動画 AI・生成AI 2025年のAIとデジタル変革 2025年のAIとデジタル変革 2023/03/20 メタバース、web3がバズワードになっている時代のAIの現状と今後の見通しを語り、その上で、どのようなデジタル変革が起こりそうか、そのために企業は、どのような技術に注目し、その技術に合わせて企業文化・組織構造を変えていかなければならないかを議論する。 ※SBクリエイティブ株式会社（ビジネス+IT）主催、2023年1月17日「DX時代のデータ活用・分析 2023 冬」より
記事 セキュリティ総論 情報工学の第一人者 辻井重男氏が警鐘、戦時中からデジタル時代まで続く「ある危険」 情報工学の第一人者 辻井重男氏が警鐘、戦時中からデジタル時代まで続く「ある危険」 2023/03/20 AIやIoT、メタバースなどデジタル技術の発展が著しい。これらを駆使してデジタルトランスフォーメーション（DX）に挑戦する動きが見られるが、それを達成するには何が必要になるのか。デジタル技術が社会や生活に広く浸透する中で、今後人々や企業が持つべき考え方、姿勢とはどのようなものか。情報セキュリティ研究の第一人者である中央大学研究開発機構 フェロー・機構教授 辻井 重男氏に話を聞いた。
記事 経営戦略 阪大教授が語る「ジェネレーティブAIとDX」、自動生成ツールを「使い倒す」方法 阪大教授が語る「ジェネレーティブAIとDX」、自動生成ツールを「使い倒す」方法 2023/03/20 「まったく新しいアウトプットは生成できない」というAIのイメージを覆す「ジェネレーティブAI」が次々と誕生している。その多くは実用化も進んでおり、営業日報から油絵までさまざまなコンテンツを自動で生成可能だ。大阪大学の教授や順天堂大学の客員教授、コトバデザインの会長などを兼任する栄藤 稔氏は、今後企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）をより推進するためには、AIとデジタルの定義について理解することが重要だと説く。
記事 AI・生成AI 東京工科大学の「AI研究」が技術革新に1番近い？他とは全然違う“教育・研究環境”の全貌 東京工科大学の「AI研究」が技術革新に1番近い？他とは全然違う“教育・研究環境”の全貌 2023/03/16 近年のAI技術の進展は著しい。ChatGPTの登場に見られるように、いわば技術の「相転移」とも言える事象が起き、まさにシンギュラリティが近づいているようにも見える。一方で、日本の産業界や学術界では、AI人材の慢性的な不足が叫ばれており、この波に乗ることすら難しい状況にある。人材育成が急務となる現状において教育の重要性は高まっているが、充実した研究設備を備えた大学は多くはない。膨大なデータを扱うAI研究に思う存分に取り組むには相応のマシンパワーが必要であり、それには膨大な資金力が必要になるからだ。こうした課題がある中、“ある工夫”により最先端の教育環境を実現した大学がある。それが東京工科大学だ。
ホワイトペーパー AI・生成AI コニカミノルタやSBIも導入、問題の答えの理由がわかる「ホワイトボックス型AI」とは コニカミノルタやSBIも導入、問題の答えの理由がわかる「ホワイトボックス型AI」とは 2023/01/20 進化を続けるAI技術では、ゴールが定まった問題を素早く答えに導くだけでなく、答えが1つではない問題に対し、「なぜその結果を導いたのか」という理由（判断根拠）を説明できることも重要となる。これを「ホワイトボックス型AI」と呼ぶ。たとえば、コニカミノルタでは需要予測にAIを活用しているが、その結果だけ示しても、業務メンバーや経営層から納得は得られない。そこで、理由や根拠を可視化し、「なぜそうなのか」と説明することで理解を得られたという。本書は、SBI証券や中部電力など、ホワイトボックス型AIどのように活用しているか、7社の事例を解説する。
