AI・機械学習を学ぶデータサイエンス講座＜AIビジネス編＞に参加してきました！

こんにちは、データサイエンティストサービス事業部のSです。

2020年10月2日から12月18日にかけて、『インプレス　×　武蔵野大学　社会人育成プログラム　第3期　データサイエンス講座＜AIビジネス編＞＆＜AIエンジニア編＞』がオンラインにて開催され、参加しました。

AIビジネス編、AIエンジニア編で各6回ずつ（計12回）、企業や大学等の第一線で活躍されている講師の方々から毎週貴重なお話を聞くことができました。

ここでは「AIビジネス編」の各回で学んだことや印象に残ったことをまとめていきます。

 

第1, 2回　「データサイエンスのPJの進め方」

（講師　株式会社オレンジテクラボ　CEO　宮崎 淳氏）

この回ではプロジェクトの企画を体験したグループワークが印象に残っています。

与えられた課題を解決するプロジェクトを立案する流れを5人程度のグループに分かれて行うというもので、私たちのグループは「専門店での万引き防止」という課題に取り組みました。セキュリティカメラを設置し、万引き常習犯の特定や万引き被害の減少を目的とするプロジェクトで、カメラの画像から常習犯の顔を認識し入店時にアラートを出すといったアイデアや、コスト面を考慮しダミーのカメラを設置するといった提案がありました。

技術面だけでなく、法律面やコスト面等、プロジェクト立案の際の留意点や勘所を学ぶことができました。

 

第3, 4回　「データサイエンスで一体何ができるのか？ーデータサイエンスでビジネスを見つけよう」

（講師　株式会社フジクラ健康社会研究所　Center of Excellence (CoE)　上席・ゼネラルマネージャー　塚本 幸一郎氏）

この回ではロジカルシンキングをテーマとした演習を行いました。

第3回ではロジックツリーの考え方を用いて「家電量販店の在庫が急増した原因とその解決方法を探る」といった課題に取り組み、課題を分解・深堀りしながら原因追及していく手法を体験することができました。ロジックツリーを用いて課題の原因追及を行う手法はAIビジネスに限らず様々な場面において役立つと感じました。

また、第4回では「日本にある傘の数を予測する」といったフェルミ推定のような課題に取り組み、各グループとも予測の論理的な裏付けがしっかりしていたため、予測方法は異なっていたものの、近い数値が算出されたことはとても興味深かったです。それぞれの回を通して論理的に物事を考えることの重要性を学ぶことができました。

 

第5, 6回　「AIプロダクトにおける実践的プロダクトマネジメント」

（講師　Truffle Technologies株式会社　創業者CEO　博士（政策・メディア）　高橋 雄介氏）

この回では講師の方が実際に携わったAIプロダクトについて、プロダクト設計の流れや工夫した点についてご紹介いただきました。

様々な事例をご紹介いただきましたが、中でもビール会社の事例が最も印象に残っています。「ビールの売上を拡大する」といった課題を解決する上で、ビール職人の仕事をAIで置き換えるのではなく、ビール職人がどのようなテイストのビールをつくるかの意思決定をAIでサポートするようにプロダクト設計を行ったといった話をされていて、AI化する対象を間違えないことはAIビジネスを行う上でとても重要なテーマだと感じました。

この回を通して、ユーザの課題や要望に寄り添いながらビジネスモデルをブラッシュアップさせていくことが最も重要だと学ぶことができました。

 

「AIビジネス編」全体の感想

AIビジネス編の各講座を受講し、既に日常の様々な場面でAI技術が使われていて、それらがどのようにデータを取得し、どのようなアルゴリズムを用いて、どうビジネスに役立っているのかを考えるきっかけになりました。

また、AIビジネスといえどもAI技術の導入は二の次で、場合によってはAI技術を用いずに、ユーザに寄り添いながら共に課題を解決することが最も重要なことだと学ぶことができました。

毎回学ぶことがとても多く、非常に有意義な講座でした。ありがとうございました。

 

データサイエンティストサービス事業部 S