ホワイトペーパー AI・生成AI 【AWS事例】文書処理をAIで自動化、煩雑業務はここまで効率化できる 【AWS事例】文書処理をAIで自動化、煩雑業務はここまで効率化できる 2020/03/16 光学式文字認識（OCR）の普及で、オフィス業務はかなり効率化した。しかし「文字を読み取って適切なカラムに入力する」「検索インデックスを自動で作成する」といった作業は、依然として人手が必要だ。しかしAIの発達により、これまでのOCRでは不可能だった作業まで自動化することが可能となった。すでに金融、医療、行政など、世界のさまざまな分野では、AIを活用したOCRを導入して業務効率化に成功している。バックオフィス業務の効率化を考えている担当者は、ぜひ参考にしてほしい。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【医療業界事例集】なぜ機械学習は、がん発見の精度向上に貢献できるのか 【医療業界事例集】なぜ機械学習は、がん発見の精度向上に貢献できるのか 2020/03/16 機械学習の活用領域として注目されているのが医療業界だ。膨大な臨床データを解析し、病理診断に役立てる。実際、機械学習が癌や肺塞栓症の早期発見に貢献した事例は、数多く報告されている。本資料では、ERスタッフの人員配置の改善や、がん発見の精度と生産性向上など、医療業界での機械学習活用事例を、さまざまな角度から紹介する。
記事 AI・生成AI 「KIOXIA SSDフォーラム 2020」レポート 2020年 手塚治虫が生きていたら、何を描く？ 「KIOXIA SSDフォーラム 2020」レポート 2020年 手塚治虫が生きていたら、何を描く？ 2020/03/16 東芝メモリから社名変更したキオクシアが、「Driving Transformation」をテーマに2020年1月「KIOXIA SSDフォーラム2020」を行った。キオクシアの常務執行役員 SSD事業部長である横塚 賢志氏は、IoTやDX（Digital Transformation）の潮流にフラッシュメモリが大きく貢献しており、フラッシュメモリやSSDの市場・技術動向などを紹介する目的でフォーラムを開催したと語った。
ホワイトペーパー AI・生成AI 「コスト」の観点から見る、機械学習ソリューション選びの勘所 「コスト」の観点から見る、機械学習ソリューション選びの勘所 2020/03/09 データ駆動型ビジネスの必要性が叫ばれる現在、機械学習（ML）活用は不可欠の要素となっている。しかしML導入には、構築コスト、運用コスト、セキュリティとコンプライアンス維持など、莫大な予算が必要だ。では、コストを抑制しつつ自社のビジネスに最適なMLを導入するには、どのような点に留意すべきなのか。本資料では、MLソリューションの構築、トレーニング、デプロイの場面において、どのようにコストを抑制するかを説明している。MLの導入を検討している企業担当者はぜひ参考にしてほしい。
ホワイトペーパー AI・生成AI なぜAWSが選ばれる？ 基礎から理解する「深層学習」のトレンド＆選定ポイント なぜAWSが選ばれる？ 基礎から理解する「深層学習」のトレンド＆選定ポイント 2020/03/09 深層学習は人工知能（AI）の領域でもっとも注目されているトピックの1つである。情報技術調査会社のNucleus Researchが316のプロジェクト・深層学習エキスパート32名に調査したところ、2018年に比べて2019年の本番稼働中の深層学習プロジェクトの総数は「倍以上に増加した」という。増加の背景にはコスト面、特にクラウドによって自社でインフラを購入、設定、保守することなく、プロジェクトに必要な分だけデータストレージと処理能力を調達できるようになったことが挙げられる。本書では深層学習を取り巻く現状やその内容、さらに深層学習を活用してビジネスを変革した企業の事例を紹介している。グローバルの深層学習活用トレンドを理解する観点からも、必見だ。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【事例：物流】AIにより出荷量予測を自動化、予測精度も87％へと大幅改善 【事例：物流】AIにより出荷量予測を自動化、予測精度も87％へと大幅改善 2020/03/04 大手ファッション・メーカーやファッション・ブランドを中心に流通加工も含めたアパレル・通販の物流サービスを手掛けるセンコーファッション物流は、昨今の働き手不足の影響もあり、倉庫で物流作業を担う人員手配に苦慮していた。