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株式会社amplified aiが提供する「Amplified」は、特許番号、発明提案、技術明細を入力するだけで、世界中の特許を読み込んだAIが類似文献リストを即表示。ユニークなAI対話型インターフェースで、調査中にもユーザーの意図を理解しながら、人間が見つけられない文献まで発見します。
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lighthouse株式会社が提供するAIプラットフォーム「FUNNEL CORE」は実務に役立つ多彩な機能を備え、業務効率の向上や新たな価値創出をサポートします。
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パーソルクロステクノロジー株式会社が提供するナレッジマイニングPoCサービスはAzure AI Searchを活用した効率的な検索をサポートし、生産性向上に寄与します
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トランシンクが提供する音声・画像・動画データセットは、既存パッケージから必要なだけ購入することができます。ゼロからプロジェクトを立ち上げることなく、必要なだけ購入し、AIモデルの開発ができます。
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生成AIを現場に、ジンベイはあなたの最強の味方です。最新の生成AI技術を活用し、法人向けに受託開発やPoC（概念実証）、コンサルティングを提供。業務課題の特定から解決策の実現、DX推進まで一気通貫でサポートします。
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「プロダクトの力で、豊かな暮らしをつくる」というミッションの元、 生成 AI の活用支援事業・プロダクトマネジメントコンサルティング事業を行っています。現在は ChatGPT 等の LLMを活用したプロダクト開発支援に注力しています。
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10年以上のAI事業実績と、数兆円企業への導入経験を持つLiaroが、貴社の生成AI導入を支援します。AI専門家集団による高度な技術力と、ソフトバンク/東大松尾研からの出資実績で、PoCから開発、運用まで一気通貫でサポートします。
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TDSEのデータ分析/AI開発/コンサルティングは、豊富な実績を持つAIのエキスパートがビジネス効果を最大化するためのテーマ選定、データ分析、環境構築を一気通貫でご支援します。 AI活用の成功は、単なるツールの導入や技術的な実装ではありません。 ビジネス課題を的確にとらえ、その解決のために最適なデータや分析手法を手段として用い、課題解決を実現していくことが重要です。 AIの力を最大限に引き出し、貴社のビジネス課題を解決するための最適なソリューションを提案致します。
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生成AI/AIエージェントで業務効率化、コスト削減、付加価値創出企業に蓄積された膨大なデータを活用し、カスタマイズした生成AI/AIエージェントを構築。 「Dify」を活用した開発支援も可能。テーマの設計から構築、運用まで一気通貫でご支援します。
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国内屈指の生成AI活用支援実績を持つプロフェッショナルによる テーラーメイド型のコンサルティングです。
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株式会社ArentAIが提供する「BizGenie」は最新の生成AI技術を活用して企業の様々な業務を効率化し、DX推進と生成AI活用拡大を支援するプラットフォームです。直感的なインターフェースにより、利用者が特別な技術知識を持たなくても、導入後すぐに業務で生成AIを活用できる点が特徴です。
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「ジンベイ AI技術実装アドバイザリー」は、OJT形式でAI開発を支援するサービス。PoCから実務導入まで一貫サポートし、チームのスキル向上と成果創出を両立します。
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ジンベイが伴走。あなたの業務を生成AIエージェントに適切に落とし込みます。ジンベイの生成AIエージェントは、業務の本質を理解し、自立して遂行できる仕組みを構築します。業務課題をAIに適切に落とし込み、まるで“頼れる同僚”のように実務を実行。あなたのチームの一員として、効率化と生産性向上を強力にサポートします。
