実は60％の消費者が不満？ 調査で見えたチャットボット対応の課題と解決策
カスタマーサービスでもAIの活用が進む一方、ある調査によれば60％もの消費者がチャットボットによる対応に不満を抱いているという。その原因とは何なのか、またどのように解決すればよいのか。グローバルな調査結果を基に考察する。
2022/08/26
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専門知識なしで機械学習を実装可能に、利用レベルに合わせて使えるサービスとは
AI活用でビジネス機会を拡大したいものの、その原資となる機械学習を一から実装するためのスキルやインフラがない。そんな声に応えるべくリリースされたのが、利用レベルを問わずに使える、クラウドベースの機械学習ソリューションだ。
2022/08/22
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約70万台の自販機管理を効率化 コカ・コーラ ボトラーズジャパンのデータ分析術
国内に約70万台の自動販売機を展開するコカ・コーラ ボトラーズジャパンでは、多様な顧客の嗜好に対応すべく、データ分析・機械学習プラットフォームを構築している。自動販売機の新規設置や管理業務を効率化した同社の取り組みとは。
2022/08/22
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読み取り精度だけでは不十分？ AI-OCR選定で本当に見るべきポイントとは
請求書や見積書などの帳票をデータ化する上で、今や欠かせない存在となっているAI-OCR。だがその選定においては、読み取り精度はもちろん、他にも見るべき点は多い。導入後の活用や運用を見据え、外せない6つのポイントを解説する。
2022/08/19
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DBからデータ抽出の必要なし、専門家不要で利用できる機械学習の手法とは？
機械学習において、ネックとなるのはDBからデータやモデルを抽出するプロセスだ。専門家の知識が必要な上、データがDB外に拡散するリスクも生じてしまう。これらの問題を解消する「インデータベース機械学習」とはどのようなものなのか。
2022/08/19
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AIとアナリティクスは難しい？ 大規模データインフラを本番環境で活用するには
誤った思い込みにより難しく捉えられがちな、大規模なAIとアナリティクスシステムの構築。ポイントさえ押さえれば、規模とスケーラビリティの課題に対応できるデータインフラ構築は可能だ。多くの本番稼働事例を交え、その方法を見ていく。
2022/08/01
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機械学習をDevOpsのようにスピーディーに、立ちはだかる課題をどう乗り越える？
人工知能（AI）と機械学習（ML）によるデータインサイトが組織に与える恩恵は広く認知されるようになった。一方で、取り組んでいる企業の中にはMLモデル運用の最終段階でつまずくケースも見られる。その課題をどう乗り越えればよいのか。
2022/08/01
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医療のパーソナライズに必要なデータ活用とは？ 4つの指針で進める医療変革
パーソナライズされた医療の提供を目指す医療機関では、高度な治療や特殊な機器などにより膨大なデータが生じ、その扱いに苦慮している。データを活用して、診療／運用効率からセキュリティ、治療水準までを向上させる4つの指針とは。
2022/08/01
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AIや機械学習が変える企業の未来、使いこなすための3つのポイントとは？
製品のレコメンデーションエンジンやドキュメント分類などでの利用が多かったAIだが、今後はより高度な場面での利用も想定されている。技術の進歩は、企業の未来をどう変えるのか。活用する上で重要な3つのポイントとともに解説する。
2022/08/01
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今のAI戦略に欠けている要素は何？ ITリーダー／専門家調査で見えた次の一手
多くの企業がAIに期待を寄せる一方で、その取り組みに成功した組織はまだ少ない。これには進化し続けるAI環境に合わせて、インフラ改修が十分に行われていない現状が影響している。今後を見据えたAI投資の“正解”は何なのか。
2022/08/01
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