MatrixFlowAI活用事例・AI導入事例

ノーコードでAIを開発する方法とは？開発事例・無料の開発プラットフォームを紹介

ここ数年、国内外の開発者の間で「ノーコード（NoCode）」という言葉がよく聞かれます。 ノーコードとは、文字通りコードいらずでWebサイトやWebサービスを開発する手法のことです。 このノーコードの開発手法を使って、AI（人工知能）を開発しようとする動きが出てきています。 本記事では、ノーコードでAIを開発して自社課題を解決したい方に向けて、ノーコードでどんなことができるのかを解説していきます。 ノーコードを使ってAIを開発した事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

機械学習のビジネスにおける活用事例を徹底解説

様々な分野・企業で、AIや機械学習の活用が進んでいます。 iPhoneのSiriやGoogleのアレクサなど、日常生活にも溶け込んでいるほどです。 AIにデータを機械学習させれば、膨大な時間がかかる作業も分析も一瞬で終えることができます。 AIは学習させるデータでどんな使い方もできるため、その可能性は無限大です。 本記事では、AIや機械学習をビジネスに活用する方法や、導入事例をご紹介します。

AIツール・開発プラットフォームおすすめ13選！無料AIツールも？

AI（人工知能）を使ったツールやアプリは、ここ数年で急激に増えました。身近なところだと、有名画家風のイラストが作成できるアプリや音声読み上げソフトなど、一度は耳にしたことがある方もいるのではないでしょうか。 企業においても課題解決ができるAIツールや、AIを開発できるプラットフォームへ注目が集まっています。ですが、AIツールと一口にいっても、開発できるAIの種類や解決できる課題も様々です。 本記事では、AIを開発できるプラットフォームや、無料で使える便利なAIツールをご紹介します。AIツールを使ってどんなことができるのか、ツールによる違いを知りたい方は必見です。

AIによる需要予測の仕組みとは？導入事例・費用・アルゴリズムを解説

過去の販売データを元に商品の発注数や売れ行きを予測するのは、小売業界では当たり前に行われています。 ですが、経験や勘に頼った予測は個人の力量に依存するため、予測に再現性がありません。予測の精度も人によってバラバラなため、常に高い精度で予測することは難しいです。 こうした課題を解決する方法の1つとして、AIを使った需要予測が注目されています。AIを使うことで、スキルに依存しない高精度で需要予測が期待されているのです。 本記事では、AIを使った需要予測の仕組みや導入事例について解説していきます。需要予測をして在庫管理の最適化や売上増加を狙っている方は、ぜひ参考にしてみてください。

製造業におけるAI活用事例23選！各社の導入方法・例をご紹介

ここ数年でAi技術は格段に進化を遂げています。様々な領域でAIの活用が進んでいますが、製造業ではどのくらいAIの導入が進んでいるのでしょうか。製造現場での実用化にはいまだ課題も残っています。AIを活用できる人材がいない、AIの導入方法がわからず、活用が進んでいない企業も多いのではないでしょうか。 この記事では、実際にその仕組みや導入のメリット、成功・失敗事例を紹介していきます。製造業でAIを導入するうえでの注意点についても解説していますので、ぜひ参考にしてください。

ディープラーニング(深層学習)とは？AI・機械学習との違いを簡単に解説

ディープラーニング、AI、機械学習。誰しも、テレビや本で一度は耳にしたことがあると思います。 ですがこれらが何を指しているのか、なぜ注目を集めているのか知っている方は少ないのではないでしょうか。 本記事ではAIを学んだことがない方向けに、ディープラーニングとは何なのかを簡単に解説します。 ディープラーニングと機械学習の違いがわからない方や、ディープラーニングの活用事例を知りたい方も必見です。

予測分析ツールおすすめ7選比較！AIで予測できること・無料ツールはある？

将来の売上や株価を予測することができれば、ビジネスや投資において非常に有利に動けます。しかし、人の勘や経験に頼った予測には限界があり、正確な予測をすることは困難です。 そこで、あらゆる業界で「予測分析ツール」が注目されています。予測分析ツールを使えば、膨大なデータを分析し、過去の傾向をもとに未来を予測できます。さらに、機械学習や人工知能を使った予測分析ツールを活用すれば、誤差を減らしてより高い精度で予測を行うことができます。 本記事では、予測分析ツールでどんなことが予測できるのか、おすすめの予測分析ツールをご紹介します。AIやツールを使った予測に興味がある方は、ぜひ参考にしてみてください。

