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「何歳になっても学び、新しい事にチャレンジできる」というのは言うのは簡単でもそう簡単にできるものではありません。このケースも簡単ではないし、読んだ人の殆どが自分もやってみよう、とは残念ながらならないはず。だからこそやった人、やれた人が凄い、となります。

昨日のイベントでも"行動できた人が凄い"という話をしていました。このケース程ではなくても、一歩を踏み出すことはできます。ただ、その一歩が重要。いつかやろう、やりたくなったらやろうではその一歩を踏み出す力が衰えてしまいます。まずは学びたいことに関する本を買う、でも一歩は一歩。少しずつでも歩み続けられる筋力は鍛えておきたいですね。
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はい、私も「え?副社長御自ら??」と思いながら共同研究を楽しくさせていただきました。なんちゃってではなく、本気で勉強・実装されていました。

我々のところにご相談にいらしたときの予測性能は相関係数0.51でした。Yes/Noではなく、好意度という連続値を予測するので相関や平均誤差で評価します。お使いの手法も言い方は悪いですが「初学者の方はだいたいそこに落ち着きますよね」というようなものでした。そこからCNNを取り入れ、様々な工夫を施して最終的には相関係数0.65まで上がりました。低いと思われるかもしれませんが、アンケートの回答者同士の相関もだいたいそれくらいなのでそこそこ良いモデルになったと思っています。

記事中にも書いてありますが、私の信条は「ノウハウを持って返ってもらって、最終的には私達のお手伝いが不要になること」です。いわば、秘伝のタレのおすそ分け。我々で引き取って開発したら短期間でいいものができる可能性もありますが、それだと企業さんにノウハウが残らずに毎回こちらにご相談いただかないといけなくなります。遠回りのように見えますがこういうスタイルだとあとはご自身で研究開発ができるようになるので社会全体がハッピーになると思っています。
めっちゃ凄いのは事実。なんだけど、そもそもの話として、「1000時間勉強しただけでAIが実践投入できてしまうくらい、世の中にはAIが活かせるものがまだまだ存在している」ということ。
技術的にこの人より凄い人はいくらでもいると思うけど、問題意識を共有できている人とAIエンジニアがちゃんと繋がるのが結構難しい事だし、現状のAIが出来る事ってのがまだまだ発掘され尽くしてない感は凄い。
ここまではやりすぎにしても、AIリテラシーが重要だということの証左となる良い例だと思う。
色んな意味ですごいと思うし勇気をもらえる事例ですね。副社長をしながら業務外で AI を学び、さらに仕事にまで結びつけるというのは凄い。

一方、AI やプログラミングがそれだけコモディティ化してきていることも改めて感じます。深い業務知識を持っているノンプログラマがプログラミングを学び成果を出す、という流れはまだまだ加速していくはず。
とても素敵なインタビューでした。勇気をもらえますね!
たしかに平日2時間、休日5時間ならできそうと思える!
プログラミング自体が初めてだったという坂元さん。そーすいさんもコメントされていらっしゃいますが、プロピッカーの山崎先生の元で勉強されたそうです。
「先生はコーチングがとてもうまい人で、研究室に所属する学生に対しても、コーチングしながらいいところを伸ばしている。私もそんな感じで学生の一人として扱ってもらっている」
パッケージ会社と調査会社が一緒になったと言うのが面白い。と言うか、こう言う流れは多くなるかもしれませんね。マーケティング活動の定量化は、出来ている分野とできていない分野の差が激しいとは思っています。素人なので知りませんが。

プラグさんの売上は8億5千万円?マクロミルさんのように数百億の売上の会社は無理ですが、売上数億円レベルなら、会社ごと買いたい企業は多そう。

http://www.jmra-net.or.jp/membership/sales.html?cl=on
熱意が素晴らしいですね。AI・データサイエンスを学びたいという方は世にあふれかえっていますが、だいたいのかたはすぐに心折れて辞めてしまうので、ここまで意思を貫けているのはすごいことだと思います。
弊社も近年では、ただAI・データサイエンスのコンサルをするだけでなく、お客様内部に知見や人材を留められるよう、育成もセットでお手伝いさせていただくことが増えています。今後は、ただ分析ができるAIベンダーのような存在は少なくなっていくのでしょうね。

サービス自体については、基本的には過去のアンケート回答を学習しているモデルだと思うので、若者向けなど新たな価値観の変化に対してどのようにモデルを追随させる仕組みを入れ込んでいるのかが興味深いところです。
AIの基礎知識が普及すれば、まだまだ日本企業の生産性はあがりそうです。
アンケート調査より精度は落ちるものの100分の1のコストと何よりも数分で答えが出るという点でスピードに乗ってどんどん良いアウトプットが出せるのでは。内製化も正しい戦略だと思います。
"デザインを変える上で、従来のように実際に人を集めてパッケージデザインを見てもらい、アンケートを取るのは時間と金がかかる。「数カ月・数百万がかかるのが当たり前」"
"それがパッケージデザインAIなら数分でできる。プランによるが、コストも画像1枚当たり1万5000円と従来の100分の1で収まる。"
"ただ、AIの出した結果だからといって無批判に信じていいかといえば課題もある。アンケートであれば統計的な検定で有意差を出せるが、AIによる予測では有意差をはっきりとは示せないのだという。"