各倉庫では実務担当者が出荷量の予測を立て、それに基づき作業人員の手配を協力会社に依頼しているが予測が大きく外れ、追加手配することもあった。また、専門的な知識を要する解析ツールによる出荷量予測では、担当者の負担が増加していた。そこで同社はAIによる予測の自動化に着目。AIシステムを導入したことで、これまで6～7割だった予測精度を約87％まで向上させた。同社の取り組みを紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【IDC調査】アプリへのAI実装に必須な「クラウド基盤選び」、なぜAPIに着目すべきか 【IDC調査】アプリへのAI実装に必須な「クラウド基盤選び」、なぜAPIに着目すべきか 2020/02/21 デジタル変革（DX）の実現に欠かせないAI。IDCは、2026年にはエンタープライズ向けソフトウェアの75％に、機械学習や深層学習による予測、提案、助言機能が組み込まれると予測する。本資料は、「適切な機械学習、深層学習用のフレームワーク選び」「AIモデルの教師データの確定、収集」「既存の業務アプリケーションへの統合」など、AIをアプリケーションへ実装する際の課題を踏まえたうえで解決策を提示する。すでにトレーニング済みの深層学習モデルを利用するためのAPI活用方法とは。
記事 AI・生成AI DXの敵「文書が見つからない」問題、情報を発見し“ヒラメキ”もくれる味方現る DXの敵「文書が見つからない」問題、情報を発見し“ヒラメキ”もくれる味方現る 2020/02/05 社内にあふれる大量の文書の中から目的の情報を探し出すことは容易ではない。ファイルサーバで文書の共有を図っても、どこにどのように文書を保管するかは人によって考え方が違う。最初にルールを定めたとしても、時間とともに乱雑になっていくことは避けられない。そこで、文書検索ツールで目的の情報を探そうとするのだが、ヒット件数が多すぎて大切な情報が埋もれてしまう。どうすれば社内文書から素早く、仕事に役立つ情報を得られるのだろうか。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 AIの「教師なし機械学習」によって内部ユーザーによる脅威を摘み取る AIの「教師なし機械学習」によって内部ユーザーによる脅威を摘み取る 2020/01/20 サイバーセキュリティにおいてAIの機械学習の多くは、「教師あり機械学習」のことを指す。その一種であるディープラーニングは、マルウェアの検出に非常に適しているが、内部ユーザーによる脅威の検出には不十分であった。それに対し「教師なし機械学習」は、どんなにランダムに見えるデータであっても、大規模なデータセットから新しいパターンを発見するため、内部ユーザーによる脅威の検出には非常に適している。本書では、「教師なし機械学習」が効果的な理由を詳細に説明する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 セキュリティ強化につながる、セキュリティアナリストの業務効率「向上」策 セキュリティ強化につながる、セキュリティアナリストの業務効率「向上」策 2020/01/20 セキュリティアナリストは、数百万件や数十億件のイベント内の脅威アクティビティを特定するという困難な仕事を抱えている。作業の効率化には、AIと機械学習を活用し、数十億件のデータポイントを自動的、継続的にマイニング、優先度に基づいて、セキュリティ異常のヒントに関する高品質のリストを生成することが効果的である。さらにセキュリティアナリストが操作しやすい直感的なUI設計により脅威の検出と調査に要する時間の大幅な短縮が可能である。本資料では、その仕組みを解説する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 ビッグデータをストレージからコンピューティングに活用するアーキテクチャとは ビッグデータをストレージからコンピューティングに活用するアーキテクチャとは 2020/01/20 ビッグデータを使用するセキュリティソリューションは多数あるが、ほとんどがデータを保存するのみにとどまり、十分に活用しているとは言えない。サイバーセキュリティを分析するAIは、ビッグデータテクノロジーによって構成されたアーキテクチャと、4つの段階を経て脅威を検出する数学的アルゴリズムが必要である。本書では、高速で正確に脅威を検出するアーキテクチャについて詳細に説明する。
