他社ユースカジノ 登録方法の転用・応用が難しいAI
「考え方」からのアプローチが必要

すでにAIには、プラントの外観検査や菌の増殖予測、サーバ攻撃の予測、有害物質の排出制御など、さまざまなユースカジノ 登録方法が存在します。しかしこれらを見て「自社にも転用・応用したい」と考えてもうまくいきません。AIで解決できる課題は多すぎるため、自社に適用できるユースカジノ 登録方法は極めて少ないと考えるからです。

そこでお勧めしたいのが「AIでできることを考える」というアプローチです。ユースカジノ 登録方法そのものではなく、そのユースカジノ 登録方法がどのようなテクニックで解決されているかに着目するのです。

機械学習や深層学習が得意なことの一つに、平面上にプロットされた複数の点に対して「線を引く」ことだと言えます。この単純な行為でも数値予測や二値分類（多値分類）など、実にさまざまなことが可能になります。例えばプラントの外観検査やサーバ攻撃の予測では「分類」を行っており、有害物質の排出制御は「数値予測」を行っています。また菌の増殖予測は、「数値予測」と「分類」を組み合わせたものだと言えます。

AIは非常にシンプルですが、アイデア次第で無数の課題を解決できます。しかしそれはユースカジノ 登録方法化が難しいということでもあります。個別カスタマイズが必要なAIは汎用化しにくく、開発にも業務の理解が不可欠だからです。しかし多くの日本企業はITをアウトソース対象業務に位置づけており、社内でAI開発できる人材は少ないという状況です。AI技術者を社内に抱えない企業は、自社によるAI開発はもちろんのこと、SIerに要件を伝えアウトソーシングすることも困難になるでしょう。

そこで重要になるのが人材育成です。カジノゲームでは「ReNom User Group」などのコミュニティを通じ人材育成に貢献したり、企業として「AIビジネス推進コンソーシアム」に参画し、ワーキンググループで人材育成のためのツールづくりにも協力しています。また「CINAPS for Education」というAI人材育成ソリューションを発表しています。ぜひこれらを活用し、人材育成に取り組んでください。