「認識の違い」に関するIT製品・セミナー情報を表示しています。

リモートシフトが進む中、成長に対する不安を抱える若手社員は多い。Institution for a Global Societyの調査から、上司と部下間で起きるコミュニケーション認識のずれや、上司の“受け入れがたい”自己評価と他者評価のギャップが明らかになった。

飛島建設は、取引先との定例会議の議事録作成に時間と労力がかかりすぎるという悩みを抱えていた。AI音声認識を活用して議事録作成を自動化しようとしたが、当初は認識の精度がイマイチだったという。しかし、あるブレークスルーによって、最終的には議事録作成の時間を約7割削減した。どのようなブレークスルーがあったのか。

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。

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。

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。

ディープラーニングを使った画像認識は、従来の方式と何が違うのでしょうか。現場の技術レベルや認識対象の特長といった項目ごとに、表で説明します。さらに、ディープラーニングを使うべきではないケースについてもお伝えします。

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。

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。

株式会社システナ

AIより導入難度が低いことから、企業規模を問わず導入が進むRPA。その数ある用途の中でも特に注目されているのが、OCRとの連携による文字認識の自動化だ。これらを組み合わせ、トータルな導入支援までサポートするサービスを紹介する。

ジップインフォブリッジ株式会社

紙文書の電子化は、業務効率向上やコスト削減など、さまざまなメリットが期待できる。その一方で、手作業での属性入力やOCR誤認識の補正にかかる負荷など、課題も少なくない。これらを解決する、「AI」と「文書管理システム」の融合とは？