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。
記事 ビッグデータ データもない、仕組みもない、人材もいない…そんな企業がDXする方法はあるのか 2019/08/05 デジタルトランスフォーメーション(DX)に国内でも多くの企業が取り組みに乗り出しているが、特にDXを下支えするためのデータ活用に苦労している。その原因はどこにあるのだろうか?日本企業が抱える課題を踏まえて、その解決策を探る。カギは、日本経営に古くから取り入れられてきた「カイゼン」だ。
記事 ビッグデータ 企業のイノベーションを妨げるITインフラ「4つの課題」 2019/08/02 人工知能(AI)の進化、5G実用化、データ量の爆発的な増加とデータサイエンスの機運の高まり……国内外問わず、IT環境およびそれに伴う企業活動には激しい変化が起こっている。この変化をビジネスにうまく転化できる企業はさらに成長し、乗り遅れた企業は駆逐される時代だ。そのため各社、イノベーションを探っているさなかだが、そこで足を引っ張りかねないのがITインフラである。本稿ではこれから企業のデータ活用を妨げる4つの課題を説明した上で、解決策を探っていく。
記事 量子コンピューター ビジネスを変える「量子コンピューターの勘所」を解説、今備えるべきことは何か 2019/07/31 現在、日本でも従来型のコンピューターとは構造や特性が異なる「量子コンピューター」の開発が進んでいる。量子コンピューターと聞くとあまり馴染みがないように感じるかもしれないが、近い将来一般的なビジネスパーソンの仕事にも関係し、大きな成果を上げる可能性を持つ領域なのだ。今後、ビジネスパーソンは量子コンピューターについてどのようなことに備えればいいのだろうか。
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 2019/07/26 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 医療IT もはや“クラウド前提”の医療業界、気鋭のヘルステック企業2社はなぜAWSを選んだのか 2019/07/23 医療・ヘルスケア領域では近年、クラウドへの期待が高まっている。このニーズに応えるため、クラウドサービスを提供するアマゾン ウェブ サービス(AWS)も、ヘルスケアに特化したサービスの開発に注力している。本稿では、ヘルスケア領域でのAWSの最新動向と、AWSを活用して日本の医療に変革を起こしているスタートアップ2社の取り組みを紹介する。
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 2019/07/03 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 サーバ AI活用に必須のGPUサーバ、「第3の調達方法」を知っているか 2019/06/25 AIやディープラーニングは、さまざまな領域での活用が期待されている。しかし、これらをフル活用しようとすると、それ相応のマシンスペックが必要になる。特にディープラーニングでは、求められる認識精度が高いレベルであればあるほど、ハイスペックなGPU搭載マシン(以下、GPUサーバ)の利用が必須となる。マシンの調達に際し、自社購入あるいはクラウドサービス利用かを検討するだろうが、どちらにも一定のリスクが存在する。そこで本稿では“自社購入”“クラウド利用”のそれぞれの特徴を考察し「第3の調達方法」を紹介する。
記事 AI・人工知能・機械学習 相続の問題は、AI融合の「ハイブリッドFinTech」で乗り切るべき理由 2019/06/13 高齢化が進む中、日本社会が直面する課題は数多い。中でも今後、深刻さを増すとみられるのが「相続」の問題だ。日本で毎年相続される財産は総額で50兆円とされる。しかも、そのうち分割が難しい不動産と自社株の占める割合は3分の2にも上ることが、円滑な相続の阻む“壁”となっている。「相続」をどうすれば円滑化できるのか。状況を打開するためにキャピタル・アセット・プランニングが取り組んだ切り札が「遺伝的アルゴリズム」によるAIを活用した独自シミュレーションシステムだった。
記事 リーダーシップ SOMPOに聞く、エッジAIセンターはなぜクラウドではなくオンプレで構築したのか 2019/06/13 フィンテックをはじめ、金融業界のデジタル変革の取り組みに注目が集まっている。保険業界で積極的にデジタル化の取り組みを進めているのがSOMPOホールディングスだ。2016年度の中期経営計画からデジタル戦略を明確に打ち出し、2017年4月には東京と米シリコンバレーに「SOMPO Digital Lab」を立ち上げた。同社のデジタル戦略とそれを支えるIT基盤について、データ戦略統括 / チーフ・データサイエンティストの中林紀彦氏に聞いた。
記事 AI・人工知能・機械学習 なぜ多くのAIプロジェクトはPoCで終わるのか? 失敗から見えてきた5つの「落とし穴」 2019/06/13 現在、多くの企業が人工知能(AI)のビジネスへの活用に取り組んでいる。すでにいくつかの成功事例も出てきているが、その裏側では、PoC(概念実証)から先に進めず、頓挫するAIプロジェクトが増えているのも事実だ。なぜ、多くのAIプロジェクトは失敗するのか。そこには、いくつかの“落とし穴”が存在することが分かってきた。
記事 AI・人工知能・機械学習 NVIDIA×IBM:ディープラーニングの本格活用になぜ特別なマシンパワーが必要なのか 2019/06/13 「ディープラーニング」を本格的にビジネスの現場に取り入れる動きが、ここにきて急速に高まっている。しかし、現実にディープラーニングで具体的な成果をあげている企業はまだ少ないようだ。なぜ本格活用は進まないのか。そして成果をあげるために必要なこととは何か。GPU分野のトップベンダーであるNVIDIAと人工知能分野のリーダー企業である日本アイ・ビー・エムが語り合った。
記事 AI・人工知能・機械学習 ディープラーニングのビジネス活用、「いざ実践」時の課題はどこに? 2019/06/13 医療現場における画像診断や自動運転、製造業での品質検査や故障予知など、さまざまな領域で活用が進んでいる「ディープラーニング」。しかし、ディープラーニングをより効果的に実施するためには、データの蓄積からクレンジング、タグ付けなど膨大で地道な作業が必要となる。ビジネスへの適用を検討する企業は多いものの、どこから手を付けていいのかと悩む企業も少なくない。
