【特集】本格化するディープラーニングのビジネス活用と課題

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ITと経営の融合でビジネスの課題を解決する

特集記事

AIに「たらこ」がわかるのか？やまやが挑戦するより美味しい辛子明太子の製造とサプライチェーン変革

2020/05/12

「明太子のやまや」で知られるやまやコミュニケーションズは、看板商品である「辛子明太子」の製造で行っている異物検査やグレード判定に関して、一定のスキルを有した人材の確保が難しいことから、品質維持や安定供給を属人化させない対策を求めていた。高齢化や働き手不足により人員確保が年々難しくなる中、この課題をどう解消すればよいのか？考え抜いた結果、画像認識AIに活路を見出だしたものの、多くのベンダーから「天然水産物の画像認識は難しい」と尻込みされてしまう。しかし、それでも諦めなかった同社が「10％近い認識精度向上」を達成し、今後、人件費の大幅削減から在庫量の削減、商品出荷のリードタイム短縮など、サプライチェーンを大きく変えるほどの効果を目指せる方法とは？

スーパーのトライアルが挑むAIでの小売革命、「棚が分かるAI」と「人が分かるAI」活用

2020/01/10

Webの世界では、アクセスログを解析して顧客の動きを把握し、マーケティングに役立てることが当たり前に行われている。一方で、同じことが実店舗でも可能になってきており、それを支えるのがカメラの高性能化と人工知能（AI）の進化だ。全国に大型スーパーマーケットを展開するトライアルホールディングスの取り組みはその最先端の事例と言える。同社でCTOを務め、同社が昨年11月に立ち上げたRetail AIの取締役でもある松下伸行氏が、独自開発したリテール専用のAIカメラとそれを活用した取り組みについて語った。

加速する「メディカルAI」、AIによる医用画像解析はここまで進化した

2019/08/09

いまや人工知能（AI）の活用は、あらゆる業種・業界で進んでいる。特に医療業界では、医療におけるAIを「メディカルAI」と呼び、積極的に研究・開発や応用が行われている。その取り組みと課題、さらに医用画像解析の現状などはどうなっているのか。理化学研究所種石慶氏の京都大学医学研究科との共同研究に関する講演内容からその最新動向をお届けする。

なぜ多くのAIプロジェクトはPoCで終わるのか？失敗から見えてきた5つの「落とし穴」

2019/06/13

現在、多くの企業が人工知能（AI）のビジネスへの活用に取り組んでいる。すでにいくつかの成功事例も出てきているが、その裏側では、PoC（概念実証）から先に進めず、頓挫するAIプロジェクトが増えているのも事実だ。なぜ、多くのAIプロジェクトは失敗するのか。そこには、いくつかの“落とし穴”が存在することが分かってきた。

相続の問題は、AI融合の「ハイブリッドFinTech」で乗り切るべき理由

2019/06/13

高齢化が進む中、日本社会が直面する課題は数多い。中でも今後、深刻さを増すとみられるのが「相続」の問題だ。日本で毎年相続される財産は総額で50兆円とされる。しかも、そのうち分割が難しい不動産と自社株の占める割合は3分の2にも上ることが、円滑な相続の阻む“壁”となっている。「相続」をどうすれば円滑化できるのか。状況を打開するためにキャピタル・アセット・プランニングが取り組んだ切り札が「遺伝的アルゴリズム」によるAIを活用した独自シミュレーションシステムだった。

なぜNTT東日本はAI・IoTに「本気」なのか？スマートイノベーションラボの裏側

2018/12/17

NTT東日本は2018年6月、通信ビルなどの自社アセットを活用した共同実証環境である「スマートイノベーションラボ」を設立した。パートナー企業や大学などと共に、AI（人工知能）・IoT（モノのインターネット）技術を活用したビジネスモデルの早期実現、社会実装による社会課題の解決を目指している。同社の取り組みは、今後のAI・IoTの普及にどう貢献していけるのか。またそれを支えるプラットフォームへのこだわりとは。3人のキーパーソンに話を聞いた。

SOMPOに聞く、エッジAIセンターはなぜクラウドではなくオンプレで構築したのか

2018/05/08

フィンテックをはじめ、金融業界のデジタル変革の取り組みに注目が集まっている。保険業界で積極的にデジタル化の取り組みを進めているのがSOMPOホールディングスだ。2016年度の中期経営計画からデジタル戦略を明確に打ち出し、2017年4月には東京と米シリコンバレーに「SOMPO Digital Lab」を立ち上げた。同社のデジタル戦略とそれを支えるIT基盤について、データ戦略統括 / チーフ・データサイエンティストの中林紀彦氏に聞いた。

NVIDIA×IBM：ディープラーニングの本格活用になぜ特別なマシンパワーが必要なのか

2018/05/21

「ディープラーニング」を本格的にビジネスの現場に取り入れる動きが、ここにきて急速に高まっている。しかし、現実にディープラーニングで具体的な成果をあげている企業はまだ少ないようだ。なぜ本格活用は進まないのか。そして成果をあげるために必要なこととは何か。GPU分野のトップベンダーであるNVIDIAと人工知能分野のリーダー企業である日本アイ・ビー・エムが語り合った。

ディープラーニングのビジネス活用、「いざ実践」時の課題はどこに？

2018/05/09

医療現場における画像診断や自動運転、製造業での品質検査や故障予知など、さまざまな領域で活用が進んでいる「ディープラーニング」。しかし、ディープラーニングをより効果的に実施するためには、データの蓄積からクレンジング、タグ付けなど膨大で地道な作業が必要となる。ビジネスへの適用を検討する企業は多いものの、どこから手を付けていいのかと悩む企業も少なくない。

ホワイトペーパー・動画

PowerAI VisionによるDeep Learning 画像判別デモを解説

2018/04/17

GUI ベースの画像解析ツールで、ディープラーニング初心者でも直感的な操作で簡単に画像解析が行える「IBM PowerAI Vision」。当資料は、同ツールを使って、運転中のドライバーの画像からその挙動を判別するデモについて解説している。

コグニティブ時代のHPC&HPDA、OpenPowerが威力を発揮するワケ

2018/04/17

データがビジネス競争力の新しい源泉となっている。データを活用するためのハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）、ビッグデータ・アナリティクス、ハイパフォーマンス・データ・アナリティクス（HPDA）に注力することが、新たなビジネス機会を生み出し、ゲームチェンジにつながる。データ活用はコグニティブな組織をドライブしていくエンジンとも言えるだろう。本資料では、膨大なデータから価値を導き出すために必要なシステム面のイノベーションについて解説する。

【動画】ディープラーニングで画像を判別、どのような手順で行われるのか

2018/04/17

GUI ベースの画像解析ツールで、ディープラーニング初心者でも直感的な操作で簡単に画像解析が行える「IBM PowerAI Vision」。本動画は、同ツールを使って、運転中のドライバーの画像からその挙動を判別するデモとなっている。圧倒的なまでに簡単にディープラーニングが実践できる点を体感していただきたい。

【特集】本格化するディープラーニングのビジネス活用と課題

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