Skip to main content

企画・マーケティング、営業・販売・サービスで活用されるAI


[Free of charge] Enroll

※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:pt089
  • 受講開始日:2021年6月30日 15時
  • 想定される勉強時間/週:2,3時間程度

この講座は『受講登録する(無料)』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。
『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。

ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール(PDF)を参考にご確認ください。

受講前に必ずこちらをクリックしてお読みください

講座内容

様々なシーンにおいてAIの活用が進んでいます。その中から企画・マーケティング、営業・販売・サービスを例に、どのような形でAIが活用されているかについての実例を紹介します。

企画・マーケティング分野でAIを活用した事例としては、デジタルマーケティング領域において、AIによるタグ付け自動化を行う凸版印刷株式会社の事例を紹介します。
営業・新サービス/ECの分野で AIを活用した事例としては、ダイナミックプライシングによってECサイトの「在庫過剰・衣料ロス」を解消した株式会社ディノス・セシールの事例などを紹介します。
営業・販売・サービスの分野でAIを活用した事例としては、自然言語処理の技術を活用したストックマーク株式会社のナレッジシェア推進サービス「ANews」の事例を紹介します。

AIは研究とトライアルの段階から、いかに上手に利活用するかという時代に入っています。この講座を受講することにより、AIが社会やビジネスの現場でどのように使われているのかを理解し、AIを実際に活用できる人材として活躍いただくことを期待しています。


第1章:企画・マーケティング部門で活用されるAI

  • 1.イントロダクション
  • 2.凸版印刷様 商品への自動タグ付けサービスについて
  • 3.技術的なポイントについて
  • 4.アノテーション
  • 5.特徴抽出とタグ推定(画像)
  • 6.特徴抽出とタグ推定(テキスト)
  • 7.商品への自動タグ付けサービスができるまで
  • 8.その他事例の紹介「RECORiS TIL」「AILL」
  • 9.まとめ

第2章:営業・新サービス/EC~Eコマースで活用されるAI

  • 1.イントロダクション
  • 2.「価格最適化」とは
  • 3.「価格最適化」プロジェクトの実際
  • 4.AI活用技術の解説(1)「需要予測」
  • 5.AI活用技術の解説(2)「数理最適化」
  • 6.EC分野におけるAI活用の事例を探る(1)
  • 7.EC分野におけるAI活用の事例を探る(2)
  • 8.まとめ

第3章:営業・販売・サービス 営業に活用されるAI

  • 1.イントロダクション
  • 2.ストックマーク社「ANews」の概要
  • 3.「ANews」を支える技術
  • 4.技術解説(1)「クローリングとスクレイピング」
  • 5.技術解説(2)「BERT」
  • 6.技術解説(3)「MLOps」
  • 7.自然言語処理の事例を探る
  • 8.まとめ

講師・スタッフ紹介

中村 拓哉

中村 拓哉

代表取締役社長 Sapporo AI Lab 事務局長
1986年慶応義塾大学商学部卒。北海道拓殖銀行、日立ソフトウェアエンジニアリング株式会社を経て2011年に調和技研に参加、代表取締役社長に就任。これまでに公益社団法人日本青年会議所「最先端技術が拓く未来フォーラム」、NTTデータ経営研究所「田舎×最先端テクノロジーによる新たな地方創生モデル」、 北海道経済産業局 ロボット関連ビジネス新規参入促進シンポジウム、一般社団法人日本ディープラーニング協会「北大発ベンチャーの挑戦 『AIの社会実装。地域における現状と課題』」等、AIの業務導入や地域活性化に関する講演多数有り。
特に、ここ最近は企業経営者向けに、DX化におけるAI活用の課題や事例についての講演や相談が急増している。

太田 満久

太田 満久

株式会社ブレインパッド
2010年にブレインパッドにソフトウェア開発エンジニアとして新卒入社。数理的なバックグラウンドを活かし、自然言語処理エンジンやレコメンドアルゴリズムの開発を担当。その後最新技術の調査・検証やマネジメントを担当した後、現在はCDTO(Chief Data Technology Officer)として会社全体の技術リードを担当。 Google Developers Expert (Machine Learning)。京都大学博士(理学)。

前提条件

特になし

課題内容

確認テストを課します。

修了条件

得点率60%以上

学習期間

開始日可変型のため、スケジュールをご確認ください。

※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:pt089
  • 受講開始日:2021年6月30日 15時
  • 想定される勉強時間/週:2,3時間程度
Enroll