AI（人工知能）-技術開発
急速な勢いで進化を続けるAIをいかにビジネスに活用するか？幅広いビジネス課題に対応するAI活用のポイントとNTTデータの最新の取り組み事例やニュースを紹介します。
AI技術開発
NTTデータのR&Dでは、将来技術の探索から新たな事業のインキュベーションを推進するとともに、ビジネスニーズに合わせた技術開発を実施しています。
学術機関との連携やNTT研究所のR&D成果も取り入れ、最先端のAI技術を事業で活用できる形に整えることで、ビジネス環境の変化／デジタル社会変革に対応しています。
重点的なAI技術適用領域
意思決定品質の向上や自動化による業務効率化といった、ビジネス課題の解決につながるAIを提供するにあたり、重点的なAI適用領域を定めています。
顧客接点
コールセンターや窓口業務などが対象。
顧客応対の正確性や満足度を向上し、チャネルの多様化に伴う課題を解決。
業務高度化
審査部門やマーケティング部門、および人事・財務・購買などの共通業務が対象。
オフィス業務の効率化や判断の均一化により、コスト低減と付加価値を創出。
複合高度分析（社会分析）
工場・交通・医療など社内インフラが対象。AIとIoTを連携させ、センサーデータを基にした予測や予知を検知、自動化を実現。
AI技術の実用化
業務活用シーンを見据え、最先端のAI技術を実用化するための研究開発と実証実験を行っています。
ビジネス課題解決／業務効率化において高い付加価値を生み出すAI技術の開発
社会基盤にAI技術を適用するためのデジタルプラットフォーム構築
公開資料
AI技術開発における公開可能な成果を一部ご紹介します
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ホワイトペーパー
A guide for D&I-Driven organizations
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AIのCO2排出量削減のためのモデル軽量化技術
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Decision Intelligence
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ウェルビーイングとテクノロジー
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書籍・論文・記事
【表彰】データ解析コンペティション 日本OR部会 敢闘賞
日本オペレーションズ・リサーチ学会 データドリブンマーケティング研究部会で開催しているデータ解析コンペティションにて、敢闘賞を受賞しました。 発行日：2022年3月8日
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【論文】Model-based Data-Complexity Estimator for Deep Learning Models
IEEE AITest 2021（米国電気電子学会のカンファレンス）に採択。
AIの学習済モデルにとって想定外のデータを検出するためのAIテスト手法を提案しました。
発行日：2021年10月14日
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NTTデータが考える企業におけるAI活用とは
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幅広いビジネス課題に対応するAI活用のポイントとNTTデータの取り組みを紹介します。
