DeskRex.ai

open α

テーマ

データベース

自動化

発見

サインイン

リサーチの結果の保存、レポートの作成、共有が行えます。

サインイン

レポートの一覧に戻る

生成AIを活用して90%以上の精度で予測情報を得る方法

🗓 Created on 6/8/2024

  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷データの質と量の重要性
    • 🏷適切なアルゴリズムやモデルの選択
    • 🏷モデルの学習とチューニング
    • 🏷評価と検証の継続的な改善
    • 🏷90%以上の精度を目指すためのポイント
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献

📜 要約

主題と目的の要約

AIを活用して、周期性を有するデータの予測精度を向上させる方法に焦点を当てた調査を行いました。具体的には、生成AIを活用して入力情報から90%以上の精度で予測情報を得る方法について調査しました。

主要な内容と発見

  • データの周期的な特徴を抽出して生成したデータを学習に追加することで予測精度を向上させる方法が有効であることが分かりました。
  • 分類モデルの選定や過学習への対処法についても重要なポイントが明らかになりました。
  • パラメータのチューニングやSAS Viyaのオートチューニング機能を活用することで、最適な予測モデルを作成する方法が示唆されました。

結果と結論のまとめ

生成AIを活用して90%以上の精度で予測情報を得るためには、データの周期性を活用し、適切な分類モデルを選定することが重要です。さらに、パラメータのチューニングやオートチューニング機能の活用によって、高精度な予測モデルを構築することが可能です。組織内での理解を広め、データの信頼性と精度を確保することが成功の鍵となります。

🖼 関連する画像

Image for clx6cb82d001agueq0rnpth0v
Image for clx6cb82e001bgueqkk87ekli
Image for clx6cb82f001dgueqjygvjdiw
Image for clx6cb82g001egueqlr5ex0c1
Image for clx6cb82g001fgueqcec1u61w
Image for clx6cb82h001ggueqvbryeu8j
Image for clx6cb82h001hgueqze2nmjro
Image for clx6cb82i001igueq2gjled5t
Image for clx6cbb8e002kgueq0m2rt70u
Image for clx6cb82f001cgueqcl9err8c
Image for clx6cb82p001tgueqftpzfhrj
Image for clx6cb82q001vgueqktc5u3w5
Image for clx6cb82q001wgueqlgzqfdt5
Image for clx6cb82r001xgueq8751ry07
Image for clx6cb82s001zgueqe8wwv6c9
Image for clx6cb82s0020gueqms6ymizo
Image for clx6cb82t0021gueqbf06e6c0
Image for clx6cb82u0022gueqbbgiu4vu
Image for clx6cb82s001ygueqf1ya3kte
Image for clx6cb82p001ugueqropvino9
Image for clx6cbebm004agueq64fg3h4q
Image for clx6cbb8b002egueqrvlnj6l3
Image for clx6cbb8c002ggueq1g8o29zt
Image for clx6cbb8d002hgueqc79nk9dz
Image for clx6cbb8d002igueqwpp3eoar
Image for clx6cbb8e002jgueqkxrchq77
Image for clx6cbb8f002mgueqzjy2nkmp
Image for clx6cbb8e002lgueqhp5y7ghk
Image for clx6cbb8b002fgueq26m83cc4
Image for clx6cbebj0043gueqpgfcrtdr
Image for clx6cbebi0041gueq4bh8evey
Image for clx6cbebk0045gueqebcch9n4
Image for clx6cbb8o0031gueqtl1p88c4
Image for clx6cbb8p0033gueq8i1sajfe
Image for clx6cbb8p0034gueq1aj7q69u
Image for clx6cbb8q0035gueqvzfo82nz
Image for clx6cbb8q0036gueq7r9hgrse
Image for clx6cbb8p0032gueq547lqunr
Image for clx6cbb8m002zgueq4g8lvtow
Image for clx6cbeb7003igueqvi94zg1m
Image for clx6cbeb7003jgueq6dnbatpj
Image for clx6cbeb8003kgueqxioxr63x
Image for clx6cbeb8003lgueqiiyjamzh
Image for clx6cbeb9003mgueqzwr9x2ct
Image for clx6cbeb9003ogueqduowunx5
Image for clx6cbgls004tgueqw3grgkey
Image for clx6cbeb9003ngueqojd2bjcz
Image for clx6cbeba003pgueqf695sda9
Image for clx6cbebi0042gueqvj2skspw
Image for clx6cbebj0044gueql5innzxw
Image for clx6cbebk0046gueqge55gd9h
Image for clx6cbebl0047gueqj9d44ipt
Image for clx6cbebl0048gueqiwld2lqp
Image for clx6cbebl0049gueq7n8dwsq2
Image for clx6cbgln004lgueqxd8o2xjb
Image for clx6cbglo004ngueq7kqi5ajv
Image for clx6cbglp004ogueqfzhcoy8j
Image for clx6cbglq004qgueq920aabuu
Image for clx6cbglr004sgueqbh9yps0d
Image for clx6cbgls004ugueq6xdl1g9g
Image for clx6cbglq004pgueqjai86by4
Image for clx6cbglq004rgueqxdab5e3j
Image for clx6cbglo004mgueqabln42p4

🔍 詳細

🏷データの質と量の重要性

画像 1

周期性を有するデータのAI予測精度を向上させるための前処理方法

周期性を有するデータのAI予測精度を向上させるための前処理方法では、データに含まれる周期的な特徴を抽出して生成したデータを学習に追加することで予測精度を向上させる。規則的な機械操作や生活リズムに起因する周期性を有する時系列データの予測に活用できる。

データの質と量の重要性

データの質と量の重要性は、AI開発においても重要である。高品質な教師データを用いることでAIの処理結果の質を向上させることができる。また、データ収集・整理が不十分だとAI開発に支障が出る可能性があるため、適切なデータの収集と整理が必要である。さらに、AI導入を先導する人材の不足も課題となっており、適切な人材を確保することも重要である。

ICTの進展に伴い、大量の時系列データが収集されるようになりました

時系列データの活用方法の１つとして、AIを用いた将来の状態を予測する技術開発が進んでいます。予測時間（リードタイム）が長くなると予測精度が低下する場合があり、これを改善する必要があります。定点観測で収集された周期性を有するデータをAIで予測する際に、データに含まれる周期的な特徴を抽出して生成したデータを学習に追加することで予測精度を向上する方法です。規則的な機械操作や生活リズム等に起因する周期性を有するあらゆる時系列データの予測に活用できます。
FastLabel に相談してみましょう。
copy url
source logoaffrc.go.jp
copy url
source logonaro.go.jp
copy url
source logofastlabel.ai

🏷適切なアルゴリズムやモデルの選択

画像 1

機械学習における課題：分類モデルの選定と過学習

機械学習における課題として、分類モデルの選定と過学習が挙げられる。分類モデルの選定はデータの独自性や望ましい結果を考慮して行い、適切なモデルを選択するために質問に答える。過学習への対処法としては、拡張性の高いソフトウェアツールと機械学習モデルを統合し、モデルの精度を評価して特徴量セットに最適なモデルを決定するなどの方法がある。

分類モデルの選定と過学習への対処法

分類モデルの選定において、データの独自性や目的を考慮することが重要です。適切なモデルを選択するためには、データの種類や特性について深く理解し、適切な質問を設計する必要があります。一方、過学習への対処法では、モデルの過度な適合を防ぐために、特徴量の選定やモデルの評価が重要です。さらに、適切な検証スキームを導入することで、モデルの汎化性能を向上させることができます。これらのアプローチを組み合わせることで、より信頼性の高い機械学習モデルを構築し、効果的な予測や判断を行うことが可能となります。

機械学習モデルの必要性と種類

機械学習モデルは、AIを構成するための関数であり、入力したデータに特定のパターンを認識し、結果を出力します。機械学習を活用することで、大量のデータに対して迅速かつ正確に情報を処理できます。機械学習モデルは「教師あり」「教師なし」「強化学習」の3つに分類され、それぞれ異なる学習方法を用いています。

生成AIにおけるデータ基盤を安全かつ確実に準備する5つの方法

企業において、生成AIを利用する際には独自の戦略を定義する必要があります。データ基盤を安全かつ確実に準備するための5つの方法として、データのスマートな転送と統合、データの継続的な更新、データの最適化された変換、高品質データへのアクセス、データのガバナンスが挙げられます。これらの方法を活用して、安全で包括的な最新のデータファブリックを作成し、生成AIで成功することが重要です。
brainpad.co.jp
,
itmedia.co.jp
,
tryeting.jp
,
granvalley.co.jp
copy url
source logogranvalley.co.jp
QlikView
Qlik Sense
AI
Analytics
Anaplan
BI
BOARD
cloud
IBM
Infor
IoT
Microsoft
Oracle
Pentaho
Python
Qlik
Qlik Sense
QlikView
R
SAP
SAS
Sisense
Tableau
TIPS
WingArc1st
Yellowfin
グランバレイ
データドリブン経営
データ活用
プログラム
モータースポーツアナリティクス
リテラシー
ロボティクス
新機能
製品評価
軽技Web
2024年4月
2024年2月
2024年1月
2023年9月
2023年8月
2023年7月
2023年6月
2023年5月
2023年4月
2023年3月
2023年2月
2023年1月
copy url
source logotryeting.jp
【完全版】機械学習とは？解決できる課題から実例まで徹底解説
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）
『【スガキコシステムズ様】UMWELT活用事例｜現場の工数削減とフードロス削減に向け予測AIを導入｜TRYETING』
copy url
source logoitmedia.co.jp
copy url
source logowww.brainpad.co.jp
https://www.brainpad.co.jp/doors/dl/mailmagazine.html
株式会社ブレインパッド
データサイエンティスト
2023年にもっとも注目された生成AI＆DX記事
ChatGPTとは？使い方・始め方・仕組み・最新の活用事例を一挙ご紹介！
入社1年目が教わる「はじめての人工知能」 第1回：人工知能（AI）とはなにか
機械学習とは？3つの学習手法と知っておきたい活用事例
入社1年目が教わる「はじめての人工知能」 第5回：人工知能（AI）を支える「機械学習」の全体像
生成AI・LLMをビジネス適用するための検討ポイントおよびユースケース
PineCone
Stable Diffusion
Runway
How director and editor Evan Halleck uses Runway for films, music videos, and commercials
ChatGPTのAPIを使って、学習用ドキュメント生成ツール作ってみた
社内文書に特化したChatGPT ファインチューニング実践編
ブレインパッド
こちら

