AI導入で陥りがちなワナと効果的な活用のヒント

AI技術が一般化して誰でも利用できるようになった現在、「AI」と名前がつくだけで話題となった時代は過ぎ去ろうとしています。これからはAIを活用することは当たり前で、どれだけ大きな価値を生み出すかが問われる時代となっていきます。 　ただ、AIの活用経験がない企業の方にとっては、AIの世界はわからないことが多すぎて、いざ導入を検討するとなっても何から手をつけてよいかわからない状態だと思います。どの作業をAI化すべきか、自社にAI人材は必要か…、悩みは尽きません。 　本講座では、AIを効果的に活用するための方法について説明します。検討、PoC、システム開発、実運用までの流れで重要なポイントを紹介しますが、導入企業の担当者がそれを押さえるだけでAI導入の失敗リスクが格段に低くなります。この講座が、AI導入の先にある「大きな価値」の生まれるきっかけになることを願います。 　また、AI導入に向けた参考として、後半で北海道大学発のAIベンチャーである調和技研での実際のAI導入事例を紹介します。

1. AIの導入について
   1. AI活用の現況
   2. AI導入のストーリーを作る
      1. AIを導入するメリット
      2. AIの機能
      3. AIが生み出す価値
      4. 価値を強みに変える
   3. AIを育てるサイクルを回す
      1. サイクルを回す意味
      2. どのようにデータを集めるか?
   4. AIプロジェクトの進め方
      1. AI開発とシステム開発の違い
      2. AIサイクル実現までのステップ
      3. よくある失敗
2. 導入事例の紹介 (画像系)
   1. 従来の画像処理と深層学習による画像処理
   2. 分類問題
      1. 概要
      2. アライメントの重要性
      3. 食品に対する応用
   3. 異常検知
      1. 概要
      2. 画像に対する深層学習を用いた異常検知についての昨今の動向
      3. 工業製品に対する応用
      4. 食品に対する応用
   4. その他事例について
3. 導入事例の紹介 (数値系)
   1. 数値系AIの概要
      1. 概要
      2. 技術動向
   2. 製造業への導入事例
      1. 小売業の時間帯客数需要予測
      2. サービスパーツの需要予測による生産計画最適化
      3. プラント故障診断AI
      4. 需要予測による動的価格設定
4. 導入事例の紹介 (言語系)
   1. 言語系AIの概要
      1. どのような機能があるか?
      2. 処理の流れ
      3. 扱うデータ形式
      4. 技術動向
   2. 導入事例
      1. 社内ドキュメントの検索
      2. 文章の自動分類
      3. チャットボットによる問合せ対応
      4. コールセンターの自動化
      5. 個人情報の匿名化