ホワイトペーパー 物流管理・在庫管理・SCM 日本でも浸透が進む「S&OP」とは？ 需要予測を戦略的に活用する方法 日本でも浸透が進む「S&OP」とは？ 需要予測を戦略的に活用する方法 2023/01/20 ビジネス環境の不確実性が高まり、中長期の需給リスクへの対応から、事業戦略の実行を支援する「S&OP（Sales and Operations Planning）」が日本でも浸透し始めている。グローバルサプライチェーンの最適化を実現するS&OPで必要になるのが「需要予測」だ。本書は、需要予測を戦略的に活用するにはどうすればよいのか、また、それを支援するためのAIを活用したデジタル技術などについて、メーカーで需要予測を長年担当し、需要予測の書籍を多数執筆している山口雄大がわかりやすく解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング ITリーダーがデータ変革を成功させる「たった1つの方法」とは ITリーダーがデータ変革を成功させる「たった1つの方法」とは 2023/01/20 データ変革の実現に向け、IT部門への期待が高まり続けているが、その一方で、技術的負債、運用コストと保守コスト、セキュリティとコンプライアンスのリスクが増大している。これらの状況を打破するため、ITリーダーには、新しいツールを迅速かつ効率的に立ち上げ、ニーズを持つすべての人々へ提供する必要がある。さらには、会社の規模に合わせて拡張できるデータガバナンス能力の確立、統合の管理、優れたデータカルチャーの構築支援を行うことが求められる。本書は、ITリーダーが「データ変革」を促す方法について解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI VRやデジタルツインなど、エッジAIと5Gの連携で生み出す「新たな産業革命」事例集 VRやデジタルツインなど、エッジAIと5Gの連携で生み出す「新たな産業革命」事例集 2023/01/16 人工知能（AI）やAR/XR技術と5Gの組み合わせは、次なる産業革命を推進し、ビジネスと社会にかつてないチャンスをもたらすだろう。すでに何社かの通信事業社はAIの導入を優先的に進め、新たなサービスを開発し、さまざまな企業へと提供している。一例として、英国を代表する通信事業者であるBTはエリクソンらと連携して、車両用バッテリーメーカーのHyperbatなどに、5G・VRを活用した没入感のあるデジタルツインに活用できるプライベート 5G ネットワークを展開している。本書は、エッジ向けプラットフォームを導入した通信事業者がどのようなサービスを開発・提供しているか、8つの事例を紹介する。
記事 AI・生成AI なぜ現場も巻き込めた？ 横河ソリューションサービスがAIで挑む「日本の生命線」支援 なぜ現場も巻き込めた？ 横河ソリューションサービスがAIで挑む「日本の生命線」支援 2022/12/28 化学、石油、紙・パルプなどの生産には巨大な生産設備＝プラントが必要になる。その仕組みは何を生産するかによって異なるが、いずれのプラントでも、安定的に稼働するためには高度な「制御」が不可欠なのは共通している。そのための計測機器や制御システムを開発・提供しているのが、横河ソリューションサービスだ。ただし最近は、従来のシステムだけでは対応が困難で、人手による手動運転が必要になるケースが増えているという。その理由と、課題解決に向けた同社の取り組みについて解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI CIOなど600名調査：「AIドリブン」企業は1％未満？ 東京海上HDはどうやって実現したか CIOなど600名調査：「AIドリブン」企業は1％未満？ 東京海上HDはどうやって実現したか 2022/12/26 企業は徐々に人工知能（AI）を活用し始めているが、その潜在能力を使いこなせている企業は少ない。調査によると、「AIドリブン」だと言える企業は、対象の1%にも満たないという。その原因はデータ関連にある可能性が高い。処理速度やガバナンス、データ品質とモデルへの十分なデータ供給など、これらを解決しない限り、AI活用の実用化にはほど遠い。本書は、最高情報責任者（CIO）など技術部門のシニアリーダーで、日本を含む18 か国、14 業種のエグゼクティブ 600 名を対象に調査を実施。