結局、人工知能（AI）は何ができ、どこまで実用的か？
AI技術の導入を検討する前に、現在のAI技術が可能なことと不可能なことを把握しなければならない。どのような業務がAI技術の活用に適しているのか。7つの業界での活用事例を紹介する。
2020/01/23
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AIでデータ活用マーケティングを高度化、5社の事例に学ぶDX成功のポイント
DXに欠かせないのがマーケティング施策との連動だが、膨大なデータを有効活用できていないケースは少なくない。そこで注目したいのが、データ活用を高度化／高精度化するAIだ。5社の事例を基に、データ活用マーケティングのヒントを探る。
2020/01/09
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どの組織でも起こりうる“調達不正”、検知／回避するための「4つの基本」とは
物品購入に代表される調達業務は、どの企業にとっても不正行為の原因となり得る。それを回避するには、業者の選定段階から契約締結後に至るまでの各プロセスで、対策が必要になる。
2020/01/06
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金融機関の2大課題、マネーロンダリング／テロ資金供与対策にAIはどう効く？
金融機関でマネーロンダリング対策やテロ資金供与対策の整備が課題となる中、ルールベースの検知エンジンに頼った従来の手法に、限界が見え始めている。そこで改めて注目したいAIと機械学習について、活用の秘訣を探る。
2020/01/06
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産業用画像分析に特化したディープラーニング技術とは
ディープラーニングの製造業現場での活用事例が出始めている。特に画像認識技術を活用した検査では、目視検査の柔軟性とコンピュータシステムの繰り返し性、高速演算能力を組み合わせた対応により、自動化を実現する。
2019/12/24
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リアルタイムな商品提案で機会損失を回避、ベルトラのレコメンドシステム刷新術
既存のレコメンドシステムに限界を抱えていたベルトラ。比較検討に役立つ類似商品の提案強化や商品バリエーションの表示を増やしたいという機能面の課題と、手作業での設定による運用面の課題を一掃した、新たなソリューションとは？
2019/12/16
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機械学習のガバナンスを徹底、モデルリスク管理を強化する10のポイント
機械学習（ML）の活用があらゆる業界で模索されている一方、利用においては意思決定プロセスにブラックボックスを作成してしまうリスクも考慮せねばならない。そこで必要となるMLモデルガバナンスの徹底方法について、詳しく解説する。
2019/12/06
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「機械学習」入門：4つのアルゴリズムと導入のポイントを基礎から解説
機械学習への関心がますます高まり、さまざまな領域で導入が進んでいる。しかし、機械学習という言葉は知っていても、その技術を十分に把握している人はそれほど多くない。そこで、機械学習の基礎知識を初心者にも分かりやすく解説する。
2019/11/29
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ビッグデータ分析に適した機械学習の手法とは？
近年、さまざまな領域で大規模な統計分析と機械学習の導入が進んでいる。そのメリットを引き出すためには、どのようなアプローチが必要となるのか。機械学習の基礎知識やビッグデータから洞察を引き出すための先端技術を解説する。
2019/11/29
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深層学習モデルやデータ解析を容易に実現する、次世代AI開発プラットフォーム
AI開発において、データ解析方法の選定やモデル開発に時間やコストがかかることが課題とされている。本コンテンツでは、高度なアルゴリズムを自由に組み合わせ、短期間でのAI開発を実現するプラットフォームを、事例とともに紹介する。
2019/10/31
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