この用語の意味
データから規則や傾向を見つけ、分類や予測に使う技術です。
何ができるか
過去データをもとに、分類、予測、異常の検出を補助できます。
実際に使うために必要なもの
用途に合うAIサービスまたはソフト、対応する端末・実行環境、試してよい少量の非機密データを準備します。オンラインサービスではインターネット接続が必要です。ローカルで実行する場合は、対応機器、モデルの利用条件、外部通信の有無を確認します。利用目的、入力してよい情報、結果を確認する担当者を決めます。サービスの仕様・料金・利用規約は、導入時点の公式情報で確認します。
既存サービスの試用と、自社でモデルを学習する場合を分けます。自社学習では、目的と評価方法、代表的なデータ、前処理、学習・検証・最終評価の分離を先に決めます。
小さく試す運用例
過去の販売記録から、商品ごとの発注量を考える材料を作ります。
人が確認すること・注意点
偏ったデータや少ないデータでは、判断を誤る可能性があります。
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業務改善の進め方で目的・現状・確認するデータを整理し、改善事例と改善テンプレートも参照してください。自社の業務、データ、担当者に合わせて小さく試します。
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