記事 セキュリティ総論 セキュリティ領域での「AIの使いこなし方」を解説、人間に求められる役割とは? 2021/02/19 AlphaGo(アルファ碁)が世界最強棋士と言われるイ・セドル氏を倒し、AIの実力が世間に知れ渡った事件から4年、AIの活用段階のフェーズは変わり、今や組織へのAI導入と運用は当たり前、現在は「AIと人間の関わり方」が課題となっている。同じくセキュリティ対策の世界でもAIの活用が進む中、現場のセキュリティ管理者やセキュリティアナリストとAIの関わり方が課題となっている。国立情報学研究所の安藤類央氏に、人間とAIの関わり方のポイントを解説してもらった。
記事 政府・官公庁・学校教育IT “人の気持ちを動かす”AIチャットボット、移住希望者を大幅に増やした広島県の次なる施策とは 2021/02/17 少子高齢化で人口が減少する中、地方自治体にとって重要な取り組みとなっているのが「移住者」の獲得だ。各地域が移住への支援競争を繰り広げる中、認定NPO法人ふるさと回帰支援センターがまとめた移住希望地ランキングで2019年に2位に躍進したのが広島県である。手作りイベントやオウンドメディアによる情報発信など、独自の取り組みで成果を上げてきた同県が、新たな試みとして挑戦したのが、AIチャットボットの開発だった。なぜ、広島県はAIチャットボットを必要としたのか。開発に携わったキーパーソンに話を聞いた。
記事 業務効率化 紙の業務を徹底効率化!「RPA×AI-OCR」の組み合わせがリモートワークに“効く”理由 2021/01/22 新型コロナの収束がいまだ見通せない中、企業のさらなる変化を乗り越える対応力が強く求められている。その策として企業で利用が広がっているのが、時間や場所を問わない働き方を実現するためのリモートワークだ。ただし、リモートワークには紙書類を利用するなど、不向きな業務も実のところ少なくなく、出社が強いられる社員もいまだ数多い。この状況の打開に向け、注目を集めるのがRPAとAI-OCRを組み合わせて活用する方法だ。
記事 AI・人工知能・機械学習 事例でわかる機械学習実装の最適解、よくある「3つの課題」を解決せよ 2021/01/14 データをビジネスの源泉とすべく、機械学習の導入が各社で進んでいる。しかし実際に取り組んでみるとそこにはさまざまな課題があることに、多くの企業が気づくだろう。点在するツールにデータのサイロ化、そして何よりスピード不足……こうした課題を乗り越えて、真にデータ時代を生き抜く組織になるには何が必要なのか。「小売×AI」の研究を進めているリテールAI研究会の担当者の証言も交えながら、これから必要とされる新たなアーキテクチャを説明する。
記事 AI・人工知能・機械学習 機械学習はセキュリティに使えるか?その長所・短所をうまく生かす方法 2020/12/21 世間を揺るがすセキュリティインシデントが立て続けに起こっている。脅威者がスピードを上げて新手の攻撃を次々仕掛けてくる以上、企業や組織も後手に回る対応に終始して防戦一方になっていてはいけない。こうした状況を解決する方法として注目されているのが、機械学習を活用したセキュリティ強化策だ。境界防御や侵入検知・対応分野に機械学習技術を用いる仕組みや、そのメリットを解説する。
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 2020/12/21 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 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 2020/12/21 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 「DataOps」「MLOps」とは?DX時代、「DevOps」だけでは変化に対応し切れない理由 2020/11/20 企業をとりまく事業環境が従来以上にめまぐるしく移りゆく中、求められているのは変化へのすばやい対応を可能とするITシステムです。開発・運用手法として「DevOps」の考え方は世に広まってきましたが、もはやそれだけでは不十分です。データとAIの活用が当然視される現在、「DataOps」「MLOps」も同様に重要になってきているのです。「DataOps」「MLOps」とは何か、そしてどのようにその仕組みを実現できるか、見ていきましょう。
記事 AI・人工知能・機械学習 「仮説検証型AI」で農業革命! 老舗カクイチの“農家を救う”挑戦 2020/10/23 創業1886年(明治19年)、135年目を迎える老舗のカクイチは、長野の金物屋から始まり、いまは農業者向けの大型ガレージ(倉庫)販売を主軸に事業を展開している。そんな同社が「農業を変えたい」と注力する新規事業が、農作物の生育を早めるなどの効果がある「ナノバブルウォーター」だ。しかし、各農家で育てている作物も土壌も日射量も異なるため、その効果を確立するには正確なデータとそれに基づいた予測が必要となる。カクイチはこの難題にどう立ち向かったのだろうか。
記事 ストレージ “疎”や“密”を超越せよ 東北大 田中陽一郎教授に聞く「ニューノーマル」のストレージ 2020/09/28 新型コロナウイルスは、我々のコミュニケーションの基盤を揺さぶった。そして今は、以前の世界には戻れないという前提で、多くの領域で「ニューノーマル」の新たな仕組みや価値観が模索されている。では、ニューノーマル社会を支える情報ストレージプラットフォームは、どう変わるべきなのか。東北大学 電気通信研究所 ブロードバンド工学研究部門 教授 田中 陽一郎氏が、そのあるべき姿を解説する。