AIドリブン化への課題や取り組み方について、保険会社の東京海上ホールディングスの事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI オランダ癌研究所事例：腫瘍治療をより効果的に、高精度3Dで小さな腫瘍を簡単に発見 オランダ癌研究所事例：腫瘍治療をより効果的に、高精度3Dで小さな腫瘍を簡単に発見 2022/12/21 癌の研究と治療の最前線に立つオランダ癌研究所（NKI）では、革新的なアイディアを患者のために実践している。その1つが、仮想化サーバ上の学習済みAIモデルによる「コーンビームCT（CBCT）」を使用した、より効果的な放射線治療である。CBCTは検出器パネルのX線ビームで患者のデータを取得し、人体の各部位を3D画像で再構築する画像技術だ。画像の精度を高めれば、医師は放射線治療中に小さな腫瘍を簡単に見つけることができ、より的を絞った治療が提供可能となる。そのためには、高パフォーマンスのAIワークロードが必要だ。本書は、NKIが導入したAIソリューションについて解説する。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX 【非技術者向け】データアーキテクチャーの基礎ガイド、図解入りでわかりやすく解説 【非技術者向け】データアーキテクチャーの基礎ガイド、図解入りでわかりやすく解説 2022/12/12 データの重要性は言うまでもないが、データの収集、処理、ダッシュボードへの表示などを支えるあらゆるテクノロジーを含めた「データアーキテクチャー」はあらゆる組織においてデータ戦略の基礎となるものだ。その詳細な設計はその道の専門家が行うものだが、一般部門の従業員でも、その知識を身に付けることで、データ活用への理解を深め、「データの民主化」を進めるのに役立つ。本書は、データアーキテクチャーの基礎的な事項について、図解入りでわかりやすく説明している。
ホワイトペーパー データ戦略 「顧客離れ」にどう対処？予測モデルを構築するための7ステップ 「顧客離れ」にどう対処？予測モデルを構築するための7ステップ 2022/12/12 どんな業界のどんな企業であっても、お客さまがそっぽを向いてしまう「顧客離れ（顧客の離反）」は事業の成長を止めてしまうほどの深刻な問題だ。それを防ぐには、顧客が離れようとする動きを正確に予測し、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンや、製品変更などのアクションを行うことが必要になる。本書は、「サブスクリプション離反」と「非サブスクリプション離反」のうち、非サブスクリプション離反を回避するプロセスに焦点を当て、予測モデル構築の7つのステップや、注意点などを解説する。
ホワイトペーパー データ戦略 データサイエンス入門：「異常検知」で不正の検出や新たなトレンドを発見するには データサイエンス入門：「異常検知」で不正の検出や新たなトレンドを発見するには 2022/12/12 異常検知とは、データセット内で予想される動きから逸脱するパターンを検出することだ。多くの分野および業種で有用な可能性があり、一般的には、マルウェアによる侵入の検知や、サービスの不正検出など、セキュリティ面で使用されているが、顧客やユーザーの行動のわずかな変化の検出・予測に使用することで、マーケティング戦略への活用や、新しいトレンドを先取りすることも可能となる。本書は、異常検知関連のデータサイエンスについて、あまり詳しくない人にもわかりやすく説明したガイドだ。実行のためのコードや実践的な例など、精通している人に役立つ情報も紹介する。
記事 AI・生成AI エヌビディアの「次世代AI」「メタバース構築」とは？ 鍵を握るのはプラットフォーム エヌビディアの「次世代AI」「メタバース構築」とは？ 鍵を握るのはプラットフォーム 2022/12/12 NVIDIAは「AIとメタバース」をテーマにさまざまな取り組みを実施している。そもそもGPU（Graphics Processing Unit）をはじめとするチップだけでなく、ソフトウェアやサーバから、ネットワーク製品まで提供するNVIDIAはどのようなビジョンでソリューション開発に組んでいるのか。2022年9月に開催されたWebinarでは、「次世代AI」「メタバース構築」の実現を支える数多くの最新技術、製品やサービスが紹介された。
