早稲田大学 イノベーション教育プログラム

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受講者の声:ビッグデータ、AIを活用したビジネス創出実践

データビジネスクリエーション β 詳細はこちら

第15回
各チームによる最終プレゼンテーション

■講義実施日

2020年2月3日(月)

■時間

18:15 ~ 19:45

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■講義内容

 今回は「データビジネスクリエーションβ」のまとめと振り返りをしてくださった。
 現状、自身のスキルだけでなく、人間力、判断力、決断力が必要不可欠と考えられている。また認識の柔軟性を持つこと、言い換えれば視点を変えて考えることの重要性も挙げられている。それらを踏まえて、今からでは想像できないようなイノベーションを展開できるような人材を目指してほしいと、最後まとめてくださった。
 「データビジネスクリエーションβ」を通じて、イノベーションとは何かが学べ、データ解析する上で必要となるスキルも身につけられた。自分はここまで充実した授業はないと強く感じた。

第14回
各チームによる最終プレゼンテーション

■講義実施日

2020年1月27日(月)

■時間

19:55 ~ 21:25

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■講義内容

 今回は各グループにおける最終プレゼンテーションを終えて、Caps Clinicの方からコメントをいただいた。
 全体を通じてレベルが高く、実際に生かしたいものばかりだったとのこと。しかし、やはり現場の立場としてどうしても非現実的な点やデータへの理解不足の指摘もいただいた。
 このプレゼンを通して身につけた技術、スキル、経験を今後しっかりと生かしていきたい。また指摘いただいた点からしっかりと反省をし、自身の成長へつなげたい。

第13回
各チームによる最終プレゼンテーション

■講義実施日

2020年1月27日(月)

■時間

18:15 ~ 19:45

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■講義内容

 今回は各グループにおける最終プレゼンテーションを行った。
 それぞれのグループが準備してきたことを十分に発揮でき、レベルの高い議論が繰り広げられた。ただ全体を通じて感じられたのは用いるデータへの理解不足や、解析する上で必要なデータ不足が多く見られた。すべてのプレゼンを通じて、データの習得と解析の両方をできることによって全体の理解度が高められることを強く感じた。
 今後、データを扱った研究をするものとして、その点を十分に意識していきたい。

第12回
データ分析ツール実践ワークショップ

■講義実施日

2020年1月20日(月)

■時間

19:55 ~ 21:25

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■講義内容

 今回は各グループにおける中間報告を行った。
 最初の15分は事前に準備した中間報告用スライドや、原稿のチェック、練習を行った。その後、各グループ15分で初回に決めたテーマに則った発表を行った。それぞれのグループごとにTableau、IBM Watsonを駆使して、レベルの高い発表が展開された。
 次回の最終プレゼンテーションではより高クオリティの発表が展開されることが考えられる。自身の属しているグループも負けずにクオリティの高いプレゼンをしたい。

第11回
データ分析ツール実践ワークショップ(Watson on IBM Cloud)

■講義実施日

2020年1月20日(月)

■時間

18:15 ~ 19:45

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■講義内容

 今回は各グループにおける中間報告を行った。
 最初の15分は事前に準備した中間報告用スライドや、原稿のチェック、練習を行った。その後、各グループ15分で初回に決めたテーマに則った発表を行った。それぞれのグループごとにTableau、IBM Watsonを駆使して、レベルの高い発表が展開された。
 次回の最終プレゼンテーションではより高クオリティの発表が展開されることが考えられる。自身の属しているグループも負けずにクオリティの高いプレゼンをしたい。

第10回
データ分析ツール実践ワークショップ(Watson on IBM Cloud)

■講義実施日

2020年1月6日(月)

■時間

19:55 ~ 21:25

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■ゲスト

森島 秀明(日本IBM SW Service Watson Project 担当)

■講義内容

 今回は今までの扱った内容を踏まえて、Caps Clinicにチャットボットを導入すると仮定して、どのようなデータを入れると十分な精度の診断ができるのかを考えた。
 その際に質問で分岐を減らし、よりシンプルに考えることが必要である。同じ内容でも文章が違うと内容が変わってくる。チャットボットを作成する上で必要となるデータやプラットフォームは自社で作らないと、データが悪用されて他社の利益になってしまうこともよくわかった。
 チャットボットといったプラットフォームを構築する場合、できるだけ自身で構築することの大切さは理解できた。この経験は今後、十分に生かしていきたい。

