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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「AI／機械学習／ディープラーニング」の検索結果一覧（46ページ目）
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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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AIを自社業務にどう取り込む？ 人材育成や開発基盤構築を楽にする方法は
AI活用が実用的なレベルへと進んだ一方、自社の業務にうまく取り入れるには、AI人材の確保や開発基盤の構築、GPUやサーバなどの環境整備といったさまざまなハードルが今も立ちはだかる。この課題を解消する方法とは？
2022/07/15
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新製品の需要予測精度を最大40％向上、資生堂に学ぶAI活用のコツ
S＆OPの手法を採り入れた経営を推進する資生堂は、発売前の新製品の需要予測精度を改善すべく、AI活用に乗り出した。発売5カ月前の時点で売り上げの予測精度を最大40％も向上させている同社の事例から、その成功要因を探る。
2022/07/15
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カルビーに学ぶ現場主導のDXアプローチ、小さく始めて大きく育てるAI活用法
カルビーは、70年以上の歴史を有する国内有数のスナック菓子メーカーだ。これまでの活動を通じて蓄積された膨大なデータをどのように生かしていくかが、同社のDXの出発点。まず取り組んだのが、AIを活用した、現場で必要な「予測」だった。
2022/07/15
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