AI活用人材になれ！（CDLE福岡勉強会#6）.pdf

はじめに・アイスブレイク
自己紹介
今不足しているのはAI活用人材！
AI活用人材ってどういう人材？
どうやったらAI活用人材になれるの？
最後に
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Contents

自己紹介
最後に
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Contents

©2023金髪AIエバンジェリスト
はじめに・本日のゴール
• AI活用人材がどのような人材か理解できている
• AI活用人材になるために勉強すべき内容とロードマップが理解できている
• AIのタイプ分類ができるようになっている
• AI企画シートの書き方が概ね理解できている
4

双方向のコミュニケーションを行いたいため
内容についての質問はいつでも受付けています
質問はZoomのチャット機能をご使用ください
最後に質疑応答の時間もあります
かとう（金髪AIエバンジェリスト）からのお願い

Zoomのマイクは基本ミュートでお願いします
資料は後日connpassにアップロードしますので
資料内容についてはメモを取る必要はございません。
気になることがあればチャットでどんどん質問してください！
自由にお食事されたりビール片手に参加いただいて大丈夫です！
いつもそのような環境で話をしているのでその方が気楽です笑
ビデオはONにしていただけると反応が見えるのでとても嬉しいです！
ただ、会社やお家の環境等でONに出来ない方も
いらっしゃると思うので可能な方だけで結構です
6
かとう（金髪AIエバンジェリスト）からのお願い

アイスブレイク
みなさん、Zoomの機能で画面に
ハートマークが押せるのご存じですか？
ちょっと練習してみましょう！！
7

自由にハートマークを押してみてください！！
8

皆さんはどの辺にマッピングされそうですか？ハートマークを押してください！
エンジニア
非エンジニア
AI活用できている
AI活用できていない
9

皆さんはどの辺にマッピングされそうですか？ハートマークを押してください！
エンジニア
非エンジニア
AI活用できている
AI活用できていない
今日はこの辺の領域の方
向けのお話です！
非エンジニアの方でも
AI活用して活躍できる
時代がやってきました！！
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自己紹介
最後に
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Contents

自己紹介
Life
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かとう（金髪AIエバンジェリスト）

Academic
Background
エンジニア 3年
コンサル 5年
（8years）
コンタクトセンター
マネージャー
（8years）
諸々業務
マネージャー
（9years）
・経済学部経済工学科
・1995年入学
・当時、理系出身経済学科はここだけ
・経済英語、経済数学
・ゼミはPC系でCobol,Fortranなど…
・独学でhtmlやVBなど
・コンサル会社へ入社
・何でも屋。HP作ったり、
決済システム導入したり。
・最後の3年ぐらいはコールセ
ンターコンサルティング
Work
・コールセンター立ち上げ入社
・最初の1年はOP、SVとして現場
・その後、何でも屋
・カスタマーサポート部署立ち上げ
・社内業務効率化、自動化、
AI導入部署の立ち上げ
・AI運営業務責任者
（アノテーション、精度検証、テクニ
カルサポート、カスタマーサクセス
等々）
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自己紹介

現職体験談
• 2018年2月に新規部署立ち上げでAIプロダクト担当にアサインされる
• 担当外国人エンジニアとMtgを実施するも専門用語が分からない・・・
• りこーる？ぷりしじょん？えふち？数値改善するためにあのてーしょん？What??
• 通訳者を介してエンジニアに質問をするも説明の意味も分からない
• プロダクトのドキュメントを読んでも理解できない。英語やし。
• 独学で勉強を始めようとするも何をすれば良いか分からない笑
• 2018年当時はG検定の存在を知らなかった(涙
• 分からない単語を一つ一つ外国のそれっぽいサイトで調べたり試行錯誤
しながら独学を続ける日々・・・
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自己紹介

AI関連ナレッジ
• 取得AI資格
• G検定 2020#1
• AI For Everyone
• Generative AI Test 2023
• AI・IoTコンサルタント
• （社内資格）Z文系AI塾卒業
• 関連記事
• AI教育、育成に関する記事
• AIプロダクトに関する記事
• AI連携やプラットフォームを利用したオペレーション構築の最適解
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自己紹介

AI活用人材になれ！
こんな私が5年ちょっと試行錯誤した
「AI活用人材」に関するお話をこれからいたします。
今日の話を実践すればあなたもAI活用人材になれるはず！！
目指せAIエバンジェリスト！
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自己紹介