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Datatang株式会社（Nexdata）が提供する「音声認識データセット」は、朗読、会話コーパスなどをカバー、アジア、ヨーロッパ、アフリカなど総計100種類以上の言語コーパスを保有、様々な音声認識・合成タスクに対応可能です。
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ジンベイなら短納期・低コストで、高精度な構築が可能です。Azure AI Searchを活用し、業務データを統合・最適化。エージェント型RAGによりリアルタイム学習を実現し、カスタムCopilotがナレッジ検索・文書作成・業務自動化を支援をいたします。
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Datatang株式会社（Nexdata）が提供する「顔認証・物体検出向け画像データセット」は、異なる人種（欧米人、アジア人、アフリカ人）姿勢、角度、マスク・メガネ・帽子など様々な状況をカバー、総計500万枚を超えています。
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Datatang株式会社（Nexdata）が提供するデータセットの収集・購入「AI-OCR向け多言語学習データセット販売サービス」です。Datatangが提供する「AI-OCRデータセット」は、日本語、英語、中国語など世界50以上の言語をカバー、日本語英語混在・中国語英語混在などの多言語混在型も多数保有しております。
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Datatang株式会社（Nexdata）は、国内外100つの大規模言語モデルの開発に支援してきました。プレイトレーニングからファンチューニングまで、既製データセット・データ収集・アノテーションを一気貫通して提供しております。
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株式会社コルバトヘルスが提供する「【ハーバードチーム】による【AI受諾開発】」は小売・製造業・流通・ヘルスケア・消費財・IT等、幅広いセクターに対して、「生産性向上」・「業務効率化」・「営業支援」・「新製品開発」・「売上予測」・「自然言語処理・画像分類」・「データ分析」等、多様な課題について実用的なAIを開発することが出来ます。
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| 開発スコープにより異なります。 （参考例：300万円～750万円程度） |
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Crown Catが提供する「AIなんでも相談室」は、AIの専門家が貴社のお悩みをお聞きして、 AIで解決できる方法と実際の業務に落とし込む道筋をお伝えするサービスです。AIのトレンドや最新の事例はもちろん、自社にあった活用を安価にクイックに知ることができます。
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| 月額15万円 | なし | なし | あり（無料相談） |
Crown Catが提供する「AI DX Partner」は 中小企業のDXを、やさしく・速く・確実に”前進させる伴走支援です。 DX未経験でも導入しやすく、効果を実感しやすい、小さな一歩から始めるDX支援サービスです。 AI DX Partnerは、大手企業のDX支援で培ったノウハウをベースに、 地方・中小企業のための“現実的なDX”を設計・実装・運用まで一貫して支援いたします。 私たちは、コンサル×開発×AIの力で、現場に寄り添った 『ちょうどいいDX』を実現します。
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|---|---|---|---|
| 月額30万円~ | なし | なし | あり（無料相談）※10万円 |
ミュージェンジーエーアイ内田洋行が提供する「MµgenGAI」は、写真・図表・テキストの文脈を理解しRAGを自動構築。社内情報の収集・検索・生成に適したAIソリューションです。業種を問わず業務効率とナレッジ活用を支援します。
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エクスプラザが提供する「Mark」はプロンプトを意識せずに高精度なコンテンツ生成と変換を実現するサービスです。登録したコンテンツデータをMarkが解析し、コンテンツタイプに応じて最適なコンテンツを生成します。
