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企業のための人工知能導入ガイド
AIは非常にホットなトピックになっており、多くの企業が何らかの形で業務やサービスへの導入を検討し始めていますが、AIを応用して実用性と信頼性に優れたソリューションを実現する方法を理解することは、決して簡単ではありません。このホワイトペーパーでは、AIに対するSASのアプローチと、その鍵となるコンセプトを説明します。また実際の業務やサービスに導入するプロセスや、成功のためのコツも併せてご紹介します。
データマイニングA to Z
データマイニングを活用することで、収益の増大、コストの削減、顧客関係の改善、リスクの軽減などいろいろなことに役立てることができます。 データマイニングというと、ついその手法に目を奪われがちですが、そのパワーを持続的にビジネスに活用するためにはビジネスプロセスの観点で捉える必要があります。このホワイトペーパーでは、プロセスの視点からデータマイニングの利用方法を詳しくご説明します。
- アナリティクス
- サプライチェーン
- データ管理
- ビジネス・インテリジェンス
- マーチャンダイジング
- リスク管理
- 不正検知・金融犯罪対策
- 基礎技術
- 経営管理
- 顧客管理・マーケティング分析
- Big Data
- Hadoop
- SAS Analytics Pro
- SAS Data Management Advanced
- SAS Enterprise Miner
- SAS Visual Analytics
アナリティクス
- 2021/12/23 デジタルトランスフォーメーションで勝利するための4つの戦略
- 2021/06/18 小売業におけ るリアルタイムの意思決定
- 2020/02/13 お客様のデータとアナリティクス戦略を構築する
- 2019/12/09 ITを成功させるための秘訣：統制と自由のパワーの活用
- 2019/11/27 アナリティクスの影響を最大化する方法
- 2018/11/05 AIの成功に向けた機運、成熟度、モデル ～経営幹部を対象としたグローバル調査の知見を踏まえた考察
- 2018/09/28 オープン・エコシステムにおいてSAS®を利用する利点
- 2018/09/07 アナリティクスをすべてのユーザーに解き放つ
- 2018/03/20 AIが企業にもたらす可能性
- 2017/12/15 大規模な統計分析と機械学習
- 2017/11/14 機械学習入門 SAS Best Practices e-Book
- 2017/10/26 企業のための人工知能導入ガイド
- 2017/08/17 行政機関におけるテキスト・アナリティクス
- 2017/07/19 明日のテレコム業界：アナリティクスによる通信サービス業の変革
- 2017/07/10 公益事業におけるアナリティクス活用動向調査2017：ビジネス戦略に沿ったデータとアナリティクスの活用
- 2017/06/23 オープン・エコシステムにおいてSASを利用する利点
- 2017/01/26 ストリーミング・データ・アナリティクスでリアルタイムの意思決定を実現する方法
- 2016/12/28 モノのインターネット（IoT）：価値実現への道のりの現状
- 2016/10/04 データマイニング A to Z
- 2016/07/07 自律型グリッド：公益事業における機械学習とIoT の活用
- 2016/02/03 顧客のリスクを企業戦略に高める
- 2015/08/05 アナリティクスで新たに公益事業の顧客価値を明らかにする方法
- 2015/06/25 テクノロジーの組み合わせによって実現する包括的で総合的なSASアナリティクス環境
- 2015/05/14 オープンソースの利用が広がる中なぜSASを使い続けるのか？
- 2015/05/11 ジャックス：マーケティング高度化への挑戦
- 2015/03/12 多層的な原因分析を活用して需要予測を改善し、マーケティング戦略を最適化する
- 2014/12/03 SAS®のパワーをHadoopにもたらす
- 2014/11/19 「ソーシャルメディアおよびソーシャル・ネットワーク分析を活用した犯罪対策」
- 2014/09/03 ビッグデータ＋アナリティクス＋Hadoop ～ SASとHadoopの融合がもたらすビッグデータの価値
- 2014/06/23 【事例】先端のモノづくりをより確かなものにする生産現場における科学的管理～SAS Quality Lifecycle Analyticsの採用で飛躍した村田製作所のデータマイニング
- 2014/05/27 構造化／非構造化ビッグデータ資産を活用して、操業・業務の効率とエネルギー市場でのポジションを最適化する方法とは？
- 2012/12/25 「人材募集中：データ・サイエンティスト」
