記事 AI・人工知能・機械学習 【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・人工知能・機械学習 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・人工知能・機械学習 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 AI・人工知能・機械学習 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・人工知能・機械学習 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・人工知能・機械学習 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(DWH、OLAP、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? 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(DWH、OLAP、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 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(DWH、OLAP、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 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 AI・人工知能・機械学習 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。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 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(DWH、OLAP、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 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。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 事例:なぜワイヤ・アンド・ワイヤレスはデータ分析の前処理を“超”高速化できたのか 2020/06/10 国内最大規模のスポット数を誇る公衆無線LANサービス「Wi2 300」を提供しているワイヤ・アンド・ワイヤレス。訪日外国人観光客向けインバウンドビジネスの活性化を図るべく、全国20万カ所以上のアクセスポイントを活用したスマートフォン・アプリから収集される膨大なデータを集約し、迅速な分析を実現するための基盤を構築した。1週間程度を要していたデータ分析の前処理を数秒~数分に短縮できたという。同社がデータ分析を高速化できた背景を探る。
記事 イノベーション 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。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 データレークの「沼化」を回避! AIを活用した最強のデータプラットフォーム構築術 2020/06/10 デジタルトランスフォーメーションの実現を目指す企業にとって、全社的なAIによるデータ活用は必要不可欠となっている。しかし、多くの企業では社内にデータが散在しており、AI活用の前段階で苦労している状態にある。AIの本格導入では、分析に必要なデータを準備・加工できるIT環境が整備されている必要がある。本資料では、AIプロジェクトを成功に導くための4つのポイントを解説。また、そのコンセプトに基づいたAIや機械学習に活用できるデータ管理基盤を紹介している。AI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 BI(DWH、OLAP、マイニング) データ分析で成果を出すにはどんな環境が必要なのか? 全体像を確認する 2020/06/10 いまやデータの分析は、すべての企業にとって重要なテーマだ。しかし、目的や計画が曖昧なままデータを収集し、分析ツールを導入しても、具体的なビジネスの成果に結びつけることは難しい。こうした企業の取り組みにはどんな環境が必要だろうか。データ分析ツール、クラウド基盤、データアナリティクスの人材、AIの知見……など、データ分析・活用から成果を出すための全体像を確認しよう。
記事 AI・人工知能・機械学習 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。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 89%の企業が抱えるデータ管理の課題を解決、最先端の「DataOps」とは何か? 2020/06/10 IT技術の進化とともに企業の持つデータの価値は高まっており、ビジネスの成功には欠かせない要素となってきた。しかし、英Experianの「2019 Global Data Management Research」レポートによると、89%の企業がデータの管理に悩まされているという。その解決には、信頼できる高品質なデータを利用者に素早く提供できる組織や仕組みへと変革することが求められる。本資料では、最先端のデータ活用コンセプトとして注目されている「DataOps」を紹介し、その定義や活用方法などを詳しく解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 コロナによる人手不足を解消!「チャットボット」活用事例3選 2020/06/02 新型コロナウイルスの影響もあり、コールセンターなどではオペレーター不足から電話がつながりにくい状況に陥っている。また企業ではテレワークにともなって、社員から管理部門への問い合わせも増加しがちになる。しばらくは外出規制が続くと予想されるため、多くの企業で問い合わせ対応業務において、人手不足の状況を打破しなければならない。そこで注目を集めているのが「チャットボット」の活用だ。以下の資料では、チャットボット導入によって得られる3つの効果について、具体的な事例を交えて説明する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 導入2カ月で問い合わせ数が「半減」 サンプル百貨店が実践したチャットボット活用術 2020/06/02 30~40代の女性を中心に人気を集める日本最大級のサンプリングサービス「サンプル百貨店」は、約250万人の累計利用者を誇るサービスサイトだ。同サイトでは、問い合わせ数の多さからコールセンターに電話がつながりにくいことでメールで問い合わせをするユーザーが多くなり、そのメールの返信にも時間がかかるという悪循環が発生していた。そこで運営するオールアバウトライフマーケティングでは、問題解決策としてチャットボットの活用に着目。導入2カ月でメール問い合わせを半減させることに成功した。以下の資料では、チャットボット導入に至った経緯や選定のポイント、経緯などを詳しく紹介する。
記事 業務効率化 【事例】LIFULLが「1000時間」の社内問い合わせ対応を自動化できた理由 2020/06/01 AIによる自然言語処理の高度化を背景に、各種問い合わせ業務の効率化に向けAIチャットボットを採用する企業が相次いでいる。そこで大きな成果を収めている1社が日本最大級の不動産・住宅情報サイト「LIFULL HOME'S」を運営するLIFULLだ。AIチャットボットの社内定着までの道のりと、具体的な成果について紹介する。
記事 ビッグデータ 『統計学が最強の学問である』著者の西内啓氏が解説、 データドリブン経営成功の方策 2020/06/01 企業経営における「データ」の重要性は近年、広く知られることとなった。だが「データドリブン経営」、“言うは易し、行うは難し”である。データ、分析手法、意思決定者、現場……いずれかがボトルネックとなりデータを生かしきれていない企業も多い。ベストセラー『統計学が最強の学問である』著者でありデータ分析支援企業データビークルの代表取締役である西内 啓氏が、データドリブン経営を推進する上で重要なポイントを解説した。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 電話応対業務を大幅に革新、AIによる「自然な会話」でどう変わる? 2020/05/27 これまで人間の手作業でなければ行えなかった業務も、人工知能(AI)によって自動的に作業が行えるようになってきた。中でも注目すべきは、コンタクトセンターや店舗などでの電話対応業務への適用だ。従来の機械音声による対応窓口の案内とは異なり、ユーザーからの問い合わせ内容に合わせて、AIが自然な会話で、適切な応対が可能となってきた。本書では、AIによる電話応対の具体的な機能、もたらされるメリット、実証実験と結果、導入方法などについて説明する。
記事 IT投資・インフラ戦略 IBMが考える“アフターコロナ”のIT戦略 新CEOクリシュナ氏は何を語った? 2020/05/19 IBMが開催する大規模な年次イベント『Think』。今年は新型コロナの影響を受け、バーチャルイベントとして開催された。4月に就任したばかりの新CEO、アービンド・クリシュナ氏の基調講演をはじめ100を超えるセッションが行われ、大きく変わりゆく世界でのサバイブを考えるうえで、非常に示唆に富んだイベントとなった。さらにこれを受けて日本では、5月22日、バーチャルイベント『Think Digital Japan』が開催される。この不確実な時代にデジタルは何ができるのか。IBMの考える「新常識」について、じっくりと理解を深める良い機会となるはずだ。 【見逃した方へ朗報】米国で開催された IBM 最大イベントの注目セッションを日本語字幕付で公開中。 AI・5G・量子コンピュータ・ブロックチェーンなど最新技術の活用事例/100超のWebセミナーが見放題!