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株式会社KMSが提供する「DAIVERSE」は 企業サポートに特化したセキュア環境と簡単操作で、AIをもっと身近に利用できます！ 伴走型サービスなので導入前後の不安も解消できます！
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株式会社富士テクニカルリサーチが提供する「Galaxy-Eye Episode」は、社内に点在する様々な文書を集約したデータベースを構築し、社内文書の検索・文書の自動生成が可能なローカル対応文書管理AIシステムです。
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| お問合せください | お問合せください | なし | お問合せください |
SigmaBrain株式会社が提供する「リアルタイム生成AIアバター」は、実物の人間/架空のキャラクターをベースとしてリアルな動作をするAIアバターを提供いたします。顧客接点の業務効率化はもちろん、面接・研修・マーケティング観点でも対応可能です。
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|---|---|---|---|
| 20万円~(応相談) | 50万円~(応相談) | なし | あり |
ベルテクス・パートナーズが提供する「【特許調査特化】生成AI構築サービス」は、特許調査（先行技術、侵害防止、無効資料等）を高度化・効率化するための独自の生成AI環境をオーダーメイド型で構築するサービスです
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|---|---|---|---|
| お問合せください | 300万円～ | なし | あり（無償PoC） |
株式会社言語理解研究所（ILU）が提供するAPIサービス「データ構造化ソリューション『DX-laei』（ディーエックス レイ）」は、AIエージェントやRAGの業務活用において課題となる「回答精度の低さ」や「利用者にプロンプト知識が求められる」といった運用上の問題に対し、日本語に特化した自然言語処理技術でアプローチします。 「DX-laei」は、ドキュメントの構造化処理に加え、ユーザーの質問意図を意味的に再構成し、最適な検索クエリへ変換する機能を備えています。これにより、生成AIの精度を左右する“入力精度”と“検索対象の整備”の両面から、RAGやAIエージェントの回答品質を向上させます。
| 利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
|---|---|---|---|
| 提供プランについて ご提供内容・サポート範囲の違いに応じて、以下の3プランをご用意しています。 【ベーシック】 汎用的な高精度ドキュメント構造化および検索クエリ生成APIをご利用いただけるプラン。 DX-laeiの基本的な機能を、高精度でありながらコストを抑えてご利用いただけます。 【アドバンス】 ベーシックの機能に加え、基本的なカスタマイズ（辞書構築・AI学習）に対応したプラン。 個社最適化することで、複雑な図表や画像が含まれたドキュメントの構造化処理が可能です。 【プレミアム】 アドバンスの内容に加え、より高度なカスタマイズ（高精度AI学習・フォロー支援）に対応するプラン。 販売サービス連携やオンプレミス環境への対応など、個別要件に柔軟にお応えします。 ベーシックプランは、月額25万円（税別）～にてご提供しております。 詳しくはお問い合わせください。 |
お問い合わせください | なし | なし |
精度で勝つから選ばれる「RECERQA Scan」旧世代OCRでは読み取りづらい非定型書類もワンクリックで高精度にデータ化。 大手製品比＋約25％（導入企業様調べ）。 座標位置や事前学習不要の生成AIネイティブ設計だから、 導入翌日から全社で使える “次世代AI-OCRの決定版” です。
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|---|---|---|---|
| お問い合わせください | お問い合わせください | お問い合わせください | 御社の帳票を24時間で検証します（詳しくは資料に記載） |
SigmaBrain株式会社はマッキンゼー・ベイン出身のコンサルタントが創業したAI-DXコンサルティング企業です。SigmaBrain株式会社はマッキンゼー・ベイン出身のコンサルタントが創業したAI-DXコンサルティング企業です。お客様のお悩みに寄り添い、解決策の提示からプロダクト製作まで一貫してご対応します。
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|---|---|---|---|
| 月3万円~ | 無料 | なし | あり |
