【新サービス】：潜在的なお客様を、商談へ自動的に繋げるAIマーケティング・サービス「Kiitos」第6回 AI・人工知能 EXPO 春にて発表2022年5月11日（水）～13日（金）に東京ビッグサイトで開催される「第6回 AI・人工知能 EXPO 春」（主催：RX Japan株式会社）に出展します 株式会社サキヨミAIラボ（本社：愛知県名古屋市、代表取締役：伊鍋貴宏）は、AI研究開発プラットフォーム「UnimatrixZero」に次ぐ新サービスとして、“潜在的なお客様を、商談へ自動的に繋げる”AIマーケティング・サービス「Kiitos」を2022年・春に発表することをお知らせいたします。Kiitosは、展示会や商談会などの効果を最大化するために、人工知能技術を利用して最適なタイミングで最適なコンテンツを、継続的に自動配信することにより、潜在的なお客様の興味を観測して「顧客セグメント」を自動

韓国科学技術情報通信部は4月13日、「2021インターネット利用の実態調査」（注1）の結果を発表した。2021年は、新型コロナウイルスの長期化で非対面サービスが日常生活に定着したことを受け、人工知能（AI）サービスの利用に関する調査を新たに追加するなど、デジタルトランスフォーメーション（DX）に伴うインターネット利用の変化に焦点を当てた。 基本指標については、世帯のインターネット接続率は99.9％（前年比0.2ポイント増）と前年とほぼ同様、世帯のパソコン保有率は73.6％（同2.0ポイント増）、スマートフォン保有率は96.5％（同1.6ポイント増）とそれぞれ小幅に上昇した。年代別に主に利用するインターネットサービスをみると、10代は教育とオンラインゲーム、60代以上は動画およびSNS（交流サイト）の利用が目立った（添付資料表1参照）。 非対面サービスの利用度では、新型コロナウイルス感染拡大

Pythonで自然言語処理をやりたいと思っても、どのような手順で行えば良いか分からない方も多いかと思います。 自然言語処理は人工知能の分野の中でもネット上に情報が少ないので、難しいですよね。 本記事ではPythonでの自然言語処理について解説します。 Pythonを使ってどのように自然言語処理を行うか、必要な準備、勉強すべきことについてまとめました。 これから自然言語処理の勉強を始めたい方に読んでほしい内容となっています。 Pythonで自然言語処理に挑戦したい方は、ぜひ本記事を参考にしてくださいね。 本ブログを運営しているTech Teacherは、 プログラミング家庭教師サービスを運営しています。 完全マンツーマン・フルオーダーメイドで あなたが必要な指導を提供します。 Pythonでどんな自然言語処理ができるか まずは、Pythonでどんな自然言語処理ができるか解説します。次の3つの

メルカリは4月6日、同社のAI（Artificial Intelligence：人工知能）関連の取り組みをまとめたWebサイト「mercari AI Web」を公開した。 同社のAIに関連する取り組みやメンバーの情報をサイト上に集約することで、今後のAI戦略やビジョンを継続的に発信する目的があるという。サイト上では、安心安全なサービス提供のための自動違反検知システムや機械学習によるカスタマーサポートに活用されるAI技術に加えて、同社社員が執筆した論文などを紹介している。 「mercari AI Web」画面キャプチャ 同社は「新たな価値を生みだす世界的なマーケットプレイスを創る」をミッションに掲げ、AIなどのテクノロジーを活用して売買体験の向上を目指す。同社サービス「メルカリ」では、出品される大量の商品をAIで識別し、最適な別のユーザーに届くように情報を提供する必要があり、そのために必要な

先日Spotifyのビッグデータを使って藤井風さんのアーティストネットワーク分析を行った記事を公開したところ、思いのほかたくさんの方に読んだりRTしたりしていただきました。御礼申し上げます。特に最新の音楽シーンに詳しい方からのコメントのおかげで、僕も新たな気づきを多くいただきました。 今回は、松原みきさんを起点としたアーティストネットワーク分析を通じて、「シティポップ」がどのようにリスナーに「発見」されているのか？を探ってみたいと思います。 分析用データは前回同様、Spotify WEB APIからPythonでコードを書いて2022年3月22日取得。分析とネットワーク可視化にはCytoscapeを使用しています。 令和はいかにしてシティポップに出会う？シティポップとは、竹内まりやさんや角松敏生さん、大貫妙子さん、吉田美奈子さん、山下達郎さんといった、1970年代後半から1980年代にかけ

