【書籍】予測AI／生成AIによる需要･各種予測技術と活用法（No.2355）

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予測AI／生成AIによる

需要･各種予測技術と活用法

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-需要予測・マーケティング・物流・異常検知,故障予測・物質探索,合成予測-

☆予測精度を最大限に高めるための有効なデータとは！！

☆業務効率化、コスト削減だけではない！ 迅速かつ柔軟な意思決定を支援する活用法！

  ■　目　次                                                                                                           

第１章　AI予測技術の基礎
第２章　データと最適な予測モデル
第３章　需要予測と活用事例
第４章　マーケティング業務への導入と活用
第５章　物流（交通量予測と配送計画など）への活用
第６章　異常検知・故障予測と寿命予測
第７章　研究開発業務への導入と活用
第８章　意思決定と留意点

■　本書のポイント                                                         　　                                   

◎予測AIと生成AIは異なる特性を有している！
◎それぞれを組み合わせ潜在力を最大限引き出す方法とは！

需要予測
　・どのようにAI需要予測を導入するか,外部データの活用法とは
　・AIを現場に根付かせ人間の知見や意思決定と融合させる方法
　・予測・判断の精度を高めるための学習用データの質と量とは
　・予測AIを効果的に活用するための目的志向のアプローチ

マーケティング
　・AIが提示する無数のインサイトからどれを優先し迅速に自社のマーケティング戦略や製品開発に落としむか
　・担当者の熟練,暗黙知に依存していたインサイト抽出プロセスを容易にする方法
　・テキストや画像といった非構造化データにこそ、未来の予兆が隠されてる
　・不確実な時代でも意思決定を前に進めるための活用法

材料特性予測･合成条件予測
　・予測AIの学習に用いる実験データの生成
　・予測精度を大きく左右する材料情報をどのように数値化するか
　・外挿領域の予測性と化合物間の相互作用を捉えた解釈性の向上
　・実験データが少数で十分な精度が発揮できない時の対処法とは

物流
　・過剰在庫や非効率な生産・物流計画から脱却するには
　・従来の「カン・コツ」に頼らない計画作成の仕方
　・物流部門の効率化及び高付加価値化を生み出すプロンプトとは
　・サプライチェーン全体でムダを排除しコストを最小化する「協調型」モデル

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