AIに関するインサイト
人工知能（AI）、機械学習、関連トピックに対するエキスパートのインサイトをご活用ください
AI Insightsの最新動向
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公衆衛生分野におけるSASの活用SAS® Viya®は、一つの環境でアナリティクスに必要な機能を全て実現したクラウド対応のプラットフォームです。アジャイルなIT環境に欠かせない高い信頼性、スケーラビリティ、セキュリティを備えたアナリティクス環境とガバナンスを提供することにより、 データ・サイエンティストからビジネス・アナリスト、アプリケーション開発者、そして経営幹部まで、あらゆる人々のニーズに対応します。
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SASでデジタルトランスフォーメーションを加速し、迅速な意思決定を実現 -
チャットボットとは？チャットボットとは、人間とコンピューターのやり取りを簡素化するために設計された会話型AIの一種です。この記事では、チャットボットがビジネスでどのように利用されているか、また、チャットボットをアナリティクス・アプリケーションにどのように組み込めるかを説明します。
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非構造化テキストに潜んでいる未利用のポテンシャルテキストは人間が生み出した最大のデータソースです。ソーシャルメディアへの投稿、チャットボットやデジタル・アシスタントとのやり取り、Eメールの送信、オンラインでのビジネス契約、レポートの生成などに伴い、また、コンピューターやモバイルデバイスを用いてその日の想いや活動を事実上 “ドキュメント化” する行為に伴い、その量は日々増大しています。
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大和証券の成約率を2.7倍にしたAI×マーケティング膨大な個人顧客と多種多様な商品、顧客接点を持つリテールビジネスにおいて、その都度「次の最善な一手」を導き出し続けるのは容易ではない。営業担当者の「経験」や「勘」だけに頼れば、結果的に顧客に提供するサービスの質にもバラつきが発生しかねない。大和証券ではこうした課題を解決し顧客満足度を向上させるために、AI技術を導入した。
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5大AIテクノロジー人工知能（AI）と機械学習の違いをご存知でしょうか？また、コンピューター・ビジョンがAIテクノロジーの下位分野である理由を説明できるでしょうか？その答えは、この簡潔な説明の中で見つかります。
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特集：データサイエンティストのキャリアデータサイエンティストはどのようなスキル・能力を持って、どのように組織の中で活躍するのでしょうか。SAS Forum Japna2018 データサイエンティスト・キャリア・トラックでは、データサイエンティストを活用する組織や、データサイエンティストとして活躍する個人、また、人材育成に取り組む大学や企業の方に、仕事例やキャリア、学生時代に習得すべきスキルなどについて、学生の皆様に向けて講演いただきました。データサイエンティストにも、さまざまな活躍の形、それぞれの役割に応じて求められる能力があります。ここでは、各講演の内容をご紹介します。
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オープンなAIプラットフォーム - SAS ViyaSAS® Viya®は、一つの環境でアナリティクスに必要な機能を全て実現したクラウド対応のプラットフォームです。アジャイルなIT環境に欠かせない高い信頼性、スケーラビリティ、セキュリティを備えたアナリティクス環境とガバナンスを提供することにより、 データ・サイエンティストからビジネス・アナリスト、アプリケーション開発者、そして経営幹部まで、あらゆる人々のニーズに対応します。
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Digital Transformation in SMBSAS® Viya®は、一つの環境でアナリティクスに必要な機能を全て実現したクラウド対応のプラットフォームです。アジャイルなIT環境に欠かせない高い信頼性、スケーラビリティ、セキュリティを備えたアナリティクス環境とガバナンスを提供することにより、 データ・サイエンティストからビジネス・アナリスト、アプリケーション開発者、そして経営幹部まで、あらゆる人々のニーズに対応します。
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すばらしい新世界における機械学習と人工知能What is the interplay between man and machine in a brave new world with AI?