第9回
データ分析ツール実践ワークショップ(Watson on IBM Cloud)

■講義実施日

2020年1月6日(月)

■時間

18:15 ~ 19:45

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■ゲスト

森島 秀明(日本IBM SW Service Watson Project 担当)

■講義内容

 前回に引き続き森島様にIBM Watsonについての説明をしてくださった。今回は応用例の説明がメインであった。
 現在、Watsonの活用場面が多くなっている。自動車機器の音声制御やチャットミラー、音声注文などが例として挙げられる。顧客接点の領域でも用いられている。自動チャット、オンラインショッピング、お客様の声分析といった顧客と関わりも持つ場合にも用いられる。講義の最後に音声認識デモを行った。
 講義を通じて、IBM Watsonが身近な存在であると感じることができた。現在、研究をしている身としてはIBM Watsonを用いた研究を展開していきたい。

第8回
データ分析ツール実践ワークショップ(Watson on IBM Cloud)

■講義実施日

2019年12月16日(月)

■時間

19:55 ~ 21:25

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■ゲスト

森島 秀明(日本IBM SW Service Watson Project 担当)

■講義内容

 今回は6限の授業の続きを行った。6限ではデータサイエンティストに求められる3つの能力と構造化データからAIを用いたモデル化について扱った。7限目では作成モデルの信憑性についてと、非構造化データと構造化データを混ぜた事例について説明された。
 AIが作成モデルをそのまま信用して良いのかは、現在大きな問題となっている。AIを用いる場合、もともと用いているデータにバイアスがあれば出てくる結果には当然バイアスがかかってしまう。またモデルの精度と分かりやすさはトレードオフの関係にあり、ユーザーのことを考えて分かりやすくすると、精度が下がってしまう。このように用いるデータと分かりやすさの点で解決しなければならない点がいくつも存在する。
 次に診断結果といった非構造化データを構造化データに変えてAIに組み込み、モデル作成を行っている。その例として、大塚デジタルヘルスが挙げられる。
 今回の授業を通じて、注目が集められているAIを扱う際の注意点がわかった。データ解析を行う上で心がけていきたい。

第7回
データ分析ツール実践ワークショップ(Watson on IBM Cloud)

■講義実施日

2019年12月16日(月)

■時間

18:15 ~ 19:45

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■ゲスト

森島 秀明(日本IBM SW Service Watson Project 担当)

■講義内容

 今回はデータサイエンスからAIへの流れについて教えていただいた。
 まず、データサイエンティストとして必要となる三要素から扱った。1つはデータサイエンス力、2つ目はデータエンジニアリング、3つ目はビジネス力である。この3つの能力を併せ持ち、活用できる人材が現代におけるデータサイエンティストである。
 次にデータの中には構造化データと非構造化データの2種類あり、構造化モデルを用いたモデル化について説明があった。このモデル化はWatson StudioのAuto AIといったAIを用いることで、より容易に簡単になり、ハンズオン実習を通じて体験した。
 データサイエンティストは時代により変化し、データの扱い方も同様に変わってきている。この変化に対応するように努めることが今後重要になってくると痛感した講義であった。

第6回
データ分析ツール実践ワークショップ(Tableau)

■講義実施日

2019年12月9日(月)

■時間

19:55 ~ 21:25

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■ゲスト

絹村 悠(Tableau Japan株式会社コマーシャル営業部部長)
後藤 友莉(Tableau Japan株式会社プロダクトコンサルタント)

■講義内容

 今回は6限目に教えていただいたTableau DesktopとTableau Prepを使って、実際にデータの分析と可視化を行った。
 最初に、前回の授業で確立したグループごとの目標に則って、今あるデータを使ってどのようなことが解析できるかをそれぞれ話し合った。その後、実際にそれができるかどうかを試した。それぞれの班が面白い解析結果を出しており、解析方法も共有したことから全体の意識向上と、スキルアップがより見込まれたと考えられる。
 本講義の体系的に進めていることから、受講者の知識とスキル向上が著しい。今後はより一層、邁進して取り組んでいくだろう。

第5回
データ分析ツール実践ワークショップ(Tableau)

■講義実施日

2019年12月9日(月)

■時間

18:15 ~ 19:45

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■ゲスト

絹村 悠(Tableau Japan株式会社コマーシャル営業部部長)
後藤 友莉(Tableau Japan株式会社プロダクトコンサルタント)

