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お客様の社内AIコンペに参加

先日、某お客様の社内AIコンペに審査員として参加させていただきました。
RapidMinerを使ったコンペで、全国から200名超が参加され、大変盛り上がりました。

私が特に素晴らしいなと感動したのは以下の3点です。
1)初学者多かった、ラーニングサブスクで学習→成果
何人もの方が「今までAIに興味があったけど敷居が高かった、
でもノーコードのツールだから参加してみようと思った」
とコメントしておられました。
まさに当社ビジョンのData Analysis for Everyone!が目指す
ところであり、まずアクションを起こされたことが素晴らしいです。

そうした初心者の方も意外にも上位に入賞されていました。
これはRapidMinerというツールの力も大きいです。RMには
空手でいう基本の型が多数登録されていますので、初心者でも
ある程度高い精度を出すことが出来ます。
やはりツールと教育は、重要だなと再認識しました。

2)チームでの分析も多かった→オンラインでコラボ
優秀チームは、現場に強い人、ITに強い人、分析に強い人が
チームになって参加されていました。三人はzoomなどで
MTGを重ねて、リアルに会ったのは当日が初めてとのこと!
新時代の分析チームビルディングを感じさせました。

3)全国中継して大々的に発表、トップがコミット
お客様は、誰もが知る超大手企業様ですが、その会長自ら
会場に足を運ばれ、そして鋭い質疑応答も行っておられました。
トップ自らデータ分析・活用にコミットする姿勢が、社員に
浸透して、結果として活用が進んで行くんだなと感じました。

$$ \begin{aligned} \newcommand\argmin{\mathop{\rm arg~min}\limits} \boldsymbol{\beta}_{\text{ridge}} & = \argmin_{\boldsymbol{\beta} \in \mathcal{R^p}} \biggl[ ||\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}||^2 + \lambda ||\boldsymbol{\beta}||^2 \biggr] \\ & = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X} + \lambda\boldsymbol{I_{p+1}})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y} \end{aligned} $$
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