MatrixFlowAI活用事例・AI導入事例

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。

需要予測とは？課題・種類・方法やEXCELでの例と、AIを活用したポイントを解説

需要予測とは、過去の販売データなどを参照し、自社の商品やサービスがどのくらい売れるのかを予測することを指します。 正確な需要予測を行うことは、企業活動においてとても重要です。 なぜなら、この需要予測に応じて、商品の増産や、サービス提供のために人材を確保を行うためです。的確に需要予測を行うことによって、コストを抑えることにも繋がります。 精度の高い需要予測は企業の成長にとって必要不可欠だと言えるでしょう。 しかし、精度の高い需要予測は難易度が高く、属人化する恐れのある業務です。そのため、近年では需要予測にAIを活用する取り組みが注目されています。 この記事では、需要予測の課題や、AIを活用した需要予測のメリットなどを紹介します。

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。

化粧品業界のAI活用事例10選をご紹介

どのような業界・業種でもAIを活用するには導入・開発前のロードマップを適切に作ることが欠かせません。 自社のどのような課題に対して、どのデータを蓄積していき、業務を改善するのか、それを認識するのが最初のステップです。 その際に参考になるのが、業界・業種別のAI活用事例です。今回は、化粧品業界におけるAIの活用事例を紹介します。 ぜひ、貴社のビジネスの参考にしてみてください。

「品質改善」AI活用 事例7選、製造業・工場のAIカイゼンをご紹介

近年では、製造業に限らず様々な分野でAI技術が活用されるようになりました。 しかしながら、AIの導入はAI開発者の現場知識（ドメイン知識）が不足していることにより、実運用には至ってないプロジェクトが数多くあると言われています。 また、製造プロセスは複雑化している傾向にあり、人手不足やコスト不足で悩む企業が数多く見受けられます。 数年前に取られていたアプローチは既に通用しなくなっている場面も増えていると言っても過言ではないでしょう。 このような問題に対しては、AI技術を活用した製造品質改善が注目されています。 本記事では、実際の企業での導入事例を交えて、品質改善に取り組む施策について詳しく解説していきます。

AIを活用した故障予測とは？AI導入の流れや活用事例を紹介

IoT（Internet of Things）やAI（人工知能）は近年大きな進化を遂げており、工場における機械や製品の異常検知、故障予測などにも活用されるようになりました。製造工程が複雑化するなか、人間の目視による確認には限界があるため、AIのさらなる活躍が期待されている分野です。 しかし、IoTやAIを活用して故障予知をするためには、そのメカニズムを理解したうえで適切に活用する必要があります。本記事では、AIを用いた故障予測の具体的な方法や、実際に故障予知を導入した8つの事例を紹介します。 AIを活用した故障予知により、安定生産・稼働率向上を実現したいという方はぜひ参考にしてみてください。

AI作成に必要なデータは量より質？データの量・質とAI構築例を解説

「機械学習のモデルを作るためにどれだけのデータが必要ですか」という質問についてよく聞かれます。 AI（人工知能）、機械学習や深層学習を構築する場合に、必ず学習データが必要になってきますが、一般的には「ビッグデータ」と呼ばれる量のデータは、どれくらいのデータ数が求められるのでしょうか？ 実は学習においてはデータの量だけでなく、質も重要です。 どの程度の質で、どのくらいのデータを集めればいいのか？という疑問を持っている方も多いため、今回はそんな学習データについてまとめてみました。

【業界別】AI・人工知能のビジネスへの活用事例まとめ

近年、AIは様々な分野で活用が進んでおり、AIを組み込んだ便利な仕組みや製品・サービスが次々に登場し、あらゆる業界で変革して私たちの暮らしと密接に関わり始めています。 この記事では、AIがどのように我々の生活や仕事を便利にするのかイメージできるよう、AIを活用した事例から、今回は業界、産業別にAI活用事例をまとめて分かりやすくご紹介します。

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の小売業界への適用方法、事例をご紹介

小売業界においては、属人化した仕事が多く、その効率化が課題になっています。「業務の進め方が、その人にしかわからない状態」では、効率化しようにもできません。自分なりの商談スタイルを確立しているバイヤーなどが、その例として当てはまるでしょう。 こうした事態を脱するために、近年ではAIの活用が注目を集めています。 この記事では、小売業界にAIをどのように適用するかという方法、またAIの活用事例などについて紹介します。

