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脱率は平均68%！ 株式会社wevnalが提供する「BOTCHAN EFO」は、CVまでの“あと一歩”をサポートし、CVRの向上に向ける繋げる接客型の入力フォームです。
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|---|---|---|---|
| 月額 50,000円～ | 300,000円 | なし | お問合せください |
マインドテック株式会社の「DX・AI講座／研修支援」では、DX／AI人材育成を実現する講座の提供・研修設計の支援をしています。 ビジネスパーソンからエンジニアレベルまで、幅位広いラインナップの講座を取り揃えており、貴社の課題に合わせたオーダーメイド提案も可能です。
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「Techscore」の診断データは、iCDに準拠した実務ベースのデータとなっており、各職域におけるスコアとクラス、各スキルのランクを個々に算出することが可能です。またメンバーのスキル状態を確認することで必要な学習の選定やPJメンバーの選定にもご活用いただけます。
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マインドテック株式会社が提供するプロジェクト伴走型オンラインメンタリングサービス「Techmate」は、テクノロジースキルに特化した、プロジェクト伴走型のメンタリングサービスです。DX・AIの内製化に向けて、経験豊富な各ジャンルのメンターが、貴社メンバーの個別具体的な課題に合わせて継続的にアドバイス支援を行います。
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・一般社団法人 社会整備サポート協会では、短期間で購買履歴や属性から有望顧客リストを貴社専用にモデルを開発。 ・こんなお客様におすすめ→ひと通りの情報収集が終了し、具体的なモデル開発を検討しているお客様。
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|---|---|---|---|
| モデル構築（約３ヶ月程度）月額 400,000円～ モデル構築後の保守（約１２ヶ月程度）月額 100,000円～ |
なし | あり | なし |
【このサービス導入で得られるメリット】 ・大量の文章を要約（全て読む必要無し） ・大量の文章を属性ごとにポジティブネガティブに分類（打ち手が分かる） ・大量の文章を似たもの同士に分ける（グループ毎に対策を変えられる）
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|---|---|---|---|
| モデル構築（約３ヶ月程度）月額 400,000円～ モデル構築後の保守（約１２ヶ月程度）月額 100,000円～ |
なし | あり | なし |
・制約条件：本人の希望部署・スキル・受入れ部署が望む最低スキルや受け入れ人数 ・目的変数：人事異動における社員の不満【このサービス導入で得られるメリット】 ・成績順に異動希望を叶えるモデルなので社員は成績を上げようと頑張りモチベーションがアップ。 ・受け入れ部署は必要なスキルを持つ社員を得られる。 ・異動による不満を最小化するので会社全体で業績を上げやすい。
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|---|---|---|---|
| モデル構築（約３ヶ月程度）月額 400,000円～ モデル構築後の保守（約１２ヶ月程度）月額 100,000円～ |
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一般社団法人 社会整備サポート協会が提供する「DX戦略・AIモデル構築コンサルティング」は、貴社のデータを使うとAIで何が出来るか成果物イメージをご案内しますので、AIを使ったDX戦略について詳細な社内検討ができます。データ整備、データの持ち方、モデルの候補選定から、仮想モデルを作って成果物を共有し、貴社のDX戦略構築をサポートします。
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|---|---|---|---|
| モデル構築（約３ヶ月程度）月額 400,000円～ モデル構築後の保守（約１２ヶ月程度）月額 100,000円～ |
なし | あり | なし |
TDSE株式会社の「DXコンサルティングサービス」では、お客様のDXの取組状況に応じた３つのサービスを提供し、初期段階のDX準備フェーズから、複数のプロジェクトが並行して稼働しAIなどが実ビジネスで効果を発揮し続けるフェーズまでサポートいたします。
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|---|---|---|---|
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Lighthouse株式会社が提供する「FUNNEL」は、自社独自のChatGPTを高精度かつ安全に利用できるチャットボットです。ビジネスの現場に浸透しやすい実用的な機能を複数搭載しているためDX推進に効果的です。
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|---|---|---|---|
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〜これからの営業は、ニーズが顕在化された企業だけにアプローチする時代〜 株式会社Sales Markerが提供する「Sales Marker」は、新時代の営業手法「インテントセールス」の実現を可能にするBtoB向けセールスインテリジェンスです。約500万法人の企業データベースとインテントデータ（興味関心データ）を活用し、ニーズのある企業を的確にターゲティングし、キーマンへの自動アプローチを実現し、商談獲得成功率を劇的に向上させます。
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|---|---|---|---|
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株式会社エーエヌラボが提供する「7セグ画面OCR」は、7セグ等のデジタル数値に特化した独自の画像AIｰOCRによって、機器の液晶画面の計測値をカメラで読み取り、デジタルデータとして記録するサービスです
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|---|---|---|---|