自己紹介
最後に
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Contents

不足しているのはAI活用人材！
※出典：PwC 2021年AI予測調査（日本）
米国に比べて日本のAI導入が遅れている
その理由は「社員のAIスキル不足」である！
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AI活用人材とAIを作る人材の違い
AI活用人材 AIを作る人材（AIエンジニア）
AI活用人材が深刻な人材不足に陥っている
育成・確保が多くの組織で課題となり各企業試が行錯誤している
※出典：文系AI人材になる野口竜司 19
圧倒的
不足

自己紹介
最後に
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Contents

AIと課題を結びつけるのは「AI活用人材」である！
※出典：文系AI人材になる野口竜司
現場の課題理解は「AIを作る人材（AIエンジニア）」には難しいことが多い
21
※「識別系AI]
「予測系AI」
「会話系AI」
「実行系AI」
については後ほど説明。
のぐりゅうさんの「文系AI人材になる」より出典

AI活用人材には何が必要？
22
AI活用人材には大きく分けて以下「４ステップ７コンテンツ」が必要。
これらを体系的に学ぶべき！！
マインド
基礎知識
事例知識
実践能力
①AI活用人材マインドを持つ
②基本的な用語とAIタイプ分類を覚える
③AIの仕組みを理解する
④国内外の事例を収集して分類する
⑤AIを考えて考えて考える（企画しまくる）
⑥AIを見極める
⑦AIプロジェクトを推進する

AI活用人材のスキルセット
23
②基本的な用語と
AIタイプ分類を
覚える
①AI活用人材
マインドを持つ
③AIの仕組みを
理解する
④国内外の事例を
収集して分類する
⑤AIを考えて
考えて考える
（企画しまくる）
⑦AIプロジェクト
を推進する
可能であれば、一人で学ぶのではなく仲間を見つけて学ぶとより良い！
※理由は後述

オススメの勉強法は状況に合わせて事前にスキル定義を決め、スキルレベルの
推移を追う。しかし、スキル定義決めは難易度高く工数掛かるので必須ではない
AI活用人材のスキルセット

AI活用人材になるには学び方も重要
25
■AIネイティブ世代を見据えて学ぶ
「デジタルネイティブ」の次には学生時代からAI教育を受ける「AIネイティブ」
世代が出てくる。我々とはAI教育格差があるがその人材たちをどう受け入れて
どのように協業していくべきなのか備えていかなければならない
■勉強しても使わないプログラミングは学ばないという選択肢が必要
AIの勉強というとPython等の勉強をしがちだったりするが
それを実際の業務で使うことがどれぐらいあるのか
習っても実業務で使わないAIプログラミングは勉強しないという考え方も必要
※実業務で使用される方は読み飛ばしてください！
■実力が付きにくい目的なき動画、テキスト教材は避ける
会社から全社員向けに動画教材が支給されたのでとりあえず見てみたけど
実践で使うことが無くスキルが身についた実感がないケース
当たり前だが目的ありきで勉強内容を考えるべき

ここで一旦
Zoomにいただいた
質問に回答
26

自己紹介
最後に
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Contents

最初に結論からお伝えしちゃいます！
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発展
応用
基礎
入門
フェーズ
AI For
Everyone
（動画）
文系AI人材
になる（本）
G検定
（資格）
今日の話！
会社・私生活で
実践
全体像把握
理解できなくて
も良い
活用人材・
AI型の理解
全体理解
体系的に学ぶ
手法理解
AI活用スキルの
ブラッシュアップ
◎ ○
○ ◎
○ ○
○
◎
○
◎ ○

そして、ここからが
今日の本題
29

AI活用人材が学ぶべき内容の４ステップ7コンテンツ
30
マインド
基礎知識
事例知識
実践能力
AIをつかいこなし能動的に
学び続けるマインドの習得
AIの必須用語や
最低限の仕組みの理解
日々アップデートされる
AI事例の収集と活用力
実践で役に立ち
即戦力化のための実力習得
STEP1
STEP２
STEP３
STEP４

①～⑦を
少しずつ解説していきます
31

32
今後AI活用スキルは必須になるものと
捉えて能動的にAI学習に取り組む
マインド
AIのことを考えているが行動はしない
LV.1
AIを恐れることなく行動を始める
LV.2
能動的にAI学習を実施している
LV.3
実際にAIを利用して協業している
LV.4
AI活用のリーダーとして能動的に動いている
LV.5
“スキル定義例”

33
マインド
この項目は皆さんには簡単です！
気持ちの問題笑
今日この勉強会に参加している皆さん
であれば能動的にAIの勉強ができるはず
だし参加している時点で出来ています！

34
マインド
強いて１つポイントをあげるとしたら
AIの勉強や実践をするなら
完璧や大きな成果を求めないこと！！
最初はとりあえずやってみることが重要
いきなり大きなことはせずに
小さな体験を積み重ねると良い