ホワイトペーパー RPA・ローコード・ノーコード 「RPA推進のプロ」が明かす成功企業4つの共通点、IT未経験者でも企業改革はできる 「RPA推進のプロ」が明かす成功企業4つの共通点、IT未経験者でも企業改革はできる 2022/11/22 業務を効率化するためにRPAを導入する企業が増えている。ただし、実際にPRA導入後に思うような成果を得られず、苦悩している企業は少なくない。本資料では、こうした企業に向けてRPA導入を成功させるポイントを、「RPA推進のプロ」たちによる座談会形式で紹介する。RPA導入がうまくいっている企業の4つの共通点や、音大卒のITとは無縁だった人事担当者が、社内のPRA推進の責任者となってRPAを成功に導いた事例も紹介。RPAを成功に導く組織・文化面での取り組みにも参考になる内容となっている。
ホワイトペーパー AI・生成AI 9年分の業務が「2週間」に短縮？ RPAとAIの融合が生み出す圧倒的な競争力 9年分の業務が「2週間」に短縮？ RPAとAIの融合が生み出す圧倒的な競争力 2022/11/22 RPAの登場により、企業は生産性と品質の向上、より価値の高い業務への人材の活用、コスト削減など、さまざまなメリットを享受できるようになった。その費用対効果（ROI）は平均250％と言われている。さらにRPAとAIを組み合わせることで、新たな可能性が生まれ、より複雑な業務の自動化も実現可能だ。一例を挙げると、米国内最大手サービス会社の1つKeyBankでは、AIを搭載したRPAを導入し、住宅ローン融資の品質確認といった業務プロセスを効率化したことで、9年分の業務が2週間で完了できるようになり、約500万ドル（約5億円）のコスト削減効果が期待されているという。本書は、RPAとAIの融合が企業に与える効果について、事例を交えて解説する。
記事 AI・生成AI スタートアップが集うべきは名古屋？ 産学官体制による支援、人材獲得、補助まで叶う理由 スタートアップが集うべきは名古屋？ 産学官体制による支援、人材獲得、補助まで叶う理由 2022/11/16 コロナ禍をきっかけに、場所に縛られない働き方が広がっている。地価の高い東京では、神奈川、埼玉、千葉などの近隣地域にオフィス移転する企業も増えてきた。しかし、より視野を広げると可能性はもっと広がる。特にIT企業やスタートアップに注目してほしいのが、日本一製造業が盛んな都市である名古屋だ。100年に一度の変革期を迎えたと言われる自動車産業を中心に、製造業とITの融合が起きている今、企業誘致に携わる名古屋市の担当者と名古屋で起業したスタートアップCEOに話を聞いた。
記事 Web戦略・EC 令和でも「刺さるメール」が最強の理由、AIで「優良顧客」を取り戻せ 令和でも「刺さるメール」が最強の理由、AIで「優良顧客」を取り戻せ 2022/11/11 コロナ禍が収束の兆しを見せる現在、多くの小売企業がオンライン/オフラインを含めて、顧客との新たな関係を構築する必要に迫られている。新規顧客の獲得だけでなく、顧客との信頼関係を再構築し、優良顧客となってもらう取り組みが求められているのだ。しかし、そのために必要な施策、有効な手段を見出せていない企業も少なくない。ここでは、ポストコロナの時代に求められる「古くて新しい」メールマーケティングの手法について解説する。AIを使うことで一気に運用、効果を改善する方法とは？
記事 物流管理・在庫管理・SCM 「AI×プロ」が最強のワケ、コロナ禍の牛乳大量廃棄を防いだ新たな需要予測とは 「AI×プロ」が最強のワケ、コロナ禍の牛乳大量廃棄を防いだ新たな需要予測とは 2022/11/09 国際秩序を脅かす軍事衝突やパンデミックによる世界的混乱などを背景に、グローバルサプライチェーンの不確実性が高まっており、ビジネスの先を見通すことはますます困難になっている。そこで注目を集めているのがAIを用いた需要予測だ。しかし、AIを導入すればすべて解決するのかというと、そんな簡単な問題ではない。AI需要予測をより高い精度にし、迅速な意思決定を実現するためのポイントはどこにあるのか。ビジネス＋ITで需要予測をテーマにしたコラムを連載する元資生堂で現NECの山口氏に話を聞いた。
