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。

HRのDXを実現するための、AIによる退職予測のやり方・実例を紹介

ヒト・モノ・カネという言葉に代表されるように、企業にとって人は最重要な資源です。 組織は人で成り立っている以上、働く仲間が重要であることはいうまでもありません。 加えて、今後日本の人口減少は間違いなく加速するともいわれています。 つまり、企業にとってこれまで以上に優秀な人材の確保が重要になるということです。 優秀な人材確保にあたり、採用の強化と同時に重要なのが退職防止です。 退職は仕方がないと思われるかもしれませんが、もしも事前に退職しそうな人がわかるとしたらどうでしょうか。 実は、AIを活用すれば退職しそうな人を発見し、事前にフォローすることができるのです。 どのようにしてAIで退職を予測するのか、退職予測をするメリットを解説していきます。

AIを活用した採用予測 - 実例・方法をご紹介！

「苦労して採用した人が1ヶ月で辞めてしまった」 「求めているスキルと実際の働きぶりに差があった」 こうした悩みを持たない採用担当者は、いないといっても過言ではありません。 要件にマッチした人材の採用は、どの会社においても重要課題です。 採用のマッチング率向上への期待から、人材採用にAIを活用する動きが見られています。 AIを活用することで要件に合った人材採用ができるだけでなく、採用工数を大幅に削減できます。 どのように採用領域でAIを活用するのか、具体的な事例と共に解説していきます。

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。