AI/データ活用は今や全産業に広がっています。代表的な業界別事例を整理しましょう。
白峰 リリ
AIの活用事例、もっと具体的に知りたいなー!
神楽 モニカ 先生
じゃあ主要産業別に整理しましょう。
製造・医療・金融・小売・農業・行政・教育の7分野が代表的ね。
紅林 かえで
製造業: 予知保全(故障予測でダウンタイム削減)、画像検査(製品の不良検出)、需要予測による在庫最適化。
藍沢 しずく
医療はどうですかぁ?
紅林 かえで
画像診断(レントゲン・CTからの病変検出)、創薬(候補化合物の絞り込み)、電子カルテからの予後予測。 Google Health のレントゲン診断、IBM Watson の腫瘍診断支援が有名。
白峰 リリ
金融はどうなの?
神楽 モニカ 先生
不正検知(クレジットカード不正利用)、信用スコアリング、アルゴリズム取引、保険の自動引受査定。 不均衡データへの対処が重要分野ね。
紅林 かえで
小売: 需要予測と発注最適化、レコメンド、ダイナミックプライシング、店舗内行動分析。 Amazon のレコメンドが代表例。
藍沢 しずく
農業でもAI使うんですかぁ?
わぁ、おもしろそうっ!
神楽 モニカ 先生
もちろんよ。
ドローン画像で作物の生育診断、収量予測、病害虫検出。
スマート農業として注目されている分野なの。
紅林 かえで
行政: 災害予測、税務調査の効率化、行政手続きの自動化(チャットボット)、犯罪予測(注意点もあり)。
白峰 リリ
教育の方はどう?
神楽 モニカ 先生
個別最適化学習、AIチューター、論文剽窃検出、ドロップアウト予測などね。
リテラシー向上の側面で、AI教育自体の需要も増えているのよ。
紅林 かえで
DS検定★では『この事例はどの業界・どの種類のAI?』というシナリオ問題が出るので、典型例を業界別に整理しておきましょう。
確認クイズ
クレジットカードの不正利用検出に最も適したAI/MLタスクはどれか。
- 次元削減 (PCA)
- 教師なしクラスタリング
- 不均衡データへの分類 (異常検知)
- 強化学習
こたえを見る
正解: 3. 不均衡データへの分類 (異常検知)
不均衡データへの分類(異常検知)です。 不正利用は全体のごく一部のため、SMOTEやclass_weight調整等の不均衡データ対策と組み合わせた分類モデルが典型的なアプローチです。