- 2012/06/07 ビッグデータ活用のためのインメモリ・アナリティクス ～より迅速かつ的確な洞察を導き出す画期的なテクノロジー～
- 2012/04/13 製品の満足度を知るために線形回帰分析を行う方法 ～アンケート結果から顧客満足度に影響を及ぼす要因を探る～
サプライチェーン
データ管理
- 2018/05/08 GDPRコンプライアンスに向けた取り組み
- 2017/08/09 Hadoop活用のベストプラクティス：SASのお客様の体験にもとづく導入・運用管理ガイド
- 2017/07/18 一般データ保護規則（GDPR）： 概要とSAS Data Managementの活用メリット
- 2017/07/08 個人識別可能情報（PII）の保護策の実践：SAS® Data Managementを個人データ保護に活用する方法
- 2017/06/02 スピードとガバナンスを両立させるプラットフォームの最新像
- 2017/01/26 ストリーミング・データ・アナリティクスでリアルタイムの意思決定を実現する方法
- 2016/04/22 SAS® のデータガバナンス・フレームワーク：成功への設計図
- 2016/02/26 アナリティクス向けデータ管理、5つのベストプラクティス
- 2016/02/09 ビジネス担当者のためのビッグデータ攻略本
- 2015/05/14 オープンソースの利用が広がる中なぜSASを使い続けるのか？
- 2014/12/03 SAS®のパワーをHadoopにもたらす
- 2014/09/08 Eyes Wide Open ～ オープンソースのアナリティクス・ソフトウェア～ （英文）
- 2014/09/03 ビッグデータ＋アナリティクス＋Hadoop ～ SASとHadoopの融合がもたらすビッグデータの価値
- 2014/04/15 公益事業社における SAS® HIGH-PERFORMANCE ANALYTICS PRODUCTS
- 2012/08/29 基礎から始める実用的なマスターデータ管理
- 2012/08/29 顧客データの統合と見える化による収益、顧客維持率、顧客満足度の向上
- 2011/04/21 分析データ準備入門 高度な分析のための最適なデータ管理手法
- 2010/07/14 情報資産への投資をより早く回収する
- 2006/05/26 ETLの進化形「データ統合」
ビジネス・インテリジェンス
マーチャンダイジング
リスク管理
- 2020/08/11 金融サービス業におけるモデルリスク管理の将来
- 2020/04/13 デジタル時代における通信事業者向けのインテリジェントな意思決定の自動化
- 2020/04/08 Solvency IIコンプライアンスの達成とそれ以上の成果の追求：保険会社に不可欠なステップ
- 2020/04/08 信用リスク管理を取り巻く環境の変化
- 2020/04/08 ストレスと戦略：シナリオベースのリスク管理に関する最高経営幹部向けガイド
- 2019/11/08 機械学習モデルのガバナンス
- 2019/04/23 銀行業務およびリスク管理における人工知能（AI）
- 2017/08/14 IFRS 9コンプライアンスへの道のり
- 2017/08/14 最適なIFRS 9コンプライアンスの達成条件
- 2016/03/28 銀行におけるストレステスト・テクノロジーの現状とギャップの解消に向けた方策
- 2016/03/28 事業特性に即したストレステストのベストプラクティス
- 2016/03/28 ストレステスト体制の実態
- 2015/10/24 包括的なストレステスト
- 2014/12/10 Insights Report 金融業界事例集 金融機関 : スマートな戦略で大きな成果を目指す ～アナリティクスを活用した金融機関の進化と発展に関する専門家の視点～
- 2014/04/15 公益事業社における SAS® HIGH-PERFORMANCE ANALYTICS PRODUCTS
不正検知・金融犯罪対策
- 2022/04/08 個人情報不正利用の防止：金融サービス業界の進むべき道
- 2020/06/16 マネーロンダリングとの闘いの変革
- 2019/12/04 マネー・ロンダリングの抑制とテロ資金供与対策の最 前線にあるAI
- 2019/12/04 調達業務の整合性を守る
- 2018/09/04 保険金不正請求の調査業務へのアナリティクスの導入
- 2018/09/03 保険金不正と闘う、最新テクノロジーの活用と課題
- 2018/08/20 調達不正を検知・防止する方法
- 2018/08/20 SAS® for Procurement Integrity
- 2017/07/12 コミュニケーション業界における不正対策
- 2017/05/10 不正や罰金リスクとの闘い
- 2017/05/10 デジタルチャネルの脅威に関する調査レポート 2016：利便性に潜むリスクの回避
