ディープラーニングさえあれば、競馬で回収率100%を超えられる - Qiita
pohotos by Ronnie Macdonald 「AIが人間の仕事を奪う」と言われ始めてしばらく経ちますが、今や「幻滅期に入った」なんて言われ方もしています。おかげで僕は仕事を奪われることもなく、毎日満員電車に揺られています。奪う奪う詐欺もいいとこです。 そんなAIの発展にはもう少し時間がかかりそうな一方で、学べる環境は簡単に手に入るようになりました。触るなら、皆が幻滅しかかっている今な気もします。ということで、今更ですがAIの力を知るべく、ディープラーニングに触れてみることにしました。 いろいろ試したのですが、ここでは結果をメインに「無知の状態から勉強しても、ディープラーニングでこれぐらいは楽しめるよ」ということを伝えてみます。プログラムはお手本になるようなものではないので、見たい人だけに有料で公開してみます。 Kaggleでディープラーニングのお手並み拝見 最初にディープラーニ
ダイソー快進撃を支える｢毎晩105億件データ処理｣する需要予測システムはどう生まれたか
小売業の特徴は、いわゆる｢ニッパチの法則｣（売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則）。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。｢均一価格｣は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、｢人間の能力では在庫を把握するのは難しい｣という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす｢自動発注システム｣（2015年導入）だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、｢チャンスロス｣が解消された。
富士通がひっそり出した新ソフト、注目すべき理由
既存ビジネスの慣習にとらわれず、新しい発想で製品やサービスを開発できるか――。今、多くの大企業がこうした課題に直面している。大手IT企業の富士通もその1社。主力のSI事業における次の一手を模索している。 富士通の新しい取り組みを象徴する製品が登場した。同社が2019年1月21日に販売を開始した、製造業向けのデータ分析ソフト「ODMAデータ分析ナビゲーション for ものづくり（DA Navi）」だ。 DA Naviは工場設備の故障予知と、製品の品質予測という2つの機能に特化したデータ分析ソフト。生産現場の担当者であっても、プロのデータサイエンティストと同じ手順で分析できるようにしたことが特徴だ。2種類の分析に機能を絞ったことで、集めるべきデータの種類や不足データの補完手法、使用する分析手法などを限定できたため、専門家と同等の分析結果を出せるという。 「ODMAデータ分析ナビゲーション fo
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