ＡＩと「非構造化データ」

No.2732 2018.2.22(木曜日)
おはようございます！(^-^)/ 新谷郁子です。

▼教室前のチューリップも、アブラナ科のうらぼう菜も
厳寒にも負けず葉を伸ばしています。
梅ももうすぐ咲きそうです。
私たちも、活動の春に備え今日もＰＣスキルアップ！

【2018年2月22日（木）9-20時 開講しております】

▼当教室では、スクール生、ブログ読者、メルマガ読者の
　皆さまのスキルアップとお幸せを心より応援しております。

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■ＡＩと「非構造化データ」
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▼一昨日、昨日、に続き、ＡＩ（人工知能）について
　非構造データについてです。
　難しい用語が連日続いてしまいましたが、
　ＡＩは昨今話題の分野ですので、何卒おゆるしくださいませ。

【非構造化データ】
https://analytics-news.jp/info/unstructured_data
▼以下は上記サイトの引用です。
***********
「非構造化データ」とは、
企業の基幹システムに保管されている構造化データに対し、
日常業務で増える電子文書や紙文書、写真、動画、音声、
Webコンテンツなど構造化されていないデータを指す。

たとえば、
従業員が作成したオフィス文書、
顧客とのコミュニケーションで使われるメールやソーシャルメディア、
あるいはコールセンターの通話記録や病院で撮影する
レントゲン写真なども非構造化データに含まれる。

ビッグデータ活用と言う場合、構造化データだけでなく非構造化
データも対象になっているのが一般的である。

年間増加率50％という勢いで増えづつけている非構造化データには、
CRM（顧客関係管理）や
ERP(統合基幹業務システム)など業務システムに蓄積された
構造化データでは発見できない貴重な情報が含まれているためである。

現在、時間とともに参照されなくなり、
やがてファイルサーバなどに放置されたままになっている
非構造化データを二次利用する動きが活発になっている。

さまざまなフォーマットで保存されている非構造化データを集約し分析することで、
企業における新たな知見が得られるのではないかと期待されている。
***********
（引用ここまで）

【非構造化データ管理の課題と解決策】
http://www.fujitsu.com/jp/products/computing/storage/lib-f/market/vol046/

【ＡＩを使って非構造なデータを構造化すると営業やマーケティングの
　ほとんどの業務は自動化することが可能になる】2017/6/15
https://bmj-inc.com/ai%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E9%9D%9E%E6%A7%8B%E9%80%A0%E3%81%AA%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E6%A7%8B%E9%80%A0%E5%8C%96%E3%81%97%E3%81%A6%E8%87%AA%E5%8B%95%E5%8C%96
※以下は一部の引用です。
*********
このAIを使っていくことで、
営業やマーケティングの業務自動化が飛躍的に伸ばすことが
できるのですが、
そのポイントは”非構造化データ”の構造化にあります。
非構造というと少し聞きなれないかもしれませんが、
普段、多くの人が目にしている状態です。
曖昧で、特徴や工程などが明確に定義されておらず、
ひとことでどういっていいかわからない状態のことです。
たとえば、営業スタッフがフリーコメントとして
記載する形式や記載内容が定められていない日報であったり、
分類分けされていない大量の画像ファイルであったりというものが、
こうした非構造化データにあたります。

こうした構造化されていない状態のものは、
キーワード一致の処理やファイル名や
説明文章からの類推などでしか処理することができませんでした。

こうした方法では最低限の状態にはできますが、
人から見るとまったくもって物足りないレベルとなってしまいます。
その結果を見た後、必要とされるコストとあわせて考えると
費用対効果が良くないという結論に至り、
導入見送りというのはこれまでのよくあるパターンです。
しかし、本当にこれを自動でできるのかと
驚くような結果を出してくれる技術が登場します。
それこそがAIです。

AIを使って人間と同じように曖昧な状態のものから
的確に結論を出すことができる。
ただし、人と同じでたくさんの学習する必要がある
**************
（一部引用ここまで）

