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。

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。

データドリブン経営とは？成功事例からわかる必要性・メリット解説

ビジネスでデータを活用するのは、今やどの企業も当たり前に行なっています。 ですが、データを効果的に活用できている企業はあまり多くありません。 データを部分的にしか活用できていない、人によってデータ活用のレベルが異なる企業が多いのではないでしょうか。反対に、データを活用しようと意気込んで収集した結果、膨大なデータを持て余している場合も見受けられます。 このように、データを有効活用できていないと感じる方々に知っていただきたいのが、「データドリブン経営」という考え方です。本記事では、データドリブン経営とは何かを簡単に解説し、データドリブンで数字改善した成功事例をご紹介します。データを活用して売上を伸ばしたい、コスト改善したいと考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。

予測分析とは？活用事例とその手法・ツールをご紹介

予測分析とは、過去の行動パターンを特定し、将来の結果を予測するために、大量のデータに数理モデルを適用する手法です。 機械学習、データマイニング、統計アルゴリズムなどの複数の組み合わせがもたらす「予測的手法」により、予測分析ツールは、単純な相関付け以上の機能を実装できます。ビジネス分野では、予測分析が以下に示すようなさまざまな用途に利活用されています。 ・需要と供給のより正確な予測コンピューターネットワークに悪影響を及ぼす脅威と潜在的問題の特定 ・保険サービスや金融サービスにおけるセキュリティリスクの低減 ・クレジットカード詐欺のリアルタイム検出 予測分析機能を組み込んだソフトウェアが増えつつあり、これはあらゆる規模の組織体でユーザーにとって身近なものになっています。予測分析はデータサイエンスや高度な分析に関する訓練を受けていないエンドユーザーにも実務上の価値をもたらします。これは、まさにすべてのユーザーが恩恵を受ける機会を提供することに値します。この概念を「データの民主化」と呼びます。誰もがデータを利用してより良い意思決定を下せるように、組織全体でデータを誰もが利用できるようにするという概念です。 本記事では、予測分析がなぜ重要なのか、予測分析の実活用例、予測分析の手法、機械学習やデータマイニングなどの他のテクノロジーとの関係、モデルの役割、予測分析を始めるにあたってのヒントについてご紹介します。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

AIを活用した需要予測による在庫最適化

ここ数年で、AIを活用して商品の需要を予測する動きが増えてきています。 AIを需要予測に使う目的は様々ですが、最も多いのは在庫の最適化です。 どの商品がどのくらい売れるのかをAIが予測できれば、最適な在庫数を保つことができます。 本記事では、AIを使った需要予測によってどう在庫が最適化されるのか、事例を交え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。

在庫管理を基礎から解説 - 手順・コツ・AIを活用した手法まで紹介

製造業や小売業において、在庫管理の成否は業績を大きく左右するポイントです。大型受注を取っても十分な在庫がなければ機会損失になり、逆に過剰な在庫があれば保管費や処分費用によって利益を圧迫するでしょう。 本記事では、企業にとって重要な在庫管理の基礎を解説します。手順やコツに加え、AIを活用した管理手法まで紹介するので、在庫管理に携わる企業担当者はぜひ参考にしてください。

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。

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。

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を使った在庫管理の事例6選！AIカメラを使った在庫管理とは？

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人力ミスが起こりやすい ・正確な需要予測ができずに在庫の欠品、過剰在庫が発生する 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活用事例を解説していきます。 ■この記事でわかること ・AIを使った在庫管理の事例 ・AIの在庫管理で売上を最大化する方法 ・カメラ・画像認識を使って在庫管理する方法

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・機械学習に必須のデータの前処理とは？正規化・標準を使った前処理方法を解説

業務効率化や売上拡大のため、ビジネスでのAI開発・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開発までの作業工程の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。

製造業でのAIによる需要予測の活用事例

製造業ではビックデータを使ったAIによる需要予測を行うことにより作業の自動化が進み、人手不足問題の解消や生産ロスの解消にも貢献します。