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やExcelを活用したコールセンターの入電数予測の方法

コールセンターにおけるコール予測（呼量予測、forecaster）とは、お客様からの問い合わせなどセンターで受信する電話の量を予測することをいいます。 コールセンターの運用コストを増加させる要因のうち大きなものが、コミュニケーターの人件費です。コミュニケーターは顧客からの入電に応じてオペレーションの対応をするため、実際の入電数よりも多くのコミュニケーターを配置すると、対応がなく待ち状態のコミュニケーターが増えて、不要な人件費の増加に繋がります。また、逆に配置人数が少ないと呼び出し中でつながらないなどのクレームの要因になりかねません。適正な人員をコンタクトセンターに配置することで、十分な顧客満足度が提供できる状態でオペレーションを行っていることが理想です。今回は、Excelを活用したコール予測、AI（人工知能）による機械学習を用いた時系列分析で、コール予測を実現する方法をご紹介します。

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。

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。

異常検知とは？概要と業界別の実例、その実現方法をご紹介

近年、機械学習を用いた異常検知システムの開発がさかんになってきています。 日本の製造業は、従来より世界的に見てもとりわけ優秀ですが、現在は少子高齢化による後継者不足などの課題に直面しているのが現状です。 このような国家の危機的状況ともいえる大きな課題を解消するために、機械学習による異常検知システムが脚光を浴びています。 異常とは、通常と異なる振る舞いをすることで、日常生活においても、安定していた株価が急変したり、動きを保っていた機械が急におかしな動きをしだしたり、アカウントごとの投稿が一定量だったSNSの投稿量が激増した（炎上）など、「いつもと違う」ことに気が付く急激な変化は、私たちの身の回りでもよく起こっています。 今回の記事では、製造業や金融業などで活用されている、機械学習における異常検知の手法やアルゴリズムなどをご紹介します。機械学習を用いた異常検知による自動化を検討している方は、ぜひご活用ください。

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。

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。

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。

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。

「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。

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。

AI制御とは？AIで制御できるもの・活用事例を解説

手作業での設備点検に毎月時間をとられている。 確認漏れで設備の異常の発見が遅れてしまった。 製品の品質や生産性を向上したい。 こうした課題が、AIで解決できるとしたらどうでしょうか。 日常生活ではまだまだ馴染みのないAIですが、実はビジネスでは年々活用領域が広がっています。 AIでシステムを制御すれば人的ミスが抑えられる上、コスト削減や売上拡大につながる可能性があります。 本記事では、あらゆる業態・サービスでAIによるシステム制御を活用している事例をご紹介します。 AIでどのようなシステム制御ができるのか、どのような効果があったのかもまとめました。 AIで自社の課題を解決できないか検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。

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 OCRとは？導入方法と実活用例を徹底解説

OCRという言葉は、文書のペーパレス化促進などにより、一般に浸透してきましたが、なかでも、AIを活用した、「AI OCR」が近年注目を集めています。 AI OCRとはAI技術を活用したOCRの仕組みやサービスのことをいいます。 海外ではICR（Intelligent Character Recognition）ともいわれ、AIの特徴である機械学習やディープラーニング（深層学習）によって、文字の補正結果を学習し、文字認識率を高めることが可能です。 AI技術を用いない一般的なOCRの場合では、シンプルな文字ほど誤認率が高くなるという傾向があります。 これはOCRの文字認識をする過程において、線が交差している箇所を数えることで文字を識別するという特徴によるものです。カタカナの「エ」と工事の「工」などをイメージするとわかりやすいでしょう。 このような、一般的なOCRソフトを用いた場合は誤認しやすい文字の違いも、AI OCRを用いれば、学習を重ねることでどんどん認識しやすくしていくことも可能です。 実際、AI OCRを用いても100％の識別精度まではいきませんが、大きな業務効率化につなげられるというメリットがあります。

