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#AI人材育成講座

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SUNABACOのAI人材育成講座を受講して・Day1【個人的な備忘録】

※あくまでも個人的な考えの復習（自分に対しての語りかけ）、言わば日記や備忘録的なニュアンスが強いため、普段の投稿とは一線を画することをご了承の上、お読み下さい。

AI人材育成講座初回：AIが変えるのは「何をしたいのか」最近、AIといえばChatGPTなどの生成AIが真っ先に思い浮かぶ人が多いのではないでしょうか。しかし、AIとは単に生成AIだけではなく、もっと広範な可能性を秘めた技術です。私が受

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Day2_未知なるものを学ぶを受講して-SUNABACOのAI人材育成講座【個人的な備忘録】Vol.2

※あくまでも個人的な考えの復習（自分に対しての語りかけ）、言わば日記や備忘録的なニュアンスが強いため、普段の投稿とは一線を画することをご了承の上、お読み下さい。

DAY１の備忘録は下記です。

AIについての学習で僕個人が自習している内容を記したnoteもあります。
「他人の学びを覗き見してみる？」という企画として実施。

Day2_未知なるものを学ぶ冒頭は幾つかの質問に答える形で進められました

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Day3-統計を学ぶ【AI人材育成講座】SUNABACO・学びの備忘録

※SUNABACO『AI人材育成講座』の第3回の復習用の備忘録となります。
個人の解釈も含まれたものになりますので、アーカイブを確認しながら参考としてご利用下さい。

1日目と2日目の記事も未読の方は参照下さい。

またAI人材育成講座の受講に際して、個人的に行った自習内容を記したnoteもあります。「他人の学習の覗き見」という企画として気になる方はチラ見をどうぞ。

それではDay3-統計を学ぶ

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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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