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AI(人工知能)コラム

顧客理解を深めるデータ分析
現状のマーケティング活動において「データ活用をできていない」という課題を抱えている方に向けて、マーケティングの基本となる「どのように顧客理解を深めるのか」という課題に対する購買データや行動データなどを使ったデータ分析のアプローチをご紹介します。
流通・小売業向け:DX推進組織が解決すべき課題と現実的なAIアプローチ (需要予測編)
流通・小売業におけるDX推進組織の方に向けて、弊社がAI技術を活用してご支援した内容を踏まえ、代表的な課題2つとDX推進組織がそれぞれ取るべきアプローチについてご紹介していきます。本稿では、特に需要予測に伴う課題とアプローチについて取り上げます。
流通・小売業向け:DX推進組織が解決すべき課題と現実的なAIアプローチ (マーケティング施策編)
流通業におけるDX推進組織の方に向けて、弊社がAI技術を活用してご支援した内容を踏まえ、代表的な課題2つとDX推進組織がそれぞれ取るべきアプローチについてご紹介していきます。本稿では、マーケティング施策に伴う施策とアプローチを取り上げます。別稿では需要予測に伴う課題とアプローチについて取り上げていますので、ぜひご覧ください。
製造業における不良要因データ分析の基本
製造業における不良要因分析について、品質管理を担う方や現場にデータ分析を取り入れてみたい方に向けて解説します。データ分析の専門知識がなくても分かりやすい内容になっていますので、ぜひ参考にしてください。
製造業向け:ユースケースから考える、AI導入の具体的な進め方
製造業の様々な困りごとを、AIの活用によって解決するユースケースに触れながら、製造部門にてAI導入の準備を進めるためのステップをご紹介いたします。
生成AIとDataRobotでできる新たなデータ活用の可能性
DataRobotの基礎知識を持つ方/興味のある方を対象に、生成AIの概要とプロジェクト成功の難しさについて解説し、その難しさ/課題を解決できるDataRobotの機能とDataRobotを活用したユースケースを紹介します。
機械学習が簡単に! 実際に使ってみたからこそ分かるDataRobotの便利ポイント3選
今回ご紹介するDataRobotの機械学習自動化ソリューションを利用することで、誰でも簡単にデータを活用し、DXを進めることができるようになります。なぜそういったことが可能になるのか、機械学習について初心者だった私が実際に使用してみて感じたその便利な機能を厳選して3点ほど紹介します。
ディープラーニングの得意領域
AIが多くの人々にとって身近な存在になったのはごく最近のことと言えます。今回は、これらのサービスに使われている技術、「ディープラーニング」を取り上げます。
AIプロジェクトの始め方
これからAIをビジネスに活用しようと検討中の方や、取り組んではみたものの上手く推進できなかった方に向けて、3つめの障壁である“プロジェクト推進の方法がわからない場合”に「気を付けるべきポイント」をデータサイエンティストである私自身の失敗エピソードも交えながらご紹介します。
【ホワイトペーパー】なぜ上手くいかなかったのか 機械学習プロジェクトが失敗した5つの原因
DX施策の1つとしてデータを分析し需要などの未来を予測する、「機械学習」によるデータ活用に挑戦する企業もあります。しかし、企業によってはせっかくの取り組みが途中で停滞したり、立ち消えになったりしてしまうこともあるようです。果たして、何が原因だったのでしょうか。ここでは、機械学習プロジェクトを失敗させる5つの原因を紹介します。
【DXの社内推進】DXって、どこから始めるの?データ活用で利益を上げる、機械学習プラットフォーム活用のススメ
デジタル技術によってビジネス革新を成し遂げる、DXの動きが大きな潮流となっています。
企業内では、その動きを強力に後押しするためのDX推進部門が創設されるケースも少なくありません。DX推進部門は、企業において、どんな立ち回りをするべきなのか。その役割や環境づくりに欠かせない勘所について考えていきます。
【研究開発部門×DX】研究開発部門が追い求める、効率的な“最適化プロセス”を支援 機械学習の活用に“データプレパレーション”が欠かせないワケ
企業の競争力を生み出す研究開発(R&D)部門では、データ活用をより深めていくことで、研究開発プロセスを効率化し、新たな技術の迅速な市場展開につなげていくことが期待されています。そのような研究開発部門が実施しているデータ活用の現状と、機械学習をはじめとした、AI 技術を活用するための環境づくりの勘所について見ていきます。
歩留まり向上、検査の省力化などにAIを活用するための第一歩 DX推進の礎となる“データプレパレーション” のイロハ
多くの企業がデジタル技術を活用してビジネスモデルの変革を図るDX化に向けた取り組みを加速させています。製品の品質を確保・向上する品質管理部門においては、データをどう活用すべきなのでしょうか。品質管理部門におけるデータ活用の現在と、機械学習などAI技術を活用するために必要な環境づくりのポイントを見ていきます。