Infor OSに組み込まれた人工知能と機械学習
AI／MLをビジネスソフトウェアに適用するInfor OSのテクノロジープラットフォームとは？
Infor OS 完全ガイド
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新たな価値と体験を創造するAIプラットフォーム
Colemanは、NASAの月面着陸に貢献した先駆的な物理学者であり数学者でもあるKatherine Coleman Johnson氏にちなんで名付けられました。
Infor Colemanは、自然言語処理（NLP）と機械学習ソリューションを搭載したAI（人工知能）プラットフォームです。Infor OSと密接に連携することで、インフォアアプリケーションだけでなく、サードパーティ製品を含む複数システムを横断してタスクを実行し、次の最善策をレコメンド、可能性のある問題を予測します。
革新的な体験
作業のスピードと精度を劇的にアップ
自然言語処理
テキスト入力あるいは音声による言葉をシステムが理解できる入力に変換
業務ユーザーが使えるサイエンス
ビジュアルなドラッグ&ドロップで操作し、AIの能力をより多くの業務ユーザーに提供
MLを最大限に活用
機械学習の洞察を既存のビジネスロジックやカスタムアプリケーションとシームレスに統合
短期間でROIを実現
カスタムデータとインフォアの業界固有のテンプレートを組み合わせることで、数か月ではなく数週間で実装
COLEMAN® DIGITAL ASSISTANT
音声やテキストでシステム、ワークフロー、データへアクセス
在庫の確認
顧客からの問い合わせ
会計上の不一致調整
購買要求
人事申請
サプライヤの状況確認
保全要求
重要なタスクの実行
インフォアの人工知能プラットフォーム
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インフォアの人工知能プラットフォーム
Infor Colemanは、業界固有のスキルを標準搭載し、音声による質問と回答、タスクの実行、その他の自然言語処理の拡張使用事例に対応します。
Colemanはデジタルアシスタントとして、業務や業界への知識を持つ会話型UXと自然言語処理 (NLP) を使って、入力あるいは会話による言葉をシステムが理解できる入力に変換します。インフォアのアプリケーションは、サンプルの“スキル”（例：CloudSuite Financialsで50超）を標準搭載していますが、お客様の要件に合わせてカスタムコーディングなしに新たなスキルを素早く構築することができます。
多彩なスキル
- 業界特化型のデータをベースとしたスキル（例：CloudSuite Financialsで50超）を標準搭載
- 機械学習モデルは、安全なREST APIとしてAPI Gatewayに自動的にデプロイされ、簡単にアクセス可能
- 機械学習による予測と最適化スキル
- 複数のシステム間をドリルバック
スキルのカスタマイズ
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スキルのカスタマイズ
- コーディング不要のスキル開発
- 複数システム間にわたって新しいワークフローをオーケストレーション
- APIに簡単アクセス
- サードパーティ製品への接続
- 新しいスキルを迅速にテスト、デプロイ、編集
幅広いインタラクション
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幅広いインタラクション
- あらゆるインフォアアプリケーションのコンテキストでInfor Colemanと会話
- Webブラウザ、アレクサ、Infor GoモバイルアプリからColemanを利用
- 新しいアプリや外部アプリにColemanを拡張
コネクテッド・エコシステム
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コネクテッド・エコシステム
- インフォアのデータレイクにセキュアに接続し、オブジェクトをデータセットとして利用
- Infor IONとの統合でインテリジェントなワークフローを実現
- 業務データを使ってMLモデルを自動的に再トレーニング、更新
データの民主化
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データの民主化
- AIライブラリ
- 業務ユーザーが構築できるMLモデル
- 複雑なタスクを自動的にオーケストレーション
- 業務ユーザーが利用できる高度なデータサイエンス
クラウド移行の3つの方法
お客様のビジネスの戦略的な優先課題に最も近い分野から段階的にクラウド移行を始めることができます。
コアの業務をクラウドへ移行
会計、受注、購買、生産、在庫、流通管理などの基幹業務をクラウドへ移行します。常に最新のテクノロジーと機能を活用してビジネスを革新することが可能になります。
特定分野をクラウドへ移行
設備資産、サプライチェーン、ワークフォース、製品ライフサイクル、倉庫管理などの主要な業務分野に範囲を限定してクラウドへ移行します。短期間で成果を達成し、リスクとROIを均衡させることが可能になります。
データをクラウド移行
ハイブリッド環境におけるデータ統合、データレイク、BI、AI／MLを活用した分析と洞察を優先し、データをクラウドへ移行します。組織全体のデータを集約して、情報のサイロをなくし、データドリブンな意思決定を実現することができます。
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