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肉体労働、頭脳労働の他に、第三の労働カテゴリとして注目される「感情労働」について聞いたことはあるだろうか。 感情労働とは、アメリカの社会学者であるアーリー・ホックシールド氏が1983年に提唱した概念で、主にサービス業の従事者が、仕事上の必要性に応じて、自らの感情を適切にコントロールすることを指す。 感情労働は、接客・サービス以外の職種でも求められるという指摘がある。たとえば、株式会社リクルートマネジメントソリューションズが2022年2月に発表した調査結果によると、営業系・事務系・技術系のオフィスワーカーにおいても、感情労働の3要素である「感情の要求・制御・演技」が、半数以上で求められているという（※1）。 さらに、感情労働という言葉をプライベートの場面で使う人もおり、近年この言葉の意味が増えてきている。 BBCの2018年の記事によると、多くの家事で疲れている女性や、公私問わずマイクロアグ

丸紅株式会社（以下、「丸紅」）、丸紅フォレストリンクス株式会社、株式会社講談社、株式会社集英社、及び株式会社小学館は、日本の出版流通をDXの活用によりサステナブルなものに改革することを目指して、新会社「株式会社PubteX」（パブテックス）（以下、「PubteX社」）を2022年3月11日に設立しました。 2021年の出版売上は1兆6,742億円となり、3年連続の前年超えとなりました。しかし近年、出版界は複数の構造的な課題を抱え続けており、その改善が急務とされています。PubteX社は、出版流通における課題を解決するため、以下の2つの事業に注力し、出版界のデータの整備・活用強化を通じて、出版流通の改革へ貢献します。 １．AI等の先進技術を活用した出版物の発行・配本最適化ソリューション事業 AI等の先進技術を活用して出版物の発行・配本量を最適化するサービス（以下、「AI発行・配本最適化サービ

AIおよびAR技術を活用したソリューションサービスを提供し、美容業界とファッション業界でデジタルトランスフォーメーション（DX）を奨励するパーフェクト株式会社は、画期的なAgileHandTM技術により、ビジネスインテリジェンスグループから2022 Artificial Intelligence Excellence Awardsの受賞者として認定されたことを発表致します。 ペンシルベニア州 フィラデルフィア（2022年3月28日）- AIおよびAR技術を活用したソリューションサービスを提供し、美容業界とファッション業界でデジタルトランスフォーメーション（DX）を奨励するパーフェクト株式会社（以下、パーフェクト）は、画期的なAgileHandTM技術により、ビジネスインテリジェンスグループから2022 Artificial Intelligence Excellence Awardsの受賞

ウクライナ侵攻をめぐり、プライバシー侵害で物議を醸す「AI顔認識」を、死亡ロシア兵の身元特定に使い始めた――そこで懸念される「酷い結果」の危険性とは？ ウクライナ副首相のミハイロ・フェドロフ氏はロイター通信に対して、米ベンチャー「クリアビューAI」から「AI顔認識」サービスの無償提供を受け、使用を開始したことを明らかにした。 フェドロフ氏はその用途として、死亡したロシア兵の身元特定を挙げている。 「クリアビューAI」はソーシャルメディアなどから自動収集した100億枚以上の顔画像データベースを使用しており、プライバシー侵害だとして各国政府から相次いで巨額の制裁金やサービス停止を命じられている。 今回の利用についても、人権団体からは「監視会社による戦争の利用」と抗議の声が上がる。 戦場ですすむAI利用。その先には、深刻な問題が指摘されている。 ●ロシア版SNSの20億枚 兵士たちの母への礼節を

