AI(人工知能)とは、膨大な量のデータから機械学習しできるようにするコンピューターシステムです。ここでは、用途別にAIができる事を紹介しています。
OCR(光学文字認識)技術にAI技術を融合し、文字の認識制度を高めた手書きOCR。OCR技術単体で使うよりも正確でスピーディーにデジタルデータ化を叶えます。
ここでは、手書きOCRを活用したAI参考事例を紹介しています。
不特定多数の人の動きや工場などでの物体の流れなどを把握し、分析から行動を予測するAIの行動認識。
戦略やマーケティング、事故防止など様々な面で活かされています。ここでは、行動認識を活用したAI参考事例を紹介しています。
人が日常的に使っている言葉を、曖昧な部分も含めて正確に分析し対応できるようにしたのが自然言語処理です。
機械が理解しやすいプログラミング言語とは異なります。ここでは、自然言語処理を活用したAI参考事例を紹介しています。
これまでベテランの経験や勘に頼ることが多かった異常検査をAIが代行。
正常値と異常値の違いを学習し、異常個所を抽出します。AIによる異常検知で、ヒューマンエラーを予防し作業を効率的にします。ここでは、異常検知を活用したAI参考事例を紹介しています。
音で故障や不具合を知らせる異音検知。用途と現場に合わせて必要な正常音と異音をAIに学習させることで、誤検知の少ない、精度の高い異音検知能力を発揮します。ここでは、異音検知を活用したAI参考事例を紹介しています。
将来的な購入商品やサービスがわかると、無駄に在庫を増やし、必要とされていないサービスに力を注ぐこともなくなり、効率的な運営が可能になります。
ここでは、購買予測機能を活用したAI参考事例を紹介しています。
商品やサービスの必要量を予測し、収益を最大化する需要予測機能。人の手でおこなわれていた作業が、今ではAIの得意作業の一つになっています。
ここでは、需要予測機能を活用したAI参考事例を紹介しています。
各種データを分析し、適切な組み合わせを見つけてくれるマッチングシステム。特に求人サイトや婚活サイトなどでは定番のAIシステムです。
ここでは、マッチング機能を活用したAI参考事例を紹介しています。
ユーザーに関する様々な情報から、適切な商品やサービスを提案するレコメンド機能。特にECサイトなどの購入サイトではあると便利な機能です。
ここでは、レコメンド機能を活用したAI参考事例を紹介しています。