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。
ホワイトペーパー AI・生成AI ブリヂストンファイナンス事例：経理や給与計算などの受託業務を、AI-OCRとRPAの活用で全自動化した秘訣 ブリヂストンファイナンス事例：経理や給与計算などの受託業務を、AI-OCRとRPAの活用で全自動化した秘訣 2022/09/07 タイヤ市場で世界最大のシェアを誇るブリヂストンの金融子会社であるブリヂストンファイナンス。そのBPR事業部ではグループ内の間接業務を集約し、経理や給与計算などの受託業務を行っている。同部署では業務効率化の手段としてAI-OCRとRPAに着目し、人力で行っていた伝票起票の業務を、一気通貫でロボットが処理を行う仕組みを構築した。さらには伝票起票業務以外にも、精算や支払い業務など、ロボットによる全自動処理の範囲を広げているという。本書は、同社がいかにして「人が介在しない仕組み」を作りあげたのか解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI パソナグループ事例：約94％の業務時間削減、現場主導の運用で拡がるAI-OCR活用シーン パソナグループ事例：約94％の業務時間削減、現場主導の運用で拡がるAI-OCR活用シーン 2022/09/07 総合人材サービス事業のパソナグループでは、1回につき50名～100名ほどの学生が集まる新卒採用選考会を全国で週3、4回実施している。だが、筆記試験の採点と面談のコメント入力は社員の手で行っており、筆記試験の採点だけで3～4時間も費やしていた。そこで同社は業務を効率化するため、手書きの文字や数字をAIで読み取るAI-OCRソリューション導入を決定。採点業務を15分から30分にまで大幅短縮することに成功した。さらに、ソリューションが非IT人材でも運用しやすいため、現場主導で活用の範囲を広げているという。本書は、その詳細な経緯を紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI ソフトバンク事例：月間約200時間の業務削減、10人がかりの作業が1人で完結可能に ソフトバンク事例：月間約200時間の業務削減、10人がかりの作業が1人で完結可能に 2022/09/06 通信事業を手掛けるソフトバンクのセンター統括部では、全国のコールセンターの教育や運営管理だけでなく、携帯電話の拾得連絡の業務も行っている。携帯電話の落とし物通知依頼書が警察署からFAXで届き、25名ほどいるチームのうち10名で転記業務に当たっていたが、入力業務は増えていく一方で、メインであるコールセンター業務に注力できなかったという。そこで同社はAI-OCRを導入。RPAツールと連携させて、オペレーター1人で作業を完結させることができるようになり、月間約200時間の業務時間削減に成功した。本書は、その詳細な経緯を紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 久原本家事例：3日かかる入力作業を30分以内に短縮、最適なAI-OCRをどう選んだ？ 久原本家事例：3日かかる入力作業を30分以内に短縮、最適なAI-OCRをどう選んだ？ 2022/09/06 調味料・食品ブランド「茅乃舎」などを展開する久原本家では、ハガキでの注文販売などを行っていたが、繁忙期には注文書が1日1000枚届くこともあり、社内の人員をかき集めて手入力作業を行っていた。この状況を改善すべく、同社はAI-OCRに着目し、さまざまな製品を比較検討した末にソリューションを導入。その結果、以前は1人あたり2～3日かけて大量の帳票を手入力していたが、現在では30分以内にデータ化が可能になったという。本書は、同社がいかにして自社に適したAI-OCRソリューションを選定し、導入を進めたのか、その経緯を紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI ポッカサッポロ事例：1カ月でExcel脱却、一致団結してAI-OCR導入を進められたワケ ポッカサッポロ事例：1カ月でExcel脱却、一致団結してAI-OCR導入を進められたワケ 2022/09/06 食品事業、飲料事業の製造販売など展開するポッカサッポロフード＆ビバレッジ。同社では小売店で商品を販売した際に発生する条件補填請求書が全国から毎月1000枚以上届き、Excelでデータ化するという業務をすべて手入力で行なっていた。だが、スピードと完成度に個人差があったり、人手不足もあったことから、業務の品質安定と効率化のため、AI-OCR導入の検討を開始。さまざまな部署が団結して検証を行った末、トライアル1カ月で導入を決定し、全社展開を進めているという。本書は、どのようにして組織内での理解を深め、業務を効率化していったのか、導入の経緯を紹介する。
ホワイトペーパー IT運用管理全般 運用コスト56％低減、ハイブリッドワーク環境を実現するAI搭載プラットフォームの実力 運用コスト56％低減、ハイブリッドワーク環境を実現するAI搭載プラットフォームの実力 2022/08/25 コロナ禍の影響もあり、多くの企業が在宅勤務とオフィスワークを組み合わせた「ハイブリッドワーク」環境の構築に取り組んでいる。その結果、ITチームは従業員の安全と生産性を高レベルに保つことが求められ、負担が増大している。これらを克服する方法はあるのだろうか？ ITアナリストのESG（Enterprise Strategy Group）によると、リスクを減らしながら運用の俊敏性と効率性を向上し、運用コストを56%低減するソリューションがあるという。
ホワイトペーパー IT運用管理全般 エッジからクラウドまでまとめて保護、ゼロトラストを実現する「AI応用」SASEのすすめ エッジからクラウドまでまとめて保護、ゼロトラストを実現する「AI応用」SASEのすすめ 2022/08/25 在宅勤務の推進と増加し続けるIoTデバイスにより、これまでにはなかったセキュリティの課題が生じている。また、アプリケーションのクラウド移行もあり、ネットワークの複雑さは増すばかりだ。こうした環境下で、エッジからクラウドにいたるまで、包括的なセキュリティとコンプライアンスを確保するのに苦労している企業は多いだろう。そこで本書は、これらの課題をまるごと解決できる、AI応用のプラットフォームを中心に構成されたセキュリティソリューションについて解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AIプロジェクトはどこから手を付けるべき？ 成功に導くための5つのステップ AIプロジェクトはどこから手を付けるべき？ 成功に導くための5つのステップ 2022/08/24 新製品の開発、収益向上、コスト削減、業務効率化など、その効果が広く知れ渡るとともに、人工知能（AI）を採用する動きは年々拡大を続けている。この動きの先頭に立つためには、将来のAIニーズを予測し、現在のワークロードを移行させる必要がある。だが、AIの活用によるビジネス変革は一夜にして実現できるものではない。本書は、あらゆるケースにおいて、AIプロジェクトを成功に導く5つのステップ、また、AIジャーニーを続けるにあたり、念頭に置くべき3つの重要事項を解説する。
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。
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。
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。
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。