| 5万円~/月（税別） ※ユーザ数、使用量やカスタマイズ要望に応じて変動します。 |
20万円~（税別） ※利用プラットフォームや必要なチューニングの量によって別途見積となります。 |
なし | あり |
affluentが提供する「ATAS（エイタス）」は、日本を代表するITサービス企業のBIPROGY株式会社(旧社名：日本ユニシス株式会社)との協業により誕生した、富裕層向け購買予測AI分析サービスです。
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|---|---|---|---|
| お問合せください | なし | なし | 分析データ診断無料 ※貴社が保有しているデータでどのような分析ができるのか診断します |
株式会社エーエヌラボが提供する「物流チェッカー」は、出入りするトラックや荷物を監視カメラ映像から、荷物の種類と量、移動の軌跡、空きブロック位置をAIが自動判定・記録するサービスです。
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|---|---|---|---|
| 利用プラットフォームやカメラ台数、必要なチューニングの量によって別途見積となります。 | 利用プラットフォームやカメラ台数、必要なチューニングの量によって別途見積となります。 | なし | あり |
フライウィールが提供する「Conata（コナタ）™️」は、経営課題をデータの力で解決するデジタルビジネスプラットフォームです。AIとシミュレーションによってデータドリブンな事業運営を実現します。
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|---|---|---|---|
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デジタル戦略の攻守、お任せください。株式会社イコヒーが提供する「カスタムAI開発・DX戦略」はスタートアップから大手企業まで多様な事業の成長を推進してきました。コンサルティングから開発、データ基盤構築まで、ワンストップで支援します。
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|---|---|---|---|
| お問合せください | お問合せください | なし | なし |
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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|---|---|---|---|
| 音声コーパス:15,000円 / 時間 人物写真画像収集:300円 / 画像 |
なし | なし | あり |
株式会社Techticalが提供する生成AI業務効率化ソリューション開発サービスは、生成AIをどう社内活用すべきかのコンサルティングからPoC開発まで一気通貫で行うソリューション開発サービスを提供しています。
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|---|---|---|---|
| お問合せください | なし | なし | あり（初回コンサルティング無料） |
Sapeetは"ひとを科学するAI"を強みに、 企業の独自資産であるベテラン社員のナレッジ・ノウハウを AIの力で組織全体に伝承します。
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|---|---|---|---|
| お問合せください | お問合せください | なし | なし |
「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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言語理解研究所（ILU）が提供する「カスタマイズ型AIエンジン開発」は、生成AI（LLM）だけでなく、ILUの独自技術を活用した「ルールベースAI」を組み合わせたハイブリットアプローチにより、お客様の業務に最適化した高精度なAIエンジンを提供します。
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|---|---|---|---|
| PoCや本開発の費用には、ヒアリング・要件定義、プロトタイプ開発、AIモデルの学習・調整が含まれます。また、運用フェーズでは定期的な精度向上のためのメンテナンスもサポートします。 ・ヒアリング：無償 ・構想/コンサルティング：40万円/月～ ・PoC/プロトタイプ/MVP試作：150万円/月～ ・本開発/実装/AIモデル開発：200万円/月～ ・運用：100万円/年～ |
なし | なし | なし |
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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dailyAIは、豊富なプロンプトテンプレートやセキュアな環境を備えた、業務でのChatGPT利用に適した生成AIサービスです。文章の要約や精度アップ・アイデア出し・情報検索など日常業務の効率化を図ります。
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| 詳細はお問い合わせください | なし | なし | あり |
リアルな顧客・プレゼン相手を再現したAIアバターとの実践トレーニングで強い営業組織へ！カルティ ロープレは、「商談」「接客」「プレゼン」など、幅広いセールスシナリオに対応。 AIアバターによるリアルな営業体験を通じて、新人・中途スタッフのスピーディーな即戦力化を促進します。
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お客様のレベルやニーズ、組織や業務に合わせて多彩な研修内容、講師を準備。生成AIの導入プロセスを、インナーブランディングと多彩な研修で徹底サポートします。お客様のレベルやニーズに応じたカスタマイズ研修と、導入効果の可視化により、生成AIの価値を明確にし、社内浸透を促進します。
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|---|---|---|---|
| 研修費用：120万円～ AI受託開発：150万円～ その他サービスは別途ご相談 |
ー | 生成AIの社内導入計画アドバイス | なし |
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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|---|---|---|---|
