AIを活用した不良検査の課題を一掃、コストや労力を抑えた革新的アプローチとは
製造業では近年、AIを活用した不良検査の導入が広がっている。しかし、検査精度や学習モデル構築において、幾つかの課題が顕在化している。本資料では、AI不良検査が抱える課題と、この解決方法について解説する。
2025/03/05
製造業では近年、AIを活用した不良検査の導入が広がっている。しかし、検査精度や学習モデル構築において、幾つかの課題が顕在化している。本資料では、AI不良検査が抱える課題と、この解決方法について解説する。
2025/03/05
生成AIの登場以降、多くの企業が、生成AIの活用によって顧客と従業員の満足度を向上させる方法を模索している。本資料では、生成AIでカスタマーエクスペリエンスを変革するために取るべき重要なステップを解説する。
2025/02/03
デジタルビジネスの推進役となるアプリへのニーズがさらに高まる一方、その開発に当たる人材の不足が深刻化している。この問題を解決するものとして生成AIが大きな注目を集めているが、そこに潜むリスクにも目を向ける必要がある。
2025/02/03
製造業におけるDX推進が必須の状況となる中、AIネットワークカメラを活用した工場DXに取り組む企業が増加しているが、その実現にはさまざまな課題が付いて回る。課題の中身を確認しながら、その解消に向けたアプローチを紹介する。
2025/01/16
われわれの生活やビジネスが高度にデジタル化した結果、アプリに対するニーズがかつてないほど高まっている。しかし、慢性的なアプリ開発者の不足や、手動の開発プロセスなどがボトルネックとなってしまっているのが現状だ。
2025/01/15
生成AIの重要性が増す一方、データのサイロ化やセキュリティのリスク、運用の複雑化などが障壁となり、導入に至っていないケースは多い。こうした課題を克服し、生成AIの真価を引き出すためには、何が必要なのだろうか。
2025/01/10
昨今、製造業の研究開発部門では、専門領域のスキル以外にもマーケティングセンスや戦略立案力など、多様なスキルが必要とされるようになってきた。そこで、研究員のスキルアップに向けた、組織的なアプローチの方法を紹介する。
2025/01/10
グローバル市場の変動性が拡大するにつれ、需要パターンの変化を予測することが極めて困難となった。本資料では、将来の成長と成功につながる「レジリエンスの高いサプライチェーン」を実現するための、5つの必須条件を解説する。
2025/01/10
サプライチェーン管理の複雑性が増大する中、収益性を上げるには最新テクノロジーによるレジリエンス向上がカギとなる。ハイテク、自動車、食品製造、小売りなどの事例より、AIを活用したプランニングソリューションについて紹介したい。
2025/01/10
顧客の価値観が目まぐるしく変化する今、新規事業開発には、既存技術を生かしながら新規顧客を狙った「用途開発」が有効だ。用途開発を成功させる3つのポイントと、それらを阻む課題を克服する方法について見ていこう。
2025/01/06