
AI(人工知能)導入のメリット・デメリットや業界活用事例
2010年代はスマートフォンの進化と普及がビジネスや人の生活を大きく変えた時代だと言われていますが、2020年代はAI(人工知能)の進化が世の中の変化に大きく関...
生成AI、画像認識、AI開発企業等のAI会社マッチング支援サービス

2010年代はスマートフォンの進化と普及がビジネスや人の生活を大きく変えた時代だと言われていますが、2020年代はAI(人工知能)の進化が世の中の変化に大きく関...

AI翻訳はニューラル機械翻訳・Transformer・生成AIの進化により、プロの翻訳者と比較しても約95%の精度に達しています。 多言語資料の要約・情報抽出・...

マーケティング分析にAIを活用することで、顧客アンケートの自由記述・SNS・VOCなど従来は手間のかかっていた定性データも自動で収集・分析 3C・4P・SWOT...

データマイニングとは、大量のデータから意思決定に役立つ知見を抽出する技術・手法 AIの活用により処理できるデータの規模と精度が大幅に向上し、中小企業でも実践的な...

データクレンジングとは、データの表記ゆれ・重複・欠損・誤記を修正・削除してデータを整理・標準化する作業であり、AIモデルの学習精度や経営判断の質に直結 実務での...

データ管理は、単なるIT部門の業務ではなく、AIプロジェクトの成否を分ける データ管理の手法(DWH、データレイク、MDM等)は、それぞれ目的が異なります 「A...

AI(人工知能)の機能の1つに、「画像認識」があります。AIの画像認識では、これまで実現できなかったレベルの、画像の意味を理解する、ということまで可能になってい...

生産管理が抱える業務負荷の偏り・製造ムダ・属人化・ヒューマンエラーという4つの課題は、AIが持つ膨大なデータ処理能力と自動化によって解決の糸口が開けます 特に属...

サプライチェーンマネジメント(SCM)へのAI活用が注目される背景には、海外進出によるプロセスの複雑化・市場変化の加速・物流リソース不足という3つの構造的な課題...

製造現場のデータはIoT普及で種類・量ともに増えているが、システムごとに散在し精度にもばらつきがあるため、AIを有効活用するにはデータ基盤の整備が先決 特に4M...