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。

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。

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。

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。

効率化できる在庫管理の考え方と、AIを活用した最先端の在庫管理

製造業や小売業など、商品を扱う企業において重要なのが「在庫管理」です。適切な在庫管理ができていないと商品の需要変化に対応できず、売上機会の損失にもつながりかねません。そうはいっても、今さら管理方法を変えるのは遅すぎるかも...と思われる方もいるでしょう。在庫の管理方法を改善するのに遅すぎることはありません。今現在うまく在庫管理ができていない場合も、コツや事例を学べばいつからでも改善可能です。本記事では、在庫管理を効率化するための考え方について解説していきます。

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。

AIによる需要予測の仕組みとは？導入事例・費用・アルゴリズムを解説

過去の販売データを元に商品の発注数や売れ行きを予測するのは、小売業界では当たり前に行われています。 ですが、経験や勘に頼った予測は個人の力量に依存するため、予測に再現性がありません。予測の精度も人によってバラバラなため、常に高い精度で予測することは難しいです。 こうした課題を解決する方法の1つとして、AIを使った需要予測が注目されています。AIを使うことで、スキルに依存しない高精度で需要予測が期待されているのです。 本記事では、AIを使った需要予測の仕組みや導入事例について解説していきます。需要予測をして在庫管理の最適化や売上増加を狙っている方は、ぜひ参考にしてみてください。

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。

工場の生産管理におけるAIの活用法とは？

時間とコストを削減したり、不良品の発生を防いだりする際に役立つのが生産管理システム。最近ではこのシステムを利用して工場の生産管理をAI化する企業が増えています。そこで本記事では、生産管理における AI の活用方法と題して、生産管理システムの機能やメリットを紹介します。

製造業の在庫管理におけるAI活用とは？事例5選とともにご紹介

AppleのSiriやGoogleのAlexaなど、AIはここ数年で一気に身近な存在になりました。 AIとは、データを学習することで人間の活動を再現できるシステムのことです。 お掃除ロボットや翻訳機能といった身近なところから、医療現場や農業など様々な領域で活用されています。 日々の生活だけでなく、企業の課題解決にも利用され始めているAI。最近では特に、製造業での活用が注目されています。 人手不足の解消や製品の品質担保、需要変動に即した在庫管理など、製造業の現場では日々様々な問題が発生しています。 もしこれらの問題がAIで効果的に解決できるとしたらどうでしょうか。 本記事では、AIを使って在庫管理に成功した事例や、製造工数を削減した事例をご紹介します。 テクノロジーを使って製造業の課題を解決したい場合は、ぜひ参考にしてみてください。

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

MESとは？生産管理のDXに欠かせない、MES・AIを導入する8つのメリット

従来の「ものづくり」は、一般的に「売れるモノ」の見込みを立てて、大量生産を行っていました。しかし、近年はニーズの多様化により製品のライフサイクルは短期化しており、少量多品種生産へとトレンドが移行しています。 つまり工場の設備は同じままで、多種多様な製品を生産しなければならない必要性に迫られています。そのためにも、生産管理のDX化は必要と言えるでしょう。そこで注目を集めている「MES」の導入について説明します。

AIを活用した製造管理とは? 製造業のDX推進の方法と事例紹介

製造業において、製造管理にはどのような役割があり、なぜ重要なのでしょうか？生産管理と同義に捉えられることが多いですが、管理の目的や範囲にはそれぞれ違いがあります。製造管理の役割や意義を的確に把握したうえで、業務にあたることが大切です。 今回は、生産管理とも比較しながら製造管理の役割を明らかにしたうえで、その必要性やメリットを解説します。さらに、現代の製造業において需要が高まっているAI活用についても、製造管理の現場にもたらす効果や導入事例を紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。

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。

AIによる需要予測に必要なデータの種類とは？集め方についても紹介

人々がスマホを片手に生活するようになり、SNSへの投稿が活発になるなどして、企業は様々なデータを取得できるようになりました。 そうしたデータを需要予測をはじめとしたビジネスシーンに活用しようという動きが強まっています。 需要予測とは、市場において「会社の商品やサービスがどれくらい売れるか」「在庫がどれくらい必要になるのか」などを、予測することです。 この記事では、その需要予測を行うにあたり、どのようなデータが必要となるのかについて説明します。 また膨大な量となるビッグデータを扱うに当たって、欠かせないAIについての活用についても触れていきます。

