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を活用した在庫管理の改善事例、11選をご紹介

在庫管理を目視で行うことは、ミスの誘発や人件費の増大に繋がります。効率よく在庫管理を行うためにAIを導入し、成功につなげた各社の事例を紹介します。今後のAI導入の参考にしてください。

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。

AIで業務効率化を行った実例14選

昨今ではさまざまな業界や分野においてAIが活躍し始めています。ただ実際にAIがどのように活躍しているか、具体的に把握していない方も多いのではないでしょうか。 そこで本記事では、AIの業務効率化事例14選を紹介します。人事や物流、問い合わせ対応など様々な分野の事例を解説するため、きっと自社で生かせる事例が見つかるはずです。

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。

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。

保険業界でのAIの活用領域、実例と導入に向けたポイント

保険金査定や問い合わせ対応の分野を中心に、最近では保険業界でもAIが活用され始めています。そこで本記事では保険業界におけるAIの活用領域や事例、導入の際のポイントを紹介します。 AIを導入すれば業務が効率化されたり、ニーズに適した商品を販売できるようになったりと、さまざまなメリットがあります。ぜひAIを導入して、こういったメリットを享受していきましょう。

効率化できる在庫管理の考え方と、AIを活用した最先端の在庫管理

製造業や小売業など、商品を扱う企業において重要なのが「在庫管理」です。適切な在庫管理ができていないと商品の需要変化に対応できず、売上機会の損失にもつながりかねません。そうはいっても、今さら管理方法を変えるのは遅すぎるかも...と思われる方もいるでしょう。在庫の管理方法を改善するのに遅すぎることはありません。今現在うまく在庫管理ができていない場合も、コツや事例を学べばいつからでも改善可能です。本記事では、在庫管理を効率化するための考え方について解説していきます。

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。

面白いAI・人工知能の使われ方をまとめました

AI技術は日々刻々と進化しています。これに伴い需要を予測して食品ロスを減らすAIや、クレジットカードの不正を検知するAIなど最近は、さまざまなAIが登場し始めています。 そこで本記事では、AI活用事例の中でも一風変わった面白い事例を8つ紹介します。本記事をAI活用のアイデアの参考にしてみてください。

工場の生産管理におけるAIの活用法とは？

時間とコストを削減したり、不良品の発生を防いだりする際に役立つのが生産管理システム。最近ではこのシステムを利用して工場の生産管理をAI化する企業が増えています。そこで本記事では、生産管理における AI の活用方法と題して、生産管理システムの機能やメリットを紹介します。

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

MESとは？生産管理のDXに欠かせない、MES・AIを導入する8つのメリット

従来の「ものづくり」は、一般的に「売れるモノ」の見込みを立てて、大量生産を行っていました。しかし、近年はニーズの多様化により製品のライフサイクルは短期化しており、少量多品種生産へとトレンドが移行しています。 つまり工場の設備は同じままで、多種多様な製品を生産しなければならない必要性に迫られています。そのためにも、生産管理のDX化は必要と言えるでしょう。そこで注目を集めている「MES」の導入について説明します。

AIを活用した製造管理とは? 製造業のDX推進の方法と事例紹介

製造業において、製造管理にはどのような役割があり、なぜ重要なのでしょうか？生産管理と同義に捉えられることが多いですが、管理の目的や範囲にはそれぞれ違いがあります。製造管理の役割や意義を的確に把握したうえで、業務にあたることが大切です。 今回は、生産管理とも比較しながら製造管理の役割を明らかにしたうえで、その必要性やメリットを解説します。さらに、現代の製造業において需要が高まっているAI活用についても、製造管理の現場にもたらす効果や導入事例を紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。

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。

小売業界におけるAI需要予測の実例や、進め方、ツールをご紹介

小売業界で、AIの活用が進んでいることはご存知でしょうか。 これまで人の管理に依存していた、在庫や発注管理をAIが代わりに担うようになってきています。 AIを活用することで、担当者の主観に頼らずデータを分析でき、より確度の高い予測ができるといったメリットがあります。 AIを使った商品の需要予測にはどのようなメリットがあるのか、具体的な事例を踏まえてご紹介していきます。

AI・機械学習による需要予測のメリットは？高い予測精度を実現する方法を解説

昨今、多くの企業で『需要予測』が注目されています。目まぐるしく変わる社会の変化に合わせて、無駄なく製品の提供するには需要予測が欠かせません。 需要予測の目的は、「消費者が製品を必要とするタイミングや量を予測し、適切に供給する」ことにあります。 精度の高い需要予測を実現することで、人・物・コストの流れを最適化することができ、企業によっては数億円のインパクトになることもあるでしょう。 これまで、需要予測はベテラン従業員のKDD(*1)に頼る傾向がありました。近年では「AI」「機械学習」などを活用した新しい手法も身近になりました。 本記事で『需要予測』について、そのメリットや最新のAI・機械学習を活用方法について解説していきます。 (*1) KKDとは日本語の「経験」（KEIKEN）、「勘」（KAN）、「度胸」（DOKYOU）の頭文字を取ってできた言葉で、製造業を中心に職人の技として尊重されてきた手法です。