機械学習(ML)とは? メリット・種類・業界や課題別の活用例・実施方法を解説

機械学習（Machine Learning）とは、コンピューター（Machine）が与えられた大量のデータを処理・分析することでルールやパターンを発見する技術・手法のことです。学習の結果明らかになったルール・パターンを現状に当てはめることで、精度の高い将来予測が可能となります。 高度なコンピューターを使用することで、人間の脳では処理しきれない複雑な要素を加味した分析・学習が可能となりました。その結果、近年ではさまざまな領域において人間による作業の精度向上・効率化に役立てられています。自動運転や医療、人間の購買行動の分析など、さまざまなビジネス領域で機械学習が実用化されており、今後のマーケットで生き残っていくためには必須の技術になりつつあるといえるでしょう。 本記事では、機械学習（ML）の概要やメリット、種類に加え、業種別・課題別の活用例を紹介します。実際に取り入れる際の作業フローも紹介しているので、機械学習の活用に興味がある方はぜひ参考にしてみてください。

予測分析とは？活用事例とその手法・ツールをご紹介

予測分析とは、過去の行動パターンを特定し、将来の結果を予測するために、大量のデータに数理モデルを適用する手法です。 機械学習、データマイニング、統計アルゴリズムなどの複数の組み合わせがもたらす「予測的手法」により、予測分析ツールは、単純な相関付け以上の機能を実装できます。ビジネス分野では、予測分析が以下に示すようなさまざまな用途に利活用されています。 ・需要と供給のより正確な予測コンピューターネットワークに悪影響を及ぼす脅威と潜在的問題の特定 ・保険サービスや金融サービスにおけるセキュリティリスクの低減 ・クレジットカード詐欺のリアルタイム検出 予測分析機能を組み込んだソフトウェアが増えつつあり、これはあらゆる規模の組織体でユーザーにとって身近なものになっています。予測分析はデータサイエンスや高度な分析に関する訓練を受けていないエンドユーザーにも実務上の価値をもたらします。これは、まさにすべてのユーザーが恩恵を受ける機会を提供することに値します。この概念を「データの民主化」と呼びます。誰もがデータを利用してより良い意思決定を下せるように、組織全体でデータを誰もが利用できるようにするという概念です。 本記事では、予測分析がなぜ重要なのか、予測分析の実活用例、予測分析の手法、機械学習やデータマイニングなどの他のテクノロジーとの関係、モデルの役割、予測分析を始めるにあたってのヒントについてご紹介します。

ディープラーニング（深層学習）とは?概要や、業界・課題別の活用例・導入手法を解説

AI（人工知能）という言葉は昔からありましたが、近年いよいよ本格的に生活のなかで活用されるようになってきました。そのなかで重要な役割を果たしているのがディープラーニング（深層学習）です。従来は機械に任せるのが難しかったケースにも対応できるようになり、さまざまな形で日常生活やビジネスに変革をもたらしています。 しかし、ディープラーニングがどのような仕組みなのか、具体的に理解している方は少ないでしょう。本記事では、ディープラーニング（深層学習）の仕組みや、AI・機械学習との違い、さらに業種別のビジネスへの活用例を紹介します。 ディープラーニングを事業活動に活かしたいとお考えの経営者・事業担当者の方は、ぜひ参考にしてみてください。

