記事 その他 【特集】新型コロナに克つ 在宅勤務・テレワークのススメ 【特集】新型コロナに克つ 在宅勤務・テレワークのススメ 2020/06/11 新型コロナウィルスの感染拡大で、在宅勤務・テレワークを前提とした新しい働き方を模索する動きが続いている。急激な変化により、社員の生産性やモチベーションの維持、セキュリティやコンプライアンスなど、新たな課題も浮き彫りになってきた。本特集では、コロナ・パンデミック対策として今求められている在宅勤務やテレワークの、課題・解決方法を紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【資産管理サービス信託銀行事例】「人間しか対応できない」帳票業務がAIで自動化できた理由 【資産管理サービス信託銀行事例】「人間しか対応できない」帳票業務がAIで自動化できた理由 2020/06/10 みずほフィナンシャルグループの資産管理サービス信託銀行（TCSB）では、人手でしか対応できないと思われていた事務作業を、AIによる自動化することで成果を上げている。着目したのは、どの企業でも扱っている「帳票」であり、企業デリバティブ取引の報告書の突き合わせ業務にAIを活用している。どのようにシステムを構築し、どのような効果があったのだろうか。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【デロイト トーマツ 事例】丸1日の調査がわずか十数秒に！ 効果の出るAIの使い方 【デロイト トーマツ 事例】丸1日の調査がわずか十数秒に！ 効果の出るAIの使い方 2020/06/10 グローバルに事業を展開する企業の経営をサポートするデロイト トーマツ コンサルティング。同社では、FTA（自由貿易協定）の戦略的活用を実現するWebサービス「Trade Compass」を提供している。そのソリューションの拡大に向けて、膨大な文書から必要な情報を検索するためにAI（人工知能）を活用。丸1日の時間を費やしていた調査をわずか十数秒で実施できるなど大きな効果を得ている。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【JR東日本 事例】“現場主導によるAI活用”で問い合わせ対応時間を最大30％短縮 【JR東日本 事例】“現場主導によるAI活用”で問い合わせ対応時間を最大30％短縮 2020/06/10 東日本旅客鉄道（JR東日本）のお問い合わせセンターには、毎日数千件から数万件にも及ぶ大量かつ広範囲にわたる質問が寄せられる。サービス品質や顧客満足度の向上のために、オペレーターや拠点による回答品質や応答効率のばらつきを解消し、時間をかけずに応答する仕組みを実現する必要があった。この課題解決に向け、同社は、現場主導によるAI活用を推進して「お問い合わせセンター業務支援システム」を構築し、問い合わせ1件あたりの応答時間を最大で30％程度短縮することに成功した。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【JAL 事例】AI活用で見え始めた「バーチャルアシスタント」の新たな可能性 【JAL 事例】AI活用で見え始めた「バーチャルアシスタント」の新たな可能性 2020/06/10 「世界で一番お客さまに選ばれ、愛される航空会社」を目指している日本航空（JAL）。同社では、顧客接点にAIを活用して新しい顧客体験（CX）の提供を目指し、AI活用の可能性を探るためにさまざまなプロジェクトを推進している。特にバーチャルアシスタントを開発し、AIの可能性を追求することに注力している。顧客から高い満足度評価を獲得したサービスはどのように開発されたのか。本稿では、JALが進めるAI活用の取り組みの変遷をたどり、AIが持つ新たな可能性に迫る。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【ホンダR&D 事例】いかに“技術継承”するか？ AIを活用した情報検索アプローチ 【ホンダR&D 事例】いかに“技術継承”するか？ AIを活用した情報検索アプローチ 2020/06/10 Hondaの研究開発機関である本田技術研究所では、プレゼンテーション資料やホワイトペーパー、画像、動画などの技術資料や広報活動のための素材が担当者ごとのPCなどに分散し、検索に時間を要する状況にあった。この課題を解決するべく、同社はクラウドベースの情報共有／ライブラリーの仕組みづくりを推進し、AIを活用した情報探索のソリューションによって、誰でも、より簡単に検索できるデータライブラリーを実現。グローバルでの情報共有や技術伝承の強化を図った同社の取り組みを紹介する。
記事 AI・生成AI 企業の生死を分ける「顧客体験」、その強化になぜAIが必要なのか？ 企業の生死を分ける「顧客体験」、その強化になぜAIが必要なのか？ 2020/06/10 メールやWeb、SNS、テレビ、チャット、電話、店舗……今や顧客は、さまざまなチャネルを自由に行き来しながら商品やサービスを検討し、購入している。そのいずれかのチャネルで顧客の期待値を下回った場合、その顧客はもう戻ってこないかもしれない。企業は、すべてのタッチポイントにおいて一貫した対応と顧客体験を提供し、満足度を高める必要に迫られている。もちろんそれは、容易ではない。一方いくつかの企業は、この難しい課題にチャレンジし成果を挙げつつあるという。そこで重要な役割を果たしているのが人工知能（AI）というが、どのように使われているのか。
