動画 IT戦略・IT投資・DX 地銀におけるデータ活用苦悩の軌跡、広島銀行がグループデータの共同利活用を実現 地銀におけるデータ活用苦悩の軌跡、広島銀行がグループデータの共同利活用を実現 2022/07/27 データやAIの活用は実験段階を超えて、ビジネス現場でどのように活用していくかに関心が移りつつあります。当セッションでは、データ分析の高度化に取り組み、約1年でAI内製化を実現された広島銀行グループ様に、その要因と具体的なお取り組み内容をお話しいただきます。また、AI活用の高度化に伴う課題とその解決に向けたアプローチを、IBMの最新テクノロジーとともにご紹介します。 ・DXレポートで提言された2025年の崖、令和元年度の金融行政方針、 2020年の改正銀行法や、改正個人情報保護法。 ・変化する環境において、広島銀行グループは、どのようにデジタル戦略を描いたのか？ ・データ利活用の内製化にゼロから挑戦し、約１年でAIモデルを内製化 ・グループデータの共同利活用を実現し、営業戦略を高度化。同社の苦悩の軌跡に迫る！
ホワイトペーパー クラウド 大和総研はわずか 1 か月でシステムを構築、Google Cloud による AI・機械学習活用事例集 大和総研はわずか 1 か月でシステムを構築、Google Cloud による AI・機械学習活用事例集 2022/07/25 働き方改革や DX 推進を背景に機械学習を導入する動きが加速している。たとえば、大和総研では DX 推進の一環としてサポートデスク業務の自動化・効率化を進めており、明治安田生命では営業職員への教育施策として複数の AI 技術を活用したセルフ トレーニングアプリを取り入れている。本書は、大和総研、明治安田生命を含めた 6 社の事例をまとめている。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 三菱地所事例：生産性向上と新サービス開発の効果、DX推進に選んだ基盤とは？ 三菱地所事例：生産性向上と新サービス開発の効果、DX推進に選んだ基盤とは？ 2022/07/22 総合不動産大手の三菱地所では、人々の生活やビジネス環境の急激な変化に対応するため、自社の持つ膨大なデータを活用した、エコシステムの構築と新しいサービスの創出に注力している。そのためには、既存の情報システム群を連携し、データ連携・分析基盤を整備する必要がある。同社は複数のソリューションを比較検討し、どのように新データ基盤を構築したのか。本書は、そのデータ基盤の詳細や選定の経緯について解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 三菱重工事例：準備工数90％・コスト約50％削減、データ統合基盤の効果とは 三菱重工事例：準備工数90％・コスト約50％削減、データ統合基盤の効果とは 2022/07/22 重機メーカー大手の三菱重工業では、発電プラントなど人々の暮らしに不可欠な製品群を提供している。競争が激しい分野でもあるため、重要な経営判断をタイムリーに行うには、データ分析などにかかる時間を短縮することが必要だという。しかし、同社のデータ基盤とツールはグループ個社・部門ごとに異なるため、分析には時間がかかり、経営陣に上がってくる頃には活用できるレベルではなかった。そこで同社は、データ統合マネジメント基盤の構築プロジェクトに着手。本書は、その取り組みの詳細や得られた効果を解説する。
記事 IT運用管理全般 サイバーエージェントのIT運用とは？ クラウド利用10年で培った「勝ちパターン」を解説 サイバーエージェントのIT運用とは？ クラウド利用10年で培った「勝ちパターン」を解説 2022/07/22 サイバーエージェントでは、2010年頃の段階からシステムに応じて最適な環境をオンプレミスやパブリッククラウドで構築。顧客満足度の高いサービスを下支えできるIT基盤を作り上げてきた。満足度が高いサービスを提供するためのIT運用とは何か？ サイバーエージェントでITインフラを統括する 長谷川 誠 氏にこれまでの取り組みや、今後の展開、考慮すべきポイントなどを聞いた。
ホワイトペーパー AI・生成AI IoTとAI活用事例集：年間約60億円以上の節約も、「AI対応のビデオ解析」の可能性 IoTとAI活用事例集：年間約60億円以上の節約も、「AI対応のビデオ解析」の可能性 2022/07/21 IoT（モノのインターネット）が人々の生活やビジネスシーンに広く浸透してきた。中でも、AIとビデオカメラで構成されたIoTセンサーは、世界中の都市と空間に10億台が配備され、生活の質と安全性を高めるのに役立っている。たとえば渋滞問題を解消するため、交通の流れを最適化することに活用されているほか、生産現場での光学的検査、医療機関での患者の治療など、AI対応のビデオ解析の最適化は欠かせないと言える。本書は、AI対応のビデオ解析で複雑な運用と安全の問題を解決した、世界のさまざまな企業の事例を紹介する。
