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AI Questでは、「AIで現場の課題を解決する」という一連の流れに挑戦します。
ビジネスの全体を理解し、俯瞰したうえで、AIの技術を活用する。
具現化する力、実現する力を成長させる学びの旅に飛び込みましょう。
具現化のプロセスを、
とことん学ぶ。
ひとつ先の学びの場を、いっしょに作りませんか。
課題解決型AI人材育成プログラム「AI Quest」
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♦商品説明♦
【AMORA】
ゆったりとした時間が流れる海岸沿いの街がインスピレーションになって作られたモデルです。美しいカラーと綺麗なシェープが特徴です。
カラーは【DRX-3028-A-BLK-50】クリアなブラックのグラデーションです。
♦ブランド♦
DITA ディータとは
DITAは1995年、ハリウッドにて誕生したアイウェアブランドです。創設者はジェフ・ソロリオ、ジョン・ジュニパー。BREAK THE MOLDS（型にはまるな）”というコンセプトのもと、アメリカにて次々と新たなトレンドを築き上げている。
高いデザイン性に加えて日本で製作されるクオリティの高さは各国での評価も高くセレブリティーにも愛用者が多いことでもブランドとてしての知名度が高くコレクションごとに発表されるオプティカルライン、サングラスラインともに注目度が高いブランド。
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『安心な関税元払い』
当方で輸入通関・関税のお支払を致しますので
ご心配なくお買い求めいただけます。
弊社は皆様へ格安商品・B品商品に対して少しでもお安くご提供するために
エコ包装をしています。
商品に影響ある梱包ではありません。
少しでも軽くして皆様へお安くご提供できればと努力しておりますので
ご理解のほど宜しくお願いいたします。
箱での発送をご希望の場合はプライオリティーもしくはエキスプレスをお勧めします。
レンズ横幅：50mm
レンズ縦幅：40mm
レンズ間距離：19mm
テンプル長さ：145mm
カラーは【DRX-3028-A-BLK-50】クリアなブラックのグラデーションです。
ＤＩＴＡ純正めがね拭き、ＤＩＴＡ純正ギフトボックス付き
＊サイズはあくまで目安となります。
News
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私がAIQuestを通して学んだことは、機械学習ライブラリを活用する方法と機械学習をビジネスに応用する方法です。特に後者を学べたことが良い経験になったと感じています。
AI Quest では、コンペのようにデータが渡され目的変数を予測することだけが目的となるのではなく、「どのようにして顧客の課題を解決するのか」に焦点が当てられています。
そのためコンペ形式でスコアを競うことの他に「要件定義・PoC計画・報告用資料作成」などのビジネス的な要素も学ぶことができました。
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AI Quest で学んだことを基礎として、顧客の課題改善のために AI が活かせるように頑張っていきたいと思います。 -
私にとってのAI Questの価値は2つありました。
1つ目は、 「統合力を鍛えられる点」です。分析者のスキルというと、要素スキル（例：ビジネス・エンジニアリング・データサイエンス）に分解するケースが多いかと思います。
しかし、ビジネスでは、一連の業務において、それら要素スキルを有機的に結びつける「統合力」が重要だと考えます。しかし、統合力は体系的なスキルではないため、経験の中で培っていかねばならないスキルとなります。
そのため、仕事で関わっていない方にとっては、必要だが、鍛えにくいスキルとなってしまいます。一方、AI Questは、実践形式で開かれており、「統合力を鍛える貴重な機会」と言えます。これが1つ目の価値です。
2つ目は、「関係者との繋がりを通じて、次の成長機会が得られる点」です。AI Quest の参加者との繋がりでは、修了後も勉強会を続けています。また、私の場合はプログラムの中で企業と協働する機会があり、その企業様と、AI Quest での提案内容を副業として継続しています。
このように「AI Questで得た繋がりを介して、次の成長機会に繋がる点」が2つ目の価値です。 -
普段、仕事で AIを用いた研究開発を行っていますが、AI Quest は自分が「井の中の蛙」になっていたことに気付かせてくれました。
AI 課題上位者やプレゼン上位者の説明を聞く機会があり、そこで今の自分に足りていない、「伸びしろ」が見えてきました。同じビジネス課題に対して異業種の方と問題解決に向けた議論ができる機会は滅多にありません。自分と異なった視点の意見はとても刺激的で、以前よりも複数の可能性を考えながら仕事に取り組めるようになりました。
