記事 AI・人工知能・機械学習 CASE・MaaS時代に自動車保険はどう変わる?あいおいニッセイ IT統括部長 沼田氏が答える 2019/12/17 自動車ビジネスが大きく変わりつつある中、自動車保険も変革を迫られている。ではどう変革すればよいのか? あいおいニッセイ同和損害保険の理事でIT統括部長を務める沼田俊彦氏が、「タフ・見守るクルマの保険プラス」をはじめとした複数のテレマティクス自動車保険に対応した新たな損害サービスシステムについて説明し、日本アイ・ビー・エム(以下、IBM)の保険サービス部でパートナーを務める藤井仁志氏が、保険業界におけるシステムの今後を展望する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 AIの活用こそが社員の能力強化につながる 2019/12/16 今日、機械学習によって特に業務の自動化を進めようというトレンドが高まっており、多くの人が機械に仕事を奪われるのではないかと不安に感じている。だが、私たちが思い描く未来は、機械と人が密接に連携して過去にない高いレベルの効率性と的確な意思決定を実現している姿なのだ。AIを活用することでいかに人材の価値を高めることができるか、ERPへの適用ケースをもとに説明する。
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 2019/12/12 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 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 2019/12/09 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 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 2019/12/09 「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。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【経営層5000名調査】63%が回答した「AIでの成功を妨げる最大の壁」 2019/12/09 AIが声高に叫ばれて早数年、今や多くの経営層がAIをどこに、どのように利用できるかを積極的に検討している。かねてよりAIを導入していた先進的な企業では、さまざまな試行錯誤を経て、ここ数年でAIに対する視点が変化していった。現在では、優先すべき5つの業務領域を選択し、より一層の売上増加、データ・ガバナンスの整備、AIスキル人材の育成に取り組んでいる。なぜAIに対する企業の視点が変化していったのか。経営層5000名に対し調査した結果ともに解説する。
記事 業務効率化 なぜRPA導入が頓挫するのか?業務プロセス改革プロジェクトを成功させる秘訣とは? 2019/12/09 ホワイトカラー業務の自動化・生産性向上を実現するツールとして、RPA(Robotic Process Automation)・Automation(自動化)への注目が集まっている。しかし、すでに導入した企業からは「本格導入できない」「コスト削減につながらない」といった課題も聞こえている。また、海外ではRPAの導入プロジェクトのうち、50%が失敗しているというデータもある。それはなぜなのか。RPA・Automation(自動化)導入における留意点と対策をまとめた。
記事 業務効率化 実装フェーズに入ったRPA、効果的な導入に必要な「2つのポイント」とは? 2019/12/09 働き方改革などを中心とした、業務効率化や生産性向上を実現するテクノロジーとして「RPA(Robotic Process Automation)」の取り組みが進んでいる。RPAや自動化はPoC(概念実証)から実業務への実装に入ってきた段階だが、課題もある。「RPA単体での導入では効果が出にくい」「自動化の効果は導入後、低減している」といった声だ。ここでは、そうならないためのRPAや自動化導入のポイントを探った。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 経営者550人を調査、マシンやAIによる自動化の未来はこうなる 2019/12/09 人工知能(AI)や機械学習、ロボティクスなどの技術が進化し、人間とマシンが相互作用し、新たな価値を生み出す世界が近づいている。中でも最先端技術を活用してビジネスを自動化する「インテリジェンス・オートメーション」(IA)に注目が集まる。