AI導入・開発事例を16業界・7職種別にご紹介！機能上の分類・特徴もわかりやすく解説
生成AIや画像認識AIなど、実用に耐えうるAIが登場し、多くの企業がAIを自社ビジネスに活用し始めています。 企業がAIを導入する際、個々の目的に応じてカスタマ...
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自動運転の記事一覧
AIの強化学習とは？世界モデルでかわること・機械学習・ディープラーニングとの違い・アルゴリズム・活用事例7選徹底解説！
AI（人工知能）が自律的に学ぶことを目的とした、最も注目を集めている技術のひとつが強化学習です。この技術を使えば、コンピューターが複雑なタスクを自己学習でこなす...
アノテーションの自動化方法とは？やりやすい作業や注意点を徹底解説！
アノテーション自動化は、単純なラベリング作業だけでなく、学習に有効なデータをAIが選ぶ「対象選定」やラベリング結果をチェックする「品質管理」の工程も効率化 パタ...
AIでデータ分析を行うメリットは？代表的15手法・LLMの活用戦略・導入注意点と活用事例を徹底解説！
データ分析とAI（人工知能）は相性が良い—この事実自体は、もはや珍しくありません。 いま企業が悩むのは「AIで分析できるか」ではなく、どうすれば意思決定や現場の...
Sim2Realとは？世界モデルとの関係性・仕組み・利点・ギャップを解消するアプローチ手法まで徹底解説
Sim2Realは単なるシミュレーション活用ではなく、仮想と現実の誤差を前提にドメインランダマイゼーション等を用いて溝を埋めるための設計思想 デジタルツインを「...
世界モデルとは？仕組み・従来型AIとの違い・メリット・現状課題を徹底紹介！
世界モデルはAIが現実世界の物理法則や因果関係を内部に再現し、過去・現在・未来を一貫して推論 自動運転での危険予知、製造業でのデジタルツインによる開発効率化、ロ...
世界モデルの評価指標は？4つの重要指標や現場投入を想定したKPI設計、失敗パターンを徹底解説！
世界モデルは非決定的な未来を扱うため、従来の正解率ではなく、物理法則や因果関係に照らした「妥当性」や「一貫性」を評価の軸に据える ピクセル単位の誤差（MSE）だ...
世界モデルを実装するには？3つのコンポーネント・代表的手法・成功のポイントを徹底解説！
世界モデルは「視覚」「記憶・予測」「意思決定」の3層で構成され、これらを疎結合に設計する アルゴリズムの選定以上に、意思決定に直結する状態空間の定義と、物理法則...
完全自動運転に必要なAI技術は？画像認識から世界モデルの仕組み・課題を徹底解説！
米国では、すでに50近い企業が自動運転の公道走行を実施し、年間550万km以上の実績となっている自動運転市場。実は、画像認識や動画認識を中心としたさまざまなAI...
ロボット×AIで何が変わる？世界モデル連携でできること・活用分野・導入事例・コスト・課題徹底解説！
家庭だけでなく企業においても、製造業をはじめとする各分野でロボット技術が日々研究され、AIロボットの活用が進んでいます。AIとロボットの強力な連携は来たるべきA...