■講義内容

 今回は具体的なTableauの使用方法と使用する際に意識する点を教えていただいた。扱ったソフトとしてTableau Desktop とTableau Prepの2つである。
 最初にTableau Desktopから扱い、綺麗に整理されたデータを可視化する術を学んだ。次にTableau Prepを用いて、データを整理する過程を体験した。その際に、Tableauを扱う際にはデータの可視化を通じて何がしたいのか、目的意識を持つことの重要性を教えてくださった。
 今までの講義でも目的を持ってデータを解析することは強調されている。最終プレゼンテーションに向けてグループのメンバーと積極的なコミュニケーションをとりつつ目的を確立し、目標にあった解析を行っていきたい。

第4回
データ分析ツール実践ワークショップ(Tableau)

■講義実施日

2019年12月2日(月)

■時間

19:55 ~ 21:25

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■ゲスト

絹村 悠(Tableau Japan株式会社コマーシャル営業部部長)

■講義内容

 今回は受講者全員の自己紹介と、最終プレゼンテーションでどのようなテーマで発表するかを説明する各グループ3分のプレゼンの準備を行った。
 自己紹介を行うことで、誰がどのようなバックグラウンドを持っているのか、何に興味があるのかなどがわかった。その結果、それぞれの経験や知見を引き出しやすい環境になったと感じた。そして、最終プレゼンテーションでどのような内容を扱うか、プレゼン準備を通じてグループメンバーのそれぞれが把握できた。今後はアプリケーションの使用方法を教えてもらうため、すぐにデータ解析しやすい環境にもなったと思う。
 今回の授業を通じて、よりグループでの活動がしやすく、授業内容が生かしやすい環境になった。最終プレゼンテーションを完成度の高いものにしたい。

第3回
データ分析ツール実践ワークショップ(Tableau)

■講義実施日

2019年12月2日(月)

■時間

18:15 ~ 19:45

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■ゲスト

絹村 悠(Tableau Japan株式会社コマーシャル営業部部長)

■講義内容

 今回は今後お世話になるTableau社から説明があった。最近ではTableauとPythonの両方が使えないと不自由な場面が多くなっている。その中で今回はTableauの紹介が行われた。
 データを扱う上でデータの理解、モデルの作成と評価、展開と共有、ビジネスの理解の4つの段階が必要となる。そこでTableauの各製品はより簡単に、扱いやすく4つの段階をこなせるように開発されたソフトである。本講義ではTableau DesktopとTableau Prep Builderを使用する。
 本講義を通じて、今後の人生で扱う必要が出てくるTableauの使用方法をご教授いただける。積極的に取り組んでいきたい。

第2回
概論2: 実践者による事例講義-AI活用編

■講義実施日

2019年11月25日(月)

■時間

19:55 ~ 21:25

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■講義内容

 今回は実際に使用するデータについて説明してくださった。主に医療関係のデータであり、患者の病態と処方法が記されているものであった。
 授業を通じて、扱うデータを十分に把握することの大切さを痛感した。どんなにいいデータでも扱う人が内容を理解していなければ、解析結果が理にかなわないものになってしまう。
 今後データを扱って解析やモデリングを行う際には、十分にデータについて理解し、解析する際のゴールや、目的を意識して行なっていきたい。

第1回
ロジカルコミュニケーション:情報整理の仕方概論1: 世界の現状を俯瞰し、その課題について理解し、考える。協力企業による通期課題の提示。AI/自動化の可能性について知る

■講義実施日

2019年11月25日(月)

■時間

18:15 ~ 19:45

■会場(教室)

3号館202教室

■担当講師

朝日 透、鶴谷 武親、谷口 卓也

■講義内容

 今回は授業を受ける上での心構えやガイダンスを教えてくださった。その際にこの授業の必要性を強く感じた。
 現代は変化が激しく、普通にしていると自動的に「不要な人材」に変わってしまうことが容易に起こっている。変化する中での10年、50年後の常識は今の常識では考えられないものがほとんどであるともわかった。例えば、10年前に予想していた産業の成長よりも現実の方が断然成長していた。つまり、想像を超えた変化が起こることがよくわかる。その変化を対応するためにも、授業ではデータ活用をキーワードに授業を進める。
 この講義を通じて、最先端のデータ活用方法を学び、少しでも変化する社会に対応できる人材を目指したい。



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