🏷モデルの学習とチューニング

画像 1

機械学習の予測モデル作成におけるパラメータチューニングの重要性

機械学習の予測モデル作成において、パラメータのチューニングは非常に重要です。パラメータはモデルの設定値や制限値を示し、最適なモデルを構築するために適切に組み合わせる必要があります。SAS Viyaのオートチューニング機能を活用することで、効率的に最適なパラメータを探索し、優れた予測モデルを生成することが可能です。

機械学習のパラメータチューニングによる予測性能向上

機械学習のパラメータチューニングによって、未知のデータに対する推定性能を向上させることができます。複雑な現象を捉えるためには、非線形回帰手法や多項式回帰などを活用する必要があります。また、過学習を防ぐためには正則化などの手法を用いてモデルの汎化性能を向上させることが重要です。さらに、GitHubに関連情報がアップロードされており、機械学習のパラメータチューニングに関する情報を参照することで、より高い予測性能を実現できる可能性があります。

機械学習のパラメータチューニングに関する詳細情報

  • 機械学習の予測モデル作成において、パラメータチューニングは重要なステップである。
  • パラメータの適切な設定は、モデルの性能に直接影響を与える。
  • SAS Viyaのオートチューニング機能は、遺伝的アルゴリズムやベイズ最適化などのアルゴリズムを活用して最適なパラメータを探索する。
  • オートチューニングを利用することで、効率的に良い予測モデルを生成することが可能。
  • パラメータチューニングによって精度が向上し、時間や労力を削減することができる。
blogs.sas.com
copy url
source logowww.matrixflow.net
資料ダウンロード
copy url
source logoqiita.com
こちらのGitHub
気象庁のサイト
参考
こちらを参考に
scikit-learnを使う方法
scipy.optimizeを使う方法
サポーベクターマシンにおけるカーネルトリック
詳細は別記事で投稿しています
SVMにおけるパラメータ「C」の挙動
詳細は別記事
正則化項（ソフトマージン）の調整
別記事に記載したSVMの例のように
2章で解説します
1-2-Cで触れましたが
こちらも2章で解説します
scikit-learnで使用可能な指標一覧はこちら参照
F1_macro
roc_auc_ovo
F1_micro
roc_auc_ovr
参考
こちらをご参照ください
scikit-learnでは前述のSVMにも確率を求めるメソッドがありますが、
同様にscikit-learnの大半の分類アルゴリズムには、後付けの確率計算メソッド"predict_proba"があり、
参考
注意点3
注意点3に該当するとき
こちらをご参照ください
天下のgoogleさんも「すべてのケースに当てはまるアドバイスというのはほとんどありません」と言っています
参考
後述
※ランダムサーチの詳細および画像出典はこちら
※ベイズ最適化の画像出典
2.4で後述
こちら
こちら
こちらの記事
各方針での具体的な計算法はこちらが分かりやすいです
BayesianOptimizationライブラリ公式より
後述します
多数の方法がありますが
「Stratified KFold」
「Leave One Group Out (LOGO)」
詳しくはこちらが参考になるかと思います
こちらの記事でも性能評価に採用したように
バリアンス
こちらのツール
2.1のフロー
こちらのgamma='scale'のときの式
2.3で解説した
並列動作する最大スレッド数
np.logspace関数
サンプルコードが充実
前述
こちら
OptunaSearchCV
2.5の確認方法
2.5の確認方法
チューニング前
パイプラインに関しては別記事で詳説しているので
こちらの記事のNFL選手とNBA選手の分類
SVCの引数"random_state"
2.1のフロー
こちらのgamma='scale'のときの式
2.5の確認方法
2.5の確認方法
チューニング前
詳細説明はこちらが分かりやすいので割愛しますが、
こちら
こちら
roc_auc_scoreメソッド
指標算出ではなく学習なので厳密には異なりますが、こちらが参考になるかと思います
同じ意見
O'Reilly Japan - Pythonではじめる機械学習
impress top gear - Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
copy url
source logoavinton.com
【機械学習入門】 クラスタリング
【機械学習入門】 教師あり学習と教師なし学習
【機械学習入門】深層強化学習の基礎
Avintonエンジニア育成アカデミー
copy url
source logoblogs.sas.com
copy url
source logowww.gartner.co.jp
としては、医薬品／チップ設計、材料科学開発のイノベーションなど、多数あります(「 企業のユースケース
の 人工知能
は、OpenAIによって発表されると瞬く間に人気を博し、世間を驚かせました (OpenAIのツール「DALL·E 2」も、関連する生成AI革新テクノロジにおいて、テキストから画像を生成)。 ChatGPT
」や「 生成AIを利用するためのベスト・プラクティスとは？
規制の遵守、不良資産リスクの軽減、意思決定／商品設計／プロセスへのサステナビリティの組み込みに役立つかもしれません。 サステナビリティ
を高めるテクノロジは、生成AIソリューションを補完する重要な存在になります。幹部リーダーには、大規模言語モデルや他の生成AIモデルを倫理的に利用するために、以下の手引きに従うことが推奨されます。 AIの信頼性と透明性

🏷評価と検証の継続的な改善

画像 1

生成AIを活用したDXの推進方法

生成AIを活用したDXの推進方法には、コンテンツ・テキスト作成、画像・デザイン作成、動画の作成、音声の作成などがあります。これにより、手作業を省力化し、新しい付加価値を顧客に提供できる効果があります。

生成AIを活用したDXの推進方法の改善点

生成AIを活用したDXの推進方法において、さらなる改善が求められます。例えば、生成AIの精度向上や多様なコンテンツ生成の拡充が必要です。また、倫理的な側面やデータセキュリティの確保も重要です。さらに、生成AIの活用範囲を拡大し、他の業務領域への適用を検討することで、DX推進の効果を最大化できる可能性があります。これらの課題に対して、継続的な評価と検証を行いながら改善を進めることが重要です。

生成AIによるDXの推進方法を解説！活用方法や具体的な使用例まで ...

近年、生成AIによるDX(デジタルトランスフォーメーション)化が注目されています。DX化により業務効率や顧客満足度が向上し、多くの企業が導入を検討しています。

生成AIとDXの関係性とは

生成AIはDXを推進させる手段の一つであり、膨大なデータの蓄積や分析を行うことが可能です。DX推進において生成AIは重要な役割を果たしています。

DX推進に向けて生成AIを活用する効果

生成AIを活用することで手作業を省力化し、新しい付加価値を顧客に提供できます。業務の効率化や新しいビジネスの創出に貢献します。

生成AIでできる4つのこと

  1. コンテンツ・テキスト作成: 議事録の要約や記事作成に活用可能。
  2. 画像・デザイン作成: ロゴやイラストの作成が可能。
  3. 動画の作成: アニメーションや映画の作成が容易。
  4. 音声の作成: 音楽や翻訳に活用可能。

生成AIのビジネスでの活用シーン例

  • 社内データの抽出: 社内データから必要な情報を瞬時に抽出。
  • ニュースやWebサイトの文章を要約: 記事の要約を自動化。
  • 新規事業やキャッチコピーなどのアイデア作成: アイデアの提案を支援。
  • ECモールの商品説明を自動生成: 商品説明文の作成を簡略化。
  • 顧客対応をAI化: 定型的な質問への回答を自動化。

生成AIを活用したDX推進事例3つ

  1. 製造業の外観検査をAI化: 外観検査の正確性向上と人手不足の解消。
  2. 顧客対応をAI化: 24時間対応や定型的な質問への回答を自動化。
  3. ECモールの商品説明を自動生成: 商品説明文の簡略化と出品数の増加。

