ー TAG ーAI BLOG TAG：AI AI 2019年AI案件総集編！AI活用のニーズ変化についてご紹介します 2019年の案件傾向と2020年のトレンド予測。2019年に私が実際にお客様から相談のあったAI案件について振り返り、その動向やニーズの変化についてまとめました。… Written by Daiki Kato 2019.12.3 AI 文章をポジ・ネガ判定して何が嬉しいのか？ ~利用技術とビジネス的な価値について~ なぜ我々が今「ポジ・ネガ判定サービス」をリリースしたのか背景、そして、どのような術でどのような価値を提供しているのかお伝えします。… Written by Daiki Kato 2019.10.22 AI 【前編】企業が陥りやすいデータの3大課題とは？AI活用前に必ずやるべき「データアセスメント」のご紹介 AIプロジェクトを開始するためには、AI活用に適した形でデータが揃っていることが前提ですがこれができていないケースが多い印象があります。前編では「企業が陥りやすいデータの課題」を説明します。… Written by Risa Yagi 2019.10.15 AI データの見える化！可視化ツールをご紹介 データを効率よく扱うことは多大なる効率UPに貢献します。データの可視化ツールを使こなして経営戦略分析、意思決定に役立てましょう。… Written by ko.yokushin 2019.10.1 AI これから、データの「価値」の話をしよう ～後編：データ収集方法と活用の勘所 今回はデータの「価値」の話の後編です。具体的な収集方法を、新規に取得する、外部か探すという2つの観点からお伝えいたします。… Written by Daiki Kato 2019.9.17 AI 知っておきたいAIのキホン ～「AI活用の特徴を知ろう」【後編】～ 今回の後編では、各ブームで生み出されたそれぞれの手法について、見ていきたいと思いす。… Written by Risa Yagi 2019.9.10 AI AI事業者が選ぶ世界のAIサービス事例：小売・流通業界編 この記事では、改めて「AIとはそもそも何なのか」を実商談で実際に生じたAIに対す誤解を例に挙げながら説明したいと思います。… Written by Ryo Kaneoka 2019.8.27 AI これから、データの「価値」の話をしよう～前編：データの歴史と収集のススメ～ 今回は、データの「価値」の話を前編：データの歴史と収集のススメ、後編：データ収集法と活用の勘所、の2部構成でお届けいたします。… Written by Daiki Kato 2019.8.19 AI 知っておきたいAIのキホン ～「AI活用の特徴を知ろう」【前編】～ 今の人工知能で実現可能なことは何か。その特徴を理解することで「ビジネスどう活用すか」イメージしやすくなります。 人工知能の特徴について解説します。… Written by Risa Yagi 2019.8.6 AI 複数の株価推移の傾向がわかる！？動的因子分析とは？ 動的因子分析で予測誤差を解析するタスクで得た知見をもとに、因子分析とは何なのかか実データ（株価）を用いた動的因子分析の実施までをpythonのコードと共にまとめています。… Written by Shota Eto 2019.7.30 AI AI人材に必要な「数学力」とは？ AI人材といえば度々話題になる「数学力」。AI人材に必要な数学力をテーマに、「A人材の需要と学生の不安感」、「『数学』とは」、「機械学習と数学」の３点について考察していきます。… Written by Shinnosuke Yamamoto 2019.7.30 AI そもそもAIって何？ 商談でよくある誤解 この記事では、改めて「AIとはそもそも何なのか」を実商談で実際に生じたAIに対す誤解を例に挙げながら説明したいと思います。… Written by Ryo Kaneoka 2019.7.30 AI 需要予測×AI ～世の中の潮流と実案件から見えてきた重要な考え方～ 需要予測系AI活用プロジェクトの実案件での経験を踏まえ、世の中の需要予測サービス潮流と実案件から見えてきた重要な考え方について、お伝えしようと思います。… Written by Daiki Kato 2019.7.30 AI 知っておきたいAIのキホン ～「AI活用の基本フローを知ろう」～ AI活用が進んでいる一方で、何から取り掛かればいいのか分からず、検討段階で足踏みている企業も多いのではないでしょうか。 AI活用ってどんな流れで何をするのか、全体像をざっくり把握してみましょう。… Written by Risa Yagi 2019.7.30 AI データ分析案件をやるうえで何が障壁となるのか 前処理のフェーズで何をやっているかを明らかにしてデータサイエンティストサイドとビネスサイドの認識のずれをなくすことが、「データ分析までの障壁」を小さくする方法の1つだと私たちは考えております。… Written by DataDesign 2019.7.30 AI 物流にもAI！配送ルートの最適化で最短距離・最短時間を算出物流にもAI！配送ルートの最適化で最短距離・最短時間を算出 ロジスティクスにAI技術を活用し、道路状況や受け取りまでの時間に応じて配送ルート最適化する試みが始まっています。今回は、物流業界でAIが注目される背景や現状についてご紹介します。… Written by DataDesign 2019.7.30 AI 不動産業界で進むAIの導入！営業型AIによる物件提案や不動産投資の予測 顧客の要望を分析＆提案「営業型AI」や、物件の未来価値を予測する「投資型AI」が動産業界に登場。不動産業界で進むAI導入の現状をご紹介します。… Written by DataDesign 2019.7.30 AI デジタルマーケティング×AIの可能性。消費者行動の分析・予測 の技術が進化し続けている中、マーケターはユーザーに対してよりパーソナライズされたeb体験を提供することが求められます。消費者行動の分析・予測におけるAIの可能性についてご紹介します。… Written by DataDesign 2019.7.30 AI AIが利用者の好みを学習して献立を自動作成！食材の仕入れを効率的に 「食」の領域においても、AIが利用者の好みを学習して献立を自動作成するなど、AI活躍の幅が広がっています。今回は、AIによる献立自動作成の概要や具体的な活用シーンをご紹介します。… Written by DataDesign 2019.7.30 AI 従来手法との違いとは？AIの機械学習による広告配信最適化 デジタルマーケティングにおいて、「広告配信の最適化」は自社の商品やサービスに関心ある見込み顧客を誘導するために欠かすことができない手法です。… Written by DataDesign 2019.7.30 1 2 最新記事 データサイエンス ビジュアライゼーションによるデータ分析でこの世の美しさを描画した AI・データ活用 2019年AI案件総集編！AI活用のニーズ変化についてご紹介します データサイエンス 誰でも簡単に分析環境構築 ～Anacondaセットアップ～ AI・データ活用 【後編】企業が陥りやすいデータの3大課題とは？AI活用前に必ずやるべきデータアセスメント AI・データ活用 立場や役割の違いから見たAI活用 ～経営者、開発/推進担当者、現場担当者～ データサイエンス なぜAIプロジェクトはコストがかかるのか？ ～前処理について～