その主な目的は「人間の頭脳を拡張する」ことだ。本稿では、世界各国13業種を超える550人の経営者を対象に実施した、IA導入に関する調査結果を紹介する。デジタル時代におけるビジネスオペレーションの再構築に関するヒントになるだろう。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 AI・RPAを正しく導入・検討するなら「体験」こそが重要だ 2019/12/09 少子化に伴う急速な労働人口の減少、働き方改革の盛り上がりを背景として、多くの企業がAIやRPAなどによる「自動化」に注目している。その効果を最大化したり、正しく導入するうえで重要なことは、こうしたデジタルツールを実際に「体験」することだ。本資料ではAIに加えて、Automation Anywhere、UiPath、Blue Prismなど最新のRPA製品のデモを一度に体験する「自動化体験ゾーン」、デザイン・シンキングの手法を用いて課題解決の方法を探る「自動化共創スペース」などを備えた施設を紹介する。
ホワイトペーパー プロジェクト管理・ワークフロー管理 破壊的テクノロジーを生み出すにはどうすればよいのか? 実験・実証・実践の仕組み 2019/12/09 デジタルイノベーションを生み出すには、さまざまなスキルを持った人材により構成された多様性のあるチームと、デジタル実験場としてのクラウドサービスや、多種多様なAPI、デジタル戦略・顧客体験・MVP(minimum viable product:実用最小限の製品開発)などの手法が必要である。どのようにして、それらの環境を用意し、商用展開まで進めればよいのか。本書で解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 RPA導入時にキーとなる3つの立場から見た自動化開発環境に求められる要件 2019/12/06 各企業が業務の効率化を図り、RPAの導入を推し進めている。しかし導入にあたっては業務部門の開発者であるビジネスユーザー、 Botの開発などを手掛けるRPAスペシャリスト、 企業のIT全体の管理と運用を担うIT 管理者という3つの異なる立場のメンバーが関与することが多く、重要視されるポイントも異なる。本書では自動化開発環境に求められる要件を立場別に整理し、これらの要件を満たす選択肢を提示する。
記事 業務効率化 【日本生命×経産省】年間7万時間も効率化したRPA導入の裏側、人材不足はチャンス? 2019/11/29 人材不足や、働き方改革の実現のために、AIやロボットを活用した業務効率化、生産性向上は大きなテーマだ。2014年の段階からRPAに着目し、RPAの運用を推進してきた日本生命保険(以下、日本生命)と、中小企業のイノベーションを支援する経済産業省(以下、経産省) 中小企業庁という「官民」からキーマン2人に「RPA導入・定着のポイント」について聞いた。
記事 政府・官公庁・学校教育IT 【事例取材】仮想化の弊害をどう克服した?「自治体クラウド」リプレースの決め手 2019/11/11 仮想化基盤へのサーバ統合が進むに伴い、しばしば直面するのが、ストレージI/Oがボトルネックとなる“性能問題”だ。ある大規模自治体では、2013年度から運用を開始した仮想化基盤で性能低下への懸念が生じた。同自治体はその解決策を検討・実施し、結果としては既存の業務システムのチューニングを行うことなく、飛躍的な性能向上を実現したという。その経緯から効果まで、同自治体のシステムを支える(株)NTTデータ東海に聞いた。
記事 人材育成・人材獲得 【TOTO事例あり】オンライン面接で人材獲得競争で圧倒的優位に立てる 2019/11/08 企業の人材獲得競争は年々激化し、人材獲得に成功している企業とうまくいかない企業の二極化が進んでいる。優秀な人材の採用は企業における最優先事項の1つであることは言うまでもない。だが、それにしてはデータ活用が進んでこなかったのも事実である。これはデータを活用し、自社の人材採用を科学的に分析すれば、一躍優位に立てるということでもある。では、どのようにすれば採用活動でのデータ活用が可能になるのだろうか。
記事 見える化・意思決定 「データドリブン経営」の盲点、ExcelやBS/PLとのにらめっこはなぜ不十分? 2019/11/01 日々競争が激化する市場においては、自社の経営状態を正確に把握し、それに基づいた成長戦略を策定することが求められている。だがその際に、単に過去に蓄積されたデータを見ても、核心をついた施策にはつながらないかもしれない。なぜ“ExcelやBS/PLとのにらめっこ”では不十分なのか。その理由を解き明かしていく。
