今回のエピソードは、dottが開発した「カテゴライズAI」について。
“起きた症状<同じことを話す<実施したケア” などのあらゆる状況をカテゴライズして、様々な情報を活用するためのAIで、介護用の対応法を教えてくれるサイトなどに利用されています。
「情報分類」は人間が無意識のうちに行う高度な情報処理ですが、AIがこの処理を担うには、どのような課題を解決すべきなのでしょうか。
ICTの一分野としてのAIの役割と、情報分類の精度を高める難しさについてお話します。
- 業務効率化に最適。情報分類に特化した「カテゴライズAI」
- 「情報分類」は、人間が無意識のうちに行っている高度な処理
- AIは人間にしかできないことに人間が集中するためのICT
- 教師データを移植して業務を効率化できる「転移データ」
PROPOTYPE - プロポタイプ
「PROPOTYPE」は、音声編集システム への 100の新機能リリースまでの過程をお届けする 開発連動型ポッドキャスト、になるはずだった番組です。なぜか、1つも開発は進みません。 気がつけば、プロトタイプ開発を得意とする dott の実験レポート的トークしかしていません。今日も進捗は順調です。
https://thedott.io/この番組のパーソナリティ

浅井渉
代表取締役

曽志崎寛人
PROPO.FM の発起人
最近のエピソード
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2025.12.15
epi.235: 精度保証できないものをどう売る?AI開発で直面する顧客理解の壁
長年AIシステム開発に取り組んできたdottが、案件契約のリアルを語ります。通常のITシステムと異なり、100%の精度を保証できないAI。その不確実性をいかに顧客へ納得してもらうかが、AI案件の最大の壁となるようです。業界では「理解がない顧客はリスクだから契約しない方がいい」という声も聞かれますが、浅井は異を唱えます。浅井が考える、困っている現場を救うために開発会社がとるべきスタンスとは。エピソードのサマリーイラストを作成しています!WEBでご覧になってみてください。https://propo.fm/propotype/235
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2025.12.08
epi.234: AI導入ありきに”待った”。手段の前に考えるべき課題の解像度
AIを業務へどう活かすか?今回はdottの実践例をもとにそのヒントを探ります。膨大な教材パターンの提案が必要な「AI STUDIO」。説明コスト削減のためにAIを活用した動画を作成したそうですが、浅井は「動画を作ったこと自体が重要な訳ではない」と語ります。AI導入ありきではない、実益につなげるために必要な課題設定の考え方とは。エピソードのサマリーイラストを作成しています!WEBでご覧になってみてください。https://propo.fm/propotype/234
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2025.12.01
epi.233: AI活用で成功へ!非IT学生が挑んだ那須どうぶつ王国イベント
環境問題を学べるアプリ「カーボンクエスト」のイベントが、那須どうぶつ王国でも開催されました。運営を担ったのは、dottが提携する専門学校のビジネス科やペット総合科などの学生たち。非IT専門の彼らが、AIを実践的に活用しつつ自律的に動くようになった過程とは?また一方で、プロジェクトを継続していく上での課題も浮き彫りになりました。次世代へのバトンをどう繋ぐか、浅井と曽志崎が議論します。(参考: 過去のカーボンクエストエピソード)epi.201: ゲームで学ぶ、カーボンニュートラル!カーボンクエスト ✕ AIインターンの挑戦epi.208: NHKも注目!インターンが手掛けた環境教育アプリプロジェクトの成果epi.218: 施設と企業を繋ぐ三方よし。カーボンクエストの新ビジネスモデル エピソードのサマリーイラストを作成しています!WEBでご覧になってみてください。https://propo.fm/propotype/233
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