記事 AI・生成AI “内部不正”に備え情報漏えいを防げ、 「ゼロトラスト」にはどんな環境が必要なのか？ “内部不正”に備え情報漏えいを防げ、 「ゼロトラスト」にはどんな環境が必要なのか？ 2020/01/20 個人情報や機密情報の漏えい事件・事故が後を絶たない。背景には、情報が“金になる”現実と、特別なスキルがなくても容易にサイバー攻撃できるようになった環境の変化がある。それだけ情報を守る側は不利になっている。こうした時代には、従来の延長線上でセキュリティ対策を考えても限界がある。ヒトもモノも信頼できないという前提で、まったく新しいアプローチが求められている。その具体策を考える。
ホワイトペーパー 経営戦略 企業が「コグニティブ・エンタープライズ」への変革を成功させる7つのカギ 企業が「コグニティブ・エンタープライズ」への変革を成功させる7つのカギ 2020/01/10 コグニティブ・エンタープライズとは、ビジネス・アーキテクチャーの変貌により遂げられる次世代のビジネス・モデルのことであり、データ、独自のワークフロー、専門知識を組み合わせたビジネス・プラットフォームと、複数のプラットフォームにより構成されている。変革を遂げた企業は競争優位性を高めることが可能であり、成功のためには7つの施策が必須だ。本書では、ビジネスの現場で得られた詳しい教訓とともに、それら施策について掘り下げて説明する。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX 【AI、クラウド、人材戦略など】ITとの融合で進化する企業の新しい働き方11選 【AI、クラウド、人材戦略など】ITとの融合で進化する企業の新しい働き方11選 2020/01/10 AIやビッグデータというテクノロジーの発達は、ここ数年でビジネスの在り方を大きく変えており、企業の多くは、AIをはじめとしたテクノロジーを「日常業務や働き方をアシストしてくれる、より良いパートナー」としてとらえている。本書では、人とテクノロジーの融合によりどのようなメリットが生まれるのか、11のトピックにまとめた。
記事 業務効率化 いつも多忙な「古い人事」が、経営を支える「新しい人事」に生まれ変わる秘策 いつも多忙な「古い人事」が、経営を支える「新しい人事」に生まれ変わる秘策 2020/01/10 人手不足の時代、人材を採用し、育成する人事担当者の責務は増すばかりだ。だが現実に目を向けると、目の前の問い合わせ対応やオペレーション業務などに手一杯で、本来すべき業務を遂行する余裕がないのが実情ではないだろうか。煩雑なオペレーションを削減し、“事業目線で経営戦略に貢献する”人事部門を実現するためには、どのような取り組みが求められているのか。
ホワイトペーパー 人材管理・育成・HRM 「AI人材」とは何か？ AIを社会実装できる4つの人材タイプ 「AI人材」とは何か？ AIを社会実装できる4つの人材タイプ 2020/01/08 AIを活用して社会課題を解決し、新たな価値を創造するためには「AI人材」の確保が欠かせない。本書では、AIを社会実装できる4つの人材タイプを解説するとともに、AI人材の育成に必要なスキルセットや経験を得るための環境づくりについて紹介する。
記事 人材管理・育成・HRM 東大のAI人材育成機関では何を教えているのか？ 「AI人材不足」を解消するには 東大のAI人材育成機関では何を教えているのか？ 「AI人材不足」を解消するには 2020/01/08 米中を代表とするAI先進国に大きく後れているとされる日本。その危機感は、政府はもちろんのことITベンダー各社も非常に強い。特に問題となっているのが、AI（人工知能）人材の不足だ。こうした中、東京大学が設立した「東京大学エクステンション」が注目を集めている。同社が2019年4月に開校したデータサイエンススクールの狙いは何か。AI人材育成の最前線をレポートする。
