★どの作業をAI化すべきか、自社にAI人材は必要か・・・AI導入の失敗リスクを格段に押さえ、効果的に活用するためのコツを事例を交えて解説します！
1．AIの導入について
1-1．AI活用の現況
1-2．AI導入のストーリーを作る
1-2-1．AIを導入するメリット
1-2-2．AIの機能
1-2-3．AIが生み出す価値
1-2-4．価値を強みに変える
1-3．AIを育てるサイクルを回す
1-3-1．サイクルを回す意味
1-3-2．どのようにデータを集めるか？
1-4．AIプロジェクトの進め方
1-4-1．AI開発とシステム開発の違い
1-4-2．AIサイクル実現までのステップ
1-4-3．よくある失敗
2．導入事例の紹介（画像系）
2-1．従来の画像処理と深層学習による画像処理
2-2．分類問題
2-2-1．概要
2-2-2．アライメントの重要性
2-2-3．食品に対する応用
2-3．異常検知
2-3-1．概要
2-3-2．画像に対する深層学習を用いた異常検知についての昨今の動向
2-3-3．工業製品に対する応用
2-3-4．食品に対する応用
2-4．その他事例について
3．導入事例の紹介（数値系）
3-1．数値系AIの概要
3-1-1．概要
3-1-2．技術動向
3-2．製造業への導入事例
3-2-1．小売業の時間帯客数需要予測
3-2-2．サービスパーツの需要予測による生産計画最適化
3-2-3．プラント故障診断AI
3-2-4．需要予測による動的価格設定
4．導入事例の紹介（言語系）
4-1．言語系AIの概要
4-1-1．どのような機能があるか？
4-1-2．処理の流れ
4-1-3．扱うデータ形式
4-1-4．技術動向
4-2．導入事例
4-2-1．社内ドキュメントの検索
4-2-2．文章の自動分類
4-2-3．チャットボットによる問合せ対応
4-2-4．コールセンターの自動化
4-2-5．個人情報の匿名化