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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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リテラシー低い人に機械学習を説明したい

DaisukeIshii

総合スコア44

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

1グッド

1クリップ

投稿2016/09/07 08:17

編集2016/09/07 08:23

現在機械学習の営業をやっている者です。
エンジニアの高度な数学理論の説明と、
リテラシー低めのお客様のギャップという課題を抱えており、
下記の様な紙芝居をつくりました。

まだ完璧ではないことは承知しております。
ただ、あえてざっくり抽象化して伝えることで、
人工知能を幅広く理解してもらうことができると思っております。

下記紙芝居の改善のためのフィードバックを頂けますと幸いです。
また、理系が苦手で理解が中学生レベルの方にもわかるたとえ話や事例があれば是非知りたいです。
宜しくお願い致します。

![イメージ説明]
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退会済みユーザー

2016/09/07 08:23

何かを相手に理解してほしいというのは、何か目的や何かを達成し、相手の行動に何らかの変化を期待することと思いますが、その目的を記述してください。
guest

回答3

0

質問に対する回答にはなっていないかもしれませんが…

理系が苦手で理解が中学生レベルの方にもわかる

お客さんが関心あるのは、自分にとってどんだけためになるか
だと思うのですが、その点に関してアプローチが逆かな、と。
最初に自分とこの説明をガーっとやっても、まじめに聞いて
くれる人ってそんなにいないんじゃないかなあ。

まずは、そのお客さんがどんなことやってて、どんなことに
困ってて、それに対して自分とこのを使ったら云々、て感じ。
あと、失礼ないいかたになりますが、ご自分のとこの製品を
ちゃんと理解されてるのかなあって印象を持ちました。

こういうサイトで質問するのもいいでしょうが、その前に
目を向けるべきところがあるんじゃないか。
そんな気がします。

投稿2016/09/07 11:02

takasima20

総合スコア7458

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0

機械学習の営業
リテラシー低めのお客様のギャップという課題

受託開発は要件定義が重要な工程になりますが、
とくに機械学習の分野では、発注側と開発側の両者の
認識の「ギャップ」が大きく、問題になるでしょう。
(だからこうして質問されているのだと思います)

ですから、「どこから、どこまで、できるのか」という
実現範囲を顧客に示すことは非常に重要だと思います。

機械学習でもできないことはできないので、
もし「何でもできる」みたいに変な期待を持たせてしまうと、
受注の確率は上がるでしょうが、後で揉める確率も上がるでしょう。


具体的にたとえば、ご質問で提示された資料だと、
「郵便番号」を「自動読み取り」するのに失敗したときは、
人間が手作業で打鍵しています。

また、「株取引を自動で」売買するのは、すでに実現していますが、
確実に「儲かる」という保証はありません。
(もし保証できるなら、開発会社はソフトを売らず、自分で投資するはず)

それから、「Watson」はIBMのような巨大資本だから作れたのでしょう。
1億や2億の予算で、あのレベルの自然言語処理は不可能です。

また「接客」といっても現状では、人間レベルの接客はできません。


こう言うと否定的な響きを感じられるかもしれませんが、
現状の機械学習の限界を踏まえても利益が出る分野はあるし、
そこに営業をかけるべきだと考えています。

投稿2016/09/07 09:53

LLman

総合スコア5592

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0

ベストアンサー

他の方の回答について私も基本的に同意です。
ただ、それでは元も子もないので、質問者様の視点から回答したいと思います。

まず、最初の図のテーマは「人工知能は広義、ディープラーニングは機械学習の一部」のようですが、そもそもこれについて疑問を感じます。人工知能と機械学習は学術・技術分野であり、ディープラーニングはその中の1つの手法です(人工知能を実現するための1つの流儀が機械学習であり、その具体的手法・理論がディープラーニング)。

また、この図は「人工知能は広義、ディープラーニングは機械学習の一部」をただまとめただけで、何も情報を追加していませんよね。言葉でわかる内容しか伝えられない図は無意味ですし、むしろノイズになって理解を妨げてしまいます。

下部の表も「機械学習は予想と分類を様々なジャンルで実現する」ということを説明していると思いますが、私だったらこんなの読みません。「詳しく正しい情報」よりも「わかりやすくて知りたい情報」を受け手は好むものです。(情報の出し手が提示したことを100%聞いて理解してくれるなど、実は高慢甚だしい姿勢です。)

私でしたらこの2つの図をまとめてしまいます。

「機械学習(人工知能)」=予想と分類をする技術

ディープラーニング、SVM、NN

→Amazon のリコメンデーションシステム・Gmailのスパムメール判定などに応用

以上、少々的外れな意見かもしれませんが、参考になればと思います。

投稿2016/09/10 10:55

Victorian-Vat

総合スコア104

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