記事 AI・人工知能・機械学習 ライオンはいかにして人材活性化の課題に取り組んだのか? 2019/10/25 急激に進むデジタル化によって、ビジネス環境は大きく変化している。こうした時代に、機敏に変化に対応し、新しいことを吸収できる人材の必要性が高まる一方、そういった人材確保はますます難しくなっている。企業にとっては、これまで以上に人材育成を真剣に考えなければならない時代だ。では、企業はどのように社員の自律的な「学び」を促進できるのだろうか。「階層別の研修」から「個の成長を支援する」eラーニングへ主軸をシフトしたライオンの人材育成の改革事例から、人の可能性を最大限に引き出すための施策を探る。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 「サイバー攻撃者もDXする時代」のセキュリティ対策、AIを使った攻撃をどう防ぐ? 2019/10/04 今や、あらゆる企業がデジタル・トランスフォーメーション(DX)に取り組んでいる。ただし、それは明るい面ばかりではない。DXで活用されるさまざまなテクノロジーは、サイバー攻撃者にとっても強力な武器になるからだ。たとえば、AIを使って脆弱(ぜいじゃく)性のある場所を自動的に発見して攻撃するサイバー攻撃もすでに起きているという。こうした事態に対応するには、DXの観点に立った新しいセキュリティ対策(サイバー・トランスフォーメーション)が求められる。DX時代に求められるセキュリティ対策の本質を解説する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 「サイバー攻撃者もDXする時代」のセキュリティ対策、AIを使った攻撃をどう防ぐ? 2019/10/04 今や、あらゆる企業がデジタル・トランスフォーメーション(DX)に取り組んでいる。ただし、それは明るい面ばかりではない。DXで活用されるさまざまなテクノロジーは、サイバー攻撃者にとっても強力な武器になるからだ。たとえば、AIを使って脆弱(ぜいじゃく)性のある場所を自動的に発見して攻撃するサイバー攻撃もすでに起きているという。こうした事態に対応するには、DXの観点に立った新しいセキュリティ対策(サイバー・トランスフォーメーション)が求められる。DX時代に求められるセキュリティ対策の本質を解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【ジャックス事例】AIが終わらせた紙マニュアルとの戦い、研修期間も30%短縮 2019/10/01 ショッピングクレジット、オートローン、クレジットカードなどの信販・決済サービスを主事業とするジャックス。同社のカスタマーセンターでは、さまざまな問い合わせに対して参照するマニュアルが紙中心のため、オペレーターは確認や調査に多大な手間と時間を要していた。結果、新人オペレーターが一人前としてお客さま対応ができるレベルになるまで7カ月間もの研修が必要だったという。この課題を解決したのがAIだった。カスタマーセンターにAIをどう実装したのか。新人オペレーターの研修期間を30%短縮した、同社の取り組みを紹介する
ホワイトペーパー 人材育成・人材獲得 【JFEスチール事例】ベテランが消える現場、若手への技術継承をスマートに進めた方法 2019/10/01 「技能継承」は多くの企業にとって喫緊の課題である。熟練担当者が減少し世代交代が進む中、経験の浅い若手に技能のノウハウをどのように伝えるか……。頭を抱えている企業も多いだろう。2015年から5年連続で「攻めのIT経営銘柄」に選ばれるJFEスチールも同様の悩みを抱えていた。熟練担当者に依存した体制という、もはや“待ったなし”の状況をどうやって切り抜けたのか。本資料に目を通し、ぜひ参考にしてほしい。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 AI定番の悩み「育てる手間」が決着? “最初から賢い、どんどん賢くできる”AIチャットボットとは 2019/09/30 働き方改革が叫ばれる中、業務の効率化は全企業の課題と言っても過言ではない。効率化を目的に利用が進んでいるのが、人の代わりに質問に自動で答えてくれる「AIチャットボット」だ。活用したい企業が多い一方、「最初から精度の高い回答が出せるわけではない」、「学習データを準備する時間がかかる」などさまざまな課題が残っている。だがもし、“最初から賢い、どんどん賢くできる”AIチャットボットがあったらどうだろうか?