生成AIを活用してDXを行う5つのメリット

  1. 生産性や効率が向上: 作業の簡略化により生産性が向上。
  2. コスト削減: 人的リソースの削減やコスト削減が可能。
  3. 新規事業の展開: アイデアの提案や事業創成を支援。
  4. 顧客満足度向上: 24時間対応や定型的な質問への迅速な回答。
  5. 業務効率の向上: 業務の効率化や作業時間の短縮が可能。
生成AIの活用は企業のDX推進に大きく貢献し、様々な分野で効果的に活用されています。
copy url
source logomirai-works.co.jp
経済産業省
資生堂は野村総合研究所（NRI）とタッグを組んでサブスクに参入
ワコールはIBMとタッグを組んでオムニチャネル戦略を推進
ソフトバンクはアクセンチュアとタッグを組み、BtoB向けオンラインイベントを開催
ビューカードはアビームコンサルティングとタッグを組みAI与信システムを構築
ライオンはNTTデータとタッグを組んでDMPを構築
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/pdf/20180907_01.pdf
https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ47548421
https://www.meti.go.jp/press/2018/12/20181212004/20181212004-1.pdf
https://www.manegy.com/news/detail/4651
https://www.bcg.com/ja-jp/press/28october2020/14-percent-japanese-companies-succeeded-digital-transformation-comprehensive-strategy
https://www.mckinsey.com/jp/~/media/McKinsey/Locations/Asia/Japan/Our%20Work/Digital/Accelerating_digital_transformation_under_covid19-an_urgent_message_to_leaders_in_Japan-jp.pdf
https://www.nri.com/jp/journal/2018/1003
https://www.wwdjapan.com/articles/1212923
https://www.ibm.com/jp-ja/case-studies/wacoal
https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/casestudy/00012/00202/
https://www.accenture.com/jp-ja/case-studies/communications-media/softbank
https://markezine.jp/article/detail/35959
https://www.abeam.com/jp/ja/case_study/CS123
https://www.nttdata.com/jp/ja/data-insight/2021/0413/
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC067HW0W2A100C2000000/
copy url
source logorecruit.funaisoken.co.jp
02.出航編 コンサルティング業界を知る
はじめに
DXとは
DXコンサルタントの仕事内容とは
必要とされる理由
DXコンサルタントの将来
資格は必要か
DXコンサル企業の紹介
おわりに
コンサルティング実務を体験したい方へ
マッキンゼー・デジタルHP
アクセンチュアHP
日立コンサルティングHP
NTTデータHP
船井総研HP
急速拡大中のコンサル領域、DXコンサルティングを大解剖！スキルや将来性について解説！
【就活生必見！】DXコンサルタントに聞く！DXに必要なスキルとは！？
DXコンサルティングって何？船井総研のDXコンサルタントの仕事内容を徹底解説！
DXやITに興味ある学生必見！船井総研で行うDX・デジタルコンサルティングの仕事とは？
3daysインターンシップの詳細
copy url
source logog-search.jp
https://consensus.app/search/
copy url
source logomirai-works.co.jp
copy url
source logowww.brainpad.co.jp
https://www.brainpad.co.jp/doors/dl/mailmagazine.html
DX（デジタルトランスフォーメーション）とは？今さら聞けない意味・定義・事例をわかりやすく解説【2023年最新版】
機械学習とは？3つの学習手法と知っておきたい活用事例
生成AIを日々の業務に取り入れ
生成AI・LLMのビジネス応用とは？成功のポイントを徹底解説
AI導入＝DXではない？DXにおけるAI活用ポイントと成功事例
入社1年目が教わる「はじめての人工知能」 第1回：人工知能（AI）とはなにか
入社1年目が教わる「はじめての人工知能」 第2回：人工知能（AI）の歴史
入社1年目が教わる「はじめての人工知能」 第3回：トップ企業にみる人工知能（AI）活用の取り組み
入社1年目が教わる「はじめての人工知能」 第4回：人工知能（AI）をめぐる国の政策動向とAIに取り組む意義
AGI(汎用人工知能)とは？AIやChatGPTとの関係性・社会的課題
2045年問題とは？シンギュラリティの意味や仕事への影響を解説
LLM(大規模言語モデル)とは？生成AIとの違いや活用事例・課題
プロンプトエンジニアリングの基本と応用
ChatGPTに共通テスト解かせてみた
ChatGPTとは？使い方・始め方・仕組み・最新の活用事例を一挙ご紹介！ | DOORS DX
社内文書に特化したChatGPT ファインチューニング実践編
ChatGPT
Gemini
Google の新たな生成AIモデル Gemini を技術的観点で解説
Gemini
Adobe Firefly
生成AI – Canva
Midjourney
生成AI・LLMをビジネス適用するための検討ポイントおよびユースケース
ChatGPT APIで社内データについて回答するSlack BotとWebアプリを作った
Platinum Data Blog
生成AI カテゴリーの記事一覧 – Platinum Data Blog by BrainPad
富士通と理化学研究所、独自の生成AIに基づく創薬技術を開発 富士通と理化学研究所、独自の生成AIに基づく創薬技術を開発
ChatGPTで記述式アンケート解析がゼロコストに｜LLMを経営効果に変えた！東京電力エナジーパートナーの生成AI活用事例
PayPayフリマ、出品時の商品説明文の作成を生成AIがサポートする機能を提供開始
銀行業務での適応領域を探索。りそな×ブレインパッドのLLM共同研究プロジェクトで見えてきた世界観とは？
ベルシステム24、日本マイクロソフトとGoogle Cloudの生成AIを活用したコンタクトセンター業務の実証実験を完了、事業化へ
製造業での活用 〜カイゼンノウハウは生成AIに聞け！〜
生成AIで変わる働き方を議論する「Work Wonders Conference」SESSION3：こんな使い方あったんだ「生成AI活用ショーケース」
ウォルマートは調達交渉の自動化をどのように実現したか
シーメンスとマイクロソフト、生成型AIで工業生産性向上を目指すと宣言
Work Wonders Conference
インクルージョン・ジャパン
生成AIで変わる働き方を議論する「Work Wonders Conference」SESSION1：生成AIで経営が変わる「未来の組織と経営」
生成AIで変わる働き方を議論する「Work Wonders Conference」SESSION1：生成AIで経営が変わる「未来の組織と経営」
生成AIで変わる働き方を議論する「Work Wonders Conference」SESSION2：上場企業184社に聞いた「生成AI活用のリアル」
生成AI・LLMの社内活用におけるガイドライン策定のプロセスとポイント
生成AIに淘汰されない人材スキルと組織のあり方を経済産業省が解説
LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げます
インシデント
Sun et al. (2024)
生成AIによる自動評価（LLM-as-a-Judge）のメリットと最新手法をご紹介
生成AI・LLMの社内活用におけるガイドライン策定のプロセスとポイント

🏷90%以上の精度を目指すためのポイント

画像 1

成功と失敗の分岐点は「必要なデータが揃っているか」

AIによる需要予測の成功と失敗の分岐点は、必要なデータが揃っているかどうかにあります。成功ケースでは信頼できるデータを大量に確保し、予測につながるデータを特定して高い精度で予測します。一方、失敗ケースでは関連するデータが不足したり、データの精度が低かったりすることが要因となります。

成功と失敗の分岐点を理解するためのポイント

成功と失敗の分岐点を理解するためには、データの質と量を十分に揃えることが重要です。成功ケースでは信頼性の高いデータを収集し、予測に必要なデータを適切に特定することがポイントとなります。一方、失敗ケースではデータの不足や精度の低さが問題となるため、データ収集と精度向上に重点を置く必要があります。さらに、新たな現象や異常なデータにも対応できる柔軟性が求められます。

AIによる需要予測のポイント

AIによる需要予測は、過去のデータや気象情報などを学習し、次の変化を予測します。成功と失敗の分岐点は、必要なデータが揃っているかどうかにあります。データの信頼性と量を確保し、予測に必要なデータを適切に特定することが90%以上の精度を目指すための重要なポイントです。
参照情報

90%以上の精度を目指すためのポイント

生成AIを活用して90%以上の精度で予測情報を得るためのポイントは、AI活用のフェーズを適切に選択し、組織内での理解を広めることが重要です。また、AI活用によるビジネス変革に伴うリスクにも注意が必要であり、セキュリティーとデータガバナンス機能を適切に導入することが求められます。

90%以上の精度を目指すための考察

AI活用において、データ戦略の立案やAI利用のガイドライン策定が重要であり、将来的な発展を見据えることが必要です。さらに、生成AIと従来型AIを組み合わせることで新たな可能性が生まれるため、両者の強みを活かすことが重要です。また、生成AIコンサルティングサービスを提供する企業の支援を受けることで、効果的なAI活用が可能となります。データ前処理の重要性も指摘されており、適切なツールやAutoMLソフトウェアを活用することで精度向上に貢献します。

生成AIがビジネスを大変革 肝は真価を引き出すデータ戦略

AIを導入する際の課題は、AIが結果を導き出すためのデータをどう収集・管理するかというデータ戦略です。AI活用のフェーズはChatGPTの登場により大きく変化し、AI活用によって人間はクリエーティブな業務に注力できるようになります。AIを導入する際の課題は、AIが結果を導き出すためのデータをどう収集・管理するかというデータ戦略です。AIを活用する際には、成果を出しやすい分野から導入し、組織内での理解を広めることが重要です。
AI活用によってビジネスが大きく変わる中、情報漏洩などのリスクにも注意が必要です。Google Cloudではエンタープライズ向けのセキュリティーとデータガバナンス機能を提供し、AI活用による顧客体験向上を支援しています。企業がAIを導入する際には、AI戦略とデータ戦略を考え、将来的な発展を見据えることが重要です。
Google Cloudは、AI活用を支援するために様々なツールやソリューションを提供しており、データ戦略の立案やAI利用のためのガイドライン策定も支援しています。AI同士がコラボレーションできるようになることで業務処理の効率が向上し、AI活用の拡大に伴い責任ある情報活用が求められます。GoogleはAIプラットフォームを提供し、責任ある形のコラボレーションを実現するためにAI領域に注力しています。
Google Cloud ![Google Cloud](https://www.gstatic.com/devrel-devsite/prod/vb0e6c1e4e7c2e0f3f3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1d6c9f0d8d9d3b1b1
copy url
source logoridgelinez.com
copy url
source logowww.pwc.com
copy url
source logoxtech.nikkei.com
copy url
source logoaismiley.co.jp
https://aismiley.co.jp/category_page/chatgpt/
AI（人工知能）
AIソリューションの種類と事例を一覧に比較・紹介！
機械学習
教師データ
過学習
売上予測AIとは？売上を加速する需要予測システムの重要性
エクセルを使った需要予測方法と問題点 需要予測AIの活用メリットも解説
在庫管理とは？在庫管理システムやAIを導入するメリットや活用事例を紹介
需要予測に必要なデータとは？精度を高めるポイントもわかりやすく解説
食品業界
SCM
AI需要予測
売上の増減に直結？需要予測やダイナミックプライシングの最新システムを知ろう
予測AIカオスマップ
お問い合わせ
AI・人工知能とは？定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説
copy url
source logonicpartners.co.jp
「需要予測」では、精度UPのための試行錯誤が必須
成功・失敗の分岐点は「必要なデータが揃っているか」
データサイエンティストに代わるツールの登場で、AI導入のハードルは下がっている
「H2O Driverless AI」をPoC環境でお試しいただけます
この記事に関するお問い合わせ
関連情報
(製品情報)
AI導入はどこまで現実的？ 5大ハードルとその解決策を解説
(ブログ)
(ブログ)
(コラム)
(資料) ※会員専用ページ
(事例) ※会員専用ページ
copy url
source logonote.com
copy url
source logonikkeibp.co.jp
copy url
source logowww.nri.com
マッピングアプリをジェネレーティブAIに再び焦点を合わせている創設者 (skift.com)
ECBが利下げを実施：世界で利下げが本格化するなか日銀はひとり利上げへ
合計特殊出生率1.20へ低下：関連法案可決も少子化対策の実効性にはなお疑問
copy url
source logojapan.zdnet.com
copy url
source logoqiita.com
www.team-ai.com
http://blog.team-ai.com/8steps-for-studying-ai/
https://towardsdatascience.com/data-preprocessing-for-non-techies-basic-terms-and-definitions-ea517038a4e5
https://towardsdatascience.com/data-preprocessing-for-non-techies-feature-exploration-and-engineering-f1081438a5de
https://www.coursera.org/lecture/advanced-manufacturing-process-analysis/data-preprocessing-3PByv
https://www.coursera.org/lecture/data-genes-medicine/data-preprocessing-tasks-Zdg0l
https://www.coursera.org/lecture/neurohacking/preprocessing-an-overview-41B0V
https://10001ideas.com/2018/07/19/%E7%89%B9%E5%BE%B4%E9%87%8F%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AB%E7%84%A6%E7%82%B9%E3%82%92%E5%BD%93%E3%81%A6%E3%81%9F%E7%B0%A1%E6%BD%94%E3%81%AA%E6%9C%AC/
https://medium.com/team-ai-fintech/how-to-build-successful-ai-a0c5e522497d
https://qiita.com/kaeken1jp/items/28a9d9e6d99176711e4e
https://qiita.com/kaeken1jp/items/7f79fb6a966e115ecd69
”仕事で始める機械学習”の要点をまとめてみたらとても良い入門書だった
https://qiita.com/Hironsan/items/2466fe0f344115aff177
https://www.kaggle.com/joparga3/in-depth-skewed-data-classif-93-recall-acc-now
https://www.kaggle.com/gzuidhof/full-preprocessing-tutorial
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117942/
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873116402/
https://rhiever.github.io/tpot/
https://codeiq.jp/magazine/2016/09/45051/
https://viblo.asia/p/data-preprocessing-and-data-wrangling-in-machine-learning-and-deep-learning-Qpmlenrk5rd
https://qiita.com/search?q=%E6%AC%A0%E6%90%8D%E5%80%A4
https://qiita.com/search?q=%E5%A4%96%E3%82%8C%E5%80%A4
https://qiita.com/search?q=%E3%83%8E%E3%82%A4%E3%82%BA
https://qiita.com/search?q=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E9%87%8D%E8%A4%87
https://qiita.com/search?q=%E3%83%A9%E3%83%99%E3%83%AB%E4%BB%98%E3%81%91
https://qiita.com/search?q=%E9%A1%94%E6%8A%BD%E5%87%BA
https://qiita.com/search?q=%E7%89%B9%E5%BE%B4%E6%8A%BD%E5%87%BA
https://qiita.com/search?q=%E8%B6%85%E8%A7%A3%E5%83%8F
https://qiita.com/search?q=%E3%82%B0%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%83%AB%E5%8C%96
https://qiita.com/search?q=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%B0%B4%E5%A2%97%E3%81%97
https://qiita.com/search?utf8=%E2%9C%93&sort=&q=data+augumentation
https://qiita.com/search?q=HOG%E7%89%B9%E5%BE%B4%E9%87%8F
copy url
source logoliginc.co.jp
AIシステム開発に強いおすすめ企業一覧
生成AIコンサルサービスの詳細はこちら
LIG、顧問に梶谷 健人氏を迎え入れ「生成AIコンサルティング」事業を本格スタート
生成AI（Generative AI）活用コンサルティング｜株式会社リブ・コンサルティング
生成AI（Generative AI）コンサルティングサービス｜PwC Japanグループ
生成AIコンサルティングサービス｜株式会社日立コンサルティング
生成AIアドバイザリサービス｜伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
KPMGジャパン
生成系AIコンサルティングサービス｜Ridgelinez株式会社
AIを使ったシステム開発に強い企業15選

