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AI活用・クラウドサービス徹底解説!

AI活用・クラウドサービスとは?

クラウドとは、一言でいうと「ユーザーがサーバーやストレージやソフトウェアを持たなくても、インターネットを通じて、サービスを必要な時に必要な分だけ利用する考え方」のことです。
クラウドは、クラウド・コンピューティングと呼ばれることもあります。
今までは、ハードウェアを購入したり、ソフトウェアをパソコンにインストールしたり、ソフトウェアのライセンスを購入しなければ、サービスが使えないことが一般的でしたがクラウドの出現によりハードウェアを購入したり、ソフトウェアをインストールしなくても利用できるサービスのことです。
クラウドと呼ばれている意味は諸説ありますが、インターネット(雲)の向こう側のサービスを利用していることから、クラウド(cloud=雲)と呼ばれるようになったともいわれています。この他にもcrowd(クラウド)と書いて、集約したシステムという意味でクラウドと呼ぶようになったともいわれているようです。
クラウドシステムの種類、選定ポイント、トラブル事例について解説します。

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  • クラウドの種類、使用用途について

    ・クラウドには複数種類が存在します。日ごろからそれらをまとめてクラウドと呼んでいるため定義が曖昧ですが、
    クラウドの中ではきちんと分類がされています。クラウドの代表的なものとして、
    SaaSサース(Software as a Service)
    PaaSパース(Platform as a Service)
    IaaSイアース(Infrastructure as a Service)
    等があげられます。
    簡単に説明すると、通常、エンジニアはサーバー(インフラ)上で開発環境を作り、
    Webサービス(ソフトウェア)を開発し、提供しています。

    サーバー(インフラ)や開発環境・ソフトウェアとそれぞれのクラウドには名称があります。
    SaaS(Software as a Service)・・・ ソフトウェアを提供するクラウドサービス
    PaaS(Platform as a Service)・・・ 開発環境を提供するクラウドサービス
    IaaS (Infrastructure as a Service)・・・ サーバー(インフラ)を提供するクラウドサービス

  • クラウド価格について

    クラウドサービスの価格は月額費用で利用する形態が主流となっています。
    月額費用でも利用可能人数やサポート体制によって料金形態が異なります。利用可能人数1人当たり月額1500~4000円が多くなります。
    利用人数は百人単位もしくは無制限の場合は月額約30000~50000円程度が相場となります。
    サポート体制は電話、メール、ライブチャットやサポートコミュニティ制を敷いているサービスもあります。
    月額費用の他に初期導入費用がかかる場合もありますので、自社の課題や情報量などに合わせて検討していきます。

  • クラウドの選定ポイント、導入時の確認ポイントについて

    クラウドの選定ポイントについて
    ・契約・コスト面
    クラウドに限らず、どんな装置導入を検討する場合でも、費用対効果を考えることは必須条件となります。
    現状抱えている課題に対し、クラウドシステムを導入することによって作業効率の向上やミスの低減など
    生産性の向上がどれだけ見込めるかという点が導入の焦点となります。

    ・拡張性
    クラウドの保存容量に制限がある場合、データを複数の場所に保存しなければいけないということになります。
    複数個所に保存することにより、他者との共有で該当データを探す手間が発生したり管理上煩雑になる場合があります。

    ・セキュリティ
    情報データを保存するシステムである以上、セキュリティ対策は必須項目となります。
    ウイルスなどの脅威から自社のデータが汚染され、情報漏洩リスクなどの観点からセキュリティが担保されているかは導入前に確認することが重要です。

    ・サポート体制
    企業にとって大切な情報を扱うシステムやサービスを利用するうえで、不明点を抱えたまま利用することがリスクになるケースが発生します。
    クラウドシステムを提供している運営会社の利用時サポート体制の事前確認も必要です。

  • クラウド導入後のトラブル事例、事前対策ポイントについて

    トラブル事例
    新規の取引検討先とのファイル共有ソフトからウイルスの感染した。

    原因①
    信頼性の高くない相手や取引が正式に開始していない相手と安易にファイルを共有した。
    原因②
    当業務に従事していた従業員の情報セキュリティ知識が不足していた。

    対策①
    自社の情報共有を行う場合は、基本契約や秘密保持契約などの締結を行い信頼性を確認したうえでやり取りを行う。
    対策②
    情報を扱う従業員のみでなく、社内の情報受信者側も含めて情報セキュリティに関する教育は必須で行う。

