記事 データ戦略 MDMのためのデータベース統合、現場から抵抗されても成功に導くには？ MDMのためのデータベース統合、現場から抵抗されても成功に導くには？ 2019/10/03 データの活用機運が高まる中、マスターデータ管理（MDM）に着手する企業が相次いでいる。システムのサイロ化に起因するデータ品質の低下は分析精度の格段の低下を招く厄介な問題だが、MDMによるDB統合は、この問題を打開する効果的な策となる。ただし、MDMは利益を直接的に生み出す活動ではないために、導入に際しては現場の抵抗に遭いやすい。加えて、DB統合という技術的にも困難な作業も伴う。ガートナーでディスティングイッシュト バイス プレジデント,アナリストを務めるアンドリュー・ホワイト氏が、MDMの実践に向けたアプローチを体系的に紹介するともに、成功を収めるための道筋を示す。
記事 データ戦略 データ・マネタイゼーションとは何か？4つの市場で解説する「データ収益化の方法」 データ・マネタイゼーションとは何か？4つの市場で解説する「データ収益化の方法」 2019/09/27 1 「データこそが次の金脈」というコメントにうなずく人は多いだろう。では、具体的にどうやってデータを収益に変えるのか。この「収益化」こそデータ・マネタイゼーションだ。本稿ではデータ・マネタイゼーション市場をさらに４つの市場に分けて解説。「データでお金を作りたい」というあいまいな希望を「データをどの市場でどう使ってお金に変える」という戦略に変換する有用なヒントになるだろう。
記事 デジタルマーケティング総論 デジタル革新への処方箋、“情報銀行×AI”による消費行動の先読みが必要だ デジタル革新への処方箋、“情報銀行×AI”による消費行動の先読みが必要だ 2019/09/25 デジタル革新の原動力の1つとなっているのが、オフラインとオンラインのチャネル融合だ。これにより、両者で収集したパーソナルデータを統合的に分析することで、顧客の消費行動をよりきめ細やかに捕捉し、より良い顧客体験での新たな差別化につなげることが可能となった。では、その実現に向けた具体的な手法とは何か。TISのデジタルトランスフォーメーション企画部でエキスパートを務める鈴木翔一朗氏が、現時点での解の一端を披露するとともに、OrigamiでPRコミュニケーションディレクターを務める古見幸生氏が、デジタル化をけん引するスマホ決済の“今”を解説する。
記事 個人情報保護・マイナンバー 価値が高まるパーソナルデータ、情報銀行にまつわる2つの課題を克服する 価値が高まるパーソナルデータ、情報銀行にまつわる2つの課題を克服する 2019/09/13 情報活用の重要性が高まる中、パーソナルデータの価値は急速に高まっている。ただし、その活用には課題がある。それが、法規制と分析手法の構築だ。日本では2018年に発表された「情報銀行に関する指針」で認められた範囲でしか情報を利活用できない。さらに、より大きな成果を上げるには、各企業が独自に分析手法を編み出す必要がある。ここでは、非常に難しいこの2つの課題をいかに克服すればよいのかを解説していこう。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング ビズリーチはいかにして“成長痛”を解消し、「データ分析の民主化」を推し進めたか ビズリーチはいかにして“成長痛”を解消し、「データ分析の民主化」を推し進めたか 2019/09/09 転職サイト「ビズリーチ」や「キャリトレ」などを運営するビズリーチは、約10年で従業員1300名を超える規模に急成長している。しかし、この急激な成長は、事業部門間のデータの分断を引き起こした。データがビジネスのドライバーである同社にとって、それは自らの成長を止めかねない重大な問題だ。そこで同社は、会社のすべてのデータを集約し、全社員がデータ分析する「データの民主化」を目指して、新たな取り組みを開始した。
記事 医療業界 医療でのAI実践、病院で機械学習はどう活用されているのか 医療でのAI実践、病院で機械学習はどう活用されているのか 2019/09/03 ヘルスケア分野における業務課題と機械学習の活用例について、前回は製薬企業で機械学習がどのように利活用されているかをご紹介しました。今回は医療分野、特に病院を中心とする医療機関での業務課題と機械学習の適用について考察します。まず、医療視点から見た日本の3大課題を整理して、次に病院・医療系研究機関での機械学習の活用例をご紹介します。
記事 医療業界 製薬業界の機械学習活用をプロセスごとに解説、がん治療をAIが助ける？ 製薬業界の機械学習活用をプロセスごとに解説、がん治療をAIが助ける？ 2019/08/26 製薬業界は機械学習の活用が活発な業界の1つです。本稿では、DataRobot社のデータサイエンティストを務める筆者が、製薬企業の「薬の新規開発」「薬の生産」「薬の販売とマーケティング」「既存薬の価値向上」という4つのプロセスにおける業務課題と機械学習の活用シーンを解説します。
記事 データ戦略 データ同化とは何か？ポスト“データドリブン”の分析手法を4事例で解説 データ同化とは何か？ポスト“データドリブン”の分析手法を4事例で解説 2019/08/21 企業の研究開発を支える科学的手法は4つに大別される。それが「経験科学（実験）」「理論科学」「計算科学（シミュレーション）」「データ科学」だ。本稿ではこれら4つの科学的手法を解説し、データ科学とシミュレーションの合わせ技である「データ同化」がもたらす可能性を解き明かす。
記事 データ戦略 【事例】DXのために花王が実践した“具体的な”体制づくりと取り組み 【事例】DXのために花王が実践した“具体的な”体制づくりと取り組み 2019/08/19 デジタル・トランスフォーメーション（DX）は、いまやどの企業でも関わる課題だ。しかし、DX実現に向けて、うまく動けていない企業も多い。花王グループもそうだった。しかし、同社はDXに向けて体制整備を行い、DXに動き出した。花王 代表取締役 専務執行役員 長谷部佳宏氏がこれまでDXで歩んだ道のりを具体的に解説する。
記事 バックアップ・レプリケーション 「クラウドなら安心」はウソ？ 複雑化するデータ保護を救う“全部入り”のシンプルさ 「クラウドなら安心」はウソ？ 複雑化するデータ保護を救う“全部入り”のシンプルさ 2019/08/07 重要なデータをどう守り、どこに保管するかという問題は、企業を常に悩ませてきた。最近では業務システムをクラウドへ移行するケースも多い。しかし、クラウドに業務システムを移行したからといって、それらシステムの保護もクラウドベンダーに任せられると考えるのは間違いである。それらシステムがクラウドに保存するデータの保護は、自社の責任となるからだ。では、クラウドとオンプレミスが混在する時代のデータ保護環境を、企業はどう構築すれば良いのだろうか。
記事 データ戦略 製造・流通プロセスを劇的に変える方法、数々の成長企業が選んだ“勝ち筋”とは 製造・流通プロセスを劇的に変える方法、数々の成長企業が選んだ“勝ち筋”とは 2019/08/07 これまでの日本経済は、ものづくりを中心とする高い技術力を持った企業によって支えられてきた。しかし、デジタルテクノロジーの急激な進化、少子高齢化などの環境変化によりその国内企業に危機が訪れている。経産省と中小企業庁の「現状を放置すると、中小企業廃業の急増により、2025年頃までに累計で約650万人の雇用、約22兆円のGDPが失われる」という指摘は、この危機を端的に表している。岐路に立たされた国内企業の現状とその対策を整理する。
記事 データ戦略 セルフサービス型のデータ分析が本格化、ユーザー部門をどう教育すればいいのか セルフサービス型のデータ分析が本格化、ユーザー部門をどう教育すればいいのか 2019/08/06 これまで多くの組織において、データアナリティクスはIT部門が管轄してきた。しかし近年、ユーザー部門・現場におけるセルフサービス型のアナリティクスとデータ・サイエンスを推進する組織「ACE（アナリティクス・センター・オブ・エクセレンス）」を設置する企業が増えてきた。ACEはどのような役割を担い、組織に働きかけているのか。ガートナーのディレクター , アナリスト、ジュリアン・サン氏が解説した。
記事 データ戦略 データもない、仕組みもない、人材もいない…そんな企業がDXする方法はあるのか データもない、仕組みもない、人材もいない…そんな企業がDXする方法はあるのか 2019/08/05 デジタルトランスフォーメーション（DX）に国内でも多くの企業が取り組みに乗り出しているが、特にDXを下支えするためのデータ活用に苦労している。その原因はどこにあるのだろうか？日本企業が抱える課題を踏まえて、その解決策を探る。カギは、日本経営に古くから取り入れられてきた「カイゼン」だ。
記事 データ戦略 企業のイノベーションを妨げるITインフラ「4つの課題」 企業のイノベーションを妨げるITインフラ「4つの課題」 2019/08/02 人工知能（AI）の進化、5G実用化、データ量の爆発的な増加とデータサイエンスの機運の高まり……国内外問わず、IT環境およびそれに伴う企業活動には激しい変化が起こっている。この変化をビジネスにうまく転化できる企業はさらに成長し、乗り遅れた企業は駆逐される時代だ。そのため各社、イノベーションを探っているさなかだが、そこで足を引っ張りかねないのがITインフラである。本稿ではこれから企業のデータ活用を妨げる4つの課題を説明した上で、解決策を探っていく。
記事 経営戦略 富士フイルムHDの会長 古森重隆氏が「GAFAに惑わされるな」と説く理由 富士フイルムHDの会長 古森重隆氏が「GAFAに惑わされるな」と説く理由 2019/07/31 日本を代表する名経営者の一人と称され、独特の存在感を放つ富士フイルムホールディングス（HD）の古森重隆会長兼CEO（最高経営責任者）が語るリーダー論とは、どのようなものか。リーダーに必要な考え方、そしてやるべきことは何か。SAPジャパンが先頃開いた招待制のエグゼクティブセミナーで、ゲストとして登場した同氏のスピーチからエッセンスを記しておく。
記事 量子コンピューター ビジネスを変える「量子コンピューターの勘所」を解説、今備えるべきことは何か ビジネスを変える「量子コンピューターの勘所」を解説、今備えるべきことは何か 2019/07/31 現在、日本でも従来型のコンピューターとは構造や特性が異なる「量子コンピューター」の開発が進んでいる。量子コンピューターと聞くとあまり馴染みがないように感じるかもしれないが、近い将来一般的なビジネスパーソンの仕事にも関係し、大きな成果を上げる可能性を持つ領域なのだ。今後、ビジネスパーソンは量子コンピューターについてどのようなことに備えればいいのだろうか。
記事 データ戦略 データ・ハブ戦略とは何なのか？ MDMやデータレイクを超えたデータ共有環境の構築方法 データ・ハブ戦略とは何なのか？ MDMやデータレイクを超えたデータ共有環境の構築方法 2019/07/31 企業のシステムは、ERPや人事管理システム、SCM、あるいはデータウェアハウス（DWH）などさまざまなアプリケーションとデータベースによって構成されている。それらが全体としての一貫性なく設計され複雑に関連し合った状況で、どのようにデータ共有環境を構築するのかが大きな問題になってきている。マスタ・データ管理（MDM）や、メタデータ管理、データカタログ、データ・レイクなど、個別のテクノロジーでは解決できない企業の課題に対して、新しいアプローチとしてガートナーが考案したコンセプトが「データ・ハブ戦略」だ。ガートナー ディスティングイッシュト バイス プレジデント, アナリスト、アンドリュー・ホワイト氏が解説する。
記事 AI・生成AI 【失敗例に学べ！】人工知能エキスパートが説く、AI活用「第2章」の歩き方 【失敗例に学べ！】人工知能エキスパートが説く、AI活用「第2章」の歩き方 2019/07/26 AI（人工知能）のビジネス適用が本格化している。PoC（実証実験）段階を経て、「業務効率化」「新規ビジネスの創造」に取り組む企業も増えており、AI活用の「第2章」が始まっている。しかし一方で、より深い実務適用には二の足を踏むケースも散見され、コストが合わず失敗したというプロジェクトも聞こえてくる。こうした失敗はなぜ起きるのか。AI活用の「第2章」のために組織はどうあるべきなのか。日本アイ・ビー・エムでIBM Data and AI テクニカルセールス部長を務める田中 孝氏に話を聞いた。
記事 データ戦略 データレイクの“沼化”を防いでAI活用を実現する「最強の」データ整理術 データレイクの“沼化”を防いでAI活用を実現する「最強の」データ整理術 2019/07/25 いまやデジタル・トランスフォーメーション（DX）による変革を目指す企業にとって、AI×データの全社的な活用は避けられない。しかし、学習モデルや分析用のデータがすぐに見つからない、探せてもそのままでは使えない、といった課題のせいでプロジェクトを推進できないことも多い。そんな企業のために、いま本当に求められるデータプラットフォームの要件と解決のアプローチ、さらに具体的なソリューションとは何かを解説しよう。
記事 経営戦略 日本IBM 山口明夫 社長が語る、デジタル変革“第2章”とは何か 日本IBM 山口明夫 社長が語る、デジタル変革“第2章”とは何か 2019/07/19 今や多くの企業が取り組み始めているデジタルトランスフォーメーション（以下、デジタル変革）。そんな中で、早くもこの動きが次なるステージである「第2章に突入した」と話すのは、日本IBMの山口明夫社長だ。一体、どういうことか。企業はこの動きにどう立ち向かえばよいのか。
記事 人材管理・育成・HRM 社内政治で経営陣を動かす7つのポイント――データ分析を阻む「最大の壁」攻略法 社内政治で経営陣を動かす7つのポイント――データ分析を阻む「最大の壁」攻略法 2019/07/17 データ活用は企業経営における最重要課題の1つに位置付けられるまでになった。そのためには、データで得られた成果をもとに、組織に何らかのアクションを促さなければならない。しかし、こうした取り組みを阻む「抵抗勢力」が非常に多いことは組織人であればだれしも理解していることだろう。こうした中、求められているのが関係各所を動かすための「社内政治力」だ。ガートナー バイス プレジデント,アドバイザリの松本良之氏が、社内政治の意義ととともに、実践のための“攻略法”を解説する。
記事 デザイン経営・ブランド・PR マーケティングと機械学習は相性抜群、データサイエンティストが業務ごとに解説 マーケティングと機械学習は相性抜群、データサイエンティストが業務ごとに解説 2019/07/16 人工知能（AI）の手法の1つである機械学習。この機械学習に取り組み始めるのに最適なのは「マーケティング」業務であることをご存じでしたか？本稿では、データサイエンティストである中野高文氏が、BtoBマーケティングおよびBtoCマーケティングでの機械学習活用についても事例を交えながら教えます。リードの獲得や育成、アップセルや解約予測、また広告配信や顧客体験（CX）向上まで、機械学習を使えばどのようなことが実現可能になるのでしょうか。
記事 AI・生成AI 見据えるのは5年後、従業員全員を「データ人材」にするには今何をすべきか 見据えるのは5年後、従業員全員を「データ人材」にするには今何をすべきか 2019/07/12 AI活用の基礎となる、社内でのデータ活用の準備とリテラシー向上について説明してきた本連載。最終回となる今回は、データ分析・AI活用サービス企業mynet.aiで行った従業員向けのデータリテラシー向上の施策と、導入後に社内で起きた変化について、自社の例を用いて紹介しよう。
記事 ルータ・スイッチ Interop展示から見えた5G後の未来、AI・ロボット・IoTはどう社会に溶け込んでいくのか Interop展示から見えた5G後の未来、AI・ロボット・IoTはどう社会に溶け込んでいくのか 2019/07/05 最先端ネットワークの祭典として知られる「Interop Tokyo」。今年で25年目を迎える本イベントは、計500社を超える企業・団体が参加。昨年よりも1万人も来場者が増え、15万5801人と大盛況のうちに幕を閉じた。ここでは本展示のほか、その併設イベントの内容も含めて、最新技術の動向とビジネス活用などで目を引いた展示について、厳選してレポートする。
記事 経営戦略 迫る「2025年の崖」、国内外事例でみるDXの成功法則 迫る「2025年の崖」、国内外事例でみるDXの成功法則 2019/07/03 昨今、「DX（デジタル・トランスフォーメーション）」が話題だが、DXには現在の事業領域を根柢から覆し、新しいことにチャレンジしていく意味合いも含まれる。しかし、日本企業のDXに関する多くの取り組みはPoC（概念検証）に留まっているほか、DXを阻害する「2025年の崖」問題も立ちはだかる。どうすればDXを成功に導くことができるのか。ここでは海外、国内の事例を交えながら、成功の法則を紹介したい。
記事 量子コンピューター 【図解】量子コンピューター開発競争、日本の現状は？なぜ米中に負けないと言えるのか 【図解】量子コンピューター開発競争、日本の現状は？なぜ米中に負けないと言えるのか 2019/07/03 1 現在、欧米諸国とともに、日本でも従来型のコンピューターとは異なる仕組みで動作する「次世代コンピューター」の開発競争が巻き起こっている。その分野の1つが量子コンピューターだ。なぜ日本は量子コンピューター開発に挑むのか。経産省の担当者に聞いた。
記事 流通・小売業界 AIを使いたい小売・流通業へ、データサイエンティストが教える機械学習活用法 AIを使いたい小売・流通業へ、データサイエンティストが教える機械学習活用法 2019/07/02 人工知能（AI）の概念の一部であり、トレーニングすることでコンピューター自身にタスクを学習させる「機械学習」。過去のデータからパターンを見つけ、予測分析に生かすことのできるこの技術は、さまざまな業界で活用されています。本稿では、DataRobotで小売・流通業をメインに担当するデータサイエンティスト・中野高文氏が、5つの業務にわたる事例を基に解説します。「小売×機械学習」の可能性とは？
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 【事例で学ぶ】BI失敗あるあるは「アクセス解析」で改善できる 【事例で学ぶ】BI失敗あるあるは「アクセス解析」で改善できる 2019/06/25 BIツールなどのデータ分析ダッシュボードは、組織の意思決定に必要であるが、肝心なのは“導入後”だ。「AIドリブンな組織を作る5ステップ」の第4回では、ダッシュボードを利用するユーザーからのフィードバックの収集方法と、ダッシュボードを改善して利用率を向上させる方法について、当社（mynet.ai）の取り組みを踏まえて紹介する。利用率改善には“ユーザーの声を聴くこと”だけが大事だと考えている方にはぜひ読んでほしい。
記事 業務効率化 【記事更新しました】リーガルテック（法律×IT）をわかりやすく解説 【記事更新しました】リーガルテック（法律×IT）をわかりやすく解説 2019/06/21 本記事の最新内容のURLはhttps://www.sbbit.jp/article/cont1/36465になります。自動で遷移しない場合はURLをクリックしてください。
記事 サーバ エッジ・コンピューティングはなぜ重要か？ ガートナーが解説する4つのポイント エッジ・コンピューティングはなぜ重要か？ ガートナーが解説する4つのポイント 2019/06/18 エッジ・コンピューティングを語る前に、そもそも「エッジ」とは何だろうか。ガートナーのトーマス・ビットマン氏によれば、それは「モノと人が、ネットワーク化されたデジタル世界につながる物理的な場所」のことだという。IoTやVR/AR/MR、あるいは新しい音声デバイスといったイマーシブ（没入）・テクノロジーの発展もこうした流れを後押しする。エッジ・コンピューティングとは何か？ どんな活用事例があるのか？ イマーシブ・テクノロジーとどのような関係があるのか。コンピューティングをエッジへと動かす4つの重要な要素とともに、ビットマン氏が解説する。
