験する(パソコンを使い、AIラべリングを実践)
17:30

④ビジネス企画検討

【演習】 AIビジネス企画検討
  • ケース設定:目的、事業の整理
  • ケースについては自社を想定してAIを活用することによる価値を考える
    チームの中で共有を行い、アイデアのブラッシュアップを行う
STEP1「AI活用における様々な価値創造」 ⇒ 個人ワーク
  • チーム毎に自社をモデルとして活用方法を検討
  • どのようにして実現できるかの具体論を考察
  • その活用方法でどのような効果、価値が生まれるかを定義
STEP2「AIビジネスの合同企画」
  • それぞれ作成したモデルについて共有、複数名の意見でブラッシュアップ
  • 課題に対してどのようなAI活用ができるかをディスカッション
  • 中間レビューで方針のズレを整理
    • 発表に向けて合同企画の修正・まとめ

 

セミナー講師 高橋 範光氏

アクセンチュア株式会社にて、WEBサイトログ解析などのプロジェクトを経験後、現在は株式会社チェンジにてビッグデータ解析、IoT、機械学習、ディープラーニング、AI、データサイエンス革新等に関わるプロジェクトを手掛ける。著書に「道具としてのビッグデータ」(2015 日本実業出版社)

(活動内容)

  • オープンガバメント・コンソーシアム高度IT人材育成分科会委員
  • ビッグデータマガジン編集長
  • データサイエンティスト育成検討事務局 事務局長
  • データサイエンティスト協会 スキル定義委員
  • ITスキル研究フォーラム データ利活用人材WG 主査
  • 人事・教育テクノロジー&ビッグデータ分析コンソーシアム上席研究員
  • 高度ICT利活用人材育成推進委員会 メンバー

 

次回開催

好評につき、第二期を開催します!

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