MatrixFlowAI活用事例・AI導入事例

自動車部品 業界におけるAI活用事例7選をご紹介

品質向上や業務効率化の面において、とくに活躍している自動車部品業界のAI。本記事はこの自動車部品業界のAI活用事例を7つ紹介します。中には検査不備がゼロになったり、生産効率が4倍以上になったりといった大きな効果を享受している企業もあります。 また、それぞれの企業が全く異なるシステムを導入しているため非常に興味深いです。

介護業界でのAI活用事例、メリットをご紹介

出生率の低下、医療技術の発展を背景に、日本の少子高齢化問題は深刻化しています。その受け皿である介護業界は、今後ますますニーズが高まっていくといえるでしょう。しかし、ケアを行う介護スタッフが不足し「介護難民」という言葉が生まれるなど問題化しています。 そうしたスタッフの業務負担を解消し、効率化を推進するために、近年AIというテクノロジーに注目が集まっています。一見、介護とAIに関連はないように思われますが、現場ではAIを活用した試みがスタートしています。 例えば、ケアマネジャーが行っていたケアプランの作成をサポートするなど、今まで担当者が抱え込んでいた作業をAIが肩代わりすることなどがあげられます。 この記事では、介護業界におけるAIの活用方法、その具体的な導入事例について紹介します。

AIの医療領域への活用事例、簡単なモデルの作り方をご紹介

自動翻訳やお掃除ロボットなど、AIはわたしたちの生活の一部になりつつあります。 AIの活用領域は年々広がってきており、近年は医療分野での活用も進んでいます。 かなり繊細で高度な技術が要求される分野のため、どこにAIが活用できるのかイメージできない方も多いかもしれません。 実は、診察データの収集・分析から新薬開発まで、AIでできることは無限大にあるのです。 本記事では、医療分野でAIがどのような役割を担っているのか、実際の導入事例を元に解説します。 また、AIを活用するメリット・デメリットもまとめているため、AIで医療の課題を解決したい方は参考にしてみてください。

銀行業界におけるAI活用のメリット・事例

「現在の銀行業界が抱える問題に対してAIがどのように対処できるのか」 「AI活用のメリットや具体的な事例が知りたい」 こんな悩みを抱えていませんか？ AIは専門的で難しそうに聞こえますが、この記事ではAIについて詳しくない方でも分かりやすいように上記の疑問を解決していきます。 近年、AIの導入によって、銀行サービスの内容や雇用が大きく変化しています。 実はその領域もスマートコントラクト、消費者金融、投資支援、銀行運営などと分野は多岐に広がっています。 こういった変化の中で、そもそもAIは銀行業界のどんな問題を解決するのか、既にどんな活用がされているのかについて解説していきます。 AI導入のメリットや実際の活用事例を知ることによって、これから銀行業界がどのように変化していくか掴めるようになるため、よりよいサービスの提供、最適なキャリア選択ができるようになります。 ぜひこの記事を参考にしてみてください。

サプライチェーン領域におけるAI活用例9選

サプライチェーンとは、商品がユーザーに届くまでの一連の流れのことをいいます。 具体的には、材料の調達から製造、配送、販売といった工程のことです。 サプライチェーンを管理する方法は、サプライチェーンマネジメント（SCM）と呼ばれます。 近年、サプライチェーンマネジメントにAIを導入することで、売上を最大化する動きが加速しています。 マッキンゼーの2018年のAI調査においても、約8割の会社がサプライチェーンへのAI導入にポジティブな効果を認めています。 サプライチェーンマネジメントでAIはどのように活用できるのか、導入事例を9つご紹介します。

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。

金融機関はAIをどのように扱えるのか？実例とともに紹介

業務効率化やセキュリティ強化の面で活躍している、金融機関のAI。本記事ではこの金融機関におけるAIの導入メリットを2つ紹介します。また記事後半ではさまざまな銀行の多種多様なAI導入事例も解説します。それぞれの銀行が全く異なったAIを導入しているため、非常に興味深いです。

不動産業におけるAI技術：AI活用領域と、事例をご紹介

不動産業界は他の業界に比べて、AIの進出が遅いといわれているため、今のうちに導入できれば多くのメリットを享受できるかもしれません。そこで本記事では不動産業界におけるAIの活用領域や、AI導入のメリット・デメリットを解説します。

生産管理と品質管理の違いとは？AIを活用した最先端の事例もご紹介

生産管理とはモノづくりの現場で行われる受注から納品までを含む業務のことです。一言で生産管理といっても、生産計画、受注管理、発注管理、在庫管理、製造管理、外注管理、進捗管理、品質管理までの工程が含まれます。 生産管理は三つの要素である「品質」「原価」「納期」が重要です。なぜなら、高い品質の商品を、できるだけ原価を安くし、短期間で作ることが企業の利益に深く結びついているからです。 この記事では生産管理と、その一工程である品質管理の関係性を整理しながら、AIを活用した事例についても紹介します。

HRのDXを実現するための、AIによる退職予測のやり方・実例を紹介

ヒト・モノ・カネという言葉に代表されるように、企業にとって人は最重要な資源です。 組織は人で成り立っている以上、働く仲間が重要であることはいうまでもありません。 加えて、今後日本の人口減少は間違いなく加速するともいわれています。 つまり、企業にとってこれまで以上に優秀な人材の確保が重要になるということです。 優秀な人材確保にあたり、採用の強化と同時に重要なのが退職防止です。 退職は仕方がないと思われるかもしれませんが、もしも事前に退職しそうな人がわかるとしたらどうでしょうか。 実は、AIを活用すれば退職しそうな人を発見し、事前にフォローすることができるのです。 どのようにしてAIで退職を予測するのか、退職予測をするメリットを解説していきます。