記事 AI・人工知能・機械学習 なぜNTT東日本はAI・IoTに「本気」なのか?スマートイノベーションラボの裏側 2019/06/13 NTT東日本は2018年6月、通信ビルなどの自社アセットを活用した共同実証環境である「スマートイノベーションラボ」を設立した。パートナー企業や大学などと共に、AI(人工知能)・IoT(モノのインターネット)技術を活用したビジネスモデルの早期実現、社会実装による社会課題の解決を目指している。同社の取り組みは、今後のAI・IoTの普及にどう貢献していけるのか。またそれを支えるプラットフォームへのこだわりとは。3人のキーパーソンに話を聞いた。
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 2019/06/12 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。
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 2019/06/05 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 CRM・SFA・CTI・ヘルプデスク 「カスタマーサクセス」には何が必要? コストを下げつつ顧客満足度を上げる方法 2019/06/05 今、多くの企業はビジネスモデルの転換を迫られている。これまでの「モノを売る」ビジネスから「モノが提供する価値」をサービスとして提供する方向への転換だ。そのため企業は、これまで以上に顧客との長期的、継続的な関係を構築することが求められている。そのような時代で重要になるのが、「Customer Success(カスタマーサクセス)」の実現だ。では、顧客の製品やサービスの満足度を高めるためには、どのような施策が必要なのだろうか。
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 2019/06/04 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 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? 2019/06/04 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 グループウェア 【マンガでわかる】Notesの新作「V11」は“オワコン”から脱却できるのか? 2019/05/24 情報共有・業務アプリ構築基盤のグループウェアとしてユーザーを30年にわたり支えてきた「IBM Notes/Domino」。そんなNotesの新たな魅力を伝える黄色い男・能津土美雄(のうつ・どみお)がまたも登場!2019年にリリースされる予定の最新バージョン「V11」の魅力を3つの視点で紹介する。Notesは果たしてどう変わったのか。米調査会社が企業インタビューを基に算出した「V11」のROIとは?
記事 グループウェア 【英語版】Notesの伝道師「能津土美雄」がついに海外デビュー!? 2019/05/24 Notesの新たな魅力を伝える黄色い男・能津土美雄(のうつ・どみお)がついに海外デビュー!?ベルギーで開催されているNotesのイベントでマンガが配布され、好評を博しているらしい。
記事 ビッグデータ 【5分テスト】あなたのデータ活用知識、どのくらい? 2019/05/20 凄まじい勢いで変化するビジネス環境において、企業が生き残るためのカギを握るのが「データ」だ。データを活用し、より深い洞察を得て意思決定を行える組織になるために、まずは最新の基礎知識を押さえたい。そこで、5分でデータ活用の理解度がわかる6つの質問を用意した。正答と解説も読めるので、ぜひ自身の知識を試してほしい。
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 2019/05/20 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 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 2019/05/20 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 2019/05/20 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 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? 2019/04/25 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。
記事 人材育成・人材獲得 明らかに足りない「AI人材」、どんな方法で確保するのが正解か? 2019/04/17 政府が掲げる超スマート社会「Society 5.0」やデジタル変革の実現に向け、中核となるテクノロジー、AI。その担い手であるAI人材がますます重要になる一方、外部からの獲得はますます難しく、内部の人材をいかに育成するかが重要性を増している。しかし、AI人材に関する育成プログラムを確立している企業は多くないのが現状だ。そこで、AI時代に求められる人材像と育成に関する動向を探った。
記事 グループウェア Notes/Dominoはこれからどうなるのか IBM、HCLが語ったロードマップ 2019/04/09 1989年の発売以来、長く企業で利用されてきた「IBM Notes/Domino」(Notes/Domino)。2018年10月10日には5年ぶりのメジャー・バージョンとなる「Version 10」(V10)をリリースしたが、直後の12月6日には、Notes/Dominoを含むIBMのソフトウェア製品群をHCLテクノロジーズ(HCL)へ売却することが発表され、今後の動向に注目するユーザーも多いだろう。このほど都内で開催されたIBM Notes/Domino Day 2019 Springでは今後のNotes/Dominoのロードマップとして“Low-Code”重視、すなわち「プロの開発者だけでなくビジネスユーザーも使