計算資源の用意やデータの準備、モデルのトレーニング、概念実証から実運用まで一貫してできるスキルセットを持つ“スーパーヒーロー”がいても、システムをスケールするには同じようなスーパーヒーローを何人も雇えるわけではない。 データサイエンティスト、データエンジニア、インフラエンジニア、プロダクトマネジャー、ビジネスの意思決定者と役割を分けてチームにする必要がある。 誰もシステムの全体像を理解していない データサイエンティストはJupyter Notebookといった研究用の開発環境でプロトタイプを作るが、エンジニアはそのコードを受け取って、リファクタリング（コードの整理）をして本番へ実装する。その結果、データサイエンティストは本番環境で何が起きているのか追えず、エンジニアもモデルの内部で何が起きているか追いきれない場合がある。 Googleでは、データサイエンティストとエンジニア間で緊密なコミュ

待機児童問題の背景にある「保育士不足」は依然として社会課題です。保育士不足の原因の１つに業務負荷の高さという課題があります。それらの課題に対し、IoTやAIを活用して業界のDXを進め、注目を集めているのがユニファ株式会社です。 同社が提供しているのは、職員のシフト管理から、連絡帳や保育日誌の記入、園児の登降園管理、午睡（お昼寝）時の見守り、写真販売まで、保育施設の運営に関するありとあらゆる業務のDXを支援する「ルクミー」。すでに累計13,000件以上の導入実績があり、「スマート保育園・幼稚園・こども園」の実現に向けた取り組みを進めるモデル園も創出。DX時代の新しい保育施設の在り方について、ユニファ株式会社の代表取締役CEO土岐 泰之氏にお話を伺いました。 - これまでアナログに頼っていた保育の現場だが、ルクミーを導入することで大半の業務の効率化と保育者の時間と心のゆとりの創出を実現する。

この記事では企業の在庫管理に欠かせない「需要予測の手法」について、データ分析、IT活用を得意とするコンサルタント 平井明夫さんと石飛朋哉さんの共著書『データ分析できない社員はいらない』よりご紹介します。

「市場」の動向だけでなく、市場の中身、顧客や満足度に至るまでを調査。データや数値のみでは計れない潜在的なニーズも察知・予測し、明確な目的と正しい手法で調査することで、正確なデータをビジネスに有効活用できます。

現在、多くの企業で在庫削減が課題となっています。顧客満足度を向上させるには発注に即時対応する必要がありますが、過剰な在庫はコストを圧迫します。適正な在庫量を維持するため、各企業が高精度の需要予測システムに注目しているのです。本記事では、在庫管理に欠かすことのできない需要予測の手法について、さまざまな業界で進む活用事例などを交えて紹介していきます。 需要予測とは機械学習で需要を図る手法の1つ 在庫管理に欠かすことのできない需要予測は、AI（人工知能）による機械学習の活用が期待される分野の1つです。過去の販売実績や気象情報、為替、競合他社の売価などを把握しながら、時には数十万品目に及ぶ商品を管理することは人間の力だけでは難しく、AIによる学習、推論技術を土台にすることが必要不可欠です。 需要予測とは 需要予測とは、製品の需要量に影響を持つ可能性のある要因とその度合いを分析し、将来の需要量を予測

どの商品がいつ頃、どれくらい売れるとわかっていたら在庫管理が非常に簡単になりますよね。 近年では、あらゆる企業が過去のデータなどを活用してそういった予測を行っています。 これを需要予測というのですが、需要予測には、経験に基づいた予測や、独自の予測モデルを構築したり様々な方法があります。 そこで今回は需要予測の重要性や方法についてお伝えします。 需要予測とは、商品やサービスに関連する需要要因を分析し、需要分析をもとに、市場調査や予測モデルなどによって、将来の需要量と予測誤差を把握することです。 需要予測は企業にとって、仕入れ，生産，投資，資金，販売などの計画や活動の基礎となる重要な作業です。 需要予測の重要性 それでは需要予測の重要性についてお話ししましょう。 企業活動においてなぜ需要予測が重要とされているのでしょうか。 結論から言うと、企業収益を最大化するためです。 需要予測を正しく行うこ