MatrixFlowAI活用事例・AI導入事例

ノーコードでAIを開発する方法とは？開発事例・無料の開発プラットフォームを紹介

ここ数年、国内外の開発者の間で「ノーコード（NoCode）」という言葉がよく聞かれます。 ノーコードとは、文字通りコードいらずでWebサイトやWebサービスを開発する手法のことです。 このノーコードの開発手法を使って、AI（人工知能）を開発しようとする動きが出てきています。 本記事では、ノーコードでAIを開発して自社課題を解決したい方に向けて、ノーコードでどんなことができるのかを解説していきます。 ノーコードを使ってAIを開発した事例も紹介しているので、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？AI・機械学習との違いを簡単に解説

ディープラーニング、AI、機械学習。誰しも、テレビや本で一度は耳にしたことがあると思います。 ですがこれらが何を指しているのか、なぜ注目を集めているのか知っている方は少ないのではないでしょうか。 本記事ではAIを学んだことがない方向けに、ディープラーニングとは何なのかを簡単に解説します。 ディープラーニングと機械学習の違いがわからない方や、ディープラーニングの活用事例を知りたい方も必見です。

プログラミングでAIを開発する方法！必須のプログラミング言語・入門知識を解説

近年急速に進化しているAI(人工知能)。 AIを活用すれば、今まで大量の人と時間を投下していた業務も効率よく精度高く遂行できます。 人と同じような動きができるためすごい存在に思えるAIですが、プログラミングを学べば初心者でも開発が可能です。 本記事では、プログラミングをしてAIを開発する方法やAI開発におすすめのプログラミング言語をご紹介します。

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。

製造業におけるAI活用事例23選！各社の導入方法・例をご紹介

ここ数年でAi技術は格段に進化を遂げています。様々な領域でAIの活用が進んでいますが、製造業ではどのくらいAIの導入が進んでいるのでしょうか。製造現場での実用化にはいまだ課題も残っています。AIを活用できる人材がいない、AIの導入方法がわからず、活用が進んでいない企業も多いのではないでしょうか。 この記事では、実際にその仕組みや導入のメリット、成功・失敗事例を紹介していきます。製造業でAIを導入するうえでの注意点についても解説していますので、ぜひ参考にしてください。

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外観検査のメリット・実例・実施手順について解説

工場などの製造業において、部品・製品の不良を発見する作業は欠かせない工程です。 傷や欠陥などのある品質の低い部品・製品が混じったまま出荷されてしまうと、大きなトラブルが起こるだけでなく、顧客の信頼を損なうことにも繋がります。 しかし、外観検査は重要な工程にも関わらず、属人的な作業であると言えます。 近年、それを改め「AIによる外観検査を導入しよう」という取り組みが増加しています。 AI技術の飛躍的な進歩、また人の目に代わる映像技術の発展が、AIによる外観検査を可能にしました。 この記事ではAIを外観検査に活用する方法をはじめ、AIを用いた外観検査の活用事例などについて紹介します。

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。

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・人工知能の活用事例20選！ビジネスにおけるAIの今後は？

近年、AI（人工知能）は様々な分野で活用が進んでいます。 AIを組み込んだ便利な仕組みやサービスが次々に登場し、あらゆる業界で活用され始めています。 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、業界・産業別にAI活用事例を解説していきます。

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。

AI技術の不正検知への適用方法、メリット・活用事例をご紹介

金融取引のデジタル化にともない、クレジットカード決済の不正取引をはじめ、企業の不正会計など、その手口は複雑化・巧妙化しています。 今やインターネット上での金銭のやりとりはビジネスに欠かせないものとなっており、その分不正利用や不正取引が行われるリスクは増加していると言えるでしょう。 不正を取り締まるためにモニタリング部門に人員を割く必要がありますが、それでは取引が増加するたびに人材を増員する必要がありますし、やみくもに人を増やしたところで不正検知の精度にも不安が残ります。 そこで近年、人の目によるチェックではなく、AIを活用してその不正を検知しよう、という動きが加速しています。特にクレジットカードの取引では、AIによる不正検知についての期待が高まっています。 この記事では、AIを活用した不正検知の導入メリット、注意点、導入事例などを紹介します。

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。

建設・土木・ゼネコンにおけるAI技術：AI活用領域と、事例6選をご紹介

機械学習やディープラーニングの技術進化で、AIの活用・導入が一般的になりつつあるなか、AIとの親和性から、高いレベルで導入が進んでいる業種と、そうでない業種もあります。建設業界ではゼネコンをはじめ、さかんにAI投資が進められており、AIによる業務改善や品質向上など、建設現場へのプラスの効果が期待されています。 今回は、建設業界ならではの課題や今後の動向、実際の活用事例についてご紹介していきます。

アパレルの生産管理におけるAIの活用方法 - 需要予測・検査・検品

アパレル業界における生産管理には効率化が求められます。生産量や販売時期の予測から始まり、納品までの一連の流れには多くの工程が存在するため、管理が大変です。 そこで、現状の課題から、アパレル業界における生産管理の基礎知識を合わせて解説します。どうすればアパレル向けの生産管理システムを効率化できるのかも紹介します。

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。

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。