ホワイトペーパー 流通・小売業界 30％の損失回避で年間約200億円を節減、小売業の俊敏性を高めるAI活用法 30％の損失回避で年間約200億円を節減、小売業の俊敏性を高めるAI活用法 2022/07/21 EC利用拡大による消費者行動の変化や、サプライチェーンの混乱など、目まぐるしく変わっていく市場の需要と機会に対応するため、小売業者はリアルタイムの俊敏性を身に着ける必要がある。そのためにはAIの活用が不可欠だ。実際、先進的な小売業者ではディープラーニングと機械学習を活用して、物流の合理化や運用コストの削減などを実現し、実店舗やECなどにおける顧客体験を高めている。その具体的な方法について、本書は、サプライチェーンの最適化、オムニチャネル管理、インテリジェントストア、各シーンごとでのAI活用ユースケースを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 機械学習の「運用が難しい」問題をどう解決する？Google Cloud で実現する「MLOps」 機械学習の「運用が難しい」問題をどう解決する？Google Cloud で実現する「MLOps」 2022/07/20 機械学習（ML）を有効に活用するには、ML モデルを継続学習するパイプライン構築にはじまり、組織の共有資産となる特徴量の管理、ML モデルの精度や公平性の継続監視、データモデル パイプラインのアーティファクトのメタデータ管理など、さまざまな運用管理が必要になる。専門家の中には、ML 構築は比較的簡単だが、5～10 年にわたり持続的に運用していくことは困難との意見もあるほどだ。本書は、Google Cloud の機械学習プラットフォームを活用して、こうした「MLOps（機械学習オペレーション）」を実践する方法について解説する。
ホワイトペーパー 業務効率化 売上アップにも寄与する請求業務の改善、「隠れたコスト」を削減する最適解とは？ 売上アップにも寄与する請求業務の改善、「隠れたコスト」を削減する最適解とは？ 2022/07/08 企業が毎月実施する請求業務。自社の収益に関係する大切な業務の1つだが、その運用コストを意識している企業は多くはない。また、請求業務は単に請求書を発行するだけではなく、与信管理や入金確認、未入金時の対応などさまざまな業務を伴うため、取引先が多いほど、業務負担やコストも増大する。本資料では、これらの課題を解決する「請求代行サービスの利用」による3つのメリットを解説する。
ホワイトペーパー BPO・シェアードサービス 失敗しない「決済代行サービス」選定、絶対に押さえるべき5つの比較ポイント 失敗しない「決済代行サービス」選定、絶対に押さえるべき5つの比較ポイント 2022/07/08 取引先への与信審査や請求書発行、代金回収などの決済・請求業務は、すべての企業にとってミスの許されない重要な業務だ。しかし、取引先が多くなればなるほど、業務負担やコストも増大してしまう。そこで大手企業からスタートアップ企業まで利用が拡大しているのが「決済代行サービス」だ。本資料では、自社に最適な決済代行サービスを見極めるための、“本当に”押さえるべき5つの比較ポイントを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 武蔵精密工業事例：「不良品検出率100％」の裏側にある“AIによる自動化” 武蔵精密工業事例：「不良品検出率100％」の裏側にある“AIによる自動化” 2022/07/07 自動車部品メーカーの武蔵精密工業は、その品質の高さには定評があり、数多くの自動車メーカーに部品を供給している。その一方で、同社は製造現場において、労働力不足、属人化、働き方改革といった課題を抱えていた。そこでこれら解決すべく、社内にAIプロジェクトを立ち上げ、製造プロセスの見直しを開始。AIを活用することで、製造工程の一部の自動化に成功し、また、熟練した検査員でなければ行えなかった検査も、AI検査機により不良品検出率100%を達成したという。本書は、同社のAI活用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 イシダ事例：食品の異物混入を防ぐX線検査装置、「AI搭載」で採取数を4割向上 イシダ事例：食品の異物混入を防ぐX線検査装置、「AI搭載」で採取数を4割向上 2022/07/07 精密機器メーカーのイシダは業務用計量機などの製造販売を手がけており、食品生産ラインでは高いシェアを誇っている。同社の主力製品の1つに、食品に混入した異物を、X線を用いて検出する「X線検査装置」がある。しかし、従来のX線検査装置に搭載されていた画像処理技術では、密度の低い鶏の骨を検出しきれないという課題を抱えていた。そこで同社は、AIによるディープラーニングを用いて異物の混入を検出する技術の開発に着手。