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AIマップツールを駆使した活用事例3つご紹介
2022/06/08 ブログ 
by kohei 

AIマップツールの活用事例:ツールを活用して情報を整理する方法3つ

AI と言っても技術にはたくさんの種類があり、技術ごとにまとめたり、論文ごとにまとめたりと、情報を整理するのは大変です。また、数ある情報を一覧化したとしても、重要な情報かどうか一目でわからず困ることがあるでしょう。そこで今回は、AIに関する情報を整理する際に活用されている方法を3つご紹介します。

AI技術ごとにサービスをまとめたAI Solution Map

こちらのツールはカオスマップにも似ておりますが、サービスが技術ごとに色分けされて表示されているだけではなく、マップ全体から自分の興味のあるカテゴリーや業界などを選択しフィルターをかけることが可能です。

フィルターをかけることで、自分の興味のあるサービスだけに絞って表示することができるため、情報量をコントロールしながらサービスを比べられるため、使い勝手が良いです。

こちらは、Forecasting (予測ツール)にフィルターをかけた結果。Forecasting グループだけが表示されております。他にもRisk Management (リスク管理)や Image & Video Recognition (画像/音声認識)など、さまざまなカテゴリーが準備されております。

 

 

 

こちらは、業界をRetail/Wholesale/Trade(小売、卸売、トレード)にフィルターをかけた結果。業界に有効なツールが、ツールのカテゴリーごと表示されております。業界ごと活用できるツールを表示できるのは活用イメージが湧きやすいのではないでしょうか。

 

 

また、表示されているサービスをクリックすることで、サービス内容や解説、使用されている技術、活用事例が記載されております。どのように活用できるか、どのような場面で効果を発揮するか、サービス活用のイメージがわくでしょう。

AI Solutions Map

 

NeurIPS(トップAI学会)の論文を年代別、カテゴリー別にビジュアル化

NeurIPS とはトップレベルのAIの国際学会です。(2020年に開催されたNeurIPS の記事はこちらから)

35年ほどの歴史があり、たくさんの論文が発表されてきました。近年ではAIや機械学習の関心の高まりにより、投稿される論文数も年々増加しております。NeurIPSで発表された過去の研究の歴史を辿ることは初心者にはとても難しく、また経験のある研究者ですら自分の研究を方向付けることが難しくなってきています。そこで、このビジュアル化ツールNeurIPS Anthology Visualization は過去を振り返るだけでなく、過去数十年のNeurIPS論文の研究を年代ごと、カテゴリーごとに分け、研究者の論文のアブストラクトの方向性を決めるサポートをするために作成されました。

検索する際には、論文の著者やキーワードごとに検索をかけ、関連する論文を絞り込むことが可能です。
表示された論文を選択することで、右に詳細が表示され細かい論文情報が確認できるようになってます。

 

 

 

 

他のフィルターでは年代別の論文を表示することができます。古い論文が緑、黄色になるにつれ新しい論文として表示されます。左の画像では、2020年以降に発表された論文のみチェックすることで、論文が絞り込まれて表示されています。

 

 

 

 

 

 

パロアルトインサイトでは、海外AI論文をわかりやすく解説し、現役データサイエンティストのディスカッションや、AIビジネスデザイナーからのワンポイントアドバイスを加え、ビジネスパーソンの役に立つ情報を The Insight より配信しております。各回はサンプルの閲覧も可能です。AI技術論文に興味のある方は登録をお願いします。

過去のNeurIPS の論文のビジュアル化ツールはこちら: NEURIPS ANTHOLOGY VISUALIZATION

 

文献からキーワードを自動抽出しクラスタリングするツール

VOSviewerというツールは、ビブリオメトリクス(計量書誌学:書籍や学術誌などの出版に関するさまざまな計量を行うこと)を活用して構築されたネットワークを可視化するソフトウェアツールです。ジャーナル、研究者の論文、著者などのさまざまな関係をネットワーク構築することが可能なツールです。VOSviewerにはテキストマイニング機能もあることから、論文や文献から抽出された重要なキーワードのネットワークを構築することも可能です。

その活用例として、実際にVOSviewerを使用し、2020年のNeurIPS に投稿された論文のアブストラクトから重要なキーワードを自動で抽出しクラスタリングしたネットワークをこちらのブログで作成しておりました。

上記のネットワークは、クラスタリングと自然言語処理を活用して、作成されております。

細かなキーワードは見づらいですが、大量の文献情報から大きなトレンドやキーワードを把握する際に、とても効果的に活用することができるでしょう。

VOSviewer

海外のAIツールを活用

今回ご紹介した活用事例はどれも海外のものであり、英語で表記されておりますが、どれも活用していくことで、必要な情報を簡単に得ることや、情報をまとめるのにとても役に立つでしょう。

特に最初にご紹介したAI Solution Map は、日本のサイトではなかなか見ない凝った作りとなっており、活用事例も記載されているので導入のイメージがつきやすいでしょう。

もし、自社の課題にあったAIの導入をご検討されている企業様がおりましたら、パロアルトインサイトでは「AI診断」という技術検証と実証実験の短期プロジェクトも行なっております。ぜひお気軽にご相談ください。

パロアルトインサイトについて

AIの活用提案から、ビジネスモデルの構築、AI開発と導入まで一貫した支援を日本企業へ提供する、石角友愛氏(CEO)が2017年に創業したシリコンバレー発のAI企業。

社名 :パロアルトインサイトLLC
設立 :2017年
所在 :米国カリフォルニア州 (シリコンバレー)
メンバー数:17名(2021年9月現在)

パロアルトインサイトHP:www.paloaltoinsight.com
お問い合わせ、ご質問などはこちらまで:info@paloaltoinsight.com

石角友愛
<CEO 石角友愛(いしずみともえ)>

2010年にハーバードビジネススクールでMBAを取得したのち、シリコンバレーのグーグル本社で多数のAI関連プロジェクトをシニアストラテジストとしてリード。その後HRテック・流通系AIベンチャーを経てパロアルトインサイトをシリコンバレーで起業。データサイエンティストのネットワークを構築し、日本企業に対して最新のAI戦略提案からAI開発まで一貫したAI支援を提供。東急ホテルズ&リゾーツ株式会社が擁する3名のDXアドバイザーの一員として中長期DX戦略について助言を行う。

AI人材育成のためのコンテンツ開発なども手掛け、順天堂大学大学院医学研究科データサイエンス学科客員教授(AI企業戦略)及び東京大学工学部アドバイザリー・ボードをはじめとして、京都府アート&テクノロジー・ヴィレッジ事業クリエイターを務めるなど幅広く活動している。

毎日新聞、日経xTREND、ITmediaなど大手メディアでの連載を持ち、 DXの重要性を伝える毎週配信ポッドキャスト「Level 5」のMCや、NHKラジオ第1「マイあさ!」内「マイ!Biz」コーナーにレギュラー出演中。「報道ステーション」「NHKクローズアップ現代+」などTV出演も多数。

著書に『AI時代を生き抜くということ ChatGPTとリスキリング』(日経BP)『いまこそ知りたいDX戦略』『いまこそ知りたいAIビジネス』(ディスカヴァー・トゥエンティワン)、『経験ゼロから始めるAI時代の新キャリアデザイン』(KADOKAWA)、『才能の見つけ方 天才の育て方』(文藝春秋)など多数。

実践型教育AIプログラム「AIと私」:https://www.aitowatashi.com/
お問い合わせ、ご質問などはこちらまで:info@paloaltoinsight.com

 

※石角友愛の著書一覧

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