記事 AI・人工知能・機械学習 AIに「たらこ」がわかるのか?やまやが挑戦するより美味しい辛子明太子の製造とサプライチェーン変革 2020/05/12 「明太子のやまや」で知られるやまやコミュニケーションズは、看板商品である「辛子明太子」の製造で行っている異物検査やグレード判定に関して、一定のスキルを有した人材の確保が難しいことから、品質維持や安定供給を属人化させない対策を求めていた。高齢化や働き手不足により人員確保が年々難しくなる中、この課題をどう解消すればよいのか? 考え抜いた結果、画像認識AIに活路を見出だしたものの、多くのベンダーから「天然水産物の画像認識は難しい」と尻込みされてしまう。しかし、それでも諦めなかった同社が「10%近い認識精度向上」を達成し、今後、人件費の大幅削減から在庫量の削減、商品出荷のリードタイム短縮など、サプライチェーンを大きく変えるほどの効果を目指せる方法とは?
動画 AI・人工知能・機械学習 【動画】量子コンピューターの実用化、オープンなハイブリッド・マルチクラウド思考 ~未来のコンピューティングを実現するテクノロジーとアーキテクチャー~ 2020/05/08 デジタル変革を本格的に推進されている先進企業の多くは、これまで企業や業界が持つ知見に加え、新たなテクノロジーを積極的に採用することで企業優位性を高め、先んじてサービスを市場に投入することで成功をおさめています。先進AIや量子コンピューティングなど新しい技術とともに、日進月歩で発展するクラウド環境の整備やデータ活用基盤が社会や生活を大きく変えるものとして期待されています。これら最新テクノロジーがどこまで進化を遂げ、どのように先進企業で取り入れられているかをご紹介します。
記事 ビッグデータ 【イベント速報】先が読めない今、企業を強くするのは「データ」だ 2020/04/24 「データを制する者がビジネスを制す」とも言える時代に突入した。気軽にデータを分析できるようになった反面、増え続ける大規模データをどう活用するか、最適解を探し出せない企業も多い。4月23日、「DXデジタル変革時代のデータ活用・分析セミナー」がオンラインで開催された。ここでは、その内容をまとめたグラフィックレコーディングを紹介する。コロナ禍で一寸先も読めない今だからこそ、自社の競争力を高めるデータ活用方法を模索してみてほしい。
記事 クラウド これから起こる危機とは?今後10年のシステム運用で「AIOps」がキーワードになる理由 2020/04/22 すでにクラウドは、企業システムの欠かせないインフラとなっている。複数のクラウドを使い分けるマルチクラウドも当たり前になりつつある。一方、オンプレミスのシステムもまだまだ活躍している。今後10年は、このハイブリッド/マルチクラウド環境が続くだろう。そこで課題となるのが「運用」だ。企業のIT部門は、この複雑化したシステムの運用に、本当に耐えられるのだろうか。IT部門の運用を取り巻く環境を整理し、新たな解決の方向性である「AIOps」を掘り下げていく。
記事 ビッグデータ 【事例多数】IoT時代に不可欠なエッジコンピューティング、どう実装すべきか 2020/04/08 第4次産業革命が進展し、IoTを活用した新しいサービスや産業が注目される中で、どうやってそれをビジネスに取り入れれば良いか悩んでいる企業も多いだろう。あるいは、すでにIoTを導入しても、うまく活用できていないという声も聞こえてくる。国内外で進むIoTの事例を交えながら、IoTの課題を解決する手法を紹介しよう。
ホワイトペーパー ビッグデータ ビジネスのあらゆる意思決定にどうデータを活用すべきか? 考えるべき3つの問い 2020/03/19 世界では今、かつてない規模でデジタルイノベーションが進展している。日々生成されるデータは、人々の仕事や生活にも大きな変化をもたらしている。データの活用に成功した企業はさらなる発展を遂げる一方で、多くの企業は取り残され、中には脱落した企業もいるのが実情だ。では今、企業がデータを活用するにはどうするべきか。本書では多くの企業のデータ活用に共通する「3つの基本的な問い」を通じて、「データの真価」を引き出す方法を紹介する。