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AIマーケティング： どのような未来を秘めているのか？AIマーケティングとは、人工知能（AI）とアナリティクスを活用してリアルタイム・パーソナライゼーションでカスタマー・エクスペリエンスを強化しながら、マーケティング結果の改善を図る取り組みのことです。
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機械学習アルゴリズム選択ガイド機械学習に取り組み始めた時にまず感じる疑問は「どのアルゴリズムを使えばよいのか？」でしょう。機械学習アルゴリズムには多くの種類があり、そのすべてを熟知している人以外は、なかなかすぐに最適なアルゴリズムを選択できません。ここでは、目的に最適なアルゴリズムを見つけ出すためのチートシートを紹介します。
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人工知能：ブームと現実を切り分けて認識するためにAIは “機械に更なるスマート性を” 組み込むために役立っていますが、世界を征服しつつあるわけではありません。私たちはAIに何を期待すべきでしょうか？
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機械学習のパラメータをオートチューニング機械学習で予測モデルを作るとき、課題のひとつにパラメータのチューニングがあります。このチューニングを自動で行ってくれる夢のような機能が、SAS Viya のオートチューニングです。
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サプライチェーンの成功のためにAIと機械学習を活用する方法
AI：基本
人工知能（AI）
実際のところ、AIはどれほどインテリジェントなのでしょうか？また、マシンは人間の知能をどれほど上手く模倣できるのでしょう？SASはこれらの疑問を探求し、AIがどのように世界を改善しつつあるかを検討し続けています。デジタル・アシスタントからレントゲン画像診断まで、AIの実用例は多くの業種で目にすることができます。
ディープ・ラーニング
もしSiriと会話したことがあれば、あなたは既にディープ・ラーニングを利用しています。Siri、Alexa、Cortanaなどのシステムは部分的に、人間が行うようなタスクを実行できるようにコンピューターをトレーニングする「機械学習」の一種であるディープ・ラーニングによって駆動されています。音声認識（スピーチ認識／発話認識）、画像認識、自然言語処理は全て、コンピューターがパターン認識によって自律的に学習できるようにトレーニングする「ディープ・ラーニング」を原動力としています。具体的にはどのように活用できるのでしょうか？また、あなたの業種にはどのような影響が及ぶのでしょう？
自然言語処理
人間が電話と会話したり、暖房器具に口頭で運転を指示したりできるようになることを、10年前に誰が想像していたでしょうか？今日では、マシンに対して音声による指示で、天気予報を尋ねたり、買い物リストに品物を追加したり、お気に入りの音楽をかけたりすることを依頼するのは、珍しいことではなくなっています。自然言語処理は、これらの進歩を背後で支えている中心的なテクノロジーです。しかし、デバイスはどのように言語を理解するのでしょうか？そして、ビジネスの現場では、これらのテクノロジーをどのように活用できるのでしょう？テキストマイニングから、自然言語処理、自然言語理解まで、そうした疑問に対する全ての答えがここで見つかります。
機械学習
機械学習は新しい概念ではありませんが、現在では大きくパワーアップしています。特にビッグデータの世界では、この何十年も前の数理科学が新たな勢いを見せています。
例えばクルマの自動運転機能も、機械学習の活用例のひとつです。スパムメール・フィルターやオンラインショップのレコメンド機能も、日常生活の中で使われている機械学習の例です。不正検知も、今日の社会における明白かつ重要な機械学習の用途のひとつです。あなた自身が抱える複雑な課題を解決するために、機械学習をどのように利用できるのでしょうか？ ぜひ詳細をご覧ください。
予測的アナリティクス
データを収集・分析するメリットは、多かれ少なかれ既に実現していることでしょう。それは大きな第一歩ですが、まだ入口をたたいている段階にすぎません。手持ちのデータをさらに活用するためには、過去を分析するだけにとどまらず、将来の見通しを立てることが必要です。
新規顧客の獲得、支払リスクの評価、不正行為の特定、エネルギー需要の予測など、目的が何であれ、予測分析を使うと、極めて複雑な疑問にも答えを得ることができます。
Computer Vision
コンピューターは、どのようにして一連のピクセルの塊を画像として「視認」し、その画像に何が描かれており、それが何を意味するかをどのように解釈するのでしょうか？そのプロセスにおいて画像セグメンテーション、特徴マッチング、物体検出などの技法は、どのような役割を果たすのでしょう？ また、ガンの発見から保険金請求の審査まで、あらゆる用途のために、コンピューター・ビジョンはどのように活用されているのでしょう？
ニューラル・ネットワーク
ニューラル・ネットワークとは、人間の脳がパターンを学習・検索する方法を疑似的に再現することを目的としたコンピューター・プログラムです。しばしば「人工ニューラル・ネットワーク（ANN）」とも呼ばれるニューラル・ネットワークは、様々な分野における現実世界の課題を解決する手段として理想的です。人間の脳に非常によく似た仕組みで機能し、自律的な学習を通じて、データの解釈方法を時間の経過とともに改善することができます。
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