「AI搭載X線検査装置」を開発し、残骨検査・骨採取数を大幅に向上したという。本書は、その開発経緯を紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI フジクラ事例：熟練工を上回る「判定精度99％超」、高精度AI検査システムの開発秘話 フジクラ事例：熟練工を上回る「判定精度99％超」、高精度AI検査システムの開発秘話 2022/07/07 非鉄金属メーカーのフジクラでは、さまざまな分野で光ファイバーやフレキシブルプリント基板などを扱っている。同社は2015年からディープラーニングの研究を開始し、2017年にはAIの事業化を目的とする組織を設立。ファイバーレーザーの主要部品であるレーザーダイオード用ウエハ外観検査システムのAI化に取り組んだ。元々は技術者が顕微鏡による目視で行っていた検査を、AIにより精度と速度を向上させようとしたものだが、微細な判定を行うにはディープラーニングの学習に多大な時間を要するという課題が生じた。本書は、同社がいかにして検査システム開発に成功したか経緯を紹介する。
ホワイトペーパー 金融業界 AIによる銀行のコスト削減は約50兆円！ 一方でAIプロジェクトの約半数が失敗する謎 AIによる銀行のコスト削減は約50兆円！ 一方でAIプロジェクトの約半数が失敗する謎 2022/07/07 金融業界はAIを積極的に導入・活用し、成果を上げている業界の1つだ。その結果、Business Insiderによると、AIによって2023年までに銀行のコスト削減効果は4470億ドル（約50兆円）にも及ぶ可能性があるという。しかしその一方で、AIプロジェクトの約半数は「本番運用に至らない」という課題も指摘されている。それはなぜなのか？ 本資料は、その原因と対策を解説する。この問題を解決すれば、金融業界におけるAI活用のさらなる進展が期待できるだろう。
ホワイトペーパー データセンター・ホスティングサービス AIで爆発的に増えたデータ、既存データセンターが直面する「限界」 AIで爆発的に増えたデータ、既存データセンターが直面する「限界」 2022/07/07 いまや「データ」がなければビジネスは成立しない。特にAI、ディープラーニングの進化により、企業が処理するデータ量は圧倒的に増えている。ところが多くのデータセンターは、ハードディスクドライブアレイに接続された物理サーバと1Gまたは10Gスイッチで構成されたアーキテクチャのままだ。これでは、AI、データ分析などのアプリケーションの能力を100％引き出すことは難しい。本資料では、現在のデータセンターが抱えているこうした課題と、AI時代に対応するために必要なデータセンターの変革について解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 約50％は失敗に終わるAIプロジェクト、「実装が難しい」を克服するには? 約50％は失敗に終わるAIプロジェクト、「実装が難しい」を克服するには? 2022/07/07 いまやAIは、ビジネスのあらゆる側面に導入されつつある。ただし、AI活用には課題も多い。ある調査では、パイロットから本番稼働にいたるAIプロジェクトは53％にすぎないという。また、AIソリューションと既存ITインフラの統合に苦労している企業、AI活用におけるセキュリティやプライバシーに不安を抱える企業も少なくない。本資料は、こうしたAI活用の障壁を打破し、既存のITインフラを活かしてAIソリューションを安心して活用する方法を解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI ウォルマート、アメックス、BMWはAIをどう活用した？ 5業界15社のAI活用事例集 ウォルマート、アメックス、BMWはAIをどう活用した？ 5業界15社のAI活用事例集 2022/07/07 AI技術は、さまざまな業界で導入・活用が進んでいる。たとえば医療業界では正確で迅速な診断、小売業界ではパーソナライズされた顧客体験の提供にAIは不可欠だ。本資料では、医療、小売、通信、金融、製造業の5つの業界計15社のAI活用事例を紹介している。毎週、5億件の商品と店舗の組み合わせに対して需要を予測するウォルマート、不正取引防止を強化したアメリカン・エキスプレス、インテリジェントな画像解析で自動車全体の検査を自動化したBMWなど、各業界の先進的なAI活用事例を確認できる。