マーケティングへの機械学習の適用方法・事例をご紹介

近年は機械学習（Machine Learning：ML）が大きな進化を遂げており、マーケティング分野にも数多く利用されています。Webサイト上のチャットボットによる顧客対応や、自動で最適な広告枠を入札するプログラマティックバイイングなど、従来は人手で行なっていた作業や、人では対応しきれなかった領域に機械学習が活用されているのです。 また、日常生活においてもほとんどのスマートフォンには音声アシスタント機能が搭載されています。文字を入力せず音声認識によって調べものをする人も増えており、今後はAI音声アシスタントがマーケティングに直結してくる可能性は高いでしょう。 AIや機械学習のマーケットは飛躍的な成長を遂げており、生活や仕事において活躍する機会が増えています。つまり今後のマーケティングにおいては、機械学習をいかに活用できるかが大きなカギを握ります。 本記事では、機械学習をマーケティングに適用する方法や実際の活用事例を紹介します。今後マーケターの仕事がどのように変化していくのか、押さえておきたい方はぜひ参考にしてみてください。

自然言語処理の前処理手順をPythonコード付きでご紹介

私たちの身の回りには、SiriやAlexaに代表されるAIアシスタントや、他言語をリアルタイムで翻訳できる端末などが現れ、人が言葉で機械を簡単に操作することが当たり前の時代となってきました。 その背景として、「自然言語処理（Natural Language Processing）」と呼ばれる技術が確立しつつある点が重要です。 この記事では、自然言語処理の概要や仕組みを詳しく解説し、Pythonを活用した自然言語処理の前処理を行う方法を紹介します。

消費財・日用品業界におけるAIの活用とは？需要予測や開発などを徹底解説

日用品・消費財業界では、AIはどのように活用されているのでしょうか。 日用品・消費財業界は、美容や健康だけではなくエコや利便性などの消費者の要望に対応するため、日々変化し続けています。変化を継続することで消費者を引きつけ、売上を維持し他社に負けないようにしているのです。 AIの活用はこのような日用品・消費財企業の変化には欠かせません。AIを活用して消費者行動や購買習慣を分析することで、研究開発や商品企画、広告宣伝、D2Cを実施しています。また、需要予測においても従来の方法からAIの活用へと移り、最高水準の予測値で消費者の要望に対応しようと努めているのです。 当記事では日用品・消費財業界のAIの活用事例をふまえながらまとめました。ぜひ最後までご覧ください。

AIのマーケティングへの活用事例と、適用方法をご紹介

AI（人工知能）はさまざまな分野で活用されていますが、マーケティングもその例外ではありません。マーケティングは販売から流通に関わるまでテーマが幅広いため、そのぶんAIが活躍する領域も多様です。 たとえば広告という領域だけでも、宣伝用のコピーを自動で作成するAI、掲載用のコンテンツ（クリエイティブ）を自動で最適化するAI、広告代理店において媒体社から広告枠を購入するメディアバイイングを自動化するAIなどが挙げられます。また、インターネット検索からの集客を目指すSEO対策をサポートするAIも登場しました。 本記事では、日本国内や海外の事例をもとに、マーケティングの分野でAIがどのように活用されているのか、その成功事例とポイントを紹介します。 AIが台頭したことにより、これまで人手で行なっていたさまざまな業務が機械に代替されると懸念する声があります。しかし、マーケティングにおいては日常的なルーティン業務をAIが代替してくれることにより、本来のクリエイティブな仕事に集中できるというメリットが大きいでしょう。 現代のマーケターは、ツールを用いたさまざまな広告キャンペーンの分析や企画、関連部署との調整などに忙殺されがちです。結果として、他社と差別化するためのアイデア出しなどに割く時間がなかなか取れず、成果につながらないという企業・部署は多いのではないでしょうか。 AIの導入によって日々のマーケティング業務を一部自動化できれば、これまで単調な作業に使っていた時間をクリエイティブな業務に割けるはずです。AIをうまく活用することが、現代のマーケターが成果を残すためのヒントになるかもしれません。

食品業界のAI活用方法を、事例8点を交えてご紹介

近年、AIの進化はさまざまな業界に変革をもたらしています。食品業界においても、より豊かな食生活を実現するためにAIの活用を目指す動きが増えてきました。また、世界的にみても食料廃棄率の高さは大きな問題となっており、食品企業が果たす社会的な役割についても注目度が高まっています。 今回は、食品業界におけるAIの活用方法について、8つの事例を挙げながら解説します。食品業界が抱える課題を解決するヒントとなりうる領域なので、是非参考にしてください。