ホワイトペーパー IoT・M2M・コネクティブ 【AWS IoT事例】「ビジネスを変革するIoT」の作り方 【AWS IoT事例】「ビジネスを変革するIoT」の作り方 2020/01/01 モノのインターネット（IoT）はあらゆる分野で成長を続けており、スマートスピーカーをはじめ、デバイスの種類は多様化しその数も膨れ上がっている。企業はこれらのデバイスが生成した大量のデータを利用することで、迅速な意思決定も可能となる。しかし、IoTデバイスはその多様性から複雑さを増しており、一部のデバイスのクラウドへの接続は困難な状況だ。また、拡大するインフラストラクチャの管理、IoTデータの収集と分析についての課題も生じている。企業はどのようにしてIoTアプリケーション構築に取り組むべきだろうか？ 事例と併せて紹介する。
ホワイトペーパー IoT・M2M・コネクティブ 従来セキュリティから脱却し、新たなIoTセキュリティのベストプラクティスを実践せよ 従来セキュリティから脱却し、新たなIoTセキュリティのベストプラクティスを実践せよ 2020/01/01 今日のモノのインターネット（IoT）ソリューションは、産業、商業、および消費者向けアプリケーションを含む、ほぼすべての市場にわたり、急速な成長を遂げている。しかしセキュリティ面においては、多くのIoT デバイスでは能力不足、実装できるセキュリティ要件が限られているなどの理由で、従来のセキュリティソリューションのみでは不十分だと明らかになってきた。新たなデバイス、増え続けるデータ、また進化し続ける脅威に対応するために、最も適切なセキュリティ戦略を説明する。
ホワイトペーパー IoT・M2M・コネクティブ 家庭用IoTデバイスを簡単かつ迅速、安全に構築するためには何が必要？ 家庭用IoTデバイスを簡単かつ迅速、安全に構築するためには何が必要？ 2020/01/01 IoTはあらゆる業界に影響を与えており、日常生活においても、コーヒーポットや照明スイッチなど、生活の質を向上させるコネクテッドホームデバイスに対する需要は世界中で増大している。家庭内でのコネクテッドデバイスの使用により、多くのデータがクラウドに収集・活用されることで、企業はより良い顧客体験を提供できるだろう。しかし、それには大規模なデバイスの開発と管理、プライバシーとセキュリティ面においての課題が積み重なっている。それらの課題をどのように解決すべきだろうか。
ホワイトペーパー IoT・M2M・コネクティブ IoTから「新しい収入源」を創出するためのAWS活用法 IoTから「新しい収入源」を創出するためのAWS活用法 2020/01/01 モノのインターネット（IoT）の普及にともない、IoTデバイスからデータの収集や高度な分析が可能になった。しかし、IoTからまったく新しい収入源を創出できるようにするためには、デバイスの管理やクラウドへの接続などさまざまな課題を解決しなければならない。本書では、コスト効率の高いIoTソリューション構築方法を紹介する。
ホワイトペーパー IoT・M2M・コネクティブ 【事例：産業用IoT】燃料漏れの早期検知で500％のROIを実現 【事例：産業用IoT】燃料漏れの早期検知で500％のROIを実現 2020/01/01 IoT分野の成長、デバイスの開発は加速を続けており、特に産業分野においては、「IoTの総支出の50%を産業IoTアプリケーションが占めることになる」とアナリストは予測している。しかし、産業IoTアプリケーションを構築するには、セキュリティ面、予期せぬダウンタイムの対応、レガシー機器のオンボーディングなどのさまざま懸念事項を解決していかなければならない。本書ではそれらの解決方法と、産業用IoTをいち早く活用している3つの企業事例を紹介する。
ホワイトペーパー クラウド グローバル企業19社の経営層に調査、クラウド移行3つのフェーズと成功法則 グローバル企業19社の経営層に調査、クラウド移行3つのフェーズと成功法則 2019/12/20 グーグルが解説：成功するイノベーター企業のクラウド活用事例 テクノロジーの進化により、多くの企業でクラウド、API、機械学習導入による競争力強化に取り組んでいる。これについて調査企業のAite Groupがグローバルに展開する企業19社の経営幹部に聞き取り調査を実施。本資料ではその結果の詳細を紹介する。システムをクラウドへ移行する際に企業が経験する3つのフェーズとは？また、それぞれのフェーズにイノベーティブな企業が取り組んだ特徴的なワークロード、メリット、既存の仕組みの変革について紹介する。
