AIとは？　未来展望

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　　　　AI 時代に至るまで

〜２０１０　神話的存在（データマイニング）

【データマイニング】とは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用すること。
これらの知識を取り出す技術のこと。

〜２０１４　データ可視化（ビッグデータ）

【ビッグデータ】典型的なデータベースソフトウェアが把握し、蓄積し、運用し、分析できる能力を超えたサイズのデータを指す。

BI（ビジネスインテリジェンス）　　　　　　

BA（ビジネスアナリティクス）


〜２０１７　自動化

MA（マーケティングオートメーション）

SFA（セールスフォースオートメーション）

RPA（ロボティクプロセスオートメーション）


〜２０２０　計算的AI

機会学習　　深層学習　　人工知能


〜現在　　　思考的AI

　　　　　人工知能（chatGPT）

　まずは、人の考えを見つめ直す

繰り返し　振り返って　考えられているか


人がやりたいことに対して、当てはまる技術があるかである。AIと聞くと、技術的に考えがちであるが、偏りすぎるとうまく活用できない。


人主体の考え方を70%、技術主体の考え方30%のバランスがよい。

技術AIを使いこなすためには、計算力ではなく想像力が求められる。想像力をさらに、細かくみてみると３つのことに注目できます。

着眼　おもしろいことはないか？何でだろう？

仮説　どうしたらいいか？

考察　実験してみよう　考えてみよう


今、実現したいことは何ですか？

・もし仮に100%叶ったら、その先で何がしたいですか。この先のAI活用は、たくさんの情報がある中、どのように情報収集したら良いのか。

人が変わらない限りトランスフォーム（形態・外見などを）変える，変換する；変形することは、起きない。


あらゆる業務は　プロセス　で表現できる

データにともづいて　プロセスを更新し続けることが大切です。



AIとの付き合い方

単なる「トライアル」で終わらないために、身に着けるべきスキルがあります。

　　スコアリングとクラスタリング

【スコアリング】見込客を属性や行動によって評価し、自社との相性、お客様の関心領域の理解、そしてアプローチの優先順位を決めるための評価方法

【クラスタリング】機械学習の一種でデータ間の類似度に沿って、データをグループ分けする手法

この２つ【スコアリング】【クラスタリング】が理解できれば、AIとの対話は劇的にスムーズになる。

　　　情報→知識→知恵

２つ先の未来を見据えて刻々と変化する

　環境と技術をキャッチアップ

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