記事 業務効率化 なぜ「機械学習」の導入プロジェクトは失敗する？ 成功事例の共通点 なぜ「機械学習」の導入プロジェクトは失敗する？ 成功事例の共通点 2020/06/19 毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交う現在、ビジネスを変革できるツールとして「機械学習」が多くの組織で利用されている。しかし、機械学習を導入するための実証済み方法が確立されていないことで、一部の企業は尻込みしているのが現状だ。最初の一歩を踏み出すために必要なこととは何だろうか。機械学習技術を最大限に生かせる方法を考えてみよう。
記事 業務効率化 なぜ「機械学習」の導入プロジェクトは失敗する？ 成功事例の共通点 なぜ「機械学習」の導入プロジェクトは失敗する？ 成功事例の共通点 2020/06/19 毎日のようにAI（人工知能）の話題が飛び交う現在、ビジネスを変革できるツールとして「機械学習」が多くの組織で利用されている。しかし、機械学習を導入するための実証済み方法が確立されていないことで、一部の企業は尻込みしているのが現状だ。最初の一歩を踏み出すために必要なこととは何だろうか。機械学習技術を最大限に生かせる方法を考えてみよう。
記事 業務効率化 【事例集】解決できなければ意味がない？「機械学習」4つの導入障壁の乗り越え方 【事例集】解決できなければ意味がない？「機械学習」4つの導入障壁の乗り越え方 2020/06/19 AI（人工知能）の活用で、自社の変革に取り組む企業が増えている。米ガートナーによれば、2022年にはAI由来のビジネス価値は3.9兆ドルに到達するという。その中でも特に「機械学習」のビジネスへの適用は進められており、先進企業ではこれを活用して顧客への新しい体験や価値を提供することも増えてきた。本記事では、機械学習の最新動向と自社に適用する際のノウハウについて紹介する。
記事 業務効率化 【事例集】解決できなければ意味がない？「機械学習」4つの導入障壁の乗り越え方 【事例集】解決できなければ意味がない？「機械学習」4つの導入障壁の乗り越え方 2020/06/19 AI（人工知能）の活用で、自社の変革に取り組む企業が増えている。米ガートナーによれば、2022年にはAI由来のビジネス価値は3.9兆ドルに到達するという。その中でも特に「機械学習」のビジネスへの適用は進められており、先進企業ではこれを活用して顧客への新しい体験や価値を提供することも増えてきた。本記事では、機械学習の最新動向と自社に適用する際のノウハウについて紹介する。
記事 システム開発総論 国内のコンテナ市場を分析レポート、kubernetesの導入が進んでいる業種は？ 国内のコンテナ市場を分析レポート、kubernetesの導入が進んでいる業種は？ 2020/06/19 自社の競争優位性を高めるために、日本企業の多くは、いち早く新サービスやアプリケーションを市場に投下しようと開発に取り組んでいる。近年、そうした効率的かつスピード感を持った開発を目指す企業から注目を集めているのが、コンテナ型の仮想化環境を提供する「Docker」や、その開発・運用自動化基盤「Kubernetes」だ。今回、日本のコンテナ市場における業種別導入状況や、導入メリット・デメリット、さらには導入における課題などを解説する。
記事 ストレージ 気づかれ始めたクラウド3つの難点、しかし「オンプレ回帰」も難しい事情 気づかれ始めたクラウド3つの難点、しかし「オンプレ回帰」も難しい事情 2020/06/17 クラウドはいまや企業ITに不可欠な要素だ。特にAmazon Web Services（AWS）やMicrosoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）などのパブリッククラウドは、提供される機能も豊富でコストメリットも大きいことから、多くの企業が導入を進めている。一見メリットばかりのクラウドだが、なぜかクラウドに移行したものの再びオンプレミス（オンプレ）に回帰する企業がある。その分野の1つがストレージだ。ここではその原因と、そこから見えてくる次世代ストレージの条件を整理する。
