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の開発など新たな取組を支援します。 支援に当たっては、中小企業診断士等の専門家が、貴社の「強み、弱み」などの現状分析や市場分析、計画作成を支援します。 詳しくはお近くの商工会議所、商工会、埼玉県中小企業団体中央会、または埼玉県

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実績も対象とするべき 4 不登校対策について（教育長） 5 教育データの利活用について（教育長） （1）どのようなデータを分析し、利活用するのか （2）粒度の細かいデータを利活用すべき （3）他部局等にあるデータ、民間にあるデータの利活用

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のある取組を。 ア、すでに実施している事業の成果検証を。 現在、詳細な退職理由を調査しているとのことです。この詳細分析を基にした実効性のある取組が必要です。あわせて、既に実施しているキャリアプランニング支援制度、庁内副業

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策は講じることはできないと考えます。児童生徒、そして保護者に直接アプローチし、また、学校とも更に連携して要因分析を行うべきと考えます。 直接のヒアリングでは口を濁す児童生徒もいると考えます。不登校児童生徒が利用する

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お聞きします。 A　日吉亨　教育長 データ利活用を本格的に進める場合、初期の段階では、必要なデータを抽出し、収集・分析を行うための専門知識が求められます。 また、その後は、学校現場の指導に展開するための実践経験が求められるなど、

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についてどのように評価しているのか、環境部長の御所見をお伺いいたします。 A　堀口幸生　環境部長 まず、詳細な分析・シミュレーションどうもありがとうございます。 そして、議員が注目されておられますここ数年間のトレンドについ

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の交付金をどの程度活用し、具体的な体制整備を進めているのか。また、活用が十分でない場合、その原因をどのように分析し、県として市町村の申請を後押しするためにどのような支援策を講じていくのか、福祉部長の御見解をお聞か

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授による大学校生への講義など相互に協力してきました。 立正大学のデータサイエンス学部は、膨大なデータの収集・分析・活用による課題解決と、これに対応できる人材育成を目的として令和3年度に設置されたと伺っています。 近年、

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で、先日、新聞報道で「政界にも広がるAI活用」という見出しで、インターネット上にある膨大なコメントを人工知能（AI）で分析して政策立案に反映させるブロードリスニングと呼ばれる手法が紹介されておりました。集まったコメントを

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ています。 また、自治体が「ブロードリスニング」を実施するためには、ネット上などにある様々な情報の選別やAIの集約分析精度について、公平性や正確性などが高い基準で担保されている必要もあります。 議員御提案の「埼玉版ブロード

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