2019年10月～12月 注力テーマ：利益を生み出すディープラーニング
“第三次AI（人工知能）ブーム”の火付け役となった「ディープラーニング」（深層学習）に大きな注目が集まっている。自動運転、医療画像診断、株価予測、機械翻訳から工場での不良品検知、農業での収穫物の判定まで幅広い分野で応用されているのだ。 またディープラーニングは画像認識、音声認識、自然言語処理などさまざまな活用が見込める汎用性の高い技術で、自動車や産業用ロボットなど日本が得意とするものづくりの分野で大きな成果をもたらすことが期待されている。
しかし日本企業のAI導入率は2.9％にとどまっているのが現状だ。そこには「具体的にどうやってディープラーニングを自社で活用できるかイメージがわかない」「良く聞く言葉だが、どういった概念なのかいまいちよく分かっていない」「高度なAI技術について理解できる人材が不足している」など多くの課題がある。
ディープラーニングを活用している業界ごとの先進的な事例や、基礎知識、ディープラーニングの活用を進める上で知っておきたいツールなどを紹介しながら、AIのビジネス活用について考える
※本特集はAI＋内で注力テーマを定め、AIの導入と活用を考える読者のためのコンテンツを掲載します

2019年7月～9月 注力テーマ：PoCで終わらない 本当のAI活用
AIを自社で活用したいと考えるものの、「実際にどんな効果があるのか」「自社のどの事業で活用できるのか」が分からず、なかなか実用化に至らないという企業は少なくない。また、AI導入を考え実証実験を始めたものの、PoC（概念実証）ばかりを繰り返し、実際の問題解決や事業の収益には結び付かず現場が疲弊してしまう「PoC疲れ」も問題になっている。
AI活用を進めるには、「どの事業でどのような技術を活用すれば効果が出るのか」「どのようなデータを利用すればいいのか」など、検討すべき課題は多い。また、現場で課題意識を持っていても、経営者や役員を含め、企業のビジネス変革を推進できる人たちを巻き込まなければ新規事業を進めるのは難しい。
では、どうすればPoCの先の本稼働まで進み、成果を出すことができるのか。 本特集では、AI導入を検討している、もしくは既にPoCまで実施したがうまくいかないという企業向けに、AIプロジェクトの進め方やAI導入する上で必要な知識、さまざまな企業の取り組み事例などを通して、PoCの先に行くためのアプローチを考える。
※本特集はAI＋内で注力テーマを定め、AIの導入と活用を考える読者のためのコンテンツを掲載します