IoTで収集したデータをAI（人工知能）で解析して、ビジネスの予測や製造ラインや物流の最適化に活かす──。こうした試みは多方面で行われているが、成功事例となると少数に限られる。その根本原因を取り除くための方策をSAS Institute Japan シニア・コンサルタント 川上氏に問う。
ホワイトペーパー
IoTで収集したデータをAI（人工知能）で解析して、ビジネスの予測や製造ラインや物流の最適化に活かす──。こうした試みは多方面で行われているが、成功事例となると少数に限られる。その根本原因を取り除くための方策をSAS Institute Japan シニア・コンサルタント 川上氏に問う。
認知は8割、実装は道半ば――能動的サイバーセキュリティの現在地
人材不足時代のPC調達の運用方法として注目、あらためて理解するリースとレンタルの違い
「データドリブン経営」への移行を支える連携ツールの役割
自社内の改善はやり尽くした？製造業がサプライチェーン横断のデータ連携に踏み出すべき理由とは
採用から3カ月で即戦力化！「自走型ITエンジニア育成」実践法