◇　AIの導入は最初が肝心　◇
実際にはIT的な構築導入タスクは全体の30％程度です。
まず現場の課題・目標・業務の流れ・作業内容などをしっかり見える化します。
その結果を踏まえ、どこをAI化するか、どう使えば効果がでるか等の分析とプラニングを行います。
その結果をクライアントとしっかり共有してから具体的なAIの導入に入ります。

◇　DeepTec　◇
運営者（代表）：深野明

◇　代表の略歴　◇

・京都大学大学院工学研究科修士課程修了。大学時代からコンピュータに親しむ。
・日産自動車株式会社・パナソニック株式会社で研究開発、IT企画に従事
・データ解析・IT・AI関連分野が専門
・退職後はフリーでAIを主に中小の企業様に浸透させる活動を行っている。
モットーは技術を親しみやすく分かりやすくお伝えすることです。

サービス 1：【AIコンサル】
自社にAIを導入する為の課題、制約、プロセス、データの有無、方法などを事前に評価を行い、失敗の無いやり方をご提案します。特に導入に伴う不安や疑問などを徹底的にクリアにしていきます。

サービス 2：【AI導入推進】
AI導入をステップで考え、アジャイルで順次推進していきます。一度に推進していくのではなく、プロセスを細かく区切り、結果をレビューしながら失敗のない推進を行います。

サービス 3：【AI人材の育成】
学習ページにアップしております学習コンテンツを利用するのはもちろん、企業様での研修、ハンズオンでのセミナなどを行い、初心者でもスタートできる人材育成を行います。

サービス 4：【企業間マッチング】
「AIを導入したいけど、どのベンダーにお願いしたらいいのかわからない」という声を良く聞きます。市場にはAIサービスを提供する企業は沢山ありますが、一長一短で企業情報だけではわからず、選定は大変難しいものです。DeepTecでは企業間に入り、企業様にあったサービス企業を選定するお手伝いを致します。

導入プロセスの肝
■　AIを現場に導入する場合の肝を2つご紹介致します。まずはAI導入の前に改善したいプロセスについて業務課題などの分析を行います。 それにより、何が本質課題なのかを見極め、その課題にどのようにAIを当てはめたら改善できるのか、その仮説を立てます。次にデータです。AIはデータで学習して賢くなります。データが少ないとか、間違ったデータが多いと正しく学習できません。 どんなデータがどれくらい現場にあるのかをしっかり見極めます。

◇　AI導入はプロセスの頭とデータが肝心　◇

■　AIは万能ではありません。どんな課題にもプロセス改善にも適用出来るわけではないのです。 全体のプロセスを俯瞰し、サブプロセスに分け、どのサブプロセスに適用すれば、早く開発できて、効果が出せるかを見極めることがもっとも大事です。プロセスや課題が大きくなると開発負荷も増え、効果が出るまでに多大な時間を要します。 開発費用も膨らみ、途中で挫折することも多々あります。

◇　AIは「狙い撃ち」で効果を出す　◇

生成AIの導入のご支援

■　生成AIはまだ未知数ですが、いろいろな場面で、もの凄い効果を出し始めています。一日かかった業務が10分で終了したとか、出来なかった分析作業が自分でもできるようになったとか、或いは、プログラムの素人だった自分でプログラムが作れたとか 話題が尽きません。一方、生成した回答に不自然な箇所や、明らかにおかしい内容があったとか、問題も指摘されてきています。しかしこれは発展途上の仕組に見受けられる一つの現象だと思います。世界中の研究者や専門家達が 日々新たな論文を発表しながら進化を続けていると思うべきです。我々はあくまでも利用者なので、この革命的な仕組をどのように使えば効果が出せるかを考えて行くべきと思います。その過程で発生した課題や現象は都度改善していくべきです。 DeepTecでは生成AIを2023年2月から使い始め試行を重ねています。生成AI概論の資料もアップしましたので、皆さまと一緒に現場での活用を推進していきます。

◇　生成AIはいつも自分の側にいるスーパーアシスタント　◇

まずは、メールかお電話でお気軽にご相談ください。
初歩的なご相談はもちろん、具体的な導入のご相談や企業研修などにも対応させて頂きます。
費用につきましてもお気軽にご相談下さい。

お問い合わせ・連絡先

DeepTec 代表　深野　明

TEL:080-1408-2576

学習1：【AIの導入課題について】
企業がAIを導入する時に躊躇したり疑問を感じる理由や原因を紐解きます。 このコースを終了されると、AI導入の際に、どのような視点に注意し、どうやって導入していけばいいのかがよくわかるようになります。

学習2：【機械学習の基礎について】
従来から活用されているデータ分析の手法や、最近よく使われているディープラーニングの手法について原理や使い方などについて易しく解説します。 機械学習はデータと機械学習をさせる目的、それに最適な手法の3つを検討する必用があります。この考え方などについてもご説明致します。 このコースを終了されると機械学習とはどのようなもので、どんな種類があり、どうすればいいのかがよくわかるようになります。

学習3：【機械学習の実例について】
機械学習がどのような場面でどのように使われているのかを事例によりご紹介致します。 AIは現在多方面で活用されてきており、基本的にはどんな場面でも活用できる、と断言しても言い過ぎではありません。しかし、AIの活用は簡単ではなく、 多くのデータや時間のかかる学習、試行錯誤による繰り返し、など手間もかかりますが、人間ができないことを実現できたり、人間をサポートする画期的な仕組みにもなり得ます。 使い方次第で有効な仕組みになります。 そのような視点をご理解頂くことで、自分ならどうする、という考えが整理できます。

学習4：【生成AI概論】
生成AIは2022年の11月にchatGPTが登場して一般に活用できるようになりました。そこから数ヶ月で数億人の人が登録し、活用しながら成長を続けています。ネット上やメディア、更には書籍や論文で、もの凄い数の発信がされています。 功罪織り交ぜた意見が山のように発信されていますが、AIの黎明期に比較して、その影響度合いは比較にならないくらい大きなものになっています。まだ手探りでその使い方や価値を模索している段階ですが、その社会的インパクトの大きさはAIの時よりはるかに大きいと言われています。 chatGPTのような文書系だけではなく、画像生成AIもすさまじい勢いで進化しており、従来のGAN（Generative Adversary Network）のような方式とは比較にならないくらい画像のレベルが向上しています。このセミナでは、生成AIの全般に亘って初心者でも分かりやすい内容になっていますので是非ご利用下さい。