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。

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。

AIのマーケティングへの活用事例と、適用方法をご紹介

AI（人工知能）はさまざまな分野で活用されていますが、マーケティングもその例外ではありません。マーケティングは販売から流通に関わるまでテーマが幅広いため、そのぶんAIが活躍する領域も多様です。 たとえば広告という領域だけでも、宣伝用のコピーを自動で作成するAI、掲載用のコンテンツ（クリエイティブ）を自動で最適化するAI、広告代理店において媒体社から広告枠を購入するメディアバイイングを自動化するAIなどが挙げられます。また、インターネット検索からの集客を目指すSEO対策をサポートするAIも登場しました。 本記事では、日本国内や海外の事例をもとに、マーケティングの分野でAIがどのように活用されているのか、その成功事例とポイントを紹介します。 AIが台頭したことにより、これまで人手で行なっていたさまざまな業務が機械に代替されると懸念する声があります。しかし、マーケティングにおいては日常的なルーティン業務をAIが代替してくれることにより、本来のクリエイティブな仕事に集中できるというメリットが大きいでしょう。 現代のマーケターは、ツールを用いたさまざまな広告キャンペーンの分析や企画、関連部署との調整などに忙殺されがちです。結果として、他社と差別化するためのアイデア出しなどに割く時間がなかなか取れず、成果につながらないという企業・部署は多いのではないでしょうか。 AIの導入によって日々のマーケティング業務を一部自動化できれば、これまで単調な作業に使っていた時間をクリエイティブな業務に割けるはずです。AIをうまく活用することが、現代のマーケターが成果を残すためのヒントになるかもしれません。

機械学習の予測モデルとは？予測モデルの種類・作り方・事例紹介

ここ数年で急激に浸透したAI。私たちが知っているサービス以外にも、ビジネスの様々な分野で活用が進んでいます。 AIをビジネスに活用するメリットの1つとして、「予測」が挙げられます。需要や売上の予測など、AIを使うことであらゆる予測が可能です。 本記事では、AIの機械学習でどのような予測ができるのか、予測の導入事例をご紹介します。

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。

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。