講義タイムテーブル：
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時間 |
タイトル |
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00:
00:
00 |
【向研会】ＡＩをビジネスに実装する方法 |
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00:
01:
45 |
ＡＩをビジネスに実装する方法 |
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00:
02:
04 |
菊池佑太プロフィール |
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00:
03:
25 |
「AIをビジネスに実装する方法」 |
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00:
03:
55 |
ABEJAの7年間 |
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00:
05:
22 |
ABEJA、Googleより資金調達 |
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00:
05:
31 |
資料（1） |
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00:
05:
51 |
資料（2） |
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00:
07:
09 |
資料（3） |
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00:
07:
30 |
AI活用に必要なサービスとシステムをEnd-to-Endで提供 |
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00:
10:
30 |
Artifical Intelligence 人工知能 |
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00:
10:
46 |
人工知能とは？ |
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00:
11:
32 |
資料（4） |
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00:
12:
17 |
これまで（1） |
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00:
12:
31 |
これまで（2） |
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00:
13:
08 |
これまで（3） |
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00:
13:
15 |
これまで（4） |
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00:
13:
43 |
これまで（5） |
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00:
15:
00 |
AI Pipeline |
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00:
15:
15 |
資料（5） |
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00:
17:
01 |
資料（6） |
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00:
17:
03 |
資料（7） |
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00:
17:
07 |
資料（8） |
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00:
17:
12 |
資料（9） |
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00:
17:
17 |
資料（10） |
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00:
17:
19 |
資料（11） |
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00:
17:
29 |
資料（12） |
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00:
17:
52 |
資料（13） |
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00:
17:
57 |
資料（14） |
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00:
18:
44 |
dog or cat（1） |
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00:
18:
46 |
dog or cat（2） |
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00:
18:
50 |
dog or cat（3） |
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00:
18:
53 |
資料（15） |
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00:
19:
09 |
Deep Learning |
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00:
19:
14 |
資料（16） |
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00:
19:
31 |
資料（17） |
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00:
19:
46 |
資料（18） |
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00:
19:
58 |
資料（19） |
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00:
20:
26 |
資料（20） |
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00:
20:
29 |
資料（21） |
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00:
20:
34 |
資料（22） |
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00:
20:
40 |
資料（23） |
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00:
20:
43 |
資料（24） |
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00:
21:
32 |
DeepLearningの力 |
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00:
21:
50 |
資料（25） |
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00:
22:
02 |
資料（26） |
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00:
22:
59 |
資料（27） |
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00:
28:
04 |
もの売り→こと売り |
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00:
28:
14 |
キーテクノロジーとしてのAI（1） |
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00:
28:
22 |
キーテクノロジーとしてのAI（2） |
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00:
29:
03 |
従来の顧客満足度 |
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00:
29:
06 |
買った時が最高 |
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00:
29:
20 |
サブスクリプションの顧客満足度 |
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00:
29:
23 |
時間が経過するごとに満足度が向上 |
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00:
30:
14 |
資料（28） |
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00:
31:
31 |
資料（29） |
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00:
32:
00 |
事例紹介 |
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00:
32:
10 |
顧客事例１ |
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00:
32:
24 |
最終品の外観検査にディープラーニングを活用 |
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00:
33:
09 |
ベベルギヤの自動検査 |
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00:
34:
39 |
従来の検査（人による目視検査） |
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00:
35:
56 |
取組み（データ取り整備） |
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00:
36:
05 |
使用した手法（オートエンコーダー） |
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00:
36:
13 |
結果 |
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00:
38:
11 |
顧客事例２ |
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00:
38:
19 |
主な導入企業 |
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00:
38:
23 |
店舗施設内に設置したカメラで顧客行動を分析 |
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00:
39:
52 |
六本木ヒルズ店（1） |
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00:
40:
49 |
六本木ヒルズ店（2） |
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00:
41:
07 |
入店から購入までの一連の流れのうちどこに課題があるのか定量評価が可能に |
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00:
41:
28 |
顧客事例３ |
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00:
41:
36 |
メンテナンスサポートの自動化 |
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00:
42:
23 |
メンテナンスサポートのプロセス |
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00:
42:
47 |
メンテナンスの部品選定 |
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00:
43:
09 |
AI活用取組の概要 |
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00:
43:
19 |
１．学習 |
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00:
43:
32 |
２．サービス運用 |
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00:
44:
03 |
AI活用結果 |
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00:
44:
17 |
顧客事例４ |
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00:
44:
29 |
熟練作業員の行動分析 |
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00:
44:
52 |
製造ライン作業員の自動分析 |
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00:
45:
12 |
ボーン推定による動き解析 |
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00:
45:
54 |
非効率作業の見える化 |
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00:
46:
18 |
ボトルネック作業の見える化 |
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00:
46:
55 |
AI活用結果 |
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00:
47:
08 |
ABEJA PLATFORM |
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00:
47:
26 |
資料（30） |
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00:
49:
06 |
資料（31） |
 |
00:
49:
23 |
資料（32） |
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00:
51:
27 |
資料（33） |
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00:
51:
47 |
Japan Deep Learning Association |
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00:
52:
55 |
ディープラーニング活用に必要な人材 |
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