需給計画、需給調整とは？AIを活用し製造・物流を効率化するシステムをご紹介

近年、小売業や通販業界で取り組むべき課題になっている最適なキャンペーン計画の策定について、AIを活用した需要予測の手法を用いて、解決に導きます。 AIを活用した需要予測は、従来の予測手法より精度が高く、信頼性の高い予測を実現できるため、最適なキャンペーン計画の策定ができるようになり、売上最大化が見込めるようになるというメリットがあります。

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。

AI予測モデルの簡単な作り方・評価方法を紹介

近年はAI技術の発展・企業でのDX化推進とともに、導入のハードルも下がり始めています。実際にさまざまな業種の企業が積極的にAIを活用し始めています。 AIはさまざまな分析や予測を得意としていますが、やみくもにAIを導入しても必ずしも高い精度で実現できるわけではありません。それはなぜでしょうか。実は「AIモデル（機械学習モデル）」の品質が、AIの精度そのものを左右するためです。 言い換えれば、より精度の高いAIを開発・導入する上では「AIモデル」が非常に重要な鍵を握っていると言えるでしょう。 今回は、AIモデルの簡単な作り方・評価方法などを詳しく紹介します。 ぜひ皆様のビジネスの参考にしてみてください。

AI予測とは - メリット・重要である理由・仕組みを紹介

近年、企業活動にAI予測などの技術を導入する動きが加速しています。少子高齢化による働き手の不足に対して、有効なアプローチであることからも注目を浴びているという背景があります。 IT技術の進歩によりAIが簡単に活用できるようになったこと、また人々のライフスタイルの多様化によるマーケティングのニーズなどから、企業のAI導入は進んでいます。また驚くべきことに、導入企業の約8割がその効果を実感しています。（※総務省「令和3年版　情報通信白書」より） AIは過去のデータを学習することで、精度の高い予測をすることが可能です。需要の変化を的確にキャッチすることができるため、経営判断にも活用されています。 今まで担当者・経営者の経験・勘などに頼っていた箇所を、AIに置き換えることができるようになります。 しかし、そのAIの特性（苦手なこと・得意なこと）を正しく理解しなければ、有効な活用は難しいと言えるでしょう。 この記事では、AI予測を効果的に活用するために押さえておくべきポイント、そのメリットなどを中心に紹介します。

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。

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。

需要予測は当たらない？AIで高い精度を実現する方法

企業が抱える在庫削減は、ビジネスにおける非常に重要な課題のひとつです。少ない在庫でも欠品を起こさないようにするためには、どのようにすればよいでしょうか？ 答えは一言でいうと、将来の需要を正確に予測して、必要なときに必要なだけ生産すればよいのです。 しかし、新型コロナウイルスによる需要の激減を数年前から予測できた人はどれだけいたのでしょうか？ また、来月発売される新製品の需要を完璧に予測することは可能でしょうか？ 残念ながら「需要予測とは当たらないもの」と言っても過言ではありません。 今日、多くの企業がビジネスの現場で需要予測に取り組んでいます。 データを集計、加工、分析しレポートとして出力するシステムを導入したり、独自の予測モデルを作ったり、あるいは在庫担当者の長年の経験に頼ったり、方法はさまざまですがほとんどの企業が需要予測をさまざまな形で取り入れていると言ってよいでしょう。 長年多くの企業で取り組まれてきたにもかかわらず近年ますます需要予測の重要視されているのはなぜでしょうか？ 本記事では、需要予測の基礎についておさらいし、需要予測を高い精度で実現する方法についてご紹介します。

無料で在庫管理を行う方法！在庫管理ツールと使い方をご紹介

在庫管理を正確に行うことは経営を行ううえで非常に重要です。在庫管理が正しく機能していないと、企業経営に大きなダメージを与えることになります。 しかし在庫管理を手作業で行う場合、その成果を担当者の経験やスキルに依存してしまうことが多く、属人化しがちな業務です。作業工数もかかってしまうため、ツールを用いてもっと簡単に在庫管理をしたいという人も多いのではないでしょうか。 とは言えいきなり有料のシステムを導入するのもハードルが高いため、まずは無料で使えるツールを導入したいですよね。この記事では、無料で在庫管理ができるツールとその使い方、それぞれのメリット・デメリットについて紹介します。