ホワイトペーパー AI・生成AI 「体感でかなり速くなった」NTTレゾナントがAIチャットボット開発を高速化した方法 「体感でかなり速くなった」NTTレゾナントがAIチャットボット開発を高速化した方法 2022/07/07 インターネットポータルサイト「goo」を運営するNTTレゾナントでは、自社が持つ膨大なデータを使ってAIの研究開発に取り組んでいる。同社のAI技術の中でも中核となるのが対話AIチャットボットだ。その特徴はディープラーニング技術を用いて言葉の意図を理解し、自然な回答を生成していることにある。このチャットボットのさらなる進化を図るが、ディープラーニングの学習には時間を要し、また、大量のデータを一度に学習させるためには、多量のメモリが必要となる。本書は、同社がこれらの課題を克服し、AI開発速度を高速化した経緯を紹介する。
動画 IT戦略・IT投資・DX IBM＆富士通が解説、オープンソースのRDBMS。DB刷新でDXを加速 IBM＆富士通が解説、オープンソースのRDBMS。DB刷新でDXを加速 2022/07/01 変化が激しい環境の中で、企業としての信頼を維持し、迅速にサービス提供していくことが、ビジネス価値を高める上でより重要になっている。また、DXを加速させるため、多くの企業でオープンソース技術の採用が増加しています。特にデータベースでは、ライセンス体系変更や運用コストの増加といった課題に対し、安定したOSSデータベースであるPostgreSQLの活用が急増している。当セミナーでは、IBM＆富士通の知見を活かしたリノベーションへのアプローチと、両社が提供するFujitsu Enterprise Postgres on IBM Power について解説する。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX ヤフー事例：わずか2カ月で効率化、ネットワークインフラをどうやって刷新したのか？ ヤフー事例：わずか2カ月で効率化、ネットワークインフラをどうやって刷新したのか？ 2022/07/01 「Yahoo! JAPAN」の運営をはじめ、幅広いビジネスを展開するヤフー。同社のデータセンターでは、サーバーや機器間のトラフィック量が増加しており、大量データのトラフィックを滞りなく処理する方法を検討していた。そこで着目したのが、ネットワーク機器を柔軟にスケールアウトできる「Clos IPファブリック」という技術だ。しかし、ネットワーク機器の迅速な増設や、増え続ける機器の運用・メンテナンスを行っていく必要があり、同社の限られた人員だけで対応するのは困難であった。本書は、同社がClos IPファブリックの設計・構築・運用を約2カ月で効率化した経緯を紹介する。
動画 AI・生成AI AI俳句から目指す、人とAIが調和して発展する 動的システムとは AI俳句から目指す、人とAIが調和して発展する 動的システムとは 2022/06/23 ディープラーニングの発展を受けて様々な人工知能技術の応用がなされており、限定されたタスクでは人の能力を凌ぐほどとなっている。それに伴って、人工知能が人の仕事を奪っていくのではという不安を抱く人もいるだろう。我々の研究グループでは、俳句を題材に人工知能がさらなる能力を発揮するためにはどのような研究が必要か、人と人工知能はどう関わっていくべきか、そして両者がどのようなシステムとなって発展していくべきかについて研究を行っている。本講演では最新のAI俳句の話題を通して人工知能と人との関わりについて考えを述べる。 ※SBクリエイティブ株式会社（ビジネス+IT）主催、2022年5月12日「AI・業務自動化・RPA2022春」より
記事 AI・生成AI 「AI vs 人」の俳句対決、北海道大 川村教授が説く「AIは芸術家になれるのか？」 「AI vs 人」の俳句対決、北海道大 川村教授が説く「AIは芸術家になれるのか？」 2022/06/23 AI（人工知能）の発達が目覚ましく、一部では人の能力をしのぐほど進化している。そのうちの1つがAIに俳句を詠ませる俳句AIだ。俳句の場合は人の「心」をくみ取る必要のある芸術的な価値観が問われるが、すでにAIが創作した一部の俳句は人が詠んでいるように感じるものにまで進化している。この俳句AIの研究を通して、人とAIがどう共存していくべきかが見えてきた。俳句AIの研究を進める、北海道大学 大学院情報科学研究院 教授の川村 秀憲氏が俳句AIの研究記録を交えながら、AIとのあるべき関わり方について解説した。
動画 AI・生成AI 「ダイセル式生産革新手法がAIで進化」～攻めの生産を実現する“自律型生産システム”～ 「ダイセル式生産革新手法がAIで進化」～攻めの生産を実現する“自律型生産システム”～ 2022/06/22 2000年に同社網干工場からはじまり他社へも展開したダイセル式生産革新の取り組み。世代のバトンをつなぎ2020年にはAIを活用した”自律型生産システム”として進化させた。その進化の背景とシステムの概要についてご説明いたします。 ※SBクリエイティブ株式会社（ビジネス+IT）主催、2022年5月12日「AI・業務自動化・RPA2022春」より
