MatrixFlowAI活用事例・AI導入事例

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。

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

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。

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・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。

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。