- 2017/03/14 不正検知・対策の効率化を加速し最新脅威への対応を強化する勘所
- 2016/09/21 不正・無駄・濫用対策による財政赤字の削減
- 2016/09/20 Data and Analytics to Combat the Opioid Epidemic データとアナリティクスの活用：オピオイド依存症に対する処方箋（英語）
- 2016/06/28 Combating Financial Crime（英語）
- 2016/06/24 不正対策アナリティクスのシンプル化：保険金詐欺を検知・防止するための10のステップ
- 2016/05/09 銀行を狙う虚偽申請詐欺：門前の敵にいかにして対応するか
- 2016/04/27 シナリオ・セグメンテーションと異常検出のためのモデル構築
- 2016/01/27 進化か革命か？ マネーロンダリング防止のための統制の成熟
- 2015/03/17 不正請求を検知し製品品質を改善する
- 2015/02/26 「SAS によるサイバーセキュリティアナリティクス ～状況認識とハイブリッドアプローチ」
- 2015/01/19 「ビッグデータを活用した不正行為対策への取り組み ～脱税、関税の脱税、金融商品不正取引、保険や社会保障の不正受給～」
- 2014/12/15 先進的アナリティクスを活用した不正対策による引受・支払業務の高度化 保険フォーラム2014 SAS講演資料ダウンロード
- 2014/12/10 Insights Report 金融業界事例集 金融機関 : スマートな戦略で大きな成果を目指す ～アナリティクスを活用した金融機関の進化と発展に関する専門家の視点～
- 2014/11/19 「ハイブリッド型の不正防止アプローチの採用で、連邦健康機関が1億ドル以上もの国費をどう削減したのか」
- 2014/11/14 Advanced Analytics - 保険金詐欺との闘いにおけるもう1つの防衛線
基礎技術
- 2022/06/14 SAS とオープン ソースの統合により、 アナリティクス・ イノベーションを 推進
- 2020/04/16 ModelOps入門ガイド
- 2020/01/27 IoTにおける認識のギャップを埋める 情報テクノロジーVS運用テクノロジー
- 2019/10/16 CIOの視点
- 2019/10/01 5つのステップで産業分野IoTデータの価値を高める方法
- 2019/08/20 ディープ・ラーニングをSAS®で実践する方法
- 2019/04/23 銀行業務およびリスク管理における人工知能（AI）
- 2017/11/14 Quality 4.0 Impact and Strategy Handbook
- 2017/08/14 最適なIFRS 9コンプライアンスの達成条件
- 2017/08/09 Hadoop活用のベストプラクティス：SASのお客様の体験にもとづく導入・運用管理ガイド
- 2017/06/23 オープン・エコシステムにおいてSASを利用する利点
- 2016/02/09 ビジネス担当者のためのビッグデータ攻略本
- 2015/05/14 オープンソースの利用が広がる中なぜSASを使い続けるのか？
- 2015/02/17 追い越し車線で何を分析するか ～コネクテッド・カーにおけるイベント・ストリーム・プロセッシングの役割～
- 2015/02/13 センサーデータの機会を活用する：ビジネス・アナリティクスによる優位性獲得への道
- 2015/02/12 IoTのデータ・ストリームを理解する
- 2015/01/19 「ビッグデータを活用した不正行為対策への取り組み ～脱税、関税の脱税、金融商品不正取引、保険や社会保障の不正受給～」
- 2014/04/15 公益事業社における SAS® HIGH-PERFORMANCE ANALYTICS PRODUCTS
顧客管理・マーケティング分析
- 2018/09/20 リアルタイム・アナリティクス
- 2017/08/07 アナリティクスとカスタマー・ジャーニー
- 2017/08/05 カスタマー・インテリジェンスで公益事業を活性化する方法
- 2017/04/21 「決定的瞬間」という 機会の最大化
- 2016/04/28 デジタル・マーケティング ～アジャイル・マーケティングへの移行～
- 2015/06/11 顧客体験のパーソナライズ効果 ～リアルタイムのクロスチャネル・インタラクションから最適な顧客体験を構築する～
- 2015/06/11 顧客中心型アプローチでオムニチャネル・リテイリングの成功を推進する
- 2015/06/11 デジタル・マーケティングがオムニチャネル体験を加速する
- 2015/05/28 IIA調査レポート：顧客維持のために－分析に基づくロイヤリティの確立－米国325社へのロイヤリティ・プログラムの実態調査から
- 2015/05/11 ジャックス：マーケティング高度化への挑戦