🖍 考察

調査の結果

AI活用における90%以上の精度で予測情報を得るためには、以下のポイントが重要です：
  • 高品質な教師データを用いることで処理結果の質を向上させる
  • 適切なデータの収集と整理が必要
  • 適切な人材を確保し、適切なモデルを選択する
  • パラメータチューニングによって未知のデータに対する推定性能を向上させる

推定

AI活用における90%以上の精度で予測情報を得るためには、データの質と量の重要性を考慮し、適切な教師データの収集と整理が必要です。さらに、適切なモデルの選択とパラメータチューニングによって高い精度の予測情報を得ることが可能です。

分析

AI活用における90%以上の精度で予測情報を得るためには、データの質と量を重視し、適切なモデルの選択とパラメータチューニングが重要です。さらに、適切な教師データの収集と整理が成功への鍵となります。AI活用によるビジネス変革にはリスクが伴うため、セキュリティーとデータガバナンス機能の導入も重要です。

今後の調査

  • AI活用におけるデータの質と量の重要性のさらなる探求
  • AI活用における適切なモデルの選択方法の研究
  • AI活用におけるパラメータチューニングの最適化手法の検討

📖 レポートに利用された参考文献

検索結果: 28件追加のソース: 0件チャット: 0件

140件の参考文献から28件の情報を精査し、約140,000語の情報を整理しました。あなたは約12時間の調査時間を削減したことになります🎉

調査された文献
140件
精査された情報
28件
整理された情報量
約140,000語
削減された時間
約12時間

🏷 データの質と量の重要性

周期性を有するデータのAI予測精度を向上させるための前処理方法
定点観測で収集された周期性を有するデータをAIで予測する際に、データに含まれる周期的な特徴を抽出して生成したデータを学習に追加することで予測精度を向上する方法で ...
naro.go.jpnaro.go.jp
[PDF] 周期性を有するデータのAI 予測精度を向上させるための前処理方法
定点観測で収集された周期性を有するデータをAIで予測する際に、データに含まれる周期的. な特徴を抽出して生成したデータを学習に追加することで予測精度を向上する方法 ...
affrc.go.jpaffrc.go.jp
AI活用・分析には必要なデータ収集が鍵！AI開発で抱える課題とは？
労働不足問題の解消や労働生産性の向上、経営状況の可視化など利用用途の幅が広がっているAI。DX推進を構成する1つの要素に過ぎませんが、積極的にAIを導入して ...
fastlabel.aifastlabel.ai

🏷 適切なアルゴリズムやモデルの選択

LLM(大規模言語モデル)とは？生成AIとの違いや活用事例・課題 ...
#### LLM（大規模言語モデル）とは？ LLM（Large Language Model:大規模言語モデル）は、自然言語処理（NLP）の分野で使用される深層学習モデルの一種です。その主な目的は、膨大な量のテキストデータを学習し、人間のような自然な言語生成や理解を実現することです。具体的には、LLMは深層学習の技術を用いた複雑なモデルで、ニューラルネットワークと呼ばれる計算モデルを使用して言語構造を学習します。LLMは機械翻訳やテキスト要約、対話システムなどの自然言語処理の主要なタスクに向いており、人間並みの性能を発揮できるレベルに到達しています。 #### 生成AIとの違い LLMは「膨大なテキストデータから言語のパターンを学習し、テキスト生成や要約などのテキストに関わるタスクを高い精度で行うことができる深層学習モデル」であり、生成AIはAI技術の総称であり、自律的にテキスト・画像・音声などを生成する技術を指します。LLMは生成AIの中でも自然言語処理を担うモデルと位置づけられます。 #### 機械学習との関係 LLMは機械学習の一種であり、「機械学習」は統計学やデータマイニング手法を使ってコンピュータにデータから学習する能力を持たせ、未知のデータに対して予測や判断を行わせる技術のことです。LLMは機械学習の応用分野の一つであり、画像認識や音声認識、会話の要約など従来の機械学習モデルでは対応できなかったタスクを解決できるようになっています。LLMの登場により、AIの活用領域は大きく変わりつつあり、ビジネス価値を生み出す可能性が広がっています。
brainpad.co.jpbrainpad.co.jp
機械学習の2つの壁「分類モデルの選定」と「過学習」への対処法
分類モデル（classification model）は、過去のデータから抽出された工学的特徴の特定のセットに基づいて、項目を離散的なグループまたはクラスに割り当て ...
itmedia.co.jpitmedia.co.jp
機械学習モデルの必要性と種類とは？事例や選ぶ際のポイントも解説
ディープラーニングは深層学習とも呼ばれる機械学習の手法のひとつで、大量のデータからAIが特定のパターンやルールを発見し、問題を解く方法を学習する ...
tryeting.jptryeting.jp
生成AIにおけるデータ基盤を安全かつ確実に準備する5つの方法 | Blog
企業において、生成AIを利用するにあたり独自の戦略を定義する必要がある。まずは最初に、大規模言語モデル（LLM）に対してどのアプローチを採用するかを ...
granvalley.co.jpgranvalley.co.jp

