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株式会社APTOは、 活用しきれていないデータをカンタンに活用できるようにすることが出来るプラットフォームの提供をしています。 また、最大限の情報価値向上を実現するためにデータコンサルタントを駆使して、非常に手間や時間がかかるデータ活用をご支援します。

小売業界でのAI活用動向

小売業界でのAI活用動向をまとめてみました。 主なAI活用トレンド【データ分析系】 ・POSデータなどを利用した購買分析、需要予測 ・在庫や賞味期限によるダイナミックプライシング（値引き） ・ECによる顧客へのピンポイントレコメンド 【画像認識系】 ・無人レジ（またはレジ業務効率化） ・レジ混雑の予測 ・欠品による機会損失防止 ・混雑状況提供（混雑予測） ・客層判別 ・万引き防止 小売業界は少し遅れてAI導入が進んできた元々、膨大なデータ（POSデータなど）を保有している

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    • アノテーション時代到来！？AI利用だけに留まらない？？

      以前の記事でAIを作るためにはアノテーションを行ったデータを学習させるとご紹介しました。 ここで、「アノテーション＝AI(機械学習)」という解釈されがちなのですが、それ以外にもアノテーションの需要が高まってきています。 今回はAI以外の活用について記事を書いていきます。 アノテーションはAI（機械学習）だけのものではない！？アノテーションは、日本語の直訳で「注釈」となります。 これは、なんらかのデータに「注釈」を付けるということです。 例えば、ある商品を100万円で売る

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      • Photoshopがアノテーションツールだったら便利かも！？

        普段クリエイティブなことをしていないため、Photoshopを久々に使ってみましたが、「オブジェクト選択ツール」が凄いことに驚きました。 オブジェクトの選択性能が格段に上がった前からある機能ではあるのですが、かなりのオブジェクト認識精度が上がっています。これは感動！！ 例えば、猫だけで背景は除外したいなと思った場合、 ↑　「オブジェクト選択ツール」を選択 ↑　猫をざっくり囲みます ↑　猫の輪郭を自動で認識して囲みなおしてくれます ↑　背景が必要ないので、「選択範囲

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        • 【出版業界】AI事例不足しているシリーズ

          AI事例を調査している中で、AI事例が不足している業界について取り上げていくシリーズです。 ①参考にしたソース元出版業界でAIを活用した事例を調査した中で、以下の2記事を参考にしました。 1つ目の記事は、「AI導入は出版業界を救うか？」という勉強会を開催し、出版業界でAIをどうやって使っていくかを議論している、とても興味深い記事です。 クリエイティブな業界であるため、そこでAIが活用できるのか？ビジネスとして成り立つのか？など議論されています。 2つ目の記事は、大日本印

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        小売業界でのAI活用動向

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          【2020年8月版】AI事例の調査まとめ

          ①AIが使われることが多い領域は？どのようなAIの使われ方をされているのか気になりませんか？ 筆者は気になったので、Webを徘徊して調査してみました。 その中でどのような使われていることが多いかというと ・既存データ系（顧客、売上などの既に蓄積されているデータを基にする） ・画像系 の２つが多い傾向が見られました。 ②なぜ「既存データ系」と「画像系」なのか？筆者の仮説ですがビジネス上、導入決定者の頭の中にイメージが付きやすい案件が多い傾向にあると考えています。 既存

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          ざっくり画像アノテーションの方法

          今回は、”ざっくり”画像アノテーションの種類を書いていきます。 巷で最近よく聞かれる、顔認識や自動運転も画像アノテーションを行っているんです。 【ざっくり画像アノテーションの種類】代表的な３種類の画像アノテーションを説明します。 厳密に言うと、もうちょっとありますが概念として捉えていただけると良いかと思います。 １．画像全体へのアノテーション 例えば、１枚の画像に「猫」が撮影されている画像に対して、画像全体に”猫”という情報（ラベル）を付加してあげる方法です。 とても手

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          ざっくり画像アノテーションの方法

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          アノテーションデータを作成するには何をすれば良いの？

          アノテーションとは？アノテーションは日本語で言うと「注釈」です。 例えば、以下のような犬の画像に対して「これは犬」という情報を与えることを「アノテーション」と言います。 （要点をポストイットでペタペタ貼ってあげるような感じですね） 人間であれば、”犬”の画像を見ただけで”犬”であると判別出来ますが、 AIは機械的なプログラムの一種なので、アノテーションしたデータを覚えさせてあげないと理解することが出来ないのです。 特にAIを作る場合には、大量のアノテーションデータが必要な

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          アノテーションデータを作成するには何をすれば良いの？

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          AIを作るまでに何をすれば良いの？

          全体の流れこちらの海外記事によると、データサイエンスを行う工程は以下。 ・データの収集 ・ビッグデータの処理 ・ビジネスインテリジェンス（BI）の解析 ・統計分析・機械学習 特に機械学習はAIに密接に関わっているので、単語だけは聞いたことがあるのではないでしょうか？ 主に、AIを作るのに強く関わる部分は「データ収集」、「統計分析・機械学習」となります。今回は、この部分に着目して解説していきたいと思います ①データ収集昨今のAIは機械学習と呼ばれるアルゴリズムを使うのが

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          AIを作るまでに何をすれば良いの？

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