- 2014/12/11 大量の交通データや利用ポイントデータの高速な分析し、販促効果を最大化する検証・改善のサイクルを確立
- 2014/12/10 Insights Report 金融業界事例集 金融機関 : スマートな戦略で大きな成果を目指す ～アナリティクスを活用した金融機関の進化と発展に関する専門家の視点～
- 2014/07/23 【事例】共通ポイントサービス「Ponta」を運営するロイヤリティ マーケティングがコンサルティングサービスを活用する理由とは
- 2013/11/12 セグメンテーションとデータ管理
- 2013/11/12 カスタマー・エクスペリエンスのパーソナライズがもたらすパワー
- 2013/01/12 顧客中心型のデータ主導のビジネス戦略を構築する10の方法
- 2012/07/04 ソーシャルメディアのための新たな指標 ソーシャルメディアがビジネスに及ぼす影響を把握、理解、予測する
- 2012/07/03 マーケティングの理想郷に近づくには チャネル横断での全社的なキャンペーン管理とオペレーションの連携
- 2011/04/21 マーケティングの最適化 顧客ごとのコミュニケーションを最大限に活用しマーケティングの効果を最大化する
- 2011/03/30 マーケティング担当者のためのデータ分析入門
- 2011/01/26 世の中は新たな方法で会話をしている――ソーシャルメディアについて「話す」から「行動を起こす」へ
- 2011/01/19 顧客データを分析主導型マーケティングの原動力に変える ～分析から得られる顧客インサイトを活用して競争優位性を高めるために～
- 2010/10/12 顧客分析がもたらす収益性の改善効果
- 2010/09/13 15億人から24時間365日、常に意見を得られるフォーカス・グループ
- 2010/07/14 情報解析のプロ集団：分析担当者の役割
- 2009/06/01 顧客経験価値（カスタマー・エクスペリエンス）の提供に必要の能力とコンピテンシーの現状
Big Data
サービス業
ライフサイエンス
保険
公共事業
- 2019/12/04 調達業務の整合性を守る
- 2019/06/20 モノの人工知能（AIoT）時代における自律型グリッド
- 2019/01/15 充電網整備をEVアナリティクスで推進
- 2018/03/20 AIが企業にもたらす可能性
- 2017/10/26 企業のための人工知能導入ガイド
- 2017/08/05 カスタマー・インテリジェンスで公益事業を活性化する方法
- 2017/07/10 汎用的手法が万能ではない時代における地理的な階層構造を用いた電力負荷予測
- 2017/07/10 公益事業におけるアナリティクス活用動向調査2017：ビジネス戦略に沿ったデータとアナリティクスの活用
- 2017/04/28 予測でスマートグリッドの運用効果を高める方法
- 2017/04/18 履歴データとリアルタイム・データを活用した高度なアナリティクスによる掘削の最適化
- 2016/07/07 自律型グリッド：公益事業における機械学習とIoT の活用
- 2016/02/03 顧客のリスクを企業戦略に高める
- 2015/08/05 アナリティクスで新たに公益事業の顧客価値を明らかにする方法
- 2015/02/26 「SAS によるサイバーセキュリティアナリティクス ～状況認識とハイブリッドアプローチ」
- 2015/02/12 IoTのデータ・ストリームを理解する
- 2015/01/19 「ビッグデータを活用した不正行為対策への取り組み ～脱税、関税の脱税、金融商品不正取引、保険や社会保障の不正受給～」
- 2014/05/27 スマートメーターのライフサイクルを最適化
- 2014/04/15 公益事業社における SAS® HIGH-PERFORMANCE ANALYTICS PRODUCTS
- 2010/02/01 スマートグリッド
官公庁・公的機関
- 2019/12/04 調達業務の整合性を守る
- 2018/03/20 AIが企業にもたらす可能性
- 2017/10/26 企業のための人工知能導入ガイド
- 2017/08/17 行政機関におけるテキスト・アナリティクス
- 2017/08/07 行政機関による、オープンデータとアナリティクス活用の仕組み
- 2016/09/21 不正・無駄・濫用対策による財政赤字の削減
- 2016/09/20 Data and Analytics to Combat the Opioid Epidemic データとアナリティクスの活用：オピオイド依存症に対する処方箋（英語）
- 2015/02/26 「SAS によるサイバーセキュリティアナリティクス ～状況認識とハイブリッドアプローチ」
- 2015/01/19 「ビッグデータを活用した不正行為対策への取り組み ～脱税、関税の脱税、金融商品不正取引、保険や社会保障の不正受給～」
