AIがデータ収集にどのように役立つか

プリンターは、コストから顧客、在庫まで、あらゆるデータを収集しています。しかし、AI はそれを最大限に活用するのにどのように役立つのでしょうか?

新しいテクノロジーの導入は、多くの印刷会社にとって不可欠です。そうしなければ、取り残されるリスクがあります。今日最も話題になっているテクノロジーである AI は、イノベーション、効率化、そして物事のやり方を変えるための数多くの機会を提供します。Web から印刷までのベンチャーにおけるパーソナライズされた製品から、衣料品業界における大量カスタマイズや仮想フィッティングまで、AI 主導のソリューションは、従来のプロセスに革命を起こす可能性があります。

しかし、AI では「投入した分だけ得られる」ため、これらの機会を最大限に活用するには、データセットを使用して AI をトレーニングする必要があります。しかし、これらの機会とは何でしょうか? AI でデータを活用することで、洞察を明らかにし、業務を効率化し、顧客体験を向上させることができます。マーケティング戦略の最適化、販売傾向の予測、シームレスな仮想試着の実現など、AI の潜在的な用途は多岐にわたります。

AI を使えば多くのものを生成できますが (何百万人もの人々と同じように、ChatGPT を試したことがあるでしょう)、明確に定義された入力と大量の関連情報があれば、はるかにうまく機能します。AI に何か作業の材料を与えれば、さまざまな方法で本当に変革を起こすことができます。たとえば、衣料品のプリンターが返品コストを削減したい場合、仮想試着室は常に改良されています。Google は最近、衣服の仮想試着を開始しました。これは、しわや折り目などの重要な生地の詳細をキャプチャして、さまざまな体型で衣服がどのように見えるかを示します。

AI はどのようにしてデータを最大限に活用するのに役立ちますか?

AI ツールには、データを活用して、便利に、時間やコストを節約できるさまざまなアプリケーションがあります。ここでは、データを使って何ができるかの例をいくつか紹介します。

印刷品質の向上:過去のジョブを学習することで、AI は新しい印刷ジョブに最適な設定を決定し、一貫して優れた品質を確保できます。つまり、顧客は満足し、繰り返し利用してくれるようになります。

機器のメンテナンス:機械データを監視し、過去のメンテナンス記録を調べることで、AI は何か問題が発生する可能性を予測したり、大きな問題が発生する前に予防的なメンテナンスを実施するよう促したりできます。これにより、ダウンタイムが短縮され、修理コストも削減されます。Durst の予測メンテナンス モデルについては、こちらで説明しています。

コスト削減: AI は、使用している材料の量、エネルギー コスト、および人件費を判断できます。節約または縮小できる領域を特定することで、AI は効率性を高め、無駄を減らし、理想的には経費を削減して利益を増やすのに役立ちます。

カスタマー サービス:顧客の好み、以前の注文内容、購入行動などを調べることで、AI は顧客に合わせたサービスの提供に役立ちます。これは、特別オファーや、顧客が好みそうなプリントの提案を意味する場合があります。セグメンテーションによってターゲット マーケティングが容易になり、常時稼働のチャットボットによってすべてのタイム ゾーンで 24 時間 365 日稼働できます。

在庫管理:在庫管理も、AI がビジネスに役立つもう 1 つの分野です。過去の仕事を学習し、将来の使用を予測することで、AI は必要な材料とその時期を予測できます。これは発注に役立つだけでなく、在庫を過剰に抱えないようにするのにも役立ちます。

データセットで AI をトレーニングする方法

たとえば、在庫管理を AI に依頼するには、現在どのような在庫があり、これまでさまざまな印刷ジョブでどれだけ使用したかを伝える必要があります。これは間違いなく時間の節約になりますが、AI が数字を勝手に引き出すことは期待できません。また、適切なソフトウェアを適切なジョブに使用することも必要です。ビデオ制作からプロジェクト管理、画像生成からオンデマンド印刷まで、あらゆるものをカバーする専門的な AI ツールは増え続けています。ここでは、選択した AI プラットフォームに正確で関連性の高いデータを与えて、最高の結果を得る方法を説明します。

正確に:どのような AI プラットフォームを選択する場合でも、明確な目的を設定する必要があります。たとえば、AI を使用して機器のメンテナンスのニーズに対応したり、在庫を管理したりしたい場合は、AI で何ができるかを正確に定義する必要があります。

データを追加する:処理できる量を超えるデータがあるかもしれません。この場合、AI が本当に役立ちます。過去の印刷ジョブ、請求書、在庫データベース、印刷機の設定、顧客情報、または印刷会社にとって関連するその他の情報など、データが関連性が高く使いやすいほど、より良い結果が得られます。AI は素晴らしい働きをするように見えますが、AI に処理させたいデータについては、あなたまたはチームの誰かが考える必要があります。

モデルを選択する:ここでは技術的な話になりますが、優れた AI ソリューションの多くは、この多くをガイドしてくれるか、またはほとんどを「目立たないところで」実行してくれます。選択した AI が、最良の結果を得るために何を入力する必要があるかを明確に理解していれば、問題ありません。その他のオプションでは、データと手元のタスクに最適な AI モデルを選択する必要があります。これには、機械学習アルゴリズムやディープラーニング モデルが含まれます。特定のモデルは特定のタスクに適しています。たとえば、設定した基準に基づいてデータをグループにまとめるには、クラスタリングを使用するとよいでしょう。

AI をトレーニングしてテストする: AI ヘルパーをトレーニングしてテストする方法は、作業対象に応じて異なります。ただし、一般的には、データをロードしてから検証を実行する必要があります。これは基本的に、AI モデルがこれまでに見たことのないデータをどれだけうまく処理できるかを確認する方法です。AI モデルは、使い慣れた古いデータではうまく機能するかもしれませんが、新しいデータではうまく機能しないことがあるからです。両方を同等の精度で処理できるように微調整することが重要です。ここでの主な違いは、データが高品質で適切にタグ付けされていることを確認することです。AI モデルのパフォーマンスを評価したら、AI モデルを機能させる準備が整います。これらのいずれかが自分にはできないことのように思えても、心配はいりません。機械学習や AI データの専門家は増えており、雇用したり協力したりすることができます。メリットが十分に大きい場合は、データ処理をアウトソーシングすることも選択肢の 1 つです。

導入とデータの更新: AI が役立つようにするために行う手作業は難しいように思えるかもしれませんが、その多くは前もって準備しておくものであり、AI を導入したら、それを業務に統合するだけです。その後は、AI を監視し、関連する場所に新しいデータを追加し、AI の機能の成果を享受する必要があります。

ご覧のとおり、明確な目標がない限り、印刷物で AI を使用する意味はほとんどありません。AI からどのようなメリットが得られるか、また AI によって業務がどのように変わるかを理解すれば、データセットで AI をトレーニングする方法がわかるはずです。AI の専門家からサポートを受けることもできますが、無料で試せる直感的な AI モデルも増え続けています。