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MateriaLink

感性とAIの融合でHAPPINESSを実感できる社会に 2018年5月25日、京王電鉄株式会社と国立大学法人電気通信大学坂本真樹教授との共同出資に より設立された「感性AI株式会社」は電気通信大学発ベンチャーに認定された、坂本研究室の 知財を商用利用できる企業です。感性AIは、人の感性を理解し、表現をサポートしてくれるAI を創ることで、感性活用のプラットフォーマーになることを目指します。 人は五感で感じたことを伝え合うときに、直感的であいまいな表現を使用しています。 このようなテキスト・オノマトペ、画像やモノの印象を精緻に取得することができれば、 消費者のニーズに的確に応える商品やサービスを開発し提供することが可能になります。 国立大学法人電気通信大学坂本真樹研究室の⾧年の研究に裏付けされた、 高い精度と信頼性のあるAIを用いて感性を定量化し可視化することで、 人々の共通理解の促進や感性的な表現の比較が可能になります。 ソリューション 国立大学法人電気通信大学で⾧年培った、言葉と五感・感性 との関係性に着目した応用範囲の広い特許・知財、心理デー タ、ノウハウを駆使して、企業や団体のさまざまな課題解決 を支援するソリューションを提供します。 1.素材の質感の感性価値定量化 # 素材メーカー # 質感の見える化 素材の触覚的質感を、オノマトペで回答してもらう感性実験を実施。 # ポジショニングマップ オノマトペ感性定量化技術をもとに感性を定量化し、ポジショニングマップで可視化します 2.素材DB化 管理・分析 # 素材メーカー # 感性データ活用 # 感性の比較、素材選択 自社の素材ごとの画像データ、定量化された感性情報(触覚・視覚)、粗さなどの物性情報等、あらゆ る情報をデジタル上でデータベース化することで、データ活用や分析がしやすくなります。 3.デザインサポート #プロダクト #イメージの共有 #ムードボード作成 入力された曖昧なコンセプトやデザインなどのワード・テキスト・画像をAIが分析し、さまざ まな表現に落とし込むことで、発想を広げイメージ共有をスムーズにします。求める感性価値 を表現する素材の選択につながります。

解決できる課題

  • 利益率改善
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カミナシ 設備保全

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解決できる課題

  • 経費削減
  • 人手不足解決
  • コミュニケーション強化
  • SDGS対策
  • コスト削減
  • 自動化

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動画マニュアルクラウド『VideoStep』

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解決できる課題

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  • 経費削減
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Airlake Forecasting

「Airlake Forecasting」は、DATAFLUCTがこれまでのデータ分析事業で培った高度な予測モデル構築の知見を、誰でも簡単に利用できるようにしたサービスです。 「Airlake Forecasting」画面イメージ 1.専門知識不要・3ステップで簡単予測 モデル構築:予測したい項目(売上・来客数など)の条件を入力し、お手持ちの関連データをCSV形式でアップロードするだけ。AIが自動で最適な予測モデルを構築します。 モデル評価:構築されたモデルの予測精度や、予測に影響を与えた要因などを分かりやすいレポートで直感的に確認できます。 予測実行:利用するモデルを選択し、予測に必要なデータをCSV形式でアップロードするだけで、AIによる高精度な予測結果を迅速に得られます。 2.高精度なAI予測モデルを手軽に利用可能 データの欠損や異常値の除去、最適な学習期間設定といった、専門知識が必要なデータ前処理工程をAIが自動で実行します。 これにより、社内にデータサイエンティストがいない企業でも、質の高いAI予測をすぐに始めることができます。 また、導入後にさらに高度な予測モデルを構築したい場合や、予測結果を別の業務に連携する(発注最適化・シフト最適化など)などのニーズが発生した場合には、プランの切り替えで柔軟に対応可能です。 3.月額5万円からの低価格でスモールスタート 「Lite」プランでは月額5万円(税別)からという、導入しやすい価格設定を実現しました。 企業の成長やニーズの変化に応じて、より高度な予測モデルの構築や、予測結果を基幹システムと連携させる(例:自動発注、配送最適化など)といったカスタマイズが可能な上位プランへのアップグレードも柔軟に対応可能です。 4.幅広い予測ニーズに対応 「適正在庫の予測」「来客数の予測」「生産計画の作成」「売上予測」など、多様なビジネスシーンでの予測業務に活用できます。 <ユースケース> 適正在庫の予測:来月の売れ筋商品を予測し、適切な在庫量を確保。 品切れによる機会損失、過剰在庫によるコスト増を削減。 来客数の予測:時間帯や曜日ごとの来店数を予測。 人員配置の最適化、顧客満足度の向上に貢献。 生産計画の作成:原材料の需要を予測し、最適な生産量を計画。 リードタイムの短縮、在庫コストの削減に貢献。 売上予測:過去の売上実績や販促情報、外部データから将来の売上を予測。 原材料・シフト等のリソース最適化や事業計画の立案に活用

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