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「ai 画像」に関する記事情報

自社でできる、かしこいAIの育て方――画像認識の2事例に見る

AI画像認識は魔法のつえではなく、その頭脳を育てるには労力がかかります。さらにその工程をベンダーに任せきりにしては、現場で活用できるレベルにまでAIを育てることは不可能です。「自社で頭脳を育てるなんて無理」「うちにAIスキルを持った人材はいない」――その打開策とは。

AI画像認識の導入はベンダー任せでいい? 現場が必ずやるべきこと

AI画像認識の導入や活用において、必要な作業をベンダーに丸投げしては期待した効果が得られないまま取り組みが頓挫したり、システム改修のたびに多額のコストが発生したりしてしまいます。現場で必ず行うべきこととは何でしょうか。キーワードは、「内製化」ではなく「DIY(Do It Yourself)」です。

認識率だけじゃない、AI画像認識で効果を出すために必要な2つの視点

AI画像認識の適用を検討する場合、対象物を何となく認識できた時点で、もうシステムができ上がったかのように勘違いしてしまう方が多いようです。しかし、AIによる画像認識は、全体システムの中の単に1パーツにしか過ぎません。次に何を考えるべきでしょうか。

何からはじめる? AI画像認識、3つの活用ステップ

AI画像認識を導入する際に、必ず踏まなければならないステップがあります。例えば、「AIは運用前の事前作業に最も工数がかかる」といわれますが、どのような作業が必要なのでしょうか。図で簡単に説明します。

費用1000万円以上は普通――ライオンの「口臭チェックアプリ」で学ぶ、AI活用の勘所

ライオンがAI画像認識の技術を活用した口臭チェッカ―アプリを開発した。「AI活用ではデータの前処理に工数がかかる」「本開発に6カ月、費用は1000万円以上がかかるのが普通」といった知見を得たという。同社が語るAI活用の勘所とは。

AIが育たない、実用化できない――その致命的な理由

AIは誰が育てるの?―-それは導入したあなた自身です。その理由は? さらに、AI画像認識の精度ばかりを気にして、見落としてしまうある重要な事項についてお話します。

育てたAIが無用の長物に? 難航する教師データ集め

AI画像認識の導入にあたって「教師画像は何枚いるの?」「認識率は何パーセント?」といった疑問を多くの方が抱いています。今回は、AI画像認識を画像データ集めのポイントについて解説します。

AIがミスリードする“人件費”にまつわる誤解

AIを導入すればすぐに人件費を削減できると思っている、AIに仕事を奪われるとやみくもに恐れる――こうした間違いによって、AI画像認識の導入は頓挫してしまいます。その理由とは?

5歳の子供に負ける? AI画像認識のワナ

AIならば何でもできる、取りあえず画像を学習させよう――そう思い込んではいませんか。AI画像認識は魔法のつえでも完全無欠のエキスパートでもありません。今回は、その勘違いが生むリスクについて説明します。

なぜ日本コカ・コーラは「SNSマーケ戦略」にハッシュタグを捨てAIを選んだか

消費者マーケティングに注力する日本コカ・コーラが次に挑戦したのは、SNSの投稿画像を使った消費者理解。そこで約7万点にも及ぶTwitterの投稿画像が集められた。そこからどうやって消費者心理を知ろうというのか。

「ai 画像」に関するIT製品情報

ディープラーニングで進化する「画像認識」、製造業での活用に必要な3要素とは

日本アイ・ビー・エム株式会社

製造業におけるAI活用で特に効果が期待されるのが、ディープラーニングの進化で活用領域が広がった「画像認識」だ。しかし、それを実装するには、データの質と量、人材確保、インフラ整備という3つの課題を解決する必要がある。

「ai 画像」に関する新着セミナー

【東京開催】AI画像認識ソリューション 導入・検討 個別相談会

パナソニック ソリューションテクノロジー株式会社

2019/12/13(金)13:30~15:00

  • 東京都
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