製造業の在庫管理におけるAI活用とは？事例5選とともにご紹介

AppleのSiriやGoogleのAlexaなど、AIはここ数年で一気に身近な存在になりました。 AIとは、データを学習することで人間の活動を再現できるシステムのことです。 お掃除ロボットや翻訳機能といった身近なところから、医療現場や農業など様々な領域で活用されています。 日々の生活だけでなく、企業の課題解決にも利用され始めているAI。最近では特に、製造業での活用が注目されています。 人手不足の解消や製品の品質担保、需要変動に即した在庫管理など、製造業の現場では日々様々な問題が発生しています。 もしこれらの問題がAIで効果的に解決できるとしたらどうでしょうか。 本記事では、AIを使って在庫管理に成功した事例や、製造工数を削減した事例をご紹介します。 テクノロジーを使って製造業の課題を解決したい場合は、ぜひ参考にしてみてください。

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。

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。

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。

Excelを使った在庫管理のやり方、表の作り方、使える関数をご紹介！

企業の活動において、消費者であるユーザーが欲しがる商品を、欲しいタイミングで、欲しい分だけ適切に提供できることが、企業が目指すひとつの理想の形ではないでしょうか。 実際、「適正な在庫水準とは何か？」という問いにパーフェクトに答えるのは難しいとはいえ、ある程度の健全な在庫水準を保ち、欠品を防止に務めるのは、およそ商品を扱う企業にとっては共通の使命ともいえるのでしょう。 適性な在庫水準を保つために必要となるのが在庫管理表です。 実際に、紙での在庫管理をしていることも少なくないと思いますが、扱う商品などのアイテム数が多い場合、紙の在庫管理表では管理しきれなくなる可能性も出てきます。そこで便利でかつ的確な在庫管理を可能にするのが、Excelです。 本記事では、Excelを活用した在庫管理の方法について、在庫管理のやり方、表の作り方、使える関数をまとめてご紹介します！

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。

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。

AI・機械学習を用いた画像分類とは？その方法、実活用例を徹底解説

AIや機械学習を活用した画像分類は広がりを見せています。最近では、次のような活用事例があります。 1． パン屋さんのレジ業務への画像認識AI活用 2． バスケットボールなどスポーツ関連への画像認識AI活用 3． 運送会社の安全運行や防災分野への画像認識AI活用 4． 電車やバスの改札・空港の認証ゲートでの画像認識AI活用 5． 音楽フェスなどイベントでの画像認識AI活用 6． 製鉄所における作業者の安全管理業務への画像認識AI活用 7． Eコマースサイトへの画像認識AI・検索技術への画像認識AI活用 8． マグロの検品業務への画像認識AI活用 9． ワイン検査業務への画像認識AI活用 AI・人工知能の技術が積極的に活用されている分野の一つに画像認識があります。画像認識は、画像（動画）データからパターンを認識して、その特徴から対象物を特定します。画像認識はディープラーニングにより精度が飛躍的に向上したため、現在、さまざまな業種・業界で導入が進んでいます。 本記事では、AI・人工知能・機械学習を活用した画像分類について概観し、その方法、実際の活用例について、AIを活用した画像分類のおすすめツールを紹介します。

製造業でのAIによる異常検知と原因の特定

製造業において、日々稼働している生産ラインの中には、製品を作るためのさまざまな機器があります。これらの機器が突然、なんの前触れもなく故障し、停止してしまうと、生産ライン全体の停止、修理にかかる費用、新しい機器のリース代など、さまざまなコストがかかり、製造する上でのデメリットとなります。 上記から、異常検知は製造業においてクリティカルな問題です。また、異常検知の実施にあたっては現場の長い経験や、高度な技術も求められるため、工場や生産管理の現場担当者から見ると、異常検知は頭を悩ませる課題のひとつとなります。 今回は、そのような異常検知について、その概要、方法、さらには最新のAI・機械学習を活用した異常検知の方法についてもご紹介します。

担当者の経験に頼った需要予測を時系列予測で改善

商品やサービスの需要をAIによる時系列分析でより正確に予測していきます。 高精度な需要予測ができれば、データに基づいた仕入れや生産の計画ができます。

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。