
スポーツでのAI活用事例9選完全解説!企業が事業参画する際の注意点は?導入事例やメリット・デメリットを解説
スポーツ分野でのAI活用は「観戦体験の高度化」「選手・戦術の強化」「運営・マーケティングの最適化」の3領域に大別される AIの精度はデータの質と量に依存するため...
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

スポーツ分野でのAI活用は「観戦体験の高度化」「選手・戦術の強化」「運営・マーケティングの最適化」の3領域に大別される AIの精度はデータの質と量に依存するため...

製造業のAI活用は外観検査・異常検知・予知保全のような即効性の高い領域から、プラントの自律制御や技術継承のような中長期の投資まで多層化 導入失敗の主因は技術的な...

これまでは、製造業における外観検査や小売業での需要予測のように特定の業務を効率化するAI活用が主流でした。しかし近年、ChatGPTを代表とする生成AI(ジェネ...

従事者の高齢化や後継者不足により、日本の農業は人手不足が懸念されています。そんな農業を救うため、AI(人工知能)を農業に取り入れようとする動きが以前よりも活発化...

ガス・水道業界は、急速に進化するAI(人工知能)技術によって業務の効率化と自動化が進められつつあります。人手不足や技術継承問題など、業界特有の課題を解決するため...

半導体や基盤、外壁などの外観検査は従来人の目で対応するしかありませんでした。また、高所や豪雪地帯などの危険地域や巨大構造物の点検も目視、かつ低頻度で行わざるを得...

動画解析AIは異常の「存在」だけでなく「変化の進行」まで把握でき、事後対応から予防保全への転換を実現 設備種別ごとに点検の固有課題が異なり、AIをどの工程に組み...

2023年にリリースされたYOLOv8は、企業が画像認識AI、特に物体検出機能を活用する際に直面する課題を解決するための強力なツールです。最新の物体検出技術を駆...

YOLOは「You Only Look Once」の略で、AIを活用した画像認識および動画認識で広く使われている代表的な物体検出手法の一つです。物体検出の領域で...

画像認識AIの精度は技術指標ではなく、閾値型の経営変数であり、投資回収の可否を左右します 精度低下の原因はモデル性能不足よりも、学習データの偏り・アノテーション...