記事 AI・生成AI AIで一変する「議事録の価値」、テキストファイルが“宝の山”になる理由 AIで一変する「議事録の価値」、テキストファイルが“宝の山”になる理由 2020/06/10 会議効率化は企業にとって大きな課題だ。「会議のために年間30万時間を費やしている」との調査レポートもある。また、コミュニケーションやコラボレーションを活性化させ、多様な働き方のニーズに応えていく課題もある。こうした課題解決の切り札を担うのがAIだ。AIを活用した会議効率化、コミュニケーション、コラボレーション活性化の最新の取り組みを紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 真の意味で「ビジネスに使えるAI」とは？ 企業変革の鍵を握るAI活用の極意 真の意味で「ビジネスに使えるAI」とは？ 企業変革の鍵を握るAI活用の極意 2020/06/10 今やAI（人工知能）の活用は、企業の競争優位を左右するようになった。そこで注目されているのが、企業が保有するデータの価値だ。ビジネスでAIを活用するには、この企業データを有効活用することが必須となる。自社の固有データには、どのような活用方法が考えられるのか。また、AIを活用するためにはどのような考え方が必要になるのだろうか。企業固有のデータをビジネスに生かすために求められるAI活用のポイントを解説する。
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 2020/06/10 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 AI・生成AI 一橋大 石倉洋子氏に聞くAI時代の「戦略と事業」、なぜこれまでのやり方が通用しないのか 一橋大 石倉洋子氏に聞くAI時代の「戦略と事業」、なぜこれまでのやり方が通用しないのか 2020/06/10 これからの企業の競争戦略を考えるうえで、AIなどの先進テクノロジーを考慮することが必須になってきた。一橋大学名誉教授 石倉洋子氏は「テクノロジー進化のスピードが早く、これまでの戦略立案の手法が有効でない」と指摘する。自身も専門だった企業戦略からメディアデザインという領域で教鞭をとるようになったという石倉氏に、AI・デジタル時代に必要な戦略や事業の考え方ついて話を聞いた。
ホワイトペーパー AI・生成AI ネスレやJALはどのように「AIプロジェクト」を進めたのか？ ネスレやJALはどのように「AIプロジェクト」を進めたのか？ 2020/06/10 自社のビジネスで、「AIプロジェクト」をスタートする企業が増えている。実際、あらゆる産業や領域でAIプロジェクトの事例を目にするようになった。一方、こうしたAI導入の事例を公開している企業も、さまざまな試行錯誤の末にプロジェクトを軌道にのせたことを忘れてはいけない。この資料では、JALやネスレなどのAIプロジェクトが紹介されている。先進企業はどのような失敗や取り組みに学びながら、AIプロジェクトを推進したのだろうか？
記事 経営戦略 CIOの8割が進めるAI活用、サイロ化を克服して「使いこなす」ためのフレームワークとは CIOの8割が進めるAI活用、サイロ化を克服して「使いこなす」ためのフレームワークとは 2020/06/10 IoT時代の到来によるデータの爆発的な増加を背景に、ビッグデータ分析、さらにAIの活用が本格化している。だが、そうした取り組みの前に立ちはだかっているのがシステム、さらにデータのサイロ化の問題だ。この状況を打開し、社内データを可視化できなければ、社内にいくらデータが存在しても活用は困難だ。IBMアナリティクスのグローバルリーダーであるロブ・トーマス氏が、そのための手法や、そこで満たしておくべき要件、取り組みの高度化に向けたポイントについて、ノウハウを解説する。
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 2020/06/10 「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。
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 2020/06/10 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 AI・生成AI コロナ禍で「もはや必須」の業務変革、特別なスキルなくデータとAIを使いこなすには？ コロナ禍で「もはや必須」の業務変革、特別なスキルなくデータとAIを使いこなすには？ 2020/06/10 新型コロナウイルスがもたらした社会への影響は大きく、テレワークをはじめとするテクノロジーの活用は「待ったなし」の状況だ。働き方だけでなく、これまで対面で行うことが当たり前だった営業活動など、業務のあり方や進め方もテクノロジーを活用した「変革」の必要に迫られている。こうした業務変革に、AIをはじめとする高度なデータ活用がより注目されているが、AI活用にはこれまで高いハードルがあった。