消費財メーカーでは、商品の需要に合わせた在庫の最適化が常に課題となっている。AI技術やロボットを使った物流の最適化について、事例を基に説明する。
消費財メーカーは、適切な量の在庫を保持し、適切な場所に供給しなければならない。在庫切れは、顧客の信頼とブランドの知名度を失う原因の一つになる。こうした問題を回避して、需要に合わせて適切な供給量を確保するために、消費財メーカーは予測分析と在庫管理戦略に投資している。
機械学習をはじめとする人工知能（AI）技術は、従来の予測分析アプローチでは見つからないパターンや異常を検出できる。小売り大手Walmartは機械学習によるパターン分析を利用して、消費者がハリケーンの前にKelloggの菓子「Pop-Tarts」（ポップタルト）のストロベリー味を購入することを発見した。人間の行動パターンを観察すると、こうした珍しい相関関係が見つかることがある。これが売上の増加へとつながる。本稿では前編「「Alexa、油汚れの落とし方を教えて」を実現 P＆Gも挑む“顧客とつながるAI”」に引き続き、AI技術を利用する消費財メーカーの取り組みについて説明する。
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生成AIを活用して業務や顧客体験の再構築を進める動きが活性化しているが、その多くが、PoCやラボ環境の段階にとどまっている。なぜなら、生成AIの可能性を最大限に引き出すための、インフラのパフォーマンスが不十分だからだ。
昨今のソフトウェア開発では、AIコーディングアシスタントの活用が主流になっている。しかし、最適なコーディングアシストツールは、開発者や企業によって異なるという。導入の際は、どのようなポイントに注意すればよいのか。
生成AIの活用にはデータベースが重要となるが、従来のデータベースは最新テクノロジーに対応できないなどの課題がある。本資料では、データベースをモダナイズし、生成AIを用いてビジネスイノベーションを生み出すための方法を探る。
ビジネスにおいて、検索体験およびその結果の質の向上が重要なテーマとなっている。顧客はもちろん、自社の従業員に対しても、実用的な答えをより迅速に、手間なく入手できる環境の整備が求められている。
登場以来ビジネスへの活用方法が模索されてきた生成AI。近年では業務組み込みにおける具体的な成功例が数多く報告されている。本資料では、5件の生成AI活用事例を交えて、業務に組み込む上での具体的なアプローチを解説する。
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遠隔のクライアント端末から、サーバにあるデスクトップ環境を利用できる仕組みである仮想デスクトップ（仮想PC画面）は便利だが、仕組みが複雑だ。仮想デスクトップの仕組みを基礎から確認しよう。
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