🏷 モデルの学習とチューニング

AIによる需要予測の仕組みとは？導入事例・費用・アルゴリズムを ...
#### AIによる需要予測の仕組みとは？導入事例・費用・アルゴリズムを解説 AIを使った需要予測は、過去のデータから法則を見つけ出し、将来の需要を予測する方法です。AIは機械学習を通じてデータを学習し、高精度な予測を行います。需要予測のメリットとしては、在庫の最適化、業務の効率化、売上の最大化が挙げられます。 AIを使った需要予測のアルゴリズムには、時系列分析、移動平均法、指数平滑法、最小二乗法・回帰分析などがあります。これらの手法を活用することで、将来の需要を予測することが可能です。 導入事例として、スーパーの発注量予測やタクシーの乗客数予測などがあります。例えば、スーパーではAIを使った自動発注システムの導入により、作業時間の削減や需要予測の精度向上が実現されています。 AIを使った需要予測は、過去のデータを活用して将来の需要を予測することで、在庫管理や売上最大化などの効果をもたらします。需要予測の精度向上と業務効率化を目指す企業にとって、AIの活用は大きな価値を持つと言えます。![](https://www.matrixflow.net/wp-content/uploads/2022/06/case-batch_45_rewrite.jpg)
matrixflow.netmatrixflow.net
生成AIとは？生成AIの利点、応用例、リスクなど、企業が抱く疑問 ...
#### 生成AIとは？ 生成AIは、既存の成果物から学習して新たな成果物を生成するテクノロジーです。画像、動画、音楽、テキスト、ソフトウェアコードなど、さまざまな分野で新しいコンテンツを生み出すことができます。AIファウンデーション・モデルと呼ばれるトレーニング済みのモデルが重要であり、自然言語でのリクエストに応答することが一般的です。 #### 生成AIの利点 生成AIの利点としては、商品開発の迅速化、カスタマーエクスペリエンスの向上、従業員の生産性向上などがあります。ただし、生成AIが生み出す成果物には不正確性やバイアスが含まれる可能性があり、人間による妥当性の確認が必要です。 #### 生成AIのリスク 生成AIには重大なリスクが伴います。透明性の欠如、正確性の問題、バイアス、知的財産と著作権、サイバーセキュリティと不正行為、サステナビリティなどが挙げられます。これらのリスクに対処するためには、企業は慎重に対応策を考える必要があります。 #### 生成AIの将来展望 生成AIは、売り上げ増加、コスト削減、生産性向上、リスク管理向上などの機会をもたらします。将来的には、商品開発、新たな売り上げチャネル、労働者のオーグメンテーション、長期的な人材最適化、プロセスの改善、リスク軽減などの分野で活用されることが期待されます。
gartner.co.jpgartner.co.jp
【機械学習入門】機械学習に向けてのデータ前処理 - Avinton Japan
データの前処理とは、得られたデータを何らかの機械学習アルゴリズムに入れる前に、そのデータに何かしら手を加えることをいいます。 用意した”生”のデータを、 ...
avinton.comavinton.com
機械学習のパラメータチューニングを「これでもか！」という ...
#### 機械学習のパラメータチューニングについての包括的な要約 機械学習のパラメータチューニングには、以下の3つのポイントが重要です。 1. **パラメータチューニングの目的** - 回帰や分類などの機械学習モデルにおいて、未知のデータに対する推定性能を向上させるために、モデルのパラメータを調整することが目的です。 2. **背景 ～機械学習の複雑化～** - 線形回帰などの単純な手法では、複雑な現象をうまく予測できないことがあります。 - 多次元の説明変数を組み合わせることで、推定性能が向上することが多いです。 - 非線形な関係性を捉えるために、多項式回帰などの非線形回帰手法が有効です。 3. **汎化性能の向上（正則化）** - モデルを複雑にしすぎると、学習データに過剰に合わせ込んでしまい、未知データに対する推定性能が低下する過学習が起こります。 - 過学習を防ぐためには、正則化などの手法を用いてモデルの汎化性能を向上させる必要があります。 これらのポイントを踏まえて、機械学習のパラメータチューニングを行うことで、より高い予測性能を実現することができます。[GitHub](https://github.com/c60evaporator/param_tuning_tutorials)にも関連情報がアップロードされています。
qiita.comqiita.com
機械学習のパラメータをオートチューニングしよう（分類編 ...
#### 機械学習のパラメータをオートチューニングしよう（分類編） 機械学習の予測モデル作成において、パラメータのチューニングは重要です。パラメータは機械学習の予測モデルを構築する際の設定値や制限値を示します。例えば、決定木の深さやニューラルネットワークのニューロン数などがパラメータとなります。 ### パラメータチューニングの重要性 - パラメータの良し悪しは予測モデルの性能に影響を与える - 複数のパラメータを組み合わせて最適なモデルを作成する必要がある ### SAS Viyaのオートチューニング機能 - **オートチューニング**：最適なパラメータを短時間で探索する機能 - 遺伝的アルゴリズム、ラテン超方格サンプリング、ベイズ最適化、ランダムサンプリングなどのアルゴリズムを提供 ### オートチューニングの利点 - 効率的に最適なパラメータを探索 - 人的資源を投入せずに良い予測モデルを生成可能 ### 実際の手順 1. PythonからSAS Viyaを操作し、CAS Sessionを生成 2. ダイレクトメールの送信記録と顧客データを使用して分類モデルを生成 3. 決定木を使って「オートチューニングなし」でモデルを作成し、精度を評価 4. オートチューニングを適用して決定木モデルを生成し、精度を評価 5. ROC曲線を描画して精度の比較を行う ### 結果 - オートチューニングを適用することで精度が向上し、より良い予測モデルが生成される - パラメータチューニングにかかる時間や労力を削減 SAS Viyaのオートチューニング機能を活用することで、効率的に最適な予測モデルを構築できます。詳細な手順やプログラムは提供されていますので、ぜひ活用してみてください。 [参照元](URL)
blogs.sas.comblogs.sas.com

🏷 評価と検証の継続的な改善

徹底解説】DXコンサルとは？コンサルティング会社の選び方と仕事 ...
#### DXコンサルタントの役割 DXコンサルタントは、クライアント企業がDXを導入するためのコンサルティングを行うコンサルタントです。主な提供業務内容は以下の通りです。 - 新規事業戦略の立案 - 市場の需給予測、現状分析、実行支援など計画全般のサポート - 既存事業の見直し - 業務効率化や生産性向上に向けたDX化サポート - システム開発 - システムの選定、導入、サポート - 組織作り - プロジェクトチームの編成や部門の再編成など - DX人材の育成 - デジタル技術の教育支援（専任担当者の外部登用など） DXコンサルタントは、ITやデジタル技術を活用して、プロセスの変革を行い、競争力を高めるための支援を行います。外部の専門家として、ビジネスモデルの変革や企業の組織改革に合わせて、DX化の支援を受けることが可能です。
mirai-works.co.jpmirai-works.co.jp
DXコンサルタントの仕事とは～DXコンサルタント徹底解説 ...
#### DXコンサルタントの仕事とは～DXコンサルタント徹底解説～ DXコンサルタントは、企業がデジタル技術を活用して業務プロセスを変革し、ビジネスモデルをアップデートし、組織文化を変え、競争優位性を構築するのをサポートする専門家です。主に戦略的な視点からビジネスの課題を特定し、デジタルソリューションを提供します。 DXコンサルタントは、ビッグデータ、人工知能（AI）、インターネット・オブ・シングズ（IoT）などの最新テクノロジーを駆使して、ビジネスプロセスの改善、新たな収益の機会の特定、および市場での競争優位性の獲得に取り組みます。 ITコンサルタントやシステムエンジニアとの違いは、DXコンサルタントがビジネスの課題を特定し、戦略的な視点からデジタルソリューションを提供するのに対し、ITコンサルタントやシステムエンジニアは主に技術的な課題に焦点を当てています。 DXコンサルタントの仕事は、企業がDXを推進し、競争力を維持するために不可欠です。DXコンサルタントは企業にはないDXの知見を提供し、変革を推進する役割を果たします。具体的には、専門知識の提供、第三者の視点、DX戦略の策定、リスク管理などの役割を担います。 DXコンサルタントの将来性は高く、デジタル技術の進化や市場の変化に対応する必要があります。キャリアプランとしては、専門知識の獲得、業界知識の深化、資格の取得、プロジェクトマネージメントスキルの磨き上げ、リーダーシップの発展が重要です。市場の視点からも需要の増加や業界横断的なアプローチ、テクノロジーの進化に対応する柔軟性が求められます。
funaisoken.co.jpfunaisoken.co.jp
生成AI（ジェネレーティブAI）とは？ChatGPTとの違いや仕組み ...
#### 生成AI（ジェネレーティブAI）とは？ 生成AIは、深層学習や機械学習の手法を駆使して、人が作り出すようなテキスト、画像、音楽、ビデオなどのデジタルコンテンツを自動で生成する技術です。この技術は大量のデータからパターンを学習し、それを基に新しい、オリジナルのコンテンツを創出する能力を持っています。生成AIは、学習したデータを基にして新しい創作物を生み出すため、多様なコンテンツ生成が可能となります。 #### 生成AI（ジェネレーティブAI）とは？ 生成AIは、「Generative AI：ジェネレーティブAI」とも呼ばれ、学習済みのデータを活用してオリジナルデータを生成するAIを指します。生成AIは、学習データをもとにAI自身が最善の回答を探し出していくことで、新しいコンテンツを生み出すことができます。生成AIは、0から1を生み出す性質が特徴的であり、AI自身が自ら学習し続け新たなアウトプットを人間に返すことが可能です。 #### 生成AIの活用 生成AIは、テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成などさまざまな種類があります。それぞれの性質に適した活用方法を選択することで、人間の手で行っていた作業を効率化したり、新たなアイデアを形にしたりすることが可能です。例えば、テキスト生成AIを活用すると、長文の要約やキャッチコピーのアイデア創出、プログラミングのコード生成などの作業を自動化できます。 #### 生成AIに用いられるモデル 生成AIには、GPTやVAE、GAN、拡散モデルなどのモデルが使用されます。これらのモデルは、それぞれ異なる生成方法や用途を持っており、テキスト生成AIにはGPTが、画像生成AIにはVAEやGAN、拡散モデルが活用される傾向があります。これらのモデルを適切に活用することで、高度なコンテンツ生成が可能となります。
brainpad.co.jpbrainpad.co.jp
生成AIによるDXの推進方法を解説！活用方法や具体的な使用例まで ...
#### 生成AIによるDXの推進方法を解説！活用方法や具体的な使用例まで ... 近年、生成AIによるDX(デジタルトランスフォーメーション)化が注目されています。DX化により業務効率や顧客満足度が向上し、多くの企業が導入を検討しています。 #### 生成AIとDXの関係性とは 生成AIはDXを推進させる手段の一つであり、膨大なデータの蓄積や分析を行うことが可能です。DX推進において生成AIは重要な役割を果たしています。 #### DX推進に向けて生成AIを活用する効果 生成AIを活用することで手作業を省力化し、新しい付加価値を顧客に提供できます。業務の効率化や新しいビジネスの創出に貢献します。 #### 生成AIでできる4つのこと 1. **コンテンツ・テキスト作成**: 議事録の要約や記事作成に活用可能。 2. **画像・デザイン作成**: ロゴやイラストの作成が可能。 3. **動画の作成**: アニメーションや映画の作成が容易。 4. **音声の作成**: 音楽や翻訳に活用可能。 #### 生成AIのビジネスでの活用シーン例 - **社内データの抽出**: 社内データから必要な情報を瞬時に抽出。 - **ニュースやWebサイトの文章を要約**: 記事の要約を自動化。 - **新規事業やキャッチコピーなどのアイデア作成**: アイデアの提案を支援。 - **ECモールの商品説明を自動生成**: 商品説明文の作成を簡略化。 - **顧客対応をAI化**: 定型的な質問への回答を自動化。 #### 生成AIを活用したDX推進事例3つ 1. **製造業の外観検査をAI化**: 外観検査の正確性向上と人手不足の解消。 2. **顧客対応をAI化**: 24時間対応や定型的な質問への回答を自動化。 3. **ECモールの商品説明を自動生成**: 商品説明文の簡略化と出品数の増加。 #### 生成AIを活用してDXを行う5つのメリット 1. **生産性や効率が向上**: 作業の簡略化により生産性が向上。 2. **コスト削減**: 人的リソースの削減やコスト削減が可能。 3. **新規事業の展開**: アイデアの提案や事業創成を支援。 4. **顧客満足度向上**: 24時間対応や定型的な質問への迅速な回答。 5. **業務効率の向上**: 業務の効率化や作業時間の短縮が可能。 生成AIの活用は企業のDX推進に大きく貢献し、様々な分野で効果的に活用されています。
mirai-works.co.jpmirai-works.co.jp
【AI検索トレンド】瞬時に回答を生成してくれるデータ収集効率化 ...
ElicitはAIを活用した研究支援ツールで、ユーザーが入力した質問に対して関連する論文を引用し、回答を生成するサービスです。主な機能は、論文のアブストラクトを読み取り ...
g-search.jpg-search.jp