記事 AI・生成AI CASE・MaaS時代に自動車保険はどう変わる？あいおいニッセイ IT統括部長 沼田氏が答える CASE・MaaS時代に自動車保険はどう変わる？あいおいニッセイ IT統括部長 沼田氏が答える 2019/12/17 自動車ビジネスが大きく変わりつつある中、自動車保険も変革を迫られている。ではどう変革すればよいのか？ あいおいニッセイ同和損害保険の理事でIT統括部長を務める沼田俊彦氏が、「タフ・見守るクルマの保険プラス」をはじめとした複数のテレマティクス自動車保険に対応した新たな損害サービスシステムについて説明し、日本アイ・ビー・エム（以下、IBM）の保険サービス部でパートナーを務める藤井仁志氏が、保険業界におけるシステムの今後を展望する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AIの活用こそが社員の能力強化につながる AIの活用こそが社員の能力強化につながる 2019/12/16 今日、機械学習によって特に業務の自動化を進めようというトレンドが高まっており、多くの人が機械に仕事を奪われるのではないかと不安に感じている。だが、私たちが思い描く未来は、機械と人が密接に連携して過去にない高いレベルの効率性と的確な意思決定を実現している姿なのだ。AIを活用することでいかに人材の価値を高めることができるか、ERPへの適用ケースをもとに説明する。
記事 AI・生成AI PoC疲れ企業続出のAI導入、社内が納得する「本番稼働」への道 PoC疲れ企業続出のAI導入、社内が納得する「本番稼働」への道 2019/12/12 デジタルトランスフォーメーション（DX）が本格化し、データ分析に不可欠な人工知能（AI）の活用は「PoC（実証実験）から実装」フェーズに突入した。今や80%以上の企業がAI活用を重視していると言われる。しかし、多くのAI利用事例が出現する一方、実際にAIをビジネスプロセスの中に取り込むことに成功した「AI勝ち組」企業はまだまだ限られている。AIプロジェクトに挫折した企業と成功した企業を分けるポイントはどこにあるのか？ 「2つのポイント」を解説する。
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 2019/12/09 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 AI・生成AI DX最前線、「複数のAIを統合する企業」が増えている事情とは DX最前線、「複数のAIを統合する企業」が増えている事情とは 2019/12/09 「デジタル・トランスフォーメーション（DX）」の実現には、爆発的に増大するデータの活用が欠かせない。そこで活躍するのがAIだ。膨大なデータの処理や分析は人間にはもはや不可能だからだ。それに気づいた多くの企業は、すでにさまざまな領域でAIの活用を開始している。中でも先進的な企業は、導入された複数のAIの統合まで検討しているという。ここでは、本格化しつつあるAI活用について、さまざまな実例を紹介しよう。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【経営層5000名調査】63％が回答した「AIでの成功を妨げる最大の壁」 【経営層5000名調査】63％が回答した「AIでの成功を妨げる最大の壁」 2019/12/09 AIが声高に叫ばれて早数年、今や多くの経営層がAIをどこに、どのように利用できるかを積極的に検討している。かねてよりAIを導入していた先進的な企業では、さまざまな試行錯誤を経て、ここ数年でAIに対する視点が変化していった。現在では、優先すべき5つの業務領域を選択し、より一層の売上増加、データ・ガバナンスの整備、AIスキル人材の育成に取り組んでいる。なぜAIに対する企業の視点が変化していったのか。経営層5000名に対し調査した結果ともに解説する。
記事 業務効率化 なぜRPA導入が頓挫するのか？業務プロセス改革プロジェクトを成功させる秘訣とは？ なぜRPA導入が頓挫するのか？業務プロセス改革プロジェクトを成功させる秘訣とは？ 2019/12/09 ホワイトカラー業務の自動化・生産性向上を実現するツールとして、RPA（Robotic Process Automation）・Automation（自動化）への注目が集まっている。しかし、すでに導入した企業からは「本格導入できない」「コスト削減につながらない」といった課題も聞こえている。また、海外ではRPAの導入プロジェクトのうち、50％が失敗しているというデータもある。それはなぜなのか。RPA・Automation（自動化）導入における留意点と対策をまとめた。