AIによる需要予測に必要なデータの種類とは？集め方についても紹介

人々がスマホを片手に生活するようになり、SNSへの投稿が活発になるなどして、企業は様々なデータを取得できるようになりました。 そうしたデータを需要予測をはじめとしたビジネスシーンに活用しようという動きが強まっています。 需要予測とは、市場において「会社の商品やサービスがどれくらい売れるか」「在庫がどれくらい必要になるのか」などを、予測することです。 この記事では、その需要予測を行うにあたり、どのようなデータが必要となるのかについて説明します。 また膨大な量となるビッグデータを扱うに当たって、欠かせないAIについての活用についても触れていきます。

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の来客予測への活用方法とは？実例とともに解説！

来客予測を正確に行うことは、店舗運営において非常に大事な要素です。しかし、これまでのように人の力で行う来客予測では複雑かつ膨大なデータを正しく処理することが難しく、時間と手間がかかる割に成果につながりにくいという課題がありました。 AIによる来客予測を行うことでそのような課題を解決できるとともに、顧客ニーズの多様化やグローバル化、コロナ禍の影響などにも迅速に対応することが可能になります。 本記事では、このようなAIを活用した来客予測のメリットや方法、具体的な事例などを紹介します。

AIを実業務に活かす方法 - 実例とともにご紹介

「AIって何ができるの？」 「ビジネスに転用できるの？」 このような疑問を抱いている方も多いのではないでしょうか。近年では企業の採用業務の負担を軽減したり、物流の需要予測を行って、業務を効率化してくれたりするAIなど様々なシステムが登場しています。 そこで本記事ではAIを活かすことができる業務や活用事例、AIを導入する前に確認しておくべきポイントを紹介します。

製造業におけるDXとは？AIを使いこなしDXを実現する方法

近年、海外だけではなく日本市場でもAI（人工知能）の活用が注目を集めています。しかし活用が求められる領域でも、十分に導入が進んでいるとはいえません。AIは、データをもとに絶え間なく作業することが可能です。一定のクオリティを維持しつつ、連続的に稼働できます。 中でも「製造業」はAIとの親和性が高く、活用が求められている領域です。製造業におけるAIを活用した事例は、決して多くはありません。導入にあたって、知識や予算がないことから躊躇している企業もみられます。しかし、日本における製造業の市場を拡大し企業を発展させるにはAIの活用が重要な要素です。 製造業におけるAIの活用を推進すれば、市場や企業の売上を伸ばすだけではなく従業員の負担を軽減することも期待できるでしょう。そこで本記事では、AIを活用した製造業におけるDX（Digital TransFormation）の進め方やDX化のメリットなどについて解説します。

テキストマイニングやり方入門編、実活用例をご紹介

アンケートやSNS投稿などの膨大なデータから、顧客ニーズの把握や将来の予測ができるということで、近年注目されているテキストマイニング。本記事では、そのテキストマイニングの概要や活用事例、やり方を紹介します。

AIを活用して簡単に「時系列予測」ができる！メリット、やり方を紹介

企業活動を円滑に行うには「今後の予測をいかに正確に立てることができるか」にかかっているといっても過言ではありません。特に食品・飲料など売上に季節要素が高い業界の活用は必須と言えるでしょう。 そのために、季節・トレンドなどの時間的変化を考慮しながら「時系列予測」を立てる必要があります。 この記事では「時系列予測」を行うメリット、やり方、AIを使った便利なデータ分析方法について紹介します。

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。

売上予測にAIを活用するメリット7点！やり方・導入事例を紹介

「AI」を使って売上予測ができることをご存じですか？在庫を抱える小売業にとって、売上予測を正確に行うことは大きな課題です。なぜなら多くの在庫を抱えることは経営にとって大きなリスクとなるからです。大量に仕入れた在庫の多くが売れ残ってしまった場合、企業は大きな損害を被ります。その誤差をできるだけ少なくする技術として、注目を集めているのがAIによる売上予測です。この記事では、売上予測にAIを活用した場合のメリット、やり方、導入事例などについて紹介します。

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。

時系列予測でコールセンターの業務効率化

コールセンターの業務効率化を、AIを活用した時系列予測を用いて、解決します。 日々の入電（問い合わせ）数から対応するオペレーター数を適切に配置することで、コストの削減と業務の効率化に繋がります。

SNSの投稿に含まれる感情をテキストマイニングで分析する

SNSの投稿から感情を分析するなどのマーケティングのための作業を、AIによるテキストマイニングで効率化します。 AIによるテキストマイニングは業務効率化を実現するだけでなく、分析結果を用いて、商品開発や広告・宣伝をすることができます。

売上最大化のための在庫予測

近年、小売業や通販業界で問題になっている在庫管理の課題を、AIを活用した在庫予測の手法を用いて、解決に導きます。 AIを活用した在庫予測は、従来の需要予測より精度が高く、信頼性の高い予測を実現でき、適切な在庫予測による売上最大化が見込めるようになるメリットがあります。