35
基本的なAI用語を覚えるとともに
AIタイプ分類もできるようになる
基礎知識
AI、機械学習、ディープラーニングの違い
が説明できる
LV.1
教師あり学習、教師なし学習、強化学習の
違いが説明できる
LV.2
AIタイプ分類ができる
LV.3
基本的な用語を全て理解している
LV.4
基本的な用語を人に教えることができる
LV.5

36
基本的なAI用語は暗記するしかない！
後述するAIタイプ分類も必ず
覚えましょう！！
これをするだけで今後のAI勉強に
大きな差が付きます
基礎知識

基本的なAI用語は丸暗記！
・AI
・機械学習
・ディープ
ラーニング
・教師あり学習
・教師なし学習
・強化学習
・目的変数
・説明変数
・アルゴリズム
・過学習
・アノテーション
・正解率（Accuracy）
・再現率（Recall)
・適合率（Precision）
・AUC
その他にも
色々・・・

AI・機械学習・ディープラーニング

今日は時間が無いので全ては説明できませんが
「基本的な用語」を覚えたい方はこの本がオススメです！

AIの４つのタイプ分類

AIの代行型と拡張型

AIの４×２＝８の活用タイプ分類

「機能別4タイプ×代行/拡張型」でのAI活用例
識別系AI 予測系AI 会話系AI 実行系AI
人
間
代
行
型
人
間
拡
張
型
大量情報からの
自動識別
大量ログからの
異常値検出
対話ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ
の24時間代行
人間業務全般
の代行
人間では見つけら
れない事象発見
ビッグデータからの
高精度な予測
多言語・機械語
での対話
自立型機器
の作動制御
• NGワード、画像検出
• 不良品の振り分け
など
• 異常値検知 • 問い合わせの
チャットボット対応
• 問い合わせの
AI音声対応
• 自動運転
• 工場作業の代行
• データ入力代行
• 画像の自動生成
• 医療画像での診断
• 動画からの抽出
など
• 顧客行動予測
• 需要予測
など
• 多言語での対話
• 機械同士での対話
• ドローンAI制御
• 自立型機機械制御

今日は時間が無いので全ては説明できませんが
「AIタイプ分類」を覚えたい方はこの本がオススメです！

45
AIの仕組みや構造を理解し、実際に
AIを利用することで理解を深める
基礎知識
AI、機械学習、ディープラーニングが得意
なことを理解する
LV.1
AI、機械学習、ディープラーニングの仕組
みを理解する
LV.2
AIの学習データについて理解する
LV.3
AIモデル構築のフローをAIタイプ別に
理解する
LV.4
AIモデルをノーコードで作ることができる
LV.5

46
AIの仕組みや構造を詳しく知りたくなる
気持ちは分かるが深追いしない方が良い
深い部分はエンジニアに任せましょう
ただ、実際に利用することは
しておいた方が良い！
基礎知識

AIの学習方式の違いによる分類

タイプ別AIの構築フロー

AIは技術の発展でカジュアルにより使いやすく

51
AI事例をAIタイプ別で整理することで
効果的にナレッジを整理する
事例知識
なんらかのAI事例を人に説明できる
LV.1
AI事例を見てAIタイプ分類ができる
LV.2
相手の要望に応じて日本のAI事例を説明
できる
LV.3
相手の要望に応じて外国のAI事例を説明
できる
LV.4
AI事例を見て、使用されているであろう教師
データや構築方法を推測できる
LV.5

52
AI事例をAIタイプ別で整理すること
が出来て、その上でナレッジを整理する
ことが出来るとインプットとアウトプット
の質が格段に向上する
事例知識

業界別の導入例を
「AIタイプ分類」
してみよう！
・物流
・医療
・流通、小売
・車、交通
・製造、メーカー
・外食、食品
・金融、保険
・人材教育
・サービス、公共
・スポーツ
AI NEWSを
定期的に収集して
「AIタイプ分類」
してみよう！
・ネットニュース
・AI専門サイト
・新聞
・仲間内でSlack投稿
・JDLA,CDLE
・etc・・・

54
考え抜くことでAIの発想力と実現性を
高め、AI企画力も高める
なんらかの課題を解決するAIを企画できる
LV.1
AIタイプ分類を考慮してAIを企画できる
LV.2
AI企画フォーマット（５W1H）を使ってAI
を企画できる
LV.3
自社にとってインパクトがあるAIを企画
できる
LV.4
実現性が高いか、変化量は大きいか等を
考慮しAIを企画できる
LV.5
実践能力