▼下記のサイトも大変勉強になります。
【ＡＩ活用の本命はビッグデータなのか？】
⇒ http://eetimes.jp/ee/articles/1311/15/news017_2.html
↓以下は一部引用です。
****************
ご存じのように、ビッグデータが注目される背景は、
大量のデータそのものに価値を見出すのではなく、
これをいかにうまく解析して新たな価値を創出できるかである。

特にソーシャルメディアから発信される
無数のテキスト/音声/画像などのデータや、GPS位置情報や
さまざまなセンサーを使った“M2M通信（Machine to Machine）”
から生まれるデータといった、
「非構造化データ（Unstructured Data）」が、
今、最もホットな“ソフト型のAI”の舞台となっている。

非構造化データは爆発的に増加している。
“非構造化データそのものがビッグデータ”
と言い切ってしまっても過言ではない。
これらを解析するためには、
AIの持つ「自然言語処理」「画像認識」
「音声認識」「機械学習」などの高度な技術が必要になるのである。
****************
（引用ここまで）

▼本日は、ＡＩ非構造化データについてでした。
　「ひこうぞうか」を変換すると
　「飛行増加」と漢字変換されてしまいますので、
　単語登録しました。

ＰＳ．
この３日間は、ＡＩと関連する用語について調べてみましたが、
では、ＡＩは、仕事とどのように関連してくるのか、を今調べています。
このようなサイトを調べています。
【ＡＩ時代に生き残るには】
http://diamond.jp/articles/-/160507

▼今日も、ＰＣスキルアップもスマホも試験準備も健康管理も
　 ご一緒に一歩一歩がんばりましょう（*＾-＾）ｖ

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■ビジネス会計３級過去問題集（2018年3月本試験）
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第１章　財務諸表
第２章　貸借対照表
貸借対照表の
右側：資金の運用形態　　左側：資金の調達源泉

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■平成30年春向けＡＰ応用情報 【午前】
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27春午前問61-70　
※過去問題はIPA公式サイトにて公開されています。
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_04hanni_sukiru/_index_mondai.html
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■平成30年春向けＡＰ応用情報 【計算問題など】
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29秋【問14】【問15】【問23】【問32】【問53】計算問題後ほど
・（のちほど）
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■平成30年春向ＡＰ応用 午後【プロマネ】
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平成28春問9「品質判定基準に基づいた品質評価」
※過去問題はIPA公式サイトにて公開されています。
https://www.jitec.ipa.go.jp/index.html
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■2018年目標実行日記（1月～）
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【母・幸・情報試験・英語・2：8】10秒で言える2018年目標
※　 2018/01/19（金）日商マスター第一次試験（2/14合格）
※　 2018/01/26（金）日商ＰＣ１級添削サービス(提出済）
※　 2018/02/01（金）日商原価計算初級検定説明会(参加済）
※　 2018/02/11（日）秘書検定本試験日(教室は開講）
No.1 2018/02/18（日）プレゼン資料作成１級（受験済）
※　　2018/03/ 7（水）日商マスター第二次試験（16:10-16:30）
※　 2018/03/11（日）ITEC SG模試(新谷自宅受験で申込済）
No.2 2018/03/11（日）ビジネス会計検定3級(申込済）
※　　2018/03/17（土）情報試験SG模試(八重洲校）　　
※　　2018/03/18（日）情報試験AP模試(立川校）
No.3　2018/04/02（月）日商原価計算初級ネット試験開始予定 　　
No.4　2018/04/15（日）平成30年春AP応用情報試験(申込済）
No.5　2018/06/10（日）TOEIC（申込2/19～5/10)
No.6　2018/06/24（日）色彩検定http://www.aft.or.jp/(3/12~）
No.7　2018/07　　　　 ジュニアプログラミングGold
No.8　2018/09/02（日）ビジネス会計検定３級
No.9　2018/10/07（日）日商ＰＣ検定１級試験
No.9　2018/10/21 (日）平成30年秋情報処理技術者試験
No.10 2018/　　　　　似顔絵検定・声優検定
No.11 2018/　　　　　著作権検定
No.12 2018/ Excel分析
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■健康あってのＰＣスキルアップ！＆食、介護、自家製野菜等
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【健康】一日一食
オリンピック選手の一日一食
スノボ銀の平野歩夢
http://news.livedoor.com/article/detail/14301950/
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