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結城 友 奈 は 勇者 で ある スロット 設置 店この記事は谷川耕一氏のブログ「むささびの視線」より転載、編集しています。

 Salesforce.comの年次カンファレンスイベント「Dreamforce 2016」の取材でサンフランシスコに来ている。今年のテーマは「Einstein(アインシュタイン)」で、AIがキーワードになっている。

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 昨年くらいからSalesforceは、機械学習技術などの買収を行っている。今回はそれらの買収したものなどのAI関連技術をEinsteinという形で統一したブランディングにしたというのが正解だろう。なのでEinsteinという1つの機能、製品が新たに提供されるというのではなく、Einsteinブランドの下にSalesforceの各種サービスに機械学習機能などが追加されることになる。例えばCRMのところならば、顧客の購買可能性を顧客に関する各種データを機械学習してスコアリングする機能であったり、ECサイトやマーケティングのところなら顧客のプロファイルや行動データを基に次なるアクションやお勧め商品を推奨するリコメンドエンジンの提供だったり。

 それぞれのEinsteinの機能が、既存のクラウドのサービスの中で簡単に使えるようになる。基本的なクラウドの画面上で設定するだけで利用でき、force.comなどでコードを書けばEinsteinの機能を関数のように呼び出して利用できるようにもなるようだ。一気に全てのEinsteinの機能が登場するわけではなく、幾つかすぐに出てくるものもあれば、今後順次追加される機能もあるようだ。

PhotoSalesforce.comの「Salesforce Einstein」ページ

 Einsteinは、基本的にはデータサイエンティストなどがいなくても、機械学習などの機能をSalesforceのクラウドの中で簡単に使えるようになるというものだ。機械学習のための複雑なアルゴリズムモデルなどは、基本的にはSalesforce側がそれぞれのサービス向けに最適なものを用意してくれる。テンプレート的なものが用意されていて、それを利用するだけでAIのメリットを享受できるというわけだ。もちろん独自の解析、分析を機械学習でしたいとなれば、それなりのAIやデータ分析の知識を必要として、カスタマイズして使うことになる。

 ポイントは、とりあえずSalesforceのユーザーであれば、誰でも簡単にAIや機械学習技術の恩恵を受けられるところだろう。BIやアナリティクスの市民化という話があったが、これはAIや機械学習の市民化ということか。EinsteinでSalesforceのクラウドサービスがとてつもなく賢くなるというよりは、今後のITのサービスはAIや機械学習を「裏で」使ってインテリジェンスのあるリコメンドや予測ができるのが当たり前になるということだと思うところだ。

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