しかしそれも今や、過去のことだという。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング データ駆動型ビジネスの成功は「予測分析ソフト」で決まる データ駆動型ビジネスの成功は「予測分析ソフト」で決まる 2020/06/10 データ駆動型ビジネスの重要性に誰しもが気づき始めている中、企業はビッグデータの中に埋もれる“宝”を、他社に先駆けて見つけ出さなければならない。では、どのような“道具”を使って“宝”を掘り当てればよいのだろうか。本資料では統計解析のスタンダード・ソフトウェアである「IBM SPSS」を基に、データ分析ソフトウェアに求められる機能を考察する。分析のデファクトスタンダード製品を理解すれば、そもそも「どんな機能が必要なのか」を理解できるはずだ。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 「顧客に最適な商品を売る」ためには何が必要か？「顧客軸」による顧客分析のポイント 「顧客に最適な商品を売る」ためには何が必要か？「顧客軸」による顧客分析のポイント 2020/06/10 よい商品を提供すればビジネスは成長する…。そんな時代は終了した。近年はインターネットやSNSなどの普及で、顧客は大量の情報を得られるようになった。インターネット通販を利用すれば、あらゆる地域・店舗から商品を購入できる。こうした顧客の選択肢拡大に対応するには、顧客を「軸」とした分析でその趣向を理解し、次の施策につなげる必要がある。本資料では「顧客軸」分析を実現し、持続的なビジネスの成長と収益を最大化するツールを紹介する。ぜひ参考にしてほしい。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 【マツモトキヨシHD事例】売上高1兆円企業への挑戦を支えるデータ分析基盤とは？ 【マツモトキヨシHD事例】売上高1兆円企業への挑戦を支えるデータ分析基盤とは？ 2020/06/10 「美と健康の事業分野において売上高1兆円企業」を経営目標に掲げ、オムニチャネル化を推進するマツモトキヨシホールディングス（HD）。顧客のロイヤリティを向上して販売機会を拡大すべく「顧客理解の高度化」と「販促施策の自動化」に挑戦。購買結果を分析するだけでは不十分だと考え、新たなデータ分析プラットフォームを導入し、顧客分析から販促施策実行に至るまでのプロモーションの高度化を実現した。本資料では、非効率な分析の限界から脱却を図った同社の取り組みを詳しく紹介する。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング データサイエンスでの人材不足、スキルを分解すれば糸口が見える データサイエンスでの人材不足、スキルを分解すれば糸口が見える 2020/06/10 機械学習などの先進技術を活用したデータ分析の取り組みが、大手企業や先進的なスタートアップを中心に進展している。新しい技術で何ができるのかという検証段階は過ぎ、業務課題を解決できなければ意味がないという共通認識ができつつあるのが現在の状況だ。とはいえ、データ分析を実際のビジネスに本格的に活用できている企業はまだ少ない。特に深刻なのが人材の問題だろう。そこでここでは、データにまつわる人材の問題を解決し、データをビジネスで活用するための処方せんを解説する。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 「個人知」を「組織知」に変えられなければ、セルフBIに明日はない 「個人知」を「組織知」に変えられなければ、セルフBIに明日はない 2020/06/10 近年、BIの中でも特に広がりを見せているのが一般のエンドユーザーが自身で分析やレポートを作成できる「セルフサービスBI（セルフBI）」だ。しかしセルフBIには、その成功事例が「分析者」と「分析結果の利用者」が近いマーケティング分野などに限定されるといった批判もある。データに基づいた行動を組織として実現するには、「スキルを問わない」分析環境が必要だ。分析スキルを持つ者だけが得てきた「個人知」を「組織知」に変換するには何が必要なのか。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 東京ガス、ホンダ、デジタルガレージが登壇、データ活用チームのリーダーの心得とは 東京ガス、ホンダ、デジタルガレージが登壇、データ活用チームのリーダーの心得とは 2020/06/10 社内に蓄積されている豊富なデータを活用できている企業はまだ少ない。なぜ、データ活用が進まないのか。データを活用するためにはどんな組織、人材が必要になるのか。データ分析でビジネス成果を生むための仕組みづくりについて、デジタルガレージ、本田技術研究所、東京ガスというデータ活用推進企業のリーダーたちが集結。日本アイ・ビー・エム 西牧 洋一郎がモデレーターを務め、組織、人材、分析基盤という3つの視点から熱い議論を交わした。