直近では、AI Quest の女性有志でKaggle やアイデアソンに参加し、アイデアソンでは優勝することができました。AI Quest は修了しましたが、これからも AI Quest で知り合った方と連携しながら、社会の課題に挑戦し続けたいです。 -
私は工学部に身を置いていましたが、AI Quest に参加する前は研究などにおいて AI に触れる機会がありませんでした。
しかしながら、AI Quest の丁寧な学習プログラムにより AI に関する理解を深めることができました。今では限定的にではありますが、学生に AI学習の指導をさせていただいています。
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私が AI Quest に参加させていただいたのは、「AIの技術的なスキルを学びながら（それを実践的に使えるようにするための）実務経験を積む」ということに困難を感じ、その間を繋ぐような仮想体験をできないかと以前から考えていたためです。
AI Quest のプログラムはその要望にピッタリの内容で、お客様のヒアリングからPoCの実施、そして提案書の作成までの具体的なイメージを掴むことができました。
けれども、それにもまして印象的だったのは、AI Quest の『学び合い』のコミュニティに参画し、多様な仲間たちからの刺激を受けたことです。とても楽しく、また参加者の活発なやりとりに圧倒されました。
ちょうど E資格の受験と時期が重なり、受験者のやりとりを AI Quest の Slack で読み、たいへん励まされました。受験直前に何人かの方が「やりきった！後は本番のみ」と書かれていたのが印象に残っています。結果、みんなで合格することができて、良かったと思います。 -
AI Quest には非常に多様な参加者がいらっしゃったのが印象的でした。業界・業種が違ったり、持っている知識や得意領域が違ったり、抱えている課題感が違ったり……。
その多様なコミュニティに飛び込んで、色んな知識に触れ、色んな人の”これからやりたいこと”を聞いていく中で、「自分は、何が得意な人間なのか？」「これから先、自分にどんなスキルが必要なのか？」「世の中の AI の普及のために、自分もなにか、やらなきゃいけないんじゃないか？」などを考えるきっかけになったことが、AI Quest での一番の収穫だったと思います。
AI は現在進行系で、物凄い勢いで開拓が進められている、広大なフィールドです。だからこそ、ただただ “ AIがやりたい” と思うのではなく『自分は、 AI を使ってどこを目指していくのか？』をじっくり考えるのが大事なんだろうな、と強く感じています。
AI Quest での多くの出会いを通して、とても自然にそういうことを考えるようになりましたし、その答えのヒントが AI Quest の中には詰まっているとも思います。 -
AI Quest に参加して良かったと思っていることは大きく2点あります。
1点目は「協働プログラム」というプログラムに参加し、実際の企業と一緒に課題を AI を用いて解決できたことです。実際の企業と課題を解決できる点は、AI Quest 独自のメリットであり他のどんな勉強会やコンペでも経験できないことだと考えています。ヒアリング・課題の整理・機械学習モデルの構築・提案など、実際に機械学習を使ってビジネス課題を解決していくプロセスをチームで経験できました。
困難なことも多かったですが、チームのメンバーやクライアントの担当者と切磋琢磨し、最終的にクライアントの社長に提案する経験ができました。
現在は、その経験を生かして自分の仕事に組み込みたいと考えており、課題の整理中です。
2点目は、AI を活用していきたいと考えている多くの人に出会えたことです。AI Quest を通して、たくさんの人と交流を重ねました。その中で、気づきを得たり、今まで知らなかった知識を獲得したり、逆に私から何かを発信したりをしました。特に2020年度はオンラインでの開催だったため、日本では北海道から沖縄の方まで、さらに海外で暮らしている方や海外で仕事されている方ともお話させていただき、私の住んでいる地域では活用方法を思いつかないようなことに可能性を感じることも多くありました。
また、プログラムが終わった現在でもコンペや AI 情報の意見交換など交流が続いているのも財産です。しかしながら、AI Quest はどんな人でもオススメできるものではありません。AI Quest には「先生」がいないため、なんでも揃っていて聞いているだけで力がつくというようなものではないからです。参加者自身で目的を持ち、自発的に行動して、自発的に発信している人が学べるものが大きい・満足度が高いプログラムだと感じています。
ぜひ、目的を持って、自発的に参加してみてください！！ -
『データサイエンス力とAI提案力の向上』。それが、私がAI Questに参加した理由でした。
私は2019年のPBLコースに参加し、2020年は企業との協働プログラムに参加しました。2019年に学び身につけたスキルは、実企業の課題解決に本当に役立つのか。それを確かめるための2年連続参加でした。