AIを活用した採用予測 - 実例・方法をご紹介！

「苦労して採用した人が1ヶ月で辞めてしまった」 「求めているスキルと実際の働きぶりに差があった」 こうした悩みを持たない採用担当者は、いないといっても過言ではありません。 要件にマッチした人材の採用は、どの会社においても重要課題です。 採用のマッチング率向上への期待から、人材採用にAIを活用する動きが見られています。 AIを活用することで要件に合った人材採用ができるだけでなく、採用工数を大幅に削減できます。 どのように採用領域でAIを活用するのか、具体的な事例と共に解説していきます。

AIを活用した生産性向上の方法と実例をご紹介

AIを活用することで、労働力不足の解消や、働き方改革の推進が可能となり、生産性を向上できることをご存知ですか。AIの導入で成功するためには、なぜAIを使うのか、実際にどんなデータを用いれば課題が解決できるのかを明確にすることが大切です。この記事では、ビジネスの現場で、AI活用が進んでいる背景やAI技術を活用するメリット、活用事例について解説します。また、AIを導入する際のポイントも紹介しますので、ぜひ参考にしてください。 目次 AI導入が広がる理由とは？ AI導入による、生産性向上事例9選 MatrixFlowを活用したAI導入 AIを活用した生産性向上の方法と実例：まとめ

AI導入の失敗例と、成功のポイントとは？

AI導入の失敗はよくあること。「AIはすごいらしい」という時期は過ぎ、AIを導入する企業は確実に増加しています。日々の生活でもAIに遭遇することが増え、AI導入の検討段階に入ったという企業もあるでしょう。 今回は、AI導入の悪い事例を具体的に紹介します。失敗の原因を知り、自社の取り組みの際の参考にしてみてください。

データサイエンティストは消える？仕事がなくなるというのは本当？

データサイエンティストという職業をご存じでしょうか。スマホを手に生活をするスタイルに移行したことで、膨大なデータ（ビッグデータ）が日々生まれています。これらのデータを企業の課題解決に活かすことが、データサイエンティストの仕事と言えます。そのため、ビジネスとITどちらの世界にも精通することが求められます。 企業側の需要も高まり、高い年収も見込まれるようになりました。そのため、データサイエンティストを目指す学生・ビジネスマンが増える傾向にあります。 一方で、データを扱うという業務から「将来的にAIに取って代わられて、データサイエンティストは消えるのではないか？」という議論も生まれています。 その観点から、データサイエンティストの仕事内容、将来性、重要性、また最新のAIの動向も含めて紹介していきます。

データサイエンティストには簡単になれるのか？今後求められる視点を解説

近年注目されているデータサイエンティストという職種。そもそもデータサイエンティストとはビッグデータから必要な情報を抽出して、企業の問題解決をしていく職業です。本記事ではデータサイエンティストになるための方法や将来性、今後求められる視点を中心に紹介します。

生産計画をエクセルで行う場合の、メリットやデメリットを解説

生産計画を策定する際には、原材料調達から出荷までを円滑に行うため、全体を見渡した設計が必要になります。生産計画に落ち度があれば、原価アップや品質の悪化、納期遅れなどにつながるため、会社の業績を左右する重要な役割です。 中小規模の製造業であれば、エクセルで生産計画を作成しているケースは多いでしょう。エクセルは生産計画以外でも業務に使用する頻度が高く、多くのビジネスパーソンにとって使い慣れたツールです。 エクセルの機能を使いこなせれば、生産計画を作成・管理する効率も格段に向上させることが可能です。しかし、エクセルで生産管理を行うことにデメリットはないのでしょうか。 本記事では、生産計画をエクセルで作成・管理することのメリット・デメリットを徹底解説します。また、エクセル以外の専用ツールを導入する価値についても紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。

AIの生産管理への活用方法とは？実例とともに解説！

近年は少子高齢化による就労人口の低下により、多くの産業において、付加価値や生産性の向上、業務効率化といった課題が明確になってきております。特に製造業界では、労働力不足が深刻化しています。 過去にはこれらの課題を解決するための有効な手法としてIT化が推進されてきました。最近では、さらにAI・人工知能を導入する企業も散見されています。特に、製造業をはじめとした生産管理において、AIを活用する企業は年々増加しています。生産管理の分野において、AIを活用し生産性向上を目指しています。 本記事では、生産管理の場面で、具体的にどのようにAIを活用していくのか、そのメリット・方法・事例も含めてご紹介をさせていただきます。

AIを活用した在庫管理とは？メリットや導入方法、事例を紹介

在庫管理を行う場合、次のような課題を抱えている企業は多いのではないでしょうか。 ・担当者の知識や経験によって管理品質にバラツキがある ・データ入力や作業のミスが起こりやすい ・正確な需要予測ができずに在庫不足、在庫余剰が発生する こうした課題も、AIを活用した在庫管理を導入することで解決できます。 この記事ではAIを活用した在庫管理のメリットや、導入方法、実際に導入している業界の事例などをご紹介します。

AI・機械学習で必ず必要なデータの前処理とは？簡単にできる加工方法をご紹介

業務効率化や売上拡大のため、ビジネスでのAI活用が進んでいます。 ですが、AI活用に「データ前処理」が重要であることはあまり知られていません。 データ前処理は、AI実装までの作業工程の8割を占めるとも言われるほど重要な工程です。 本記事では、AIにおけるデータ前処理とは何なのか、具体的なデータの前処理方法を解説していきます。