連載
データ駆動社会のAI（人工知能）と統計手法：製造業のIoTスペシャリストを目指そうSeason2（9）（3/3 ページ）
データ駆動社会においては、いかにデータを有効活用するかが重要です。その中で、AI（人工知能）が第4次産業革命のキーワードであることは事実です。しかし、筆者がコンサルタントして企業を支援していると、企業の誤解に近い考えにより、推進方法自体に誤りがあることが多数あります。今回のコラムでは、その推進方法の誤りを経験的に解決するため、統計手法について理解していただく内容になります。
解答と解説
解答
関連記事
スマートバルブの機能とHART通信の原理
製造業でIoTを導入したプロジェクトを成功させるには、幅広い知識が必要です。今回は、スマートバルブの機能とHART通信の原理に関する問題を出題します。
IoT時代の製造業における「つながる」の意味
IoTでは“つながる”ことが大切とされます。では、製造業がIoTを活用したいと考えた際には「何が」つながると、技術革新、生産性向上、技能伝承などの目的を達成できるのでしょうか。IoT時代の製造業における「つながる」の意味を解説します。
第4次産業革命の本質（自律化の意味）
製造業の革新というテーマでは「第4次産業革命」という言葉が頻出します。この最新の産業革命が進む中、製造業が競争力を高めるためには、何に留意していくべきかを考えます。
製造業における「バリューチェーン」の変革とは何か
製造業におけるIoTの導入は新たな価値の発見につながりますが、その際にはバリューチェーン（価値連鎖）を意識した分析や活動が求められます。IoTにおけるバリューチェーンとは何か、考えてみましょう。
データ駆動社会における「データ分析の基礎知識」
IoTというと「つながる」ことを意識しがちですが、その本質は「データを活用すること」にあります。ではデータを活用するためには、何を知っておくべきなのでしょうか。今回は「データ分析の基礎」について学びます。
製造業におけるAIの活用ノウハウと落とし穴
製造業におけるAI活用に注目が集まっています。ですが、「AI」は工作機械のように導入すれば結果が得られるというものではありません。今回はAIを製造業務で活用するためのノウハウとその注意点について学びます。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.