業界別!AI活用地図 8業界36業種の導入事例が一目でわかる【PDF版】

本橋 洋介(著)

商品番号
164340
販売状態
発売中
納品形態
会員メニューよりダウンロード
発売日
2019年11月06日
ISBN
9784798164342
データサイズ
約57.9MB
制限事項
印刷不可・テキストのコピー不可
キーワード
人工知能  電子書籍【PDF版】

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AIの導入事例が一目でわかる!

金融、流通、製造、インフラなど全8業界36業種のAIの導入について、どのような分野で活用されているのか、
どのような事項との親和性が高いかといったことについて鳥瞰図で解説。豊富な実例も掲載しており、ビジネスのアイデア創出にも応用できます。
また、「こんな応用可能性があります」にとどめず、実際に実装したりトライアルをするときのノウハウも掲載しています。
本書掲載の鳥瞰図はご購入者特典としてDLして活用できます。

【本書に掲載されている業種】
〈流通〉
コンビニ・スーパーマーケット
百貨店業
郵便・運送業

〈製造〉
自動車製造業
食品・飲料製造業
化粧品・日用品製造業
金属製造業・化学工業
重工業
建設業
繊維工業(アパレル)
電機製造業

〈金融〉
銀行業
保険業
証券業

〈サービス〉
ホテル業
旅行代理業
外食業
テーマパーク
放送局

〈インフラ〉
通信業
鉄道業
航空業
空港
道路・交通インフラ管理業
エネルギー業(ガス・電気)
石油および天然ガス生産・販売業

〈公共〉
学校・学習塾
警察・警備
消防・防災

〈ヘルスケア〉
病院
介護サービス業
製薬業

〈その他〉
農業
水産業
スタジアム・(プロ/アマ)スポーツ
ゲーム業

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AIプロジェクトの豊富な成功体験に基づく実践力満載の指南書

AIプロジェクトの豊富な成功体験に基づく実践力満載の指南書

1.AIで解決できる課題を発見できる/2.ROI設定から利用データ、分析方法まで企画書を起案できる/3.AIプロジェクトを円滑に差配できる/本書を読めばAIプロジェクトが進み出す!

本書の見方

実現難易度と活用例

実現難易度と活用例

[実現難易度]左にいくほど実現が難しく研究中のものになります。右のほうは、データを集めて集計や可視化を行うようなものです。/[活用例]対象の業務と実現難易度を基に整理しています。

業務の一覧

業務の一覧

企業内の部門や役割に分けて整理しています。ほとんどの業務で共通する部門は下のほうに配置しています。

活用例の解説

活用例の解説

代表的な活用例について目的やビジネス上の狙いを解説しています。

ROIの算出例

ROIの算出例

AIやデータの活用を行った際の投資対効果(ROI)の設定の例を記載します。

目的

目的

AIやデータの活用を行うことのビジネス上の効果を記載します。また、対象テーマをよく用いる業種について解説します。

典型的なシステム構成と業務プロセス

典型的なシステム構成と業務プロセス

AIやデータの活用を行うためのシステム構成を記載します。また、システムを用いるユーザーや顧客などがどのようなプロセス(手順)で用いるかについて解説します。

分析方法

分析方法

AIやデータの活用を行うときの分析手順を解説します。ステップに分けて、徐々に応用的なAIを作成するような手順とすることで、はじめに行うことがわかります。

利用データ

利用データ

典型的な用いるデータを解説します。また、AIを改良する際によく用いる追加データについて、どのようなときに追加するかを解説します。

データ加工のポイント

データ加工のポイント

AIやデータの活用を行うために、よく行うデータの加工内容を解説します。これを参考にデータを加工することで、より良いAIの作成ができるようになります。

分析時に注意すべきポイント

分析時に注意すべきポイント

AIを開発する際に、つまずきやすい点を解説します。あわせて、AIの精度が悪くなりやすいときなど、実用上の問題になりやすい点を解説します。

Chapter 1 流通
 コンビニ・スーパーマーケット
 百貨店業
 郵便・運送業
 詳細解説:商品需要予測に基づく在庫管理

Chapter 2 製造
 自動車製造業
 食品・飲料製造業
 化粧品・日用品製造業
 金属製造業・化学工業
 重工業
 建設業
 繊維工業(アパレル)
 電機製造業
 詳細解説:査定自動化・見積り自動化

Chapter 3 金融
 銀行業
 保険業
 証券業
 詳細解説:不正検知

Chapter 4 サービス
 ホテル業
 旅行代理業
 外食業
 テーマパーク
 放送局
 詳細解説:キャンペーン企画・価格設定

Chapter 5 インフラ
 通信業
 鉄道業
 航空業
 空港
 道路・交通インフラ管理業
 エネルギー業(ガス・電気)
 石油および天然ガス生産・販売業
 詳細解説:劣化予測・メンテナンス計画作成

Chapter 6 公共
 学校・学習塾
 警察・警備
 消防・防災
 詳細解説:画像データによる異常検知・品質評価

Chapter 7 ヘルスケア
 病院
 介護サービス業
 製薬業
 詳細解説:センサーデータによる異常検知

Chapter 8 その他
 農業
 水産業
 スタジアム・(プロ/アマ)スポーツ
 ゲーム業
 詳細解説:見込み顧客分析・離反分析

各種問い合わせは以下のリンクからご連絡ください

感想・レビュー

タナカ電子出版 さん

2020-01-02

私は業界地図本が大好き💕です☺️さらにこの本は近未来、こうなっていく業界未来本で予測本なんですが写真が多用に使われ、現段階では可能なテクノロジーがほとんどで後は実現を待つだけ❗と言った仕上がりになっています✨すごくこの本を読んでいるとワクワクがとまりません。生き残りたい❤️生き残りたい❤️まだ生きてたく~なる🎶☺️

小木ハム さん

2021-01-26

2019年時点の業界別試作、導入状況。全体的に予測・検知・案内に関わるもの。未来の人材リストラ地図とも言えるかもしれませんが、全部が成功している訳でもない(ZOZOスーツなど)。異常、不良品検知、故障時期の予測などは負担が大きい作業なのでぜひ広めてほしい。新日鉄の見守り支援システム(メガネ型ディスプレイをつけ熟練工→若手作業者へ遠隔技術指導)も面白い。日本は自動車、ロボット、ゲーム機などハード作りをさせると強い。部品が沢山要るので国全体の経済活動も盛んになる。一家に一台自立型ロボットの時代は来るのか。

あっくん さん

2020-05-05

AI…と言われても「あのすごいやつね」「ビッグデータがどうのこうの…」というレベルの私ですが、プログラミングの勉強をしていく上で、まず概要だけ・イメージだけでも頭に置いておきたいと思い購入。小難しい技術の話は一切無く、実際にすでに導入されているものがメインの話。これは単純に楽しく、「そうだったんだー!」と「あの会社がこんな事を!」という驚きと好奇心の刺激に役立つ。そしてなんだか夢がある。ドローンやロボットがご飯持ってきてくれる…私も体験したい(笑)

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