🏷 90%以上の精度を目指すためのポイント

AIによる需要予測はどこまで使えるのか？成功と失敗の分岐点を解説
AI による「需要予測」では、過去のデータや気象情報 ... 精度での予測を実現しています。 一方失敗したケースの要因 ... ただし、生成AI によって生成される回答は常に”100% ...
nicpartners.co.jpnicpartners.co.jp
需要予測とは？種類や手法・課題・精度を上げるAIの導入 ... - AIsmiley
需要予測AIとは、売上情報や顧客の購買履歴など ... AIによる予測の精度は、相関性の高いデータ ... 三井住友海上とNEC、生成AIによる文章要約技術を開発。
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
劣化する予測精度、ポンコツAIに陥る2パターン | 日経クロス ...
#### 劣化する予測精度、ポンコツAIに陥る2パターン AIシステムは運用開始後に精度が劣化していく場合があります。最初は問題がなかったのに、だんだんポンコツAIシステムになっていくパターンがあります。予測精度が劣化する典型的な原因は2つあります。 #### 1. 予測モデルと実態のズレ - 学習した時点と入力データが変化して、予測モデルが適切な予測をできなくなることがあります。 - AIは過去になかった現象の予測を苦手とし、学習した結果に沿って予測します。したがって、学習できていない現象に沿った予測は困難です。 - 例えば、施設内空調の自動制御システムや小売業向けの価格販促適正化システムなどが挙げられます。 #### 2. 学習データの異常 - AIシステムは新たなデータを学習して精度を向上させるイメージがありますが、学習データに異常がある場合もあります。 - 例えば、人為的なミスによって異常なデータが学習され、予測モデルの精度が劣化することがあります。 これらのパターンを理解し、適切な対策を講じることがポンコツAIシステムを避けるために重要です。
nikkei.comnikkei.com
生成AI（Generative AI）コンサルティングサービス - PwC
PwCコンサルティング、生成AIを用いたDX推進支援でAIスタートアップABEJAとの協業を開始（2023年8月30日）. PwCコンサルティング合同会社は、生成AIに対する企業ニーズ ...
www.pwc.comwww.pwc.com
生成系AIコンサルティングサービス | Ridgelinez (リッジラインズ ...
生成系AIコンサルティングサービスは企業や組織が生成AI技術を効率的に活用し、企業の競争力向上やイノベーション推進を支援するサービスです。
ridgelinez.comridgelinez.com
生成AIがDX推進の起爆剤に--PwC Japan、「2023年 AI予測調査 ...
#### 生成AIがDX推進の起爆剤に--PwC Japan、「2023年 AI予測調査 ... PwC Japanは、「2023年 AI予測調査 日本版」の調査結果を発表しました。日本企業のAI活用に関するトレンドと生成AIが日本企業に与えるインパクトについて説明されました。 #### AI活用の進捗状況 - 日本企業のAI導入率は50％で、前回調査よりも低下している。 - 一方、米国は55％から72％に上昇しており、差が広がっている。 #### 外部データ活用の差 - 日本ではデータ連携を実施している企業が21％に対し、米国は60％。 - 外部データを活用する企業も、日本が15％で米国が44％と差がある。 #### 非財務情報の活用 - 非財務情報をAIで分析する企業は、日本が8％で米国は56％。 - 日本企業は非財務情報の可視化に重点を置いており、AI活用に遅れがある。 #### AIへの投資効果 - 日本企業のAIへの投資効果は思うように出ておらず、ROIを得ている企業は3割未満。 - AIモデルの運用に課題があり、ビジネス効果が出ないケースが43％。 #### 課題と対応策 - AIリスクの管理が課題となっており、日本企業はガバナンス施策に取り組む必要がある。 - AIガバナンスを推進し、安心してAIを活用できる環境を整備することが重要とされています。 ![図1：AI活用状況比較](/storage/2023/06/19/f6d281a4bf3d1953a5030c33ee2197a5/230619_pwc_001.jpg) ![図2：非財務情報活用比較](/storage/2023/06/19/b190f00c0d5d8bf4e06b1d724c056c3e/230619_pwc_002.jpg) ![図3：AI投資効果比較](/storage/2023/06/19/127540d6304c263648a3faa63f446972/230619_pwc_003.jpg) ![図4：AIリスク管理課題](/storage/2023/06/19/c62c38575f0a155148c712b296b563c2/230619_pwc_004.jpg)
zdnet.comzdnet.com
生成AIがビジネスを大変革 肝は真価を引き出すデータ戦略
――AIを導入する際にはどのようなことが課題になるのでしょうか。 ホール肝心なのは、AIが結果を導き出すためのデータを、いかに収集・管理するかというデータ戦略です。
nikkeibp.co.jpnikkeibp.co.jp
生成AIと従来型AIの融合:新たな可能性と応用事例｜YAMADAI AI ...
#### 生成AIと従来型AIの融合:新たな可能性と応用事例 - 生成AIと従来型AIはそれぞれ異なる強みを持ち、組み合わせることで新たな可能性が生まれる - 生成AIは新しいコンテンツを生成する能力を持ち、従来型AIはデータ解析や予測モデリングに優れている - 生成AIと従来型AIの融合により、ユーザーインターフェースの向上、データ補完・拡張、リアルタイム対応と自動化の高度化が実現される - 金融業界や医療分野、製造業などさまざまな分野で具体的な応用事例が存在する ![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/141152872/rectangle_large_type_2_4d17f144f8f88f636275ea3ffa5eab8a.jpg?width=800)
note.comnote.com
生成AIとCXのこれから：顧客との強固な関係を築くための新しい ...
#### 生成AIとCXのこれから：顧客との強固な関係を築くための新しいアプローチ 生成AIの技術は急速に普及し、企業による活用が進んでいます。CXにおける生成AIの特徴として、以下の3つが挙げられます。 #### 特徴1：人間を超える対話/応対を実現 生成AIは、コンテキストを理解した人間のような対話を可能にし、専門家のように振る舞うことができます。24時間365日疲れることなく多数の顧客に対応し、言語の壁も超えることができます。 #### 特徴2：マルチモーダルによる新たなインタラクションの提供 生成AIは、テキストだけでなく音声や画像などの多様な入力を受け取り、適切な回答を生成することができます。顧客とのインタラクションをリッチで多様な形で行えるようになります。 #### 特徴3：究極のパーソナライズ体験の提供 生成AIはリアルタイムで顧客との対話を処理し、パーソナライズされた応答を返すことができます。顧客の感情や反応に応じて商材をリコメンドすることで、コンバージョンに繋げることが可能です。 これらの特徴を活かした生成AIのユースケースは、旅行計画のAIアシスタントやAI音声アシスタントによるドライブスルー注文体験、パーソナライズな対話を通じた語学の学習体験などが既に存在しています。企業は、顧客にとって真に望まれる体験を再設計し、生成AIを活用することで顧客との強固な関係を築くことができます。
www.nri.comwww.nri.com
生成AIコンサルティングサービスを提供する会社まとめ | 株式 ...
#### 生成AIコンサルティングサービスを提供する会社まとめ | 株式 ... 生成AI（Generative AI、ジェネレーティブAI）は、プロンプトに応答してテキストや画像を自動生成する人工知能システムです。各企業が生成AIを活用し競争力を高める中、生成AIコンサルティングサービスを提供する会社を紹介します。 #### 株式会社LIG - UI/UXの知見とグローバルな開発体制を強みに、企業のDXを支援 - 生成AI専門チームがAI活用のプラン策定をサポート - 生成AIワークショップを開催 [詳細はこちら](https://liginc.co.jp/solutions/technology/ai) #### 株式会社リブ・コンサルティング - DXを活用した幅広い分野のコンサルティングサービスを提供 - ビジネス部門とDX部門のアプローチを支援 [詳細はこちら](https://www.libcon.co.jp/solution/dx/generative-ai/) #### PwC Japanグループ - 世界154カ国721拠点のグローバルなネットワークを活かし、生成AIコンサルティングサービスを提供 - 生成AIを活用した事業化支援やリスク管理をサポート [詳細はこちら](https://www.pwc.com/jp/ja/services/consulting/analytics/generative-ai.html) #### 株式会社日立コンサルティング - 生成AIコンサルティングサービスを提供 - 日立製作所「Generative AIセンター」と連携し、業務改善を支援 [詳細はこちら](https://www.hitachiconsulting.co.jp/solution/digital/generative_ai/index.html) #### 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 - 生成AIアドバイザリーサービスを提供 - 生成AIの概要や活用方法に関する勉強会や技術面での支援を行う [詳細はこちら](https://www.ctc-g.co.jp/solutions/generative_ai_services/) #### KPMGジャパン - 監査、税務、アドバイザリーの3つの分野にわたる監査法人を持ち、生成AIコンサルティングサービスを提供 - 生成AIの適用領域への支援を行う #### Ridgelinez（リッジラインズ）株式会社 - 富士通グループのコンサルティング会社として、DX推進を支援 - ChatGPT4を活用した知見を蓄積し、包括的な視点でクライアントを支援 [詳細はこちら](https://www.ridgelinez.com/service/generative-ai.php)
liginc.co.jpliginc.co.jp
(保存版:随時更新) データ前処理手法まとめ by Team AI - Qiita
データ分析の現場では実務上非常に大事な前処理。でもどの手法を選んでいいのか初心者には見えにくいし、漏れなくダブりなく(MECE)網羅された手法一覧 ...
qiita.comqiita.com