- 2014/09/10 ホワイトペーパー：SAS® Fraud Framework for Government - Solution Overview
- 2014/05/27 ネットワーク状況認識のためのサイバー分析ソリューション
- 2010/03/01 Executive Overview :不正や無駄、悪用、不適切な支払いとの闘い
情報通信
流通・小売
自動車製造
製造業
- 2020/09/30 材料開発時の研究期間を短縮、TOYO TIREのプロジェクトを支えるソリューション
- 2020/09/30 生販在の真の連携を目指す効果的なP S I 管理の実現のポイントとは
- 2020/09/30 属人化、突発対応、利益向上… 生産スケジューリングの3 大課題に挑むためのシステム化の観点とは
- 2019/10/01 5つのステップで産業分野IoTデータの価値を高める方法
- 2018/03/20 AIが企業にもたらす可能性
- 2017/11/14 Quality 4.0 Impact and Strategy Handbook
- 2017/10/26 企業のための人工知能導入ガイド
- 2017/07/13 アナリティクスと体系的判断の融合：新製品の需要予測のためのステップ別ガイド
- 2016/02/03 顧客のリスクを企業戦略に高める
- 2015/03/31 コンタクト・センターの変革 高度なアナリティクスでパフォーマンスの高いコンタクト・センターを実現する
- 2015/03/31 時代の先を行く：顧客中心型の製造の素晴らしい新世界 オンラインセミナー「顧客について知識を深める(Getting to Know You)」から抜粋した洞察：製造業者が顧客への知識を深めるための手法
- 2015/03/17 不正請求を検知し製品品質を改善する
- 2015/03/12 多層的な原因分析を活用して需要予測を改善し、マーケティング戦略を最適化する
- 2015/02/17 追い越し車線で何を分析するか ～コネクテッド・カーにおけるイベント・ストリーム・プロセッシングの役割～
- 2015/02/13 センサーデータの機会を活用する：ビジネス・アナリティクスによる優位性獲得への道
- 2015/02/12 IoTのデータ・ストリームを理解する
- 2015/02/10 顧客目線の品質管理
- 2014/06/23 【事例】先端のモノづくりをより確かなものにする生産現場における科学的管理～SAS Quality Lifecycle Analyticsの採用で飛躍した村田製作所のデータマイニング
金融
- 2022/04/08 個人情報不正利用の防止：金融サービス業界の進むべき道
- 2020/08/11 金融サービス業におけるモデルリスク管理の将来
- 2020/06/16 マネーロンダリングとの闘いの変革
- 2020/04/08 ストレスと戦略：シナリオベースのリスク管理に関する最高経営幹部向けガイド
- 2019/12/04 マネー・ロンダリングの抑制とテロ資金供与対策の最 前線にあるAI
- 2019/12/04 調達業務の整合性を守る
- 2019/11/08 機械学習モデルのガバナンス
- 2018/03/20 AIが企業にもたらす可能性
- 2017/10/26 企業のための人工知能導入ガイド
- 2017/08/14 IFRS 9コンプライアンスへの道のり
- 2017/08/14 最適なIFRS 9コンプライアンスの達成条件
- 2017/05/30 RegTech：テクノロジーによるコンプライアンスコスト削減と規制対応高度化の実現
- 2017/05/10 不正や罰金リスクとの闘い
- 2017/05/10 デジタルチャネルの脅威に関する調査レポート 2016：利便性に潜むリスクの回避
- 2017/03/14 不正検知・対策の効率化を加速し最新脅威への対応を強化する勘所
- 2016/06/28 Combating Financial Crime（英語）
- 2016/05/09 銀行を狙う虚偽申請詐欺：門前の敵にいかにして対応するか
- 2016/04/27 シナリオ・セグメンテーションと異常検出のためのモデル構築
- 2016/03/28 銀行におけるストレステスト・テクノロジーの現状とギャップの解消に向けた方策
- 2016/03/28 事業特性に即したストレステストのベストプラクティス
- 2016/03/28 ストレステスト体制の実態
- 2016/02/03 顧客のリスクを企業戦略に高める
- 2016/01/27 進化か革命か？ マネーロンダリング防止のための統制の成熟
- 2015/10/24 包括的なストレステスト
- 2015/06/11 顧客体験のパーソナライズ効果 ～リアルタイムのクロスチャネル・インタラクションから最適な顧客体験を構築する～
- 2015/06/11 デジタル・マーケティングがオムニチャネル体験を加速する
- 2015/05/11 ジャックス：マーケティング高度化への挑戦