記事 ストレージ “疎”や“密”を超越せよ 東北大 田中陽一郎教授に聞く「ニューノーマル」のストレージ 2020/09/28 新型コロナウイルスは、我々のコミュニケーションの基盤を揺さぶった。そして今は、以前の世界には戻れないという前提で、多くの領域で「ニューノーマル」の新たな仕組みや価値観が模索されている。では、ニューノーマル社会を支える情報ストレージプラットフォームは、どう変わるべきなのか。東北大学 電気通信研究所 ブロードバンド工学研究部門 教授 田中 陽一郎氏が、そのあるべき姿を解説する。
記事 ブランド向上・マーケティング・PR 【サントリー×トライアル対談】「昨対比が消えた」世界の“新しい顧客体験”を考える 2020/09/09 新型コロナウイルスの流行で、人々の日常は大きく移り変わった。消費行動の変化により、小売業ではECや食品スーパーなどを除くと軒並み厳しい状況にあり、新しい時代に向けた対応を迫られている。また消費者が変化するのであれば、メーカーも変化しなければならない。この激変の時代を、企業はどう生き残っていけば良いのだろうか。飲料メーカー大手のサントリー 中村 直人氏と、大型スーパーマーケットを全国展開するトライアルの永田 洋幸氏が、これからの小売業のあり方や流通の変化、新しい顧客体験について語り合った。
記事 AI・人工知能・機械学習 圧倒的なITエンジニア不足で迎える2025年、「日本型DX」を成功させる秘訣とは 2020/08/19 「ウィズコロナ」の状況下で「2025年の崖」が訪れようとする中、デジタルトランスフォーメーション(DX)の実現は喫緊の課題だ。しかしDXに取り組もうにも何をやれば良いかわからなかったり、なかなか前進できなかったりというケースも少なくない。こうした現状を乗り越えるには、日本の現状に即した「日本型DX」の実現を進める必要がある。それはどのようなプロセスや考え方で進めていけば良いのだろうか。
記事 AI・人工知能・機械学習 その業務は出社する価値があるか? アフターコロナ下で新たに生まれる「RPA活用術」 2020/08/19 新型コロナウイルスの感染拡大によって多くの企業が在宅勤務に移行しているが、一方で業務の都合上、どうしても出社しなければならないケースも増えている。しかし出社するからには、人でなければ行うことができない業務に注力するべきであり、単純作業に時間を取られては意味がない。リモートワークが求められている時代だからこそ、また人材不足が叫ばれる今だからこそ、自社の業務に自動化できる領域はないかを考え、またそれをどう実現するべきかを考える必要がある。
記事 AI・人工知能・機械学習 卓球×AI? 卓球日本代表はライバルの分析にAIをどう活用しているのか 2020/08/17 「囲碁や将棋のように、卓球にもAIを応用できないか?」──日本代表チームの監督が発したそんな一言から、卓球の試合分析におけるAI活用の検討が始まった。国際大会で戦う多忙な日本代表選手たちが、各国のライバル選手の試合映像を効率良く確認して事前に作戦を練るためだ。日本卓球協会から相談を受けた国立スポーツ科学センターは、IBMと共同で試合映像からラリーとスコアを検出するアルゴリズムを新たに開発。それらを用いて実装したシステムが現場で使われ始めようとしている。
記事 セキュリティ総論 “アフターコロナ”にふさわしいテレワーク環境とは? 職位や職務から検討すべき理由 2020/08/11 「働き方改革」への対応のために一部で導入が進んでいたテレワークが、昨今の新型コロナウイルスの影響で急速に普及している。一方で、急いでテレワークに対応する環境を構築したためか、社内Web会議への部外者乱入などを含め、社内で働いていた時には考えにくいような事件も起きている。どのような環境なら、安全かつ快適に仕事ができるのか。必要な要素と、Web会議の際の対策、職位や職務ごとに対策したほうがいい理由などをまとめた。
記事 AI・人工知能・機械学習 「営業部門のDX」には何が必要? AIで“知見共有”を促す方法 2020/08/07 現在、情シス部門はもちろん、営業部門にも「DX」「ウィズコロナ」などさまざまな転換を迫られている。これらの転換とは何か、どのような環境を構築すれば実現可能なのか。そして、その環境下でどのような施策を打てば、事業を成長に導けるのか。テレワークを前提にするなど、次世代の営業体制に必要な「ナレッジ共有」のための仕組みづくりについてまとめた。
記事 AI・人工知能・機械学習 「新常識」をチャンスにせよ! データや事例で探るアフターコロナのDX戦略 2020/07/20 アフターコロナの世界で、人々の意識が大きく変容し、新しい考え方や価値観が常識となる「ニューノーマル」が訪れている。緊急事態宣言は明けたものの、世界は「コロナ以前」に戻ることはない。こうした中で、デジタルトランスフォーメーション(DX)や働き方改革など、企業の新たな戦略やデジタル化はどのような方向に向かうべきだろうか? アビームコンサルティングの安部 慶喜氏に話を聞いた。
記事 AI・人工知能・機械学習 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・人工知能・機械学習 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・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。
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。
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。
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。
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。