55
AIの企画は最初は質より量！！
まずは100件のAI企画を目指しましょう
一人でやるよりも仲間を見つけて
色々な意見を聞くことも重要
考え方の幅が広がります
（ChatGPTを仲間にするのもあり）
実践能力

AIと課題を結びつけるのは「AI活用人材」である！の再掲
現場の課題理解は「AIを作る人材（AIエンジニア）」には難しいことが多い
56
※「識別系AI]
「予測系AI」
「会話系AI」
「実行系AI」
については後ほど説明。
のぐりゅうさんの「文系AI人材になる」より出典

なぜAIが必要なのか？変化量、実現性はどうなのか

AI企画の5W1H

AI企画シート

61
AIを評価することが出来るスキルを持ち
AIを作るか使うか切り分けられる
AIタイプ別のAIサービスを知っている
LV.1
AIサービスの優劣が判断できる
LV.2
AIを作るか使うか切り分けることができる
LV.3
Accuracy,Recall,Precision,AUC等の指標
を使ってAIを評価できる
LV.4
AIを作るときに適切なアルゴリズムを選択
することができる
LV.5
実践能力

62
この辺から少し難しくなりますが
①～⑤の経験値が活きます
AIをタイプや数値で適切に評価したり
「AIを作るべきか」
「既製品を使用すべきか」
切り分けられるようになることを目指す
実践能力

学習済みAIサービスを使う？AIを自作する？

学習済みAIサービスを使う

AIの精度に関する指標を使って評価できる？

66
世の中にある市販のAIを使いこなしたり
AI導入プロジェクトの責任者となり
推進することができる
実践能力
世の中にあるAIサービスを使う
LV.1
利用しているAIが有用かどうか判断できる
LV.2
業務へのAIサービス導入を推進できる
LV.3
業務へAIを組み込む業務設計ができる
LV.4
AI導入プロジェクトを責任者として立ち上げ
適切に推進することができる
LV.5

67
最後に伸ばすべき項目かつ
難易度が一番高い項目でもあります
⑥同様に今までの経験を活かして
AI導入プロジェクトの責任者となり
AIプロジェクトを推進しましょう！
実践能力

現場導入と運用のコツ・ポイント

自己紹介
まとめ・最後に
１
２
３
４
５
６
Contents

本日のゴールの再掲
• AI活用人材がどのような人材か理解できている
• AI活用人材になるために勉強すべき内容とロードマップが理解できている
• AIのタイプ分類ができるようになっている
• AI企画シートの書き方が概ね理解できている
70

発展
応用
基礎
入門
フェーズ
AI For
Everyone
（動画）
文系AI人材
になる（本）
G検定
（資格）
今日の話！
会社・私生活で
実践
全体像把握
理解できなくて
も良い
活用人材・
AI型の理解
全体理解
体系的に学ぶ
手法理解
AI活用スキルの
ブラッシュアップ
◎ ○
○ ◎
○ ○
○
◎
○
◎ ○
最初に結論からお伝えしちゃいます！の再掲

AI活用人材が学ぶべき内容の４ステップ7コンテンツの再掲
72
マインド
基礎知識
事例知識
実践能力
AIをつかいこなし能動的に
学び続けるマインドの習得
AIの必須用語や
最低限の仕組みの理解
日々アップデートされる
AI事例の収集と活用力
実践で役に立ち
即戦力化のための実力習得
STEP1
STEP２
STEP３
STEP４

まとめ（おススメの勉強法）
73
①AI For
Everyone視聴
②文系AI人材に
なるを読む
③今日の内容を
実践する
④会社・私生活
で実践
理解できなくても良いので動画を全て見る
①～③の知識・経験を使って実践する！
幅広い知識を習得する
（合格できなくても良い）
AI活用人材とはどういうものかを意識して
今日の内容を実践する
③G検定の勉強
をする
マインド
基礎知識
事例知識
実践能力
基本的な用語とAIタイプ分類を覚える
・一緒に勉強する仲間を見つけると他人の思考が分かりインプットとアウトプットの質が高まります！
・さらに詳しく「AI活用人材」について勉強したい場合は加藤へ研修をご依頼ください！！
（①～⑦の7項目×2時間程度の集合研修可能）

連絡先
74
CDLE福岡
公式HP：https://cdlefukuoka.com/welcome_cdlefukuoka/
お問い合わせ先：https://cdlefukuoka.com/77-2/
X（旧Twitter）：https://twitter.com/Toshiyuki_Katoo
@Toshiyuki_Katoo
FACEBOOK：https://www.facebook.com/katou.toshiyuki
※お気軽に申請、DMください！！

おしまい
75

AI活用人材になれ！（CDLE福岡勉強会#6）.pdf

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