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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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|---|---|---|---|
| お問合せください | お問合せください | なし | なし |
VOC.AIが提供する「AIエージェント」は問い合わせ意図を正確に理解し、まるで人のような寄り添った対応ができるAIチャットボットです。 チャット・メール・LINEなど様々なチャネルに対応しています。
| 利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
|---|---|---|---|
| ライト：200,000円~/月 プロ：350,000円~/月 ビジネス：500,000円~/月 エンタープライズ：1,000,000円~/月 |
別途お見積もり | なし | あり |
過去データから商品の需要や消費量を予測し、発注・生産計画を生成します。「需要予測＋生産計画最適化AI」は、需要予測/消費予測に基づき、発注計画/生産計画を立案する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 | お問合せください | お問合せください |
Archaicが提供する「AIソリューション」は、特許取得/出願済の豊富な固有技術と、幅広いジャンルに対応できる技術力、数々の大企業での実績により、お客様のご要望や課題解決を実現します。
| 利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
|---|---|---|---|
| お問合せください | お問合せください | お問合せください | お問合せください |
DMMグループが開発した生成AI特化の法人研修サービス。職種・業種に特化した生成AI研修で即戦力デジタル人材育成を支援します。
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|---|---|---|---|
| お問合せください | お問合せください | なし | なし |
【法人向け】自社に生成AIを導入しようと検討中の企業のための無料体験会。日本のAI研究をリードする東京大学松尾研発スタートアップと共同運営。AIのプロに無料で相談できるチャンス。
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|---|---|---|---|
| 無料 | なし | あり | あり |
BizTAPAIは、AIによる高精度なテキスト変換やPDF検索、議事録作成を実現。社員教育や業務効率化を促進し、企業の成長をサポートします。
| 利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
|---|---|---|---|
| 1アカウント3000円（5アカウントより） | 15000円 | - | あり（2週間） |
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。
| 利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
|---|---|---|---|
| - | 0円 | AI学習用データサンプル無償提供 | AI学習用データサンプル無償提供 |
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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|---|---|---|---|
| - | 0円 | AI学習用データサンプル無償提供 | AI学習用データサンプル無償提供 |
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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| - | 0円 | AI学習用データサンプル無償提供 | AI学習用データサンプル無償提供 |
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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|---|---|---|---|
| - | 0円 | AI学習用データサンプル無償提供 | AI学習用データサンプル無償提供 |
質問するだけでデータ分析できる！HOUSEI株式会社が提供する「imprai ezBI」は、企業の販売情報や会計情報を、BI機能に特化したAIエージェントと連携させることで、リアルタイムのデータ分析をチャット形式で行うことができます。
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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） |
なし | なし | なし |
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。
| 利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
|---|---|---|---|
| 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。
| 利用料金 | 初期費用 | 無料プラン | 無料トライアル |
|---|---|---|---|
| 月額30万円~ | なし | なし | あり（無料相談）※10万円 |
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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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| 利用料金 | お問合せください | お問合せください | お問合せください | お問合せください |
| 初期費用 | お問合せください | お問合せください | お問合せください | お問合せください |
| 無料プラン | ||||
| 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。
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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