記事 セキュリティ総論 「ニューノーマル」への準備とは？ リモートで“手抜きなし”セキュリティーを実践する方法 「ニューノーマル」への準備とは？ リモートで“手抜きなし”セキュリティーを実践する方法 2020/06/16 新型コロナウイルス対策として、リモートワークが急増している。その結果、セキュリティーの観点では、さまざま“きしみ”が生じているのは事実だ。ただし、こうした緊急事態下でも実行できる、もしくは実行すべきセキュリティー対策はある。日本アイ・ビー・エムのセキュリティー専門家が、いま求められるセキュリティー対策と、ニューノーマル（緩和後に訪れる新しい日常）に向けて考えるべき対策を分かりやすく解説した。
記事 IT戦略・IT投資・DX 【事例】「基幹システム移行」でハマった落とし穴、“救世主”となったITインフラとは？ 【事例】「基幹システム移行」でハマった落とし穴、“救世主”となったITインフラとは？ 2020/06/15 「基幹システムのSAP ERP（ECC6.0）を半年でクラウドに移行する」──。そう宣言して、実際に実現したのが、NTTアドバンステクノロジ（以下、NTT-AT）である。無謀とも思えるプロジェクトは、現実に多くの課題を抱えて難航する。その難局をブレイクスルーしたのが、一見、ERPとは無関係に見える“あるツール”と、それを支える“あるインフラ”だった。NTT-ATのERPクラウド化プロジェクトの裏側に迫る。
記事 セキュリティ総論 急拡大するリモートワークとクラウド利用、対応すべきは「VPNの増強」だけか？ 急拡大するリモートワークとクラウド利用、対応すべきは「VPNの増強」だけか？ 2020/06/15 新型コロナウイルス対策として、リモートワークが求められている。多くの企業は、働き方改革やBCP対策で準備してきたこれまでの仕組みを増強して、必要な環境を準備しているだろう。そして、その多くはVPN（Virtual Private Network）を中心とした仕組みだろう。しかし、ニューノーマル（緩和後に訪れる新しい日常）の時代を見据えたとき、本当にその仕組みで問題はないのだろうか。より中長期の視点で、リモートワークとクラウド活用に求められる環境を考えたい。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
記事 データ戦略 データレイクの“沼化”を防いでAI活用を実現する「最強の」データ整理術 データレイクの“沼化”を防いでAI活用を実現する「最強の」データ整理術 2020/06/10 いまやデジタル・トランスフォーメーション（DX）による変革を目指す企業にとって、AI×データの全社的な活用は避けられない。しかし、学習モデルや分析用のデータがすぐに見つからない、探せてもそのままでは使えない、といった課題のせいでプロジェクトを推進できないことも多い。そんな企業のために、いま本当に求められるデータプラットフォームの要件と解決のアプローチ、さらに具体的なソリューションとは何かを解説しよう。
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 2020/06/10 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 データ戦略 データを企業競争力につなげるには「3つのハイブリッド化」対応が必要だ データを企業競争力につなげるには「3つのハイブリッド化」対応が必要だ 2020/06/10 ここ数年で企業の本格的なデータ活用手段が広がり、データの構造も保管場所もワークロードもまったく違うデータを同じように取り扱えることが企業競争力の源泉となる時代になった。一方で、既存のIT資産を持つ企業ほどデータ活用環境の整備に手間取っており、データにまつわる「3つのハイブリッド化」への対応に苦慮している。これに対する有効な解決策はあるのだろうか。
記事 AI・生成AI IBMのCDOが明かす「自社のAI活用事例」、“AIエンタープライズ”への道のりとは IBMのCDOが明かす「自社のAI活用事例」、“AIエンタープライズ”への道のりとは 2020/06/10 経営資源としてのデータの存在感は強まるばかりだ。企業における「チーフ・データ・オフィサー（CDO）」の役割の重要性が認識される一方、データの整備が難しい、データを使いこなすのが難しい、データ活用を促すチーム連携が難しいといった課題も明らかになってきた。そこで米IBMでグローバルCDOを務めるインダーパル・バンダーリ氏と、日本アイ・ビー・エム IBM クラウド事業本部 IBM Data and AI事業部 Products & Solutions統括部長の村角 忠政氏に、データを起点とした事業変革の事例やデータ・プラットフォーム活用術について話を聞いた。