実際の企業との協働では、非常に難易度の高い課題を与えられ、活動前は「成果を残すことができるのか？」と不安に駆られました。しかし、一緒に参加したメンバーと企業の皆様の多大な協力もあり、全員が納得できる予想以上の成果を出すことができました。
ここで得られた過程と結果は、実際の業務で得た経験と同等以上であると感じています。協働した企業さまからも引き続き一緒にやりたいという声をいただけたのは、その成果だと思っています。
参加の仕方次第で大きなワクワクが手に入る、それが AI Quest です。迷ったら飛び込んでみてください。大丈夫、その先には仲間がいます。 -
私の AI Quest での1番の収穫は、人との出会いでした。様々な居住地や業界・業種、バックグラウンドの方と出会える機会は、非常に貴重でした。
AI Quest 修了後も継続して、同じ AI 業界に関わる・目指す方々と交流できるコミュニティに参加できたことは、今後の私の取り組みに大きく影響すると思います。また、モデル作成や資料作成などの課題を相談するなどコミュニティのメンバーに助けてもらうことも多くありました。この経験から、自身の知見をさらに深めたいと思うと同時に、自分も周囲の学習を助けられる立場になりたいという目標もできました。
半年間はあっという間で、もっと積極的に取り組めていたらと思うこともありますが、今後長く関わっていく AI 業界を盛り上げていけるよう、私にできることを考えていきたいです。 -
私は、数学とプログラミングが好きで、AI Quest にはほとんど「遊び」感覚で参加しましたが、とても学びになりましたし楽しかったです。
この分野を本気で身につけたいと思っている人にはとてもいい機会になるのではないでしょうか。画像データを扱ってみたかったのでそれをテーマとする課題にチャレンジしたのですが、おそらく独学では知り得なかったような色々なテクニックがあることを知りました。
オンラインでの交流も、特に情報交換の場として有意義でした。その場で国内に他にもたくさんコンペがあることを教えてもらい、今はそちらに取り組んでいます。
また、GPUに詳しい方から利用方法を教えてもらう機会もありました。それから、一部の演習参加の方とは Twitter でつながり、継続して情報交換をしています。オンラインならではの交流がこんな形でできることに驚きです。
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協働プログラム参加者の声https://www.meti.go.jp/policy/
it_policy/jinzai/AIQuest_Alumni_PR.pdf
Voice
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近年、AI技術が加速度的に発展している中、企業におけるAI活用のニーズの高まりを受け、
特にAI・データを用いて企業の課題を解決できる人材が求められています。
経済産業省は、こうした人材に対応した新たな育成プログラムを開発するため、
2019年6月に政府で決定した AI 戦略2019 に基づき、2019年度から「AI Quest」を実施しています。
AI Quest は、従来の講師が一方的にカリキュラムを教える形式の手法とは一線を画し、
企業の実際の課題に基づくケーススタディを中心とした「実践的な学びの場」において、
参加者同士がお互いにアイデアを試し、学びあいながら、一人一人がそれぞれの体験として、
AIを活用した企業の課題解決方法を身に付けることを目的としています。
本プログラムを受講することにより、技術・知識としてAIを学ぶだけではなく、
実際のプロジェクトに関わらないと身に付きにくい知恵を学ぶことができます。
Philosophy
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2 "競争"と"共創"。学び合うクルーに。
AI Questには、先生や教科書はありません。ご自身の力で、6つのステップをクリアしていく。
ここに集う参加者は、競い合うライバルであり、同時に、学び合う仲間でもある。
ひとつの船に乗る"クルー"として、一緒に"実現の激流"に漕ぎ出していきましょう。 -
3 挑む人々の"港"になる。
AI Questに参加していただくことのいちばんの価値は、ここで生まれるネットワークかもしれません。
プログラム終了後も繋がり続け、折に触れて帰ってきて、刺激し合う、"港"のようなコミュニティ。
そうしたコミュニティが築ければ、それはきっと、日本の経済・社会を前に進める原動力になるはずです。
Programプログラム概要
プログラムでは、適切なAI実装を実現するための業務プロセス設計などビジネス的側面の検討から、
実際のモデル構築企業幹部への導入提案シミュレーションまで一気通貫で学習を行います。
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AIソリューションの導入に取り込みことにもチャレンジしていただきます。