ノーコードで生成AIアプリの開発可能なプラットフォームDifyを使って、各位セキュリティ要件を満たす生成AI環境を低コストで構築します。
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展示会などでの接客メモと名刺情報を自動で整理・構造化し、HubSpotなどのCRMに一括登録できる営業支援サービスです。名刺管理アプリと分断されがちな“手書きメモや印象記録”を生成AIで読み取ります。
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Difyを使って各位セキュリティ要件を満たす生成AIエージェントを低コストで構築します。
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|---|---|---|---|
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“やってみる”が日常に。差がつく自走力を身につける。 “できるかも”を“やってみた”に。アイデアが形になる組織へ。 OMOUMAMA株式会社が提供する「「Gemini特化」オーダメイド生成AI研修」は、 実務主導で業務を再設計しAI活用を習慣化。“できるかも”から“やってみた”へ進化させ、削減した時間と知見を高付加価値業務へ再投下する仕組みを構築します。
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「ジンベイ 生成AI・DXコンサルティング」は、DX推進や業務効率化を生成AIで実現する、ワンストップDX代行サービスです。DX推進に必要な人材やリソースが不足している企業の課題を解決し、業務課題の特定からソリューションの導入・運用まで一括でサポートします。
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社内ドキュメントやナレッジを活用し、生成AIで高精度な回答を実現するRAGシステムを構築。属人化の解消や業務効率化を、セキュアな環境下で支援します。
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| 製品名 |
HANZO自動発注 |
Liaro需要予測AI |
データ分析伴走型支援サービス |
FUNNEL（ファネル） |
|---|---|---|---|---|
| 機能 |
株式会社Goalsが提供する飲食店特化型AI自動発注サービス |
欠品によるチャンスロスの最小化と同時にフードロスや衣服ロス等の削減を実現 |
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| 無料 トライアル |
お問合わせください | |||
| 製品リンク |
「HANZO自動発注」の 詳細はこちら |
「Liaro需要予測AI」の 詳細はこちら |
「データ分析伴走型支援サービス」の 詳細はこちら |
「FUNNEL（ファネル）」の 詳細はこちら |
| 機能名・用語 | 解説 |
|---|---|
| ウォード法 | データの平方和（それぞれのデータと平均値の差を二乗した値の和）を求めた上で、平方和が小さい順にクラスタを作っていく計算手法です。 |
| 階層的クラスタリング | データ間の類似度が近いものからまとめていく手法のことです。データの類似度が遠いものから離していく手法ともいえます。 |
| クラスター分析 | 「階層クラス分析」と「非階層クラス分析」という2つの種類に分けることができます。階層クラスター分析は、最も似ているものから順にまとめていく方法です。非階層クラスター分析は、その名の通り階層構造を持たない分析です。 |
| 群平均法 | 2つのクラスタを構成するデータの全組み合わせの距離を求めた上で、その平均をクラスタ間の距離としていく計算手法です。全組み合わせの距離の平均を用いるので、クラスタ内に外れ値があった場合でも影響を受けにくいという特徴があります。 |
| 最短距離法 | 2つのクラスタ間で最も近いデータ同士の距離を「クラスタ間の距離」として採用する計算手法です。単連結法と呼ばれるケースもあります。 |
| 最長距離法 | 最短距離法とは逆の方法で行う計算手法です。完全連結法と呼ばれることもあります。クラスタを構成している要素同士のすべての距離の中で、最も距離が長いものをクラスタ間の距離として採用するという手法です。 |
| データ分析AI | 企業のあらゆるデータを分析し、事実や課題の発見、解決に役立つツールやソリューションのことです。活用するデータは、年齢・性別などの顧客情報、社員情報や勤怠情報、製品の生産量や原価率など様々です。 |
| データマイニング | 膨大なデータの中から有益な情報を発掘（マイニング）する技術・手法のことです。近年はネットワークの拡大だけでなく、マシンパワーの増大、情報収集コストの低下など環境が向上しました。 |
