取り組みの背景と内容

• ECサイト等に登録する補足情報として、Tシャツ・パンツなどの服の種類や、春夏もの・秋冬もの、男性向け・女性向け・ユニセックスなどのテイスト情報も登録する必要があるが、これまで人手で実施していた。
• このような問題を対応するために、AI（ディープラーニング）を用いて、タグを検知の実証実験を実施した。

取り組みの背景と内容

• 手術において、止血等のためにガーゼ等の異物を一時的に患者の体内にいれることがある。
• 手術終了前に、レントゲン撮影を行い体内に異物化がないかを医師がチェックをするものの、ごく稀にではあるが、異物を検知できず患者を退院させてしまうことがある（例えばガーゼと血管が重ねっていて検知しにくいなど）。
• このような問題を対応するために、画像解析・ディープラーニングを用いて、検知の実証実験を実施した。

取り組みの背景と内容

• とある文章を人手で添削する業務（指摘を行い、記載者に自身で修正いただく）を行っている会社にて、業務量の増加により、自動化する必要があった。
• 添削における指摘マニュアルを元に、AIで指摘する事項を整理。
• Word2vec・Doc2Vec・各種のディープラーニングを用いて、指摘すべきかどうかを判断し、KNPを用いた文章解析も併せることで具体的な指摘ポイントを挙げ、高い精度での自動添削を行った。

取り組みの背景と内容

• 各社員のスキル・既存の予定表から、どの案件にどの社員を担当させるかを決定し、スケジュール表を作成する業務を人手で実施していた。
• 作業に非常に手間がかかり、スケジュールの重複登録などの問題が発生しているため、遺伝的アルゴリズムを用いて、検知の実証実験を実施した。