厳選！AI研修の導入事例10選！研修後の効果や現場の声は？
O!Product編集部
iLect by NABLASの導入事例
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課題・目的
1
フレームワークを使った開発はできるが、理論からコードに落とし込めずブラックボックス化していた
2
強化学習を外部のセミナーや書籍で学んでも手探りで良い精度が出せなかった
3
既存の学習済みモデルを利用するだけで精度向上に必要な知見が不足していた
導入後の効果
1
フレームワークの設計やコードにおける思想を把握できるようになった
2
どんなデータを集めてどんな処理をすべきかを論理的に考えられるようになり精度や作業効率が向上した
3
問題の原因特定から解決まで自力でできるようになった
まとめ
LenovoジャパンとNECパーソナルコンピュータのITエンジニア4名は、フレームワークや既存コードの流用では精度向上や問題発生時の原因特定に限界があるという課題を抱え、理論から学びフルスクラッチで実装できるスキル習得を目的にiLectを受講した。選んだ決め手は、ITエンジニア向けのハイレベルな内容と東京大学と連携した講義の質だった。受講後は、理論に基づきコードを書けるようになり、画像認識や深層強化学習のフルスクラッチ実装や、問題解決のための論理的思考が身につき、精度や作業効率が向上した。
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導入事例の詳細
導入前の課題
フレームワークを使った開発はできるが、理論からコードに落とし込めずブラックボックス化していた
強化学習を外部のセミナーや書籍で学んでも手探りで良い精度が出せなかった
既存の学習済みモデルを利用するだけで精度向上に必要な知見が不足していた
自力でモデル開発が難しく、クラウドサービスをそのまま使うだけでは差別化に限界があった
導入の目的
フレームワークによるAI実装のブラックボックス化を解消し、理論からコードに落とし込めるようになるため
強化学習をフルスクラッチで開発できるようになるため
IoTデバイスで収集したデータをディープラーニングで分析するため
ディープラーニングを含めたAIについて学び、スキルアップするため
導入後の効果
フレームワークの設計やコードにおける思想を把握できるようになった
どんなデータを集めてどんな処理をすべきかを論理的に考えられるようになり精度や作業効率が向上した
問題の原因特定から解決まで自力でできるようになった
深層強化学習をフルスクラッチで実装できるようになった
PyTorchなどのフレームワークでも状況に応じて細かくパラメータを設定できるようになった
自分たちが抱える問題に対して「こうすれば良い」「こんなデータが必要だ」とディスカッションできるようになった
導入の決め手
ITエンジニア向け研修としてハイレベルな内容だったため
論文を読みながら1からコードを書いて実装するところまで学べるため
東京大学と連携した講義に説得力があったため
導入のプロセス
同期型オンライン研修で、講義で理論を学んでから理論に沿ってコードを解説する流れで進められた。講座メンター（TA）がリアルタイムに質問対応し、各講義後にコンペが開催され、Slackで意見交換を行った。
活用方法
受講後、フレームワークの設計思想を把握し、データ収集や処理を論理的に考えられるようになり、精度や作業効率が向上した。また、深層強化学習をフルスクラッチで実装できるようになった。
社内の反応
社内で自然言語処理などの依頼が来ている。
今後の展望
社内に知識を共有し、会社全体のAIリテラシー向上に努めるとともに、さまざまな業務をAIで効率化できないか考えるきっかけにしたい。また、特定分野でより高度な講座があれば受講したい。
サービス概要
カテゴリ
プロダクト説明
次世代のDX・AI人材を育成するための基盤となる教育プログラムです。AIの歴史から技術の基礎さらにその応用に至るまで、業務効率化を中心に据えた実践的なカリキュラムで、未来のデジタル社会に対応できる力を養います。
導入企業情報
レノボ・ジャパン合同会社
従業員数
501〜1,000名
上場の有無
非上場
所在地
東京都
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次世代のDX・AI人材を育成するための基盤となる教育プログラムです。AIの歴史から技術の基礎さらにその応用に至るまで、業務効率化を中心に据えた実践的なカリキュラムで、未来のデジタル社会に対応できる力を養います。
導入企業情報
レノボ・ジャパン合同会社
従業員数
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