Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
200306 AI導入は5分で0円 -RPA AI事例と初動- 若井さん
Search
RPACommunity
March 06, 2020
Technology
1
390
200306 AI導入は5分で0円 -RPA AI事例と初動- 若井さん
RPACommunity
March 06, 2020
Tweet
Share
More Decks by RPACommunity
See All by RPACommunity
201023 Automation Anywhere「A2019」を触ってみた Ayy
rpabank
0
1k
201023 DX Suiteを触ってみた Ayy
rpabank
0
1k
201023 RPA超初心者がWinActorにチャレンジしてみた ユーコさん
rpabank
0
630
201023 PowerPlatform はじめの一歩 みさみささん
rpabank
0
630
201023 アシロボで実際に沼ってみた たまいさん
rpabank
0
690
201018 RPAの本質とトレンド Mitz
rpabank
0
530
201006 僕がいまRPAで伝えたいことのすべて いろはまるさん
rpabank
0
470
201006 UiPath MVP 2019-2020 はなっち!さん
rpabank
0
460
201006 今からでも間に合う!UiPathトーク一気に振り返り たまいさん
rpabank
0
420
Other Decks in Technology
See All in Technology
ECS_EKS以外の選択肢_ROSA入門_.pdf
masakiokuda
1
130
AI Agent Agentic Workflow の可観測性 / Observability of AI Agent Agentic Workflow
yuzujoe
0
420
All About Sansan – for New Global Engineers
sansan33
PRO
1
1.3k
フルカイテン株式会社 エンジニア向け採用資料
fullkaiten
0
10k
Databricks Free Edition講座 データエンジニアリング編
taka_aki
0
2.6k
AI時代のアジャイルチームを目指して ー スクラムというコンフォートゾーンからの脱却 ー / Toward Agile Teams in the Age of AI
takaking22
11
6.4k
会社紹介資料 / Sansan Company Profile
sansan33
PRO
11
390k
Scrum Guide Expansion Pack が示す現代プロダクト開発への補完的視点
sonjin
0
610
プロンプトエンジニアリングを超えて:自由と統制のあいだでつくる Platform × Context Engineering
yuriemori
0
420
わが10年の叡智をぶつけたカオスなクラウドインフラが、なくなるということ。
sogaoh
PRO
1
510
AWSと生成AIで学ぶ!実行計画の読み解き方とSQLチューニングの実践
yakumo
2
450
2025年 山梨の技術コミュニティを振り返る
yuukis
0
160
Featured
See All Featured
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
9.3k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
68
Thoughts on Productivity
jonyablonski
74
5k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
1.7k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
1.9k
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
280
Deep Space Network (abreviated)
tonyrice
0
33
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.2k
Leveraging Curiosity to Care for An Aging Population
cassininazir
1
140
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.7k
Transcript
1 AI導入は 5 分で 0 円 - RPA AI事例と初動 -
RPA勉強&LT会!RPALT AI支部 vol.01@大阪 転載用資料
@se_kamo 名前: 若井 信一郎 職業: Webエンジニア 所属: 株式会社ハマヤ(手芸屋さん) コミュニティ: GFEO(200人規模のイベント)主催
MKU30(30歳未満のコミュニティ) RPA Community 2
@se_kamo 今回の話は 3
@se_kamo AIは何ができるのか そして、まずは 何をすればいいのか 4
@se_kamo AIは何ができるのか 5
@se_kamo 事例を見て いきましょう 6
@se_kamo メーカー 医療 不動産 7
@se_kamo メーカー 在庫/売上/利益率 予測 過去の実績から各データを予測 → データ予測 問い合わせの振り分け 問い合わせ分類をAIに任せる →
文章解析 8
@se_kamo 医療 病名診断 画像から病名を診断 → 画像認識 病状予測 画像から病気の状態を予測する → 画像認識、データ予測
9
@se_kamo 不動産 物件分類 画像から物件の要素を分類 → 画像認識 推定土地価格予測 画像から土地の価格を予測 → 画像認識、データ予測
10
@se_kamo 大きく3つに 分類します 11
@se_kamo 画像認識 文章認識 データ予測 12
@se_kamo それを知った上で 何をすればいいのか 13
@se_kamo 最小限で AIを 使ってみよう 14
@se_kamo ある程度の知識が あったほうが 依頼の精度があがる 15
@se_kamo どうするのか? 16
@se_kamo Google AutoML 17
@se_kamo Google AutoML とは? 最小限の労力と機械学習の専門知識で、高品質の カスタム機械学習モデルをトレーニングできるサービ ス。 GUI操作だけで扱えることが特徴。 300ドル分の無料トライアルが付与される。 18
@se_kamo 関西弁翻訳 19
@se_kamo Google AutoML とは? マウスカチカチだけで ええ感じにAI 20
@se_kamo Google AutoML の3つの要素 21
@se_kamo AutoML Vision AutoML Natural Language AutoML Tables 22
@se_kamo AutoML Vision ⇒ ええ感じに 画像認識 AutoML Natural Language ⇒
ええ感じに 文章認識 AutoML Tables ⇒ ええ感じに データ予測 23
@se_kamo AutoML Vision ⇒ ええ感じに 画像認識 24
@se_kamo 25 識別モデル 猫です アップロード モデル生成 推論
@se_kamo 26 識別モデル 猫です クリック 待ち クリック
@se_kamo 5 分で 0 円 27 待ち時間を抜くと、
@se_kamo 28 識別モデル 傷あり アップロード モデル生成 推論
@se_kamo AutoML Natural Language ⇒ いい感じに 文章認識 29
@se_kamo AutoML Natural Language 30 カテゴリ 問い合わせ内容 注文 A商品を2つください。 クレーム
商品に傷がついておりました。 在庫確認 B商品はまだありますか? 注文 C商品とD商品をください。 ・ ・ ・
@se_kamo 31 識別モデル 注文 アップロード モデル生成 推論 問い合わせ内容: E商品を3つください。
@se_kamo 32 識別モデル 注文 クリック 待ち クリック 問い合わせ内容: E商品を3つください。
@se_kamo 5 分で 0 円 33 待ち時間を抜くと、
@se_kamo AutoML Tables ⇒ いい感じに データ予測 34
@se_kamo AutoML Tables 35 ・ ・ ・ 消費金額 顧客 性別
年齢 地域 興味 10000 顧客A 女性 20代 東京 美容 20000 顧客B 男性 30代 東京 ゲーム 100000 顧客C 男性 60代 大阪 スポーツ 150000 顧客D 女性 40代 京都 手芸 ? 顧客E 男性 50代 東京 スポーツ 予測する
@se_kamo 36 識別モデル 8000円 アップロード モデル生成 推論 男性 50代 東京
ゲーム の顧客E 消費金額予測は?
@se_kamo 37 識別モデル 8000円 クリック 待ち クリック 男性 50代 東京
ゲーム の顧客E 消費金額予測は?
@se_kamo 5 分で 0 円 38 待ち時間を抜くと、
@se_kamo ぜひ試して みてください 39
@se_kamo その他の場合は? 別業界の事例は? 40
@se_kamo Twitterで 連絡ください 41
@se_kamo 1 分で 0 円 42 で済むかもしれません。
@se_kamo まとめ 43 最小限でAIを試してみよう
“ AIのある素晴らしい生活を。 44
45 ご清聴 ありがとうございました