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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

2019年12月17日
IT・ネット 0

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 (AI&TECHNOLOGY)

満足度★★★
付箋数:21

2019年現在、AI(人工知能)は
第3次ブームと言われ、様々な分野で
研究・開発が進められています。

しかし、実際はそれぞれの業界において、
AIの活用は、計画したほど進んでいない
状況があるようです。

  「PoC(仮説検証)と呼ばれるトライアル
  を実施したが想定した精度が出ない、
  投資効果が見込まれないなどの理由から
  途中で停滞してしまうプロジェクトも
  多くあります。
  これはAIやその元になるデータ活用に
  ついての企画の段階で、自社や組織の
  課題に対して俯瞰的に考え、どのデータ
  を蓄積し、どの業務を改善するAIを
  開発していくのかのロードマップが
  適切に作られていないことが原因の
  ひとつであると著者は考えています。」

本書の著者、AI活用のエキスパート、
本橋洋介さんが指摘する課題は、
AI開発の適切なロードマップが
不足していることです。

そこで、各業界でのロードマップ
作成を手助けするために書かれた
のが本書です。

通常、本書のような大判オールカラー
の業界マップ本は、業界外の人向けに
書かれているケースがほとんどです。

しかし、本書のメインターゲットは、
それぞれの業界内の人です。

  「本書を参考に、自社でのデータ
  活用・AI活用のロードマップ作成に
  取り組んでいただければと考えて
  います。また、自社内でロードマップ
  を作成した後には、それぞれの
  活用例がどのようなデータやツール
  を必要とするかを整理し、データを
  蓄積、整備する計画を立てて
  いただくのが良いと考えます。」

本書は、金融、流通、製造、インフラ
など、全8業界36業種のAI導入について、
マップ形式で整理しています。

マップと活用事例は業種ごと、
ROI算出・利用データ・分析方法・
システム構成と業務プロセスなどは、
業界ごとにまとめられています。

更に、データ加工時のポイントや
分析時に注意すべきポイントも
掲載されています。

すべてがAIプロジェクトを円滑に
進めるための、情報整理です。

最初に紹介されている流通業界では
次のような目的や分析方法などが
示されています。

<目的>
 ・在庫切れによる機会損失、在庫過多
  による廃棄ロスの削減
 ・発注作業効率化による人件費の削減

<ROIの算出例>
 ・廃棄率を5%削減
 ・発注業務にかかる時間を30%削減

<利用データ>
 商品別の販売実績データ、気象データ、
 キャンペーンのデータ、イベントデータ、
 カレンダーデータ、在庫データなど

<分析方法>
 ステップ1 在庫量に基づく自動発注
 ステップ2 機械学習に基づく需要予測
      の活用
 ステップ3 強化学習による発注数
      自動決定

<データ加工時のポイント>
 ・商品コード変更による名寄せの必要性
 ・「販売数0」の取扱いに注意

<分析時に注意すべきポイント>
 1. 他の店舗の影響を学習しきれない
  ことが多い
 2. ID-POSデータがあるときに常連データ
  と一見客データに分けて分析する

かなり突っ込んだノウハウも掲載
されているので、本書を一般的な
業界マップ本と侮ってはいけません。

この本から何を活かすか?

放送局のAI活用事例の1つとして
紹介されていたのが、AIアナウンサー
ニュースのヨミ子」です。

事前にアナウンサーが原稿を読み、
録音した音声データを音素に分解。

NHKのWebサイト上のニュース原稿を
基に、音素を組み合わせて発話する
ようです。

「ニュース シブ5時」と
「気になるニュースランキング」
に出演しています。

AmazonのAlexaスキルにもあるので、
私はそちらで使ってみます。

Miss a meal if you have to, but don't miss a book.
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この記事を書いた人: ikadoku
毎朝4時に起きて本を読み、13年以上ブログで紹介記事を投稿しています。北海道在住。たまに旅行で長期の休みを取ります。

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