📖 レポートに利用されていない参考文献

検索結果: 85件追加のソース: 0件チャット: 0件
生成AIと予測AIの違いとは？ビジネス活用法もご紹介 - Prediction One
生成AIが生み出した質の高い説明変数を、人間が吟味して利用することで、予測AIの分析精度がさらに高まる可能性があります。※2023年11月時点での情報です ...
sony.bizsony.biz
AIによる需要予測とは？何にどこまで使える？デメリットは？導入 ...
予測対象と相関性のあるデータを多く準備できるほど、精度の高いAIを作成できる可能性は高くなります。 したがって、需要予測に必要なデータを取得 ...
ai-market.jpai-market.jp
生成AIと予測AIの比較違いの理解 | SS&C Blue Prism
生成AIも予測AIも機械学習アルゴリズムを用いていますが、生成AIがコンテンツを作成するのに対し、予測AIは未来の出来事を予測します。
blueprism.comblueprism.com
予測精度がまさかの1％以下だった犯罪発生予測AI、警察のAI利用に ...
予測精度がまさかの1％以下だった犯罪発生予測AI、警察のAI利用に潜む不安. 【生成AI事件簿】間違った時の影響が計り知れない行政機関のAI活用. 2023.11.1 ...
ismedia.jpismedia.jp
未来を予知？人間の予測精度を高めるAIの可能性
デンマークで開発されたAIが人間の死期を約80％の精度で予測する能力を持ち、倫理的な議論を巻き起こしています。
workwonders.jpworkwonders.jp
AI予測とは？仕組みやメリット・デメリット、導入事例を ... - AIsmiley
具体的には、過去のデータから有用な情報を抽出し、その情報を基に未来を予測するモデルを作成します。これは「過去のパターンや傾向は、未来にも継続する ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
需要予測は当たらない？AIで高い精度を実現する方法 - MatrixFlow
MatrixFlowはAIを素早く簡単に作成することができる、AI活用プラットフォームです。 MatrixFlowのAutoFlow（自動構築AI）を使用することで精度が高く信頼性の高い需要予測 ...
matrixflow.netmatrixflow.net
生成AI | 用語解説 | 野村総合研究所(NRI) - Nomura Research Institute
生成AI（または生成系AI）とは、「Generative AI ... 生成する文章の精度を高めることができます。 生成AI ... 生成AIの場合は、情報の特定や予測ではなく、創造 ...
www.nri.comwww.nri.com
予測精度を上げるには - Prediction One クラウド版
sony.bizsony.biz
セミナーアーカイブ動画】予測精度の上げ方セミナー｜アーカイブ ...
nuro.jpnuro.jp
新しいAIモデルのライフサイクル管理基盤「エラーフィックスAI ...
newswitch.jpnewswitch.jp
機械学習で販売計画の精度はどこまで向上できるか、人の意志決定 ...
itmedia.co.jpitmedia.co.jp
安定と高精度で需要予測の進化を牽引するAI バリューチェーンと ...
wisdom.nec.comwisdom.nec.com
生成AI導入支援サービス | 株式会社NTT DXパートナー
生成AI導入支援サービスでは、研修プログラムによる生成AI人材育成からシステム開発・導入支援まで、お客様の生成AIの導入を一気通貫で伴走支援いたします。
nttdxpn.co.jpnttdxpn.co.jp
生成AIコンサルティングサービスのご紹介 | ナイル株式会社
ナイル株式会社の生成AIコンサルティングサービス紹介ページです。ChatGPTを始めとした生成AIの活用により、貴社の業務効率化や競争力向上の支援いたします。
seohacks.netseohacks.net
生成AIを活用したビジネスプロセスオートメーション（BPA）
生成AIは様々な業界を一変するインパクトを持っており、企業は生成AIテクノロジーをビジネスに組み込むことで従来解決が困難であったDX課題に対しブレイクスルーを起こす ...
libcon.co.jplibcon.co.jp
生成AI開発コンサル会社を一覧で紹介
学習により新しいコンテンツを生成できる生成AI。ビジネスの新しいアイデアを創出し、生産性を向上させる生成AI開発コンサル会社を一覧でまとめました。
ai-vendor-guide.netai-vendor-guide.net
生成AIを活用したコンサルティング・DX支援 - 株式会社EvoX
主にリサーチ・分析業務における生成AI(ジェネレーティブAI)の社会実装により、実務のアップデート、効率化を目指し、人が行うべきクリエイティブな業務に集中出来る ...
evox.co.jpevox.co.jp
生成AI のサービス比較と企業一覧（コンサルティング） - AIsmiley
株式会社キカガクが提供する「AIコンサルティングサービス」は、DX・AIでビジネス成果を支援します。AIシステム開発、データ分析・活用、データ分析基盤 ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
野村総合研究所、生成AIを活用した経営改革 を支援する「AI ...
野村総合研究所、生成AIを活用した経営改革を支援する「AIコンサルティング」サービスを開始. #AI. #DX. 2024/01/26. 株式会社野村総合研究所. 印刷用ページ（667KB）.
www.nri.comwww.nri.com
富士通・NEC・野村総研…生成AIブームで活況、DXコンサル覇権 ...
生成人工知能（AI）ブームを追い風にIT市場が活況だ。これを商機と捉え、IT・情報サービス各社はデジタル変革（DX）を提案する ...
newswitch.jpnewswitch.jp
DX推進現場が具備すべきテクノロジー方法論（DXソリューション ...
impress.co.jpimpress.co.jp
新規事業立ち上げ支援｜「DXコンサル事業」成功のプロセスとは ...
DXコンサルティングとは？製造業がDXを進める必要性について解説 ...
cct-inc.co.jpcct-inc.co.jp
日本企業は何を重視してITベンダー・コンサルを選ぶか？選定基準 ...
nikkei.comnikkei.com
DXコンサルティングサービス (企画・体制構築・運用) | 株式会社 ...
qualitycube.jpqualitycube.jp
創業180年の老舗商社が挑むDX変革ビジネスモデルを変革、材料 ...
www.ibm.comwww.ibm.com
DXコンサルティングとは？メリットや注意点、成功事例やおすすめ ...
notta.ainotta.ai
AI・機械学習に必須のデータの前処理とは？正規化・標準を使った前 ...
AIは機械学習したデータを元に予測を導き出すので、データの形式やデータの質・量が予測精度を決めます。 データ前処理は、AIがスムーズに機械学習を行うために必要な工程 ...
matrixflow.netmatrixflow.net
【文系でもわかる】AIモデル開発における前処理と特徴量生成とは ...
予測したいものと関連性の高い特徴量を組み合わせることで、学習データの質が上がり、モデルの精度も向上させることができます。 画像の特徴量について​. 画像の特徴量 ...
st-hakky.comst-hakky.com
AI作成に必要なデータは量より質？データの量・質とAI構築例を解説
データのノイズを除去することにより、コンピュータが予測対象に関連のある特徴のみを学習できるようになるため、予測の精度の向上が期待できます。 また適切な特徴量を ...
matrixflow.netmatrixflow.net
機械学習を利用するシステムのデータ前処理について - Qiita
そのため本番システム化の際には、予測精度を高めるために大量のデータを使用することが多く、機械学習システムには高いデータ処理性能が求められます。
qiita.comqiita.com
機械学習における学習データの重要性？作り方や種類を解説 - AIsmiley
そのAIの予測精度に大きく関わるのが「学習データ ... AIのゴールは、より高精度のモデルを作成すること ... 予測や分析の精度を向上させることができるのです ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
データ分析にAIを活用する5つの手順｜成功させるポイントとは？
データの前処理は、収集したデータの品質を向上させ、分析結果の信頼性を高めるために不可欠で重要なステップです。この段階では、欠損値の処理、異常値の ...
datamix.co.jpdatamix.co.jp
機械学習における学習データの作り方とは？必要なステップを徹底 ...
本記事では、機械学習の定義や学習データの作り方を解説します。また、機械学習と学習データで実現する機能についても紹介しているため、AI導入を検討 ...
tryeting.jptryeting.jp
機械学習成功の鍵を握る：効率的なデータ前処理の技術とツール
一方、外れ値はデータセットにおける異常値であり、これを適切に処理することで、モデルの学習効率と予測精度を向上させることができます。 外れ値の ...
reinforz.co.jpreinforz.co.jp
AIモデル作成のサービス比較と企業一覧｜AIsmiley
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
機械学習の予測モデルとは？予測モデルの種類・作り方・事例紹介 ...
matrixflow.netmatrixflow.net
予測分析ツールおすすめ7選比較！AIで予測できること・無料 ...
matrixflow.netmatrixflow.net
AIモデル作成の基本 | 日経クロステック（xTECH）
nikkei.comnikkei.com
機械学習における予測モデルの作り方 - PLAZMA by Treasure Data
treasuredata.co.jptreasuredata.co.jp
AIモデルとは？機械学習モデルの種類やアルゴリズムとの違いを解説
しかし、主成分分析を活用すれば、画像データ判定で基準 ... また、有料でデータセットを提供している企業も ... AIモデルの作成は、「データの収集」→「 ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
基盤モデルとは何ですか? - 生成 AI の基礎モデルの説明 - Amazon AWS
膨大なデータセットに基づいてトレーニングされた基盤モデル (FM) は、データサイエンティストによる機械学習 (ML) へのアプローチを一変させた大規模な深層学習 ...
amazon.comamazon.com
【教師データ/データセット】AI開発において重要な教師データとは？
... AIの文脈では「ある基準と合致しているかどうかを精査する」と理解するとわかりやすいでしょう。 このデータセットではモデル学習は行わず、先ほどのトレーニングセット ...
harbest.ioharbest.io
データセットとは？重要性や分類方法、作り方を3つのステップで ...
データセットとは、データの集合体です。 その性質や種類によって様々な分析や機械学習のモデルの構築に利用されており、昨今その重要性がより一層 ...
jitera.comjitera.com
今更聞けない生成AI（ジェネレーティブAI）とは？画像生成AIの特徴 ...
そしてこの画像生成AIを構築するためには、潜在拡散モデルや、CLIPなどのモデルに加え、モデルを訓練するためのデータセットが重要です。このデータセット ...
printboy.co.jpprintboy.co.jp
生成AI向けデータセットの完全ガイド！種類や作り方 - WEEL
今回は生成AIの学習モデルを構築するのに欠かせないデータセットについて、その種類や作り方について詳しく解説していきます。 また、データセットの作成 ...
weel.co.jpweel.co.jp
ビジネスにおけるAIモデルの活用：基礎から実践までの完全ガイド
主要なモデルを比較し、ビジネス上の課題解決に最適な選択を行うためのポイントを紹介。さらに、モデルの精度向上や評価基準まで、データ分析の一歩を ...
techsuite.biztechsuite.biz
AIモデルとは？作成の流れや重要な理由も解説
AIモデルはデータ分析において「基礎」となる非常に重要な役割を果たします。そもそもデータは単なる数値の羅列に過ぎません。もしAIモデルがなければ、 ...
sint.co.jpsint.co.jp
AIモデルとDX | DXの進化 | ダイヤモンド・オンライン
diamond.jpdiamond.jp
生成AIを活用した企業変革 | DXサービス一覧 | システム ...