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 グーグルが提示する「データ管理戦略」機械学習やAIはどう活用すれば良い? 2019/09/27 ビジネスにおける意思決定にデータを活用することは今に始まったことではない。しかし、データの価値が広く認識されている一方で、最新のデータ戦略を導入する企業はほとんどない。この資料では、現在のデータ分析を取り巻く環境の現状や、機械学習(ML)や人工知能(AI)といった最新テクノロジーの効果的な活用方法などを紹介。さらに、CIOに向けて組織の競争優位性を維持する上で欠かせないデータ分析、機械学習の最新動向を解説する。
記事 デジタルマーケティング・マーケティングオートメーション・O2O デジタル革新への処方箋、“情報銀行×AI”による消費行動の先読みが必要だ 2019/09/25 デジタル革新の原動力の1つとなっているのが、オフラインとオンラインのチャネル融合だ。これにより、両者で収集したパーソナルデータを統合的に分析することで、顧客の消費行動をよりきめ細やかに捕捉し、より良い顧客体験での新たな差別化につなげることが可能となった。では、その実現に向けた具体的な手法とは何か。TISのデジタルトランスフォーメーション企画部でエキスパートを務める鈴木翔一朗氏が、現時点での解の一端を披露するとともに、OrigamiでPRコミュニケーションディレクターを務める古見幸生氏が、デジタル化をけん引するスマホ決済の“今”を解説する。
記事 AI・人工知能・機械学習 スーパーのトライアルが挑むAIでの小売革命、「棚が分かるAI」と「人が分かるAI」活用 2019/09/06 Webの世界では、アクセスログを解析して顧客の動きを把握し、マーケティングに役立てることが当たり前に行われている。一方で、同じことが実店舗でも可能になってきており、それを支えるのがカメラの高性能化と人工知能(AI)の進化だ。全国に大型スーパーマーケットを展開するトライアルホールディングスの取り組みはその最先端の事例と言える。同社でCTOを務め、同社が昨年11月に立ち上げたRetail AIの取締役でもある松下伸行氏が、独自開発したリテール専用のAIカメラとそれを活用した取り組みについて語った。
記事 AI・人工知能・機械学習 なぜ第一生命は「AI活用」に踏み込んだのか?コンタクトセンター“大改革”の舞台裏 2019/08/28 日本初の相互会社として1902年(明治35年)に設立された第一生命保険。同社は非対面チャネルとして重要な役割を果たすコンタクトセンター人材の定着が積年の課題だった。保険商品ならではの特性を熟知し、一人前の業務が行えるまでに時間がかかるためだ。また、繁忙期にはお客さまを待たせてしまうケースもあり、より良い顧客体験の提供のためコンタクトセンター業務の改革は急務。そこで同社が選択したのが、柔軟に顧客要求に対応できるクラウドサービスを利用したAIコンタクトセンター支援システムの構築だった。
記事 AI・人工知能・機械学習 「40年後、認知症1000万人超え」この予測を“歩き方”のデータがくつがえすワケ 2019/08/22 監視カメラで収集した映像データの活用が活発化する中、人の歩き方を基に個人を認証する「歩容認証」が新たな分析手法として注目を集めている。個人を特定できるだけでなく、幅広い人々の性別や年齢などの把握も可能な歩容認証は、マーケティングや事業創出、先進医療などで大きな可能性を秘めている。同研究の第一人者である大阪大学 理事・副学長の八木康史氏がその具体的な取り組みと将来像を説明する。「2060年には1150万」と言われる認知症有病者の増加を、歩容研究がいかに食い止めるのか。
記事 AI・人工知能・機械学習 加速する「メディカルAI」、AIによる医用画像解析はここまで進化した 2019/08/09 いまや人工知能(AI)の活用は、あらゆる業種・業界で進んでいる。特に医療業界では、医療におけるAIを「メディカルAI」と呼び、積極的に研究・開発や応用が行われている。その取り組みと課題、さらに医用画像解析の現状などはどうなっているのか。理化学研究所 種石 慶氏の京都大学医学研究科との共同研究に関する講演内容からその最新動向をお届けする。
記事 ビッグデータ 製造・流通プロセスを劇的に変える方法、数々の成長企業が選んだ“勝ち筋”とは 2019/08/07 これまでの日本経済は、ものづくりを中心とする高い技術力を持った企業によって支えられてきた。しかし、デジタルテクノロジーの急激な進化、少子高齢化などの環境変化によりその国内企業に危機が訪れている。経産省と中小企業庁の「現状を放置すると、中小企業廃業の急増により、2025年頃までに累計で約650万人の雇用、約22兆円のGDPが失われる」という指摘は、この危機を端的に表している。岐路に立たされた国内企業の現状とその対策を整理する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【事例】物流、製造、金融、ヘルスケアら4業種は、デジタル変革にどう挑んだのか 2019/08/05 ビッグデータ、AIなどの最新テクノロジーを駆使し、新たなビジネスモデルを創出するデジタル変革(DX)。近年取り組む企業が急速に増えているが、その道のりはまだまだ途上であるケースがほとんどだ。そもそも、デジタル変革の根幹となる「データ」の取り扱いに困っている企業も少なくないだろう。そんな状況から、いかにしてDXを進めていけばよいのか。本資料では、データ分析の際に必要となる4つのフェーズにおいて、物流、製造、金融、ヘルスケアの業界における各フェーズごとの事例を交えながら、その手法を紹介する。