記事 データ連携・ETL・EDI データクレンジングの手法を解説、どうすれば価値あるデータとなるのか データクレンジングの手法を解説、どうすれば価値あるデータとなるのか 2020/06/10 企業経営や日常業務での意思決定にデータを活用することで、自社の競争力を高めようと考える企業が年々増えています。ところがデータ活用を本格的に開始しようとすると、必ず陥る落とし穴があります。それは、社内に蓄積しているデータも、社外から取り込んだデータも、必ずしもそのままでは利用できないということです。なぜそのようなことが起こるのか、またどうすれば活用可能な価値あるデータになるかについて分かりやすく説明します。
記事 AI・生成AI データ活用者必読！知らないと損をするマスターデータ管理（MDM）の勘所 データ活用者必読！知らないと損をするマスターデータ管理（MDM）の勘所 2020/06/10 近年、マスターデータ管理（MDM）の重要性が強調されています。企業がビジネスにデータをフル活用するためには、データを正しく管理しなければなりません。そこでここではそもそもマスターデータとは何か、なぜマスターデータ管理が必要になってきたのか、導入を進める上でのポイントは何かについて、データベースやデータ管理に詳しくない方にも理解できるように解説します。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 名寄せはなぜ重要なのか？ 顧客管理でキモとなるポイント 名寄せはなぜ重要なのか？ 顧客管理でキモとなるポイント 2020/06/10 データを活用してビジネス価値を生み出すことが企業に求められています。その前提として、社内に分散しているデータを統合・整理することが必要になりますが、その際には「名寄せ」を避けて通ることができません。いったい「名寄せ」とは何なのでしょうか。なぜ名寄せが必要なのでしょうか。そして、その具体的な方法とはどのようなものなのでしょうか。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング DXを成功に導くデータ活用「3つのカギ」とは DXを成功に導くデータ活用「3つのカギ」とは 2020/06/10 データを活用し、顧客体験の最適化やビジネスプロセスの最適化、オペレーションの効率化を実現するデジタル・トランスフォーメーション（DX）の実現が、多くの企業にとって経営課題となっている。従来の構造化データだけでなく、音声やテキスト、画像などの非構造化データも活用することで、これまでにない新しいビジネスモデルを生み出すことも可能になるが、そのためにはデータを「もっとシンプルに、組織の誰もが使いやすく」する必要がある。 本書は、DXを推進し、データ・ドリブンな経営を実現するためのロードマップが示されている。特に、「データをためる」「データをつなぐ」「データを分析・活用する」という「3つのカギ」は必読だ。 増え続けるデータを活用し、DXを成功させたいと考える経営層はぜひ、本書の内容を参考にしてほしい。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 「分析に使えないデータはもういらない」 データ品質を高める効率的な管理方法とは？ 「分析に使えないデータはもういらない」 データ品質を高める効率的な管理方法とは？ 2020/06/10 激化する競争環境でも成長を続ける企業は、データの価値を重要視し、組織全体の戦略的なデータ活用やAI／機械学習に取り組み始めている。しかし、最新のデータ活用事例を見ると、その工数の8割がデータのクレンジング作業に費やされているという。「必要なデータの所在が分からない」「データが正確でないため使えない」「データ加工処理に時間がかかる」などの課題がある。データ量や種類の増加に伴い、さらに複雑化するデータ整備のために新しい解決策が求められている。本資料では、「データ統合」「データ品質」「データガバナンス」に関する機能をオールインワンで提供するソリューションを紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI すぐ利用できるデータは「3割以下」？ AI活用に必要不可欠なデータ整備6つのステップ すぐ利用できるデータは「3割以下」？ AI活用に必要不可欠なデータ整備6つのステップ 2020/06/10 ビッグデータを収集してビジネスに活用しようという機運が高まる中、データの品質や整合性に課題を抱えている企業が増えている。特にAIを活用した高度なデータ分析では、すぐに利用できるデータが30％以下にとどまっているという。本資料では、AIを活用した分析に向けたデータ準備の6つのステップを解説し、各ステップにおける課題を解決する具体的なソリューションを紹介する。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング データ活用のアイデア9事例、なぜデータこそがこれからの競争を決めるのか データ活用のアイデア9事例、なぜデータこそがこれからの競争を決めるのか 2020/06/10 データを活用することによって、ビジネス環境の変化に迅速に対応する経営、すなわち「データ駆動型経営」が求められている。これは変化をチャンスに変える攻めの経営といっていいだろう。しかし、その意味を具体的にイメージできている企業の担当者はまだ少ないようだ。そこでデータ駆動型経営を実現する主要9分野でのデータ活用例を示すとともに、それを支える基盤構築の方法まで解説する。