www.nri.comwww.nri.com
AIスキル教育プログラム「DX推進研修サービス」、予測分析ツール ...
impress.co.jpimpress.co.jp
生成AIをビジネス活用する上で押さえるべき8つの評価観点 | DOORS DX
brainpad.co.jpbrainpad.co.jp
インフォマティカ、企業の生成AI導入状況と データ戦略に関する ...
生成AIの普及に伴い、日本企業の半数以上がデータプライバシー・保護と大規模言語モデルの学習・ファインチューニング用データの収集に課題を抱えることが ...
informatica.cominformatica.com
生成AI活用推進のためのデータ利活用基盤構築支援 - KPMGジャパン
再定義したデータ活用戦略の実現・加速に向けて、生成AI活用による効果最大化を実現できるよう最新のテクノロジー環境・事例等を踏まえたアーキテクチャ設計を支援します。
kpmg.comkpmg.com
AI戦略ガイド：データ + AI + CRMを信頼の方程式に - Salesforce
AIの導入戦略を策定する際は、全社で信頼性の重要性 ... 生成プロンプトで取得したデータの許可レベルを保持 ... データ収集、準備、調査、可視化、データ倫理と ...
salesforce.comsalesforce.com
人工知能 (AI) の未来 - 生成AI導入によるビジネス価値の創出
生成AI（ジェネレ―ティブAI）によってビジネスにおける成果を高めるには、AI戦略における4つの重要な柱である「ビジョン」「価値の実現」「リスク」「導入プラン」の ...
gartner.co.jpgartner.co.jp
経営企画に生成AIは活用できる？メリット・注意点を徹底解説！
AIでデータ収集を行うことにより、大幅な時間短縮に繋がり業務を効率化することができるでしょう。 実際に生成AIを導入した企業の具体例として、下記の2 ...
mirai-works.co.jpmirai-works.co.jp
AIを活用したデータ収集の自動化方法を解説！実際の手順も紹介
AIを活用したデータ収集の効率化および自動化について、ChatGPTを使った具体的な方法や自動化のメリット、実装時の留意点を解説します。
ai-souken.comai-souken.com
AI戦略とはデータ戦略｜YAMADAI AI×DXコンサル - note
本記事では、データ収集、データクレンジング、データ解釈、データ出力の各段階を通じて、効果的なデータ戦略の構築方法を説明します。 データ収集の重要 ...
note.comnote.com
【読者調査・PDF資料付】なんと75％が「生成AI」活用 - ビジネス+IT
なお、業種別のクロス集計を行った結果、「AI活用・生成AI活用」と「データ収集・連携・活用・分析」は、業種を問わず高かった。 また、3位の「業界別DX」 ...
sbbit.jpsbbit.jp
AIモデル開発・コンサルティングサービス｜株式会社neoAI｜AI ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
DXコンサルティングサービス ｜TDSE株式会社｜AI ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
AI・DXコンサルティングサービス｜サイエンスパーク株式会社｜AI ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
AIの品質をエンドツーエンドでサポート！Citadel AIによる ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
インタビュー】大企業の業務改善を生成AIによって実現する ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
KPMG、AIモデル構築を自動化するAutoMLの導入支援 ...
impress.co.jpimpress.co.jp
AIによるデータ収集の自動化とは？AI活用の必要性やメリットを解説
AIとデータ収集の関係; データ収集がAI活用に必要な理由; AIでデータ収集するメリット; 手軽にAIによるデータ収集を実現するなら「UMWELT」がおすすめ ...
tryeting.jptryeting.jp
AI学習用のデータ収集代行会社プロ厳選おすすめ8社！【2024年最新 ...
AI学習用のデータ収集代行会社、プロ厳選おすすめ8社を紹介。画像認識や音声認識AIなどに必要な画像、動画、会話音声等のデータ収集。
ai-market.jpai-market.jp
生成AIを活用した効果的な情報収集の手法 - 株式会社COUNTRY X
生成AIは、生成だけでなく、情報収集を劇的に効率化する可能性を持ったツールです！これまでもウェブサイトで情報収集できていましたが、これまで以上 ...
countryx.jpcountryx.jp
AIを使って賢く自動データ収集するWebクローラー：SynCrawler
AIを使って賢く自動データ収集するWebクローラーSynCrawler AIの力で任意のデータを自動収集するWebクローラー ... 生成の両面で今までよりも最適化されたAIシステムを提供 ...
headwaters.co.jpheadwaters.co.jp
生成AIが違法画像学習か、データ収集先に画像投稿サイトや ...
画像生成AI（人工知能）の学習に使われる画像データの中に、違法な「児童ポルノ」に該当する恐れがある画像が紛れ込んでいることが明らかになった。
yomiuri.co.jpyomiuri.co.jp
データ収集 | DataRobot 人工知能 Wiki
データ収集は、無数の異なるソースから情報を収集して測定するプロセスです。収集したデータを使用して実用的な人工知能（AI）ソリューションや機械学習ソリューションを ...
datarobot.comdatarobot.com
事例18選】生成AIでDXを推進する9つの方法｜注意点も紹介 - AI ...
metaversesouken.commetaversesouken.com
生成AI/LLM技術最新トレンド｜①Llama3公開 ②RAGモデルの信頼性 ...
brainpad.co.jpbrainpad.co.jp
生成AIでDXの先へ―Ridgelinezが描く展望― - 実践事例・知見 ...
ridgelinez.comridgelinez.com
生成AI （ 画像生成AI）サービスの比較と企業一覧 | AI製品 ...
aismiley.co.jpaismiley.co.jp
データ分析は前処理が8割、「毒抜き」しないと危険
手元にあるデータに対してやみくもに分析を進めてしまうと、途中でエラーが起きたり、分析結果にゆがみが生じたりします。エラーが出て、そもそも分析 ...
nikkei.comnikkei.com
機械学習で欠かせない！データの前処理の必要性と方法 - maru
なぜデータの前処理が必要なのか？ 具体的な前処理の方法. 欠損値の処理; 外れ値の処理; 定量データの標準化; ダミー変数化; 主 ...
データ前処理の手法 - MATLAB & Simulink - MathWorks
データ前処理は、生データをクリーニングおよび変換して、解析とモデル化に適したデータに整えるタスクです。生データには多くの場合、欠損データ、外れ値、および ...
mathworks.commathworks.com
日本語LLMの学習に向けたデータ前処理 - Zenn
生成AIモデルは、入力された訓練データの規則性や構造を学習し、同様の特性を持つ新しいデータを生成する。ジェネレーティブAI、ジェネラティブAIともよ ...
zenn.devzenn.dev
GAUSS社と業務提携し、機械学習アルゴリズムの選定・パラメータ ...
matrixflow.netmatrixflow.net
勉強会】New Business AI(新規事業－AI)実施 (2021年1月度 ...
tpwl.jptpwl.jp
ハイパーパラメータチューニング徹底解説：AI性能向上のカギ ...
reinforz.co.jpreinforz.co.jp
ハイパーパラメータ – 【AI・機械学習用語集】
#### ハイパーパラメータ – 【AI・機械学習用語集】 ハイパーパラメータとは、モデルを学習する前にあらかじめ人の手で決められるパラメータのことを指します。このパラメータを最適化することによってモデルの性能の向上が見込まれるため、グリッドサーチなど最適化の手法がさまざま考えられています。 ![ハイパーパラメータ](https://resources.zero2one.jp/2022/05/ai_exp_165-1024x576.jpeg) #### 人工知能基礎講座を提供中 人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか？人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので、全てのビジネスパーソンやAI初学者におすすめです。 #### 関連ワード - [学習率](https://zero2one.jp/ai-word/learning-rate/) - [交差エントロピー](https://zero2one.jp/ai-word/cross-entropy/) - [誤差関数](https://zero2one.jp/ai-word/error-function-2/) - [局所最適解](https://zero2one.jp/ai-word/locally-optimal-solution/) - [イテレーション](https://zero2one.jp/ai-word/iteration/) - [鞍点](https://zero2one.jp/ai-word/saddle-point/) - [大域最適解](https://zero2one.jp/ai-word/global-optimum-solution/) - [エポック](https://zero2one.jp/ai-word/epoch/) - [モーメンタム](https://zero2one.jp/ai-word/momentum/) - [プラトー](https://zero2one.jp/ai-word/plateau/) - [RMSprop](https://zero2one.jp/ai-word/rmsprop/) - [AdaGrad](https://zero2one.jp/ai-word/adagrad/) - [AdaDelta](https://zero2one.jp/ai-word/adadelta/) - [AdaBound](https://zero2one.jp/ai-word/adabound/) - [ADAM](https://zero2one.jp/ai-word/adam/) - [AMSBound](https://zero2one.jp/ai-word/amsbound/) - [ハイパーパラメータ](https://zero2one.jp/ai-word/hyperparameter/) - [ランダムサーチ](https://zero2one.jp/ai-word/random-search/) - [確率的勾配降下法](https://zero2one.jp/ai-word/stochastic-gradient-descent/) - [グリッドサーチ](https://zero2one.jp/ai-word/grid-search/) - [バッチ学習](https://zero2one.jp/ai-word/batch-learning/) - [最急降下法](https://zero2one.jp/ai-word/gradient-descent-method/) - [データリーケージ](https://zero2one.jp/ai-word/data-leakage/) - [ミニバッチ学習](https://zero2one.jp/ai-word/mini-batch-learning/) - [オンライン学習](https://zero2one.jp/ai-word/online-learning/) - [勾配降下法の問題と改善](https://zero2one.jp/ai-word/problems-in-gradient-descent-methods/)
zero2one.jpzero2one.jp

新しいテーマを調査する

運営会社サービス概要メディア
  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷データの質と量の重要性
    • 🏷適切なアルゴリズムやモデルの選択
    • 🏷モデルの学習とチューニング
    • 🏷評価と検証の継続的な改善
    • 🏷90%以上の精度を目指すためのポイント
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献