AI_STANDARDの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜株式会社リコー
課題・目的
社内にAI開発ができる人材が不足していた
データを可視化するだけでなく未来予測に基づくレコメンデーションや最適化を行う知識が不足していた
AI技術を活用して膨大なデータから新たなサービスや機能、顧客ニーズの探索を行うための人材育成
導入後の効果
JDLAのE資格に一発合格した
機械学習や深層学習の理論を体系的に理解し最適な実装やモデル選択ができるようになった
人工知能学会全国大会で論文発表を行えるレベルの知識と技術を習得した
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導入前の課題
社内にAI開発ができる人材が不足していた
データを可視化するだけでなく未来予測に基づくレコメンデーションや最適化を行う知識が不足していた
導入の目的
AI技術を活用して膨大なデータから新たなサービスや機能、顧客ニーズの探索を行うための人材育成
導入後の効果
JDLAのE資格に一発合格した
機械学習や深層学習の理論を体系的に理解し最適な実装やモデル選択ができるようになった
人工知能学会全国大会で論文発表を行えるレベルの知識と技術を習得した
導入の決め手
JDLA認定プログラムを提供している信頼性があった
優秀なメンターが在籍していることが確認できた
オンラインで自宅で学習できる講座形式であること
導入のプロセス
AIエンジニア育成講座（AIエンジニアリング講座）を受講し、その後E資格対策テキストで約1か月学習。疑問点はメンターへ質問して解消しつつ試験対策を実施。実務や関連論文・記事の継続的な学習も実施。
活用方法
機械学習・深層学習の理論と実装を理解し、デバイスから収集したセンサーデータを用いた行動予測モデルの開発やサービス・機能の探索・最適化に活用
社内の反応
社内でAI人材育成の必要性を強く認識し、さらなる人材育成とビジネス側へのAI素養の浸透が課題とされている。エンジニア側では仮説検証を自ら回せる力を期待している。
今後の展望
社会貢献につながるAIソリューションの提供を目指し、より多くのAI人材（エンジニアとビジネス側の両方）を育てること。産業応用や人員配置最適化などの実践を拡大していく予定。
AI事例マッチ度診断
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株式会社リコー
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