| 非階層的クラスタリング | 「グループ分けの良さを表現する関数」を定義した上で、反復的に計算していくことによって、関数が最適となるグループに分けていく手法のことです。 |
| ビッグデータ | ボリューム、種類、速度という3つの要素を満たしたもので、構造化データに限らず、非構造データやIoTデータなどのさまざまなデータをいいます。 |
| マーケット・バスケット分析 | データ同士の関係性を分析するために用いられる手法です。たとえば、「商品A」と「商品B」を同時に購入した顧客について分析したい場合などに用いられます。コンビニのPOSデータ分析で用いられることが多いです。 |
| ロジスティック回帰分析 | 発生確率の分析を行うときに用いる手法です。企業では、マーケティング施策に対して顧客が示した反応を改善したいときなどに用いられる傾向にあります。 |
| k-means法（k平均法） | 初めに指定したクラスタの数だけ「重心」をランダムに指定して、その重心をもとにクラスタをグルーピングしていくという手法です。k-means法を活用すれば、データ間の距離を計算する必要がなくなるというメリットがあります。 |
| NLP（自然言語処理） | 私たちが使用している言葉（自然言語）をコンピューターによって処理させる技術のことを指します。なお、自然言語と対比する言葉として挙げられるのが人工言語です。 |
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データ分析は、業務で扱っている様々なデータを分析して、事実や課題の発見、解決に役立てることです。
活用するデータは、営業であれば年齢・性別などの顧客情報、人事であれば社員情報や勤怠情報、製造であれば製品の生産量や原価率などがあります。
これからのデータをグラフ等の手法で可視化し、法則性や因果関係を把握し、課題の解決のための戦略を立てることで、ビジネスを活性化させることができます。
データ分析AIが行う内容は、これまでに私たちが手作業で行ってきたデータ分析と特に大きな違いはありません。手作業で行ってきたものの多くを自動化・効率化できるという点が、異なるポイントです。
データ分析AIで分析できるものとしては、売上データ、購入履歴、位置情報、アンケート結果、顧客・ユーザーデータ・Webサイトの行動履歴などが挙げられます。AIの活用によって、より大量かつ多様なデータを扱うことができるようになる点は、大きな特徴といえるでしょう。
データ分析AIを活用すると、意思決定において重要な「根拠となる情報」を得られるようになります。具体的には、以下のような情報が挙げられます。
もちろん、これらの情報は手作業によるデータ分析でも得られますが、より大量のデータをスピーディーに分析できることから、業務効率化と正確性の両面を実現できるメリットが大きくなります。
では、実際にデータ分析AIを導入した場合、どのようなメリットが得られるのでしょうか。また、どのようなデメリットが生じる可能性があるのでしょうか。メリット・デメリットを詳しくみていきましょう。
データ分析AIを導入するメリットとしては、主に以下のような点が挙げられます。
先ほどもご紹介したように、AIを活用することでより大量のデータを高精度に分析できるようになります。そのため、効率的に正確な情報を把握できるというメリットが得られるのです。
AIは、分析したデータをもとに、将来の予測を行っていくことも可能です。手作業で将来予測を行うことも可能ですが、限られたデータ・時間を補うために経験・勘などを活用するケースも少なくありません。そのため、どうしても精度が低下してしまう傾向にあるわけです。
その点、AIであれば大量のデータを効率的に分析できるようになるため、経験や勘といった曖昧な要素を排除した上で、高精度な将来予測を行うことができます。
製造業においては、導入している機器から得た情報を分析したり、機器の不具合を検知したりする目的でAIを活用していくことも可能です。人の目による検知では、正確性にばらつきが生まれてしまうケースもありますが、AIを活用すれば高い精度での検知を実現できます。
一方のデメリットとしては、以下のような点が挙げられるでしょう。
データ分析AIを導入するためには、大量のデータを準備し、活用していかなければなりません。より高い精度のAIを構築するためには、質の良いデータを大量に収集し、AIに学習させる必要があるため、その準備作業に時間を要してしまうケースもあります。その手間がかかるという点は、一つのデメリットといえるでしょう。
データ分析AIは、音声や画像といった非構造化データを活用するケースもあります。このような場合、データが元の形のままでは分析できないため、適切な形に加工する必要があるのです。この作業はデータクレンジングと呼ばれ、人手による作業となるため、手間がかかる点がデメリットとして生じます。