- 2014/12/10 Insights Report 金融業界事例集 金融機関 : スマートな戦略で大きな成果を目指す ～アナリティクスを活用した金融機関の進化と発展に関する専門家の視点～
- ビジネスを成功させ、ロイヤリティを高めるエクスペリエンスの提供 2022/07/08
- SAS Analytics on Azure: クラウド導入フレームワークによる 成功に向けた4つのステップ 2022/06/15
- SAS とオープン ソースの統合により、 アナリティクス・ イノベーションを 推進 2022/06/14
- 個人情報不正利用の防止：金融サービス業界の進むべき道 2022/04/08
- デジタルトランスフォーメーションで勝利するための4つの戦略 2021/12/23
- 小売業におけ るリアルタイムの意思決定 2021/06/18
- 材料開発時の研究期間を短縮、TOYO TIREのプロジェクトを支えるソリューション 2020/09/30
- 生販在の真の連携を目指す効果的なP S I 管理の実現のポイントとは 2020/09/30
- 属人化、突発対応、利益向上… 生産スケジューリングの3 大課題に挑むためのシステム化の観点とは 2020/09/30
- 金融サービス業におけるモデルリスク管理の将来 2020/08/11
- マネーロンダリングとの闘いの変革 2020/06/16
- ModelOps入門ガイド 2020/04/16
- デジタル時代における通信事業者向けのインテリジェントな意思決定の自動化 2020/04/13
- Solvency IIコンプライアンスの達成とそれ以上の成果の追求：保険会社に不可欠なステップ 2020/04/08
- 信用リスク管理を取り巻く環境の変化 2020/04/08
- ストレスと戦略：シナリオベースのリスク管理に関する最高経営幹部向けガイド 2020/04/08
- 次世代のAMLとは？ 2020/03/17
- お客様のデータとアナリティクス戦略を構築する 2020/02/13
- IoTにおける認識のギャップを埋める 情報テクノロジーVS運用テクノロジー 2020/01/27
- ITを成功させるための秘訣：統制と自由のパワーの活用 2019/12/09
- マネー・ロンダリングの抑制とテロ資金供与対策の最 前線にあるAI 2019/12/04
- 調達業務の整合性を守る 2019/12/04
- アナリティクスの影響を最大化する方法 2019/11/27
- 機械学習モデルのガバナンス 2019/11/08
- CIOの視点 2019/10/16
- 5つのステップで産業分野IoTデータの価値を高める方法 2019/10/01
- ディープ・ラーニングをSAS®で実践する方法 2019/08/20
- モノの人工知能（AIoT）時代における自律型グリッド 2019/06/20
- 銀行業務およびリスク管理における人工知能（AI） 2019/04/23
- Assisted Demand Planning Using Machine Learning for CPG and Retail（機械学習による需給計画支援） 2019/03/28
- 充電網整備をEVアナリティクスで推進 2019/01/15
- AIの成功に向けた機運、成熟度、モデル ～経営幹部を対象としたグローバル調査の知見を踏まえた考察 2018/11/05
- ビジネス担当者のための用語ガイド：IoT編 2018/11/01
- オープン・エコシステムにおいてSAS®を利用する利点 2018/09/28
- リアルタイム・アナリティクス 2018/09/20
- アナリティクスをすべてのユーザーに解き放つ 2018/09/07
- 保険金不正請求の調査業務へのアナリティクスの導入 2018/09/04
- 保険金不正と闘う、最新テクノロジーの活用と課題 2018/09/03
- 調達不正を検知・防止する方法 2018/08/20
- SAS® for Procurement Integrity 2018/08/20
- GDPRコンプライアンスに向けた取り組み 2018/05/08
- AIが企業にもたらす可能性 2018/03/20
- 新薬開発におけるリアル・ワールド・バリューの実証 2017/12/18
- 大規模な統計分析と機械学習 2017/12/15
- IDMP標準への準拠とさらなる価値の実現 2017/12/11
- SAS Life Science Analytics Framework-CDISC 標準と研究メタデータの効果的な活用 2017/11/28
- 機械学習入門 2017/11/14
- Quality 4.0 Impact and Strategy Handbook 2017/11/14
- 企業のための人工知能導入ガイド 2017/10/26
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