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Day4_経営判断と予測モデル・SUNABACO「AI人材育成講座」【備忘録】

Day4_経営判断と予測モデル・SUNABACO「AI人材育成講座」【備忘録】

※今回は質問フェーズのまとめは飛ばします。
というか、そこを書いているだけの僕の余力がありまへんでした。
内容はある程度、まとめていますが、誤りなどあったらごめんなさい！
（いつもよりもモデルのあたりで僕の理解が追いつかなかったです）

経営判断の集合体としての業務判断の積み重ねが生む業務の本質

カンパ先生が語った本日の始まりは、「業務をどうやって数値化していくのか」というテーマ。

紹介された

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Day5-業務理解とデータの収集～現場100回で吸い上げるボトルネック因子のデータ～【備忘録】

現場100回で吸い上げるボトルネック因子

今回は、ナカマコ氏が途中で補足した部分が非常に重要です。

特に、アキヤマ氏のコンビニでの事例がそれを象徴しています（後述）。データをただ遠隔から机上で確認するだけでは、現実に使えるものにはならないばかりか、逆に会社の利益を損なう可能性さえあるのです。

まるで刑事が「現場100回」を実践するように、現場に足を運び、その場で「データの裏付け」や「そのデー

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Day6_時系列予測と因果推論・問いの力と未来予測の技術【AI人材育成講座・備忘録】

Day6_時系列予測と因果推論・問いの力と未来予測の技術【AI人材育成講座・備忘録】

質問から出てきたChatGPTの上手い利用方法ナカマコ氏の指摘によれば、ChatGPTを上手く使えない原因の一つは、ユーザー自身が「何を聞きたいか」という具体的な問いを明確にできていないこと、つまり「決定木」がしっかり構築されていないことにあります。

この考えを踏まえ、AIとのインタラクションにおいて、どのようにして効果的な問いを形成し、求める情報を正確に引き出すかについて考察してみましょう。

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Day7_データパイプラインとAI倫理【AI人材育成講座・備忘録】

Day7_データパイプラインとAI倫理【AI人材育成講座・備忘録】

「データが簡単に手に入ると思うな」現代のデータ社会において、我々は情報がまるで空気のように自然に、そして無尽蔵に存在すると思い込みがちです。

インターネットの検索ボックスにキーワードを入力すれば、欲しい情報がすぐに手に入ります。確かに、デジタル化された情報の一部はそうでしょう。

しかし、真に価値のあるデータ、特に組織内で守られている情報を得るのは、それほど簡単ではありません。
データ収集は大航

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