独自のデータ分析AIを構築していく場合、当然ながらAIに関する専門知識が必要となります。そのため、AIに関する専門知識を持った従業員がいない企業の場合、データ分析AIの構築は難しいでしょう。ただし、最近では専門家のサポートを受けながらAIを導入・活用していくことができるサービスも多くなってきているため、それらを選択肢に加えるのも一つの手段です。
データ分析AIの種類は多いため、データ分析AIがどのようなものか分からない方も多いのではないでしょうか。本項では、データ分析AIのイメージが湧くよう、主なデータ分析AIの種類をご紹介していきます。
異常検知は、AIが学習した画像データと対象との違いを見つけその違いが「異常」に当たるかを判断しています。この機能にはデータ分析AIの1つである画像分析AIが用いられています。
ボイスボットやSiriなどの音声アシスタントには、AIが音声データを文章として出力し自然言語処理により人間が話す言語の意味を分析しています。この機能にはデータ分析AIの1つである音声認識AIが用いられています。
自動運転では、交通データをAIに学習させることで交通事故のリスクを管理しています。事故回避のためのこのシステムには、データ分析AIが用いられています。
近年の採用活動では、求人媒体が保有する個人情報から、各企業に適した人材データをピックアップする仕組みが活用されています。
データ分析AIに必要経費や作業工数を分析させることで、自動で見積金額を算出できます。見積もり作成の属人化解消に役立てられています。
最近では、データ分析AIによってタクシー乗客の位置や乗車台数を予測したり、製造プロセスデータの分析によって完成するガス製品の品質を予測したりと、様々な予測が可能になっています。
データ分析AIと一口に言ってもその対象は広く、多くの製品やサービスから最適なAIを選ぶのは困難です。そこで、自社の目的に合った「データ分析AI」を選ぶためのポイントをご紹介します。
導入したAIが自社の課題に合っていないと意味がありません。業務の実態を把握するため、自社の業務フローを整理し、現場の担当者に課題や要望をヒアリングしましょう。実態が把握できたら課題を洗い出し、課題解決につながる機能を持つAIを選びましょう。
機能が充実していても操作が分かりにくいAIでは、現場に浸透させることはできません。できるだけ操作方法が分かりやすく、直感的に使えるAIを選びましょう。
気になる「データ分析AI」があれば、無料トライアルを活用し事前に操作性を確認しておくことをおすすめします。
導入実績が豊富な企業は、経験やノウハウが蓄積されているため安心して導入を依頼できるでしょう。企業選びに迷った時は、自社と似た課題で導入した事例がないか確認・相談してみるとよいでしょう。
データ分析AIの価格は幅広く安価なものも多数ありますが、安さだけに着目するのではなく費用対効果を比較することが重要です。
データ分析AI製品を導入する際は、以下のような点に着目しながら選定していくことが大切です。
AIにとって、情報漏えいやサイバー攻撃は大きなリスクです。セキュリティに関する事件が起きると信頼を損なうだけでなく、業務停止の必要が生じたり大きな損失につながったります。
事前に準備をしていたつもりでも、データ分析AIの導入後に「課題」や「新たな要望」が出てくることがあります。そんな時、スモールスタートであれば改修を重ねながら精度の高いAIに仕上げることが可能です。また、スモールスタートで取り組むことで社内の人員もAIの扱いに慣れることができるでしょう。
数ある「データ分析AI」の中から、自社の課題や導入の目的にあった「データ分析AI」を選び出すのは容易ではありません。そんな時に役立つのが、活用したいデータの種類別にセグメントされたデータ分析AIカオスマップです。
この便利なカオスマップとデータ分析AI ベンダーの一覧は、以下の「データ分析AIカオスマップを無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。お問い合わせ内容欄に「データ分析AIカオスマップ」と記載の上、送信してください。
データ分析AIは、導入して終わりではありません。導入を進めるうちに導入自体が目的化され、運用が疎かにならないよう気をつけましょう。
ここでは、本来の目的を達成するための運用のポイントをご説明します。
データ分析AIの運用では、AIがKPIを満たしているのかを監視・評価することが重要です。この時に設定する目標は、計測可能かつ現実的なものにしましょう。
KPIを設定する際は、AI運用の最終目標であるKGIから逆算して考えるようにしましょう。
※KGI：Key Goal Indicatorの略。最終目標の達成度を示す指標のこと。
※KPI：Key Performance Indicatorの略。KGIを達成するための各プロセスの達成度を測る中間指標のこと。
もしKPIが目標を下回った場合は、学習データの量や質・学習モデルの設計を見直す必要があります。すぐに修正対応ができるよう予め人員を確保しておくとよいでしょう。
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