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。

製造業におけるDXとは？AIを使いこなしDXを実現する方法

近年、海外だけではなく日本市場でもAI（人工知能）の活用が注目を集めています。しかし活用が求められる領域でも、十分に導入が進んでいるとはいえません。AIは、データをもとに絶え間なく作業することが可能です。一定のクオリティを維持しつつ、連続的に稼働できます。 中でも「製造業」はAIとの親和性が高く、活用が求められている領域です。製造業におけるAIを活用した事例は、決して多くはありません。導入にあたって、知識や予算がないことから躊躇している企業もみられます。しかし、日本における製造業の市場を拡大し企業を発展させるにはAIの活用が重要な要素です。 製造業におけるAIの活用を推進すれば、市場や企業の売上を伸ばすだけではなく従業員の負担を軽減することも期待できるでしょう。そこで本記事では、AIを活用した製造業におけるDX（Digital TransFormation）の進め方やDX化のメリットなどについて解説します。

生産管理の将来性は？ DX・AIを活用できるかが肝

製造業における生産管理といえば、自社製品の製造・原価・品質に大きな影響を及ぼす重要な職務です。 近年では、システムやAIの導入により生産性を大きく向上させる企業が増えています。 生産管理におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進は、人員の確保や次世代への技術継承に悩む企業の解決策となりつつあります。 本記事では、AIが生産管理という仕事にもたらしている変化や、生産管理職の将来像についてご紹介します。

AIの生産管理への活用方法とは？実例とともに解説！

近年は少子高齢化による就労人口の低下により、多くの産業において、付加価値や生産性の向上、業務効率化といった課題が明確になってきております。特に製造業界では、労働力不足が深刻化しています。 過去にはこれらの課題を解決するための有効な手法としてIT化が推進されてきました。最近では、さらにAI・人工知能を導入する企業も散見されています。特に、製造業をはじめとした生産管理において、AIを活用する企業は年々増加しています。生産管理の分野において、AIを活用し生産性向上を目指しています。 本記事では、生産管理の場面で、具体的にどのようにAIを活用していくのか、そのメリット・方法・事例も含めてご紹介をさせていただきます。

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！

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を活用して簡単に「時系列予測」ができる！メリット、やり方を紹介

企業活動を円滑に行うには「今後の予測をいかに正確に立てることができるか」にかかっているといっても過言ではありません。特に食品・飲料など売上に季節要素が高い業界の活用は必須と言えるでしょう。 そのために、季節・トレンドなどの時間的変化を考慮しながら「時系列予測」を立てる必要があります。 この記事では「時系列予測」を行うメリット、やり方、AIを使った便利なデータ分析方法について紹介します。

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

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。

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。

製造業でのAIによる異常検知と原因の特定

製造業において、日々稼働している生産ラインの中には、製品を作るためのさまざまな機器があります。これらの機器が突然、なんの前触れもなく故障し、停止してしまうと、生産ライン全体の停止、修理にかかる費用、新しい機器のリース代など、さまざまなコストがかかり、製造する上でのデメリットとなります。 上記から、異常検知は製造業においてクリティカルな問題です。また、異常検知の実施にあたっては現場の長い経験や、高度な技術も求められるため、工場や生産管理の現場担当者から見ると、異常検知は頭を悩ませる課題のひとつとなります。 今回は、そのような異常検知について、その概要、方法、さらには最新のAI・機械学習を活用した異常検知の方法についてもご紹介します。

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。

担当者の経験に頼った需要予測を時系列予測で改善

商品やサービスの需要をAIによる時系列分析でより正確に予測していきます。 高精度な需要予測ができれば、データに基づいた仕入れや生産の計画ができます。

SNSの投稿に含まれる感情をテキストマイニングで分析する

SNSの投稿から感情を分析するなどのマーケティングのための作業を、AIによるテキストマイニングで効率化します。 AIによるテキストマイニングは業務効率化を実現するだけでなく、分析結果を用いて、商品開発や広告・宣伝をすることができます。