- 需要予測
- 検品作業効率化
- 機械/設備の予知保全
- etc
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stepブリヂストン 一般油圧ホース 1900mm C×C PA0712-1900-C-Cビジネス課題
実企業の課題に対し、現場からの要望や業界特有のハードルを理解した上で、
AI開発に向けた要件定義、AI導入を円滑にするためのプロジェクト設計を行う。- 課題理解
- 山下工芸 土鍋 陶器 31.5×[ファイ]28×16cm(身9.5cm) 銀峯三島9号IH鍋 プレート式 15032170
- プロジェクト設計
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step2AI課題
設定した開発案件・プロジェクト設計を踏まえ、AIモデルの構築および、
実業務への実装を見据えた検証設計・仕組み構築を行う。- モデル構築
- 検証設計
- 実装準備
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step3最終プレゼン
これまでの検証結果について、実企業での意思決定の場を想定し、
本実装に向けたプレゼンテーションを行う。
教材イメージ
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- 講師による座学ではなく、参加者が情報交換して学び合いながら、与えられた課題を解決していくPBL(Project-based Learning:プロジェクト型学習)を中心に据えたプログラムです。
- 全てのPBLプログラムはオンラインでの実施を想定しています。
- 参加者同士で学び合う・教え合うことで効率的に学ぶことが推奨されます。
- ZoomやRemoを使った交流の機会、SlackやWikiなどを使った情報交換の機会をぜひ活用してください。
- 参加者は自律的に学ぶことが求められます。（課題に取り込む時間も含め少なくとも週6時間程度の学習時間が必要です）
シモン 安全靴 編上靴 活動靴 ＳＳ２２ＨｉＸ 活動靴 ２８．０ｃｍ（SS22HIX28.0）募集について
本年度の募集は終了しました。
AI Strategy 2019AI 戦略 2019
AI Questは、
AI戦略2019に基づき、
日本のAI活用の発展のために
実施されている人材育成事業です。
出典：令和元年7月 内閣府「AI戦略2019（概要版）」
（まとめ）明和グラビア 防炎バスカーテン130×178cm ベージュ NVS-400（BE）1枚〔×5セット〕 |b04お問い合わせ
AI Questにご関心をお持ちいただきまして、ありがとうございます。
ご意見・ご相談など、お気軽にお問い合わせください。
お問い合わせの内容確認後、1-2営業日以内に担当者よりご連絡差し上げます。
※数日経過した後に返信ない場合、入力いただいたメールアドレスの誤り/ 事務局回答メールが
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ご確認の上、必要ございましたら再度お問い合わせくださいますようお願い申し上げます。
お問い合わせはこちら
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受付/回答時間 ～ （土日祝日・年末年始を除く）
お問い合わせいただいた時点で【送料,関税込】シグネチャーCドゥ カルティエ メガネ CT0129Oに同意いただいたものとみなします。
AI の開発プロセスは、本で読んでいるだけではイマイチ理解できませんでした。しかし、AI Quest のプロジェクト型学習では、実際に自分の手を動かしてコードを書くことで、データの準備・加工、AIモデル構築・評価、チューニングまでの、基本的な開発手順を身につけることができました。
私は個人でプロジェクトに取り組んでいたので、行き詰まってしまうことも多かったのですが、Slack 上での交流が活発だったおかげで、他の参加者の方に気軽に質問することもでき、最後まで挫折せずに学び続けることができました。参加者の中には、自分と同年代でも、創意工夫を凝らして高精度のモデルを作成した方もいて、とても刺激を受けました。
技術面の向上に加えて、「AI を実装する場面での経営者の視点」についても理解を深めることができました。実際の企業課題に要件定義から取り組み、様々なフィードバックをいただくことで、ビジネス上の課題設定や解決策の立案手法を学びました。
AI Quest に参加する以前は、デジタル関連の仕事に就くことを考えたことはありませんでしたが、AI Quest への参加をきっかけに、AI が持つ可能性に興味を持ち、修了後は AI関連のベンチャー企業で長期インターンシップを始めました。
AI Quest で学んだことはインターンの現場でもすぐに生かすことができ、新たなキャリアが拓けたと感じました。大学卒業後の進路としても、デジタル技術を活用して社会課題に立ち向かうような仕事に興味が生まれています。