Progress Corticon
人工知能（AI）研究から派生した、ひと（エキスパート）の知能を擬似的に実現させるシステムです。
Corticon技術者が書き下ろす「Corticon Tech コラム」
アシストのProgress Corticon 技術者によるコラムです。
さまざまなお客様にCorticonを提案、導入した経験をもとに、TIPSやトレンドキーワードの解説、イベントの技術的観点でのご紹介に加え、メーカである米国Progress社の技術情報の抄訳などを織り交ぜて発信します。
- No.32 ルールベースAI Corticonから機械学習 DataRobotの予測モデルを実行し、ディシジョンインテリジェンスを実現してみた。（2022年9月2日）
- No.31 RESTサービスへのデータアクセスをノーコードで実現するCorticon V6の新機能（2020年06月16日）
- No.30 DBと連携する新機能ADCについて（2018年12月11日）
- No.29 アプリケーションサーバを使わないCortion ディシジョンサービスの実行手順:後編（2018年10月17日）
- No.29 アプリケーションサーバを使わないCortion ディシジョンサービスの実行手順:中編（2018年10月17日）
- No.29 アプリケーションサーバを使わないCortion ディシジョンサービスの実行手順:前編（2018年10月17日）
- No.28 ディシジョン・サービスのテスト方法（2018年8月21日）
- No.27 『Corticon のルールシートでの条件の表記方法を検証する』（2018年5月25日）
- No.26 集合体（コレクション）データを操作する演算子たち（2018年3月30日）
- No.25 Corticon ServerのAPIを利用してディシジョン・サービスをバッチデプロイする（2018年1月31日）
- No.24 『席の割り振り（座席表）をCorticonで実装する』（2017年12月19日）
- No.23 メッセージ ～ Corticonソフトウェア設計者から Java 等のプログラマの方へ ～ （2017年11月9日）
- No.22 Corticonでシフト表を作成する 2/2（2017年11月6日）
- No.21 Corticonでシフト表を作成する 1/2（2017年10月5日）
- No.20 機械学習を推論型AI:Corticonで実装する（2017年9月1日）
- No.19 「休み明けの出社日はいつだ？」（2017年8月10日）
- No.18 柔軟なデータ構造を扱えるCorticon (Corticon Server編)（2017年7月28日）
- No.17 柔軟なデータ構造を扱えるCorticon (Corticon Studio編)（2017年7月11日）
- No.16 変化する市場、外部環境への迅速な対応を可能にするCorticon（2017年6月6日）
- No.15 Progress® Corticon® 5.6.1 来る！ （2017年5月9日）
- No.14 RESTでCorticonにリクエストをしてみよう（2017年4月12日）
- No.13 ルールシートのプロセッシングモード（2017年3月24日）
- No.12 Corticonで有給休暇日数を求めてみよう【後編】 （2017年2月17日）
- No.11 Corticonで有給休暇日数を求めてみよう【前編】 （2017年2月2日）
- No.10 Corticonの【拡張演算子】と【サービスコールアウト】を使ったルール実装のしかた （2016年12月22日）
- No.9 経路探索アルゴリズムを推論型AIで実装する。（2016年11月25日）
- No.8 CorticonをDockerで利用する方法とメリット （2016年11月8日）
- No.7 Corticonの語彙の継承機能を使ってみよう （2016年9月30日）
- No.6 Corticonの呼び出し方と処理速度について(大量データ処理EDC編) 【後編】 （2016年9月14日）
- No.5 Corticonの呼び出し方と処理速度について(大量データ処理インプロセス編) 【前編】 （2016年9月14日）
- No.4 ITトレンドを陰で支える推論型AI （2016年8月25日）
- No.3 Corticonの呼び出し方と処理速度について (Webサービス編) （2016年7月29日）
- No.2 受発注、納品、営業活動に不可避な日付計算をCorticonで実装しよう （2016年7月5日）
- No.1 推論型AI、顧客サービス基盤としての可能性 （2016年6月17日）
- Corticon Techコラム はじめます （2016年6月17日）
電力・ガス業界で生き残るために必要な“真の業務改善”とは？
ITMediaのエネルギー専門メディア「スマートジャパン」に掲載した記事の転載です。
電力・ガス業界の業務生産性の向上について提言した記事です。
ルールエンジンコンサルタントが語る！超高速開発だけがメリットじゃない
ルールエンジンコンサルタント 津島 靖彦氏によるコラムです。
津島氏は、様々な経営方針に基づくシステム化の企画に携わり、過去には損害保険、生命保険会社で、ルールエンジンを利用した申請書類や査定事務処理チェックシステムの構築、保険料試算、査定支援システムの構築など数々の実績を残しており、その中で培われた見識をコラムとしてご紹介しています。
海外BRMSコンサルタントに聞く最新BRMS市場動向
米国ルールエンジンコンサルタント Jan van Nimwegen 氏のコラムです。
Jan氏は、『Corticon』のメーカーであるPROGRESS社からスピンアウト後、コンサルティング会社「Nimble Consulting」を設立。現在は世界中を駆け回り、あらゆる業種業態の企業でルールエンジン導入時などにおけるコンサルティングを行っている。
Progress社資料
Progress社によるホワイトペーパーをご覧いただけます。
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- 軽減税率対応の今だからこそ、全社共通の税率計算エンジンを
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- バックオフィス業務を自動化して生産性を向上したい
- 生命保険 引受業務を最大限に効率化する BRMS
- AIで履歴書やエントリーシートを自動チェックし、採用活動のさらなる迅速化と正当化を実現
- RPA？DXを見据えて業務を自動化し、組織の生産性を高めるために必要なこと
- 資産運用での法令や社内規定の遵守を徹底したい
- コンフィグレータで正確な製品構成を作成
- 料金誤請求リスクをルールベースAIが撲滅
- セルフサービスBIの導入
- BIシステムのリプレース
- 超Excel分析ツールの活用
- RPA+AI連携(インテリジェントオートメーション)で、業務をシームレスに自動化
- セルフサービス型BIツールとビッグデータを組み合わせて情報活用をさらに加速させたい
- 高速でコストパフォーマンスの高いBI基盤を構築
- 業務レポート作成のスピードアップと脱「属人化」
- Excel(エクセル)とデータベース(db)の連携を完全自動化！
- CRMへのデータ連携
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- バッチ処理の高速化
- kintoneと他システムのデータ連携（API連携）
- バッチ処理のパフォーマンス改善
- Lotus Notesデータの二次利用
- DB内で実装したバッチ処理の遅延
- CA Fast Unload for Distributed Databases（FUO）の代替・移行手法
- ActiveDirectoryと各システムのユーザID統合
- ビッグデータ・プラットフォームに簡単に接続したい
- IoTにおけるデータ連携
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アシスト、DXに欠かせないルールべースAI「Progress Corticon」の新バージョン6.3を提供開始 - 2022.4.7
アシストがProgress社製品の販売活動において「Progress Accelerate Partner Distributor」を受賞 - 2022.2.16
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