記事 AI・生成AI 米スタバのデータ経営が凄い？「生産性30％向上」「数十億円コスト減」を実現できた秘密 米スタバのデータ経営が凄い？「生産性30％向上」「数十億円コスト減」を実現できた秘密 2022/10/21 「データドリブン経営が重要だ」と言われている昨今、実際に成長している企業はデータ分析により現状を正しく把握し、AI活用で未来を予測することで次の一手を繰り出している。米スターバックスもその1つだ。なぜ、同社は社内業務の生産性を30％向上しつつ、数十億円のコスト削減を実現できたのか。同社のAI活用の取り組みとともに、AI活用を成果に結びつけるためのポイントを解説する。
記事 AI・生成AI 世界トップレベルのAI環境を構築するには？ 日本企業の「遅れ」を取り戻す方法 世界トップレベルのAI環境を構築するには？ 日本企業の「遅れ」を取り戻す方法 2022/10/19 日本企業のAI活用は、海外企業に比べて遅れているといわれる。背景にAI人材の不足という大きい課題があるのは確かだが、それ以外にもAI活用を支えるインフラ、データ処理、システム運用などの面で課題は多い。そして、こうした課題はテクノロジーで解決できるものも少なくない。日本企業のAI活用の遅れを取り戻し、さらに加速するために求められる取り組みは何か。IBMとエヌビディアのキーパーソンに聞いた。
記事 AI・生成AI AI人材が急増？文具・オフィス家具メーカーコクヨの凄すぎる「教育プログラム」の全貌 AI人材が急増？文具・オフィス家具メーカーコクヨの凄すぎる「教育プログラム」の全貌 2022/10/17 すでにAIはさまざまな分野に導入され大きな成果を上げているが、そのAI活用で後れをとっているのが日本企業だ。なぜ日本企業はAI活用がうまくいかないのか。ここでは、AI/ディープラーニングの産業活用促進に取り組む日本ディープラーニング協会、AIに欠かせないGPUを開発するエヌビディア、そして、現在社内AI人材の育成にチャレンジしている文具・オフィス家具メーカー コクヨのキーパーソンに、日本企業の現状と課題、求められる取り組みを聞いた。
ホワイトペーパー ロボティクス ロボット活用でコストと労力を7割減、「エッジAI」業界別事例集 ロボット活用でコストと労力を7割減、「エッジAI」業界別事例集 2022/10/14 すでにAIはさまざまな分野で活用が進んでいる。特に現在は、ビジネスの現場に近いところでAIによる処理を高速に実行する「エッジAI」が注目されている。たとえば、物流倉庫で自動的に商品のピッキング・移動・仕訳を行う自立走行ロボット、工場のラインで不良品を検知したり、廃棄物を高速に分別したりするシステムなど、業種・業界を問わずエッジAIで構築されたロボットやシステムが活躍している。本資料は、運輸・物流、小売り、医療・ライフサイエンス、工場と製造業、農業、スマートシティの6つの業界におけるエッジAIの活用事例を、それを支える技術・製品とともに解説している。
ホワイトペーパー 環境対応・省エネ・GX 事例：AIで「脱炭素」、サプライチェーンの「CO2 排出量の最小化」をどう実現したのか 事例：AIで「脱炭素」、サプライチェーンの「CO2 排出量の最小化」をどう実現したのか 2022/09/23 現在、エネルギー分野では「脱炭素」が大きなテーマになっている。AI による運用の最適化を支援する ALGO ARTIS もこのテーマに取り組んでおり、エネルギー分野をはじめ、製造業や化学業界などのサプライチェーンの運用計画業務の最適化を支援するとともに、この領域における CO2 排出量を最小化する計画も作成している。それを可能としているのが、独自のアルゴリズムを搭載した「高度最適化 AI ソリューション」だ。本書は、同社が構築した高度最適化 AI ソリューションの仕組みや、活用法などについて解説する。
