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。

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。

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。

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。

原材料の配合や工程にAIを適用した最適化事例

製造業の材料配合・工程条件の予測の分野についてもAIの活用が進んでいます。製鉄、素材、製薬などの業界において、成分の配分量や工程条件を精度高く予測することは困難です。その解決方法のひとつとして、近年AIに注目が集まっています。 製造業が重視しているのは、良い品質の材質・モノを生成するのに必要な条件を効率よく算出することです。 「どんな材料を、どんな割合で混ぜて生成するのか」など、今までは熟練した職人の経験・勘などによってしかわからなかった製法が、AIの活用によって効率よく考案できるようになります。 この記事では、材料の配合の最適化についてAIの活用事例を紹介します。

製薬業界におけるAIの活用と事例紹介

製薬業界のAI適用領域と、実事例をご紹介

【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。

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。

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

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。

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。

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！