記事 AI・生成AI 100億円のコスト削減が可能？ プロセス製造を超効率化する「ダイセル式ものづくり」 100億円のコスト削減が可能？ プロセス製造を超効率化する「ダイセル式ものづくり」 2022/06/22 プロセス型製造の工場運営では、生産技術やノウハウが属人化しやすく、それが技能伝承や工場運営の標準化における課題となっていた。そうした中、素材メーカーのダイセルは、先人が積み重ねた知見とテクノロジーを駆使することで標準化し、属人的になりがちな工場運営の課題を解消する「自律型生産システム」を構築した。同社の変革の取り組みについて、社長室長 兼 モノづくり革新センター長である三好史浩氏に聞いた。
ホワイトペーパー AI・生成AI 英系銀行事例：約70人が行っていた業務を平均2名で遂行できるようになった理由 英系銀行事例：約70人が行っていた業務を平均2名で遂行できるようになった理由 2022/06/20 英国に本拠を置き、世界70カ国に事業を展開するスタンダードチャータード銀行は、膨大なデータの分析に課題を抱えていた。100万ドルをかけた非常に高い計算能力を持つインフラを持ちながら、その能力の3％しか活かせず、分析できるデータ量が1000万行にとどまっていたのだ。そこで同行は、既存のインフラを活かしたまま、AI・機械学習のアプリケーションを導入することで、分析できるデータ量を4億行に拡大。さらに、約70人で行っていた業務を平均2名で遂行できるようにし、アナリストの生産性を30倍に向上することにも成功した。インフラをそのままに、分析できるデータ量を1000万行から4億行に増やせたのはなぜか、その詳細をレポートする。
ホワイトペーパー 人材管理・育成・HRM AI人材とは何か？ その分類と役割、スキルアップ、働き方、雇用まで網羅したガイド AI人材とは何か？ その分類と役割、スキルアップ、働き方、雇用まで網羅したガイド 2022/06/20 現代のビジネスにとって、AIは欠かせないテクノロジーとなりつつある。そこで不可欠なのが「AI人材」だ。ただし、ひと言で「AI人材」といっても、データサイエンティストやアナリストに加え、他にもさまざまなスキルのリソースが必要だ。さらに、データサイエンティストの中にも「巨匠」と呼ばれる優れた人材から若手まで存在し、そのスキル・経験は多様だ。本資料は、こうしたAI人材に関して企業が把握しておくべき情報を整理したガイドだ。AI人材の分類と役割、AI人材が働きやすい環境の整備、スキルアップのフロー、AI人材採用のポイント、既存の人材との関係など、AI人材に関する多様な情報を網羅しているので、ぜひ参考にしてほしい。
ホワイトペーパー AI・生成AI 「5W1H」のチェックシートであぶり出す、自社に適したAIプロジェクト 「5W1H」のチェックシートであぶり出す、自社に適したAIプロジェクト 2022/06/20 チャットボットやバーチャルアシスタントなどの消費者向けのソリューションの開発、社内業部の改善や意思決定に役立つ組み込み型のバックオフィスプロジェクトなど、さまざまなAIプロジェクトの中から自社に適したプロジェクトを探すのは難しい。また、限られたリソースを適切に使用するためにも、プロジェクトに優先順位をつけていくことも重要となる。そこで役に立つのが「5W1H」のフレームワークだ。ガイドとして使用できるチェックシートも用意しているので、ぜひ活用してほしい。
ホワイトペーパー AI・生成AI AIで「成果を出す企業」がプラットフォームを利用する理由とは AIで「成果を出す企業」がプラットフォームを利用する理由とは 2022/06/20 いまや経営陣の3分の2がAIの重要性を認識しており、導入を進める企業は年々増加している。しかし、AIの利用を広げるのは簡単なことではない。その可能性を最大限に引き出すには、適切な人材、プロセス、テクノロジーが必要となる。エンタープライズAIから成果を得ている企業は、AIモデルを1つ使うというのではなく、さまざまな業務でAIを活用し効果を出す必要性を認識している。これをどう実現できるか？そこにデータサイエンス、機械学習、AIプラットフォームはなぜ必要なのか？以下の資料で解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 非エンジニア向け「機械学習」基礎ガイド：10の基本用語や主要なアルゴリズムを図解 非エンジニア向け「機械学習」基礎ガイド：10の基本用語や主要なアルゴリズムを図解 2022/06/20 今や機械学習はビジネスの場面で広く使用されるようになった。データサイエンティストだけでなく、非技術者でも扱えるようになれば、活用はさらに進むはずだ。とはいえ、技術的な専門用語になるべく捉われずに機械学習の知識を深める方法は限られている。本書は、非技術者にもわかりやすくまとめた機械学習の基礎ガイドだ。10の基本用語から、線形回帰や樹木モデルなど最も一般的に使用されているアルゴリズムについての説明や図解、詳しく学習するための方法などを解説する。
