IT運用の4大課題を解消、「本当に効果のある自動化」を実現するAIOps活用法
IT運用業務においては、ビジネススピードや人材不足、働き方改革、安定稼働といった点が主に課題となるが、従来の自動化手法では、解決につながらないことも多かった。その理由と、課題解決に直結する自動化を実現するAI活用法を解説する。
2021/01/26
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
IT製品導入に関する技術資料を多数掲載 ホワイトペーパーダウンロードセンター
「AI／機械学習／ディープラーニング」の検索結果一覧（49ページ目）
「データ分析」／「AI／機械学習／ディープラーニング」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「データ分析」／「AI／機械学習／ディープラーニング」の比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。
AIによる倉庫内業務の可視化で製造業はどう変わる？ ユースケースで見る利点
倉庫内業務を可視化し効率性を向上させるとして、製造業の間で注目されているAI活用。「流動性の可視化」「エリア占有率の把握」「移動速度の計測」といった3つのユースケースを基に、具体的なメリットを分かりやすく解説する。
2021/01/26
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
AIの基礎から解説、すぐ分かる「画像認識AI」活用で押さえておきたいポイント
すっかり身近になり、さまざまな領域に取り入れられている「AI」だが、そもそもAIとはどういう技術なのか、正確に答えるのは難しいだろう。これからますます利用者やサービスが増大すると予測される中、AIの基礎を理解しておきたい。
2021/01/26
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
AI開発を実装フェーズまで持ち込める確率が75％、成功を生んだ理由は何？
AI活用に取り組む企業は、電力・ガス、通信、金融、不動産、物流、製造など多岐にわたる。導入に成功した企業への調査から、企画フェーズ重視の進め方、AIだけにこだわらない手法の組み合わせなど、成功を導いたポイントを明らかにする。
2021/01/26
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
毎日50万件のアラートをどうさばく？ 大塚商会に学ぶサーバ監視業務の効率化術
監視対象のサーバが4万台以上におよび、毎日50万件のアラート対応に追われていた大塚商会。フィルタリングでは判断できないイベント対応の属人化も課題となっていた同社が、この苦境を乗り越えるべく採用したテクノロジーとは？
2021/01/21
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
Uniphore Software Systems Pte Ld.
コンタクトセンター効率化で顧客体験が向上、AI活用の「仮想アシスタント」とは
対面での顧客対応が難しくなったウィズコロナ時代において、コンタクトセンターの重要性が拡大。入電量は増加する一方だが、オペレーターを増員するのはコスト面から難しい状況にあり、センター運営の効率化が喫緊の課題となっている。
2021/01/19
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
コロナ下で激変する企業のAI戦略、計画が加速する一方で懸念材料となるものは
コロナ下において企業のAI戦略は大きく変化した。新たな製品サービスの構築やサイバーセキュリティの強化に活用され、インフラはレイテンシ重視になり、懸念材料が浮き彫りになるなど、テクノロジーの運用管理に変化が生じている。
2021/01/15
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
Uniphore Software Systems Pte Ld.
顧客の真意を把握、AIとNLP技術を駆使したリアルタイムな音声データ分析とは？
多くの顧客と対話するコンタクトセンター。激しい競争を勝ち抜くには、その対話データを分析し、ビジネス価値向上につながるインサイトを得ることが重要となる。そこで注目されるのが、AIとNLP（自然言語処理）技術を駆使した分析方法だ。
2021/01/14
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
AI活用を成功に導く、「データからルールを作り出す」新たなアプローチとは？
ビジネス価値を創出する手段としてAIに注目する企業は多いが、その成功事例はまだ少ない。その背景には、AIスキルやリソースの不足、AI活用自体が目的化することによる失敗といった理由が見える。成功させるコツはないものか。
2021/01/08
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
データサイエンスプロジェクトの80％を自動化、次世代AIプラットフォームの実力
AIによってビジネス変革を実現するには、データサイエンティストが時間をかけて行ってきたライフサイクルを自動化することが不可欠だ。そこで、AIの成果を加速・向上し、将来にわたってAI投資を有効にするための方法を紹介する。
2021/01/08
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
「データ分析」に関連するカテゴリ