記事 AI・生成AI 独特すぎるSUBARU（スバル）のDX戦略、わずか1年で成果を出した「データ活用」の秘密 独特すぎるSUBARU（スバル）のDX戦略、わずか1年で成果を出した「データ活用」の秘密 2022/09/12 自動車業界が100年に1度の大変革の時を迎え、CASE（Connected、Autonomous、Sharing、Electric）と呼ばれるテーマを軸に、その存在意義の再定義が始まっている。創業105年の歴史を持ち、世界シェア1％ながら、尖った技術で個性あふれるクルマづくりにまい進してきたSUBARU（スバル）は、この大変革にどう挑むのか。「スバルらしいDX」の取り組みの全体像を、情報システム部長の辻裕里氏に聞いた。
記事 システム開発総論 【事例】「IoT開発」のコツはAWSにあり、爆速で“ドローン管理”を実現できたワケ 【事例】「IoT開発」のコツはAWSにあり、爆速で“ドローン管理”を実現できたワケ 2022/09/08 モノのインターネット（IoT）に関する需要は増加の一途をたどっている。その一方で、「IoT対応」できる技術者が足りていないのが現状だ。IoTサービスを少ないリソースでも効率よく開発するために有効な手法やITインフラとは何だろうか。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング データの結合と分析で売上倍増も、DWHとデータレイクを融合した「レイクハウス」の実力 データの結合と分析で売上倍増も、DWHとデータレイクを融合した「レイクハウス」の実力 2022/09/07 データウェアハウス（DWH）とデータレイクはデータ戦略において重要な役割を担っている。データウェアハウスは構造化されたリレーショナルなデータテーブルを扱うため、データレイクは膨大な量の生の詳細なデータを扱うために設計されており、それぞれ異なるタイプの分析を行う。この2つを融合させ、両者の長所を活用できるのが「レイクハウス」だ。本書は、レイクハウスによりどのような効果を得られるか、リサーチ会社Ventana Researchの調査結果とともに解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 多彩なデータから価値を引き出す、進化した分析インフラ「データレイクハウス」とは？ 多彩なデータから価値を引き出す、進化した分析インフラ「データレイクハウス」とは？ 2022/09/07 データがビジネスにおいて重要な財産として扱われるようになり、企業は膨大な量のデータを蓄積してきた。だが、多くの場合データレイクに取り込むだけで、有効に活用できず、時間とコストを無駄に消費していた。そこで誕生したのがデータウェアハウスとデータレイクを組み合わせた「データレイクハウス」だ。データレイクに不足していた要素を補い、他の方法では困難、もしくは不可能なレベルの分析や機械学習を実現できる。ただし、そのアプローチは複数あり、アーキテクチャに対する理解と詳細な計画が必要となる。そこで本書は、データレイクハウスの誕生の経緯や詳細な機能、活用方法などについて解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI JCB事例：作業の約6割を効率化、OCRの文字認識率を飛躍的に向上させた取り組みとは JCB事例：作業の約6割を効率化、OCRの文字認識率を飛躍的に向上させた取り組みとは 2022/09/07 総合決済サービス企業ジェーシービー（JCB）では、マーケットが大きく変化する中でよりサービスを拡充すべく、膨大な紙媒体情報のデジタル化に取り組んでいる。その入力作業を効率化するために同社はOCRを導入したが、いざ運用してみたものの、なかなか文字認識率が上がらず、修正の負荷が高くなっていった。だが、さまざまな検証と改善を重ねていき、文字認識率を向上させたことで、全体としては50%～60%の効率化に成功したという。本書は、同社がどのように試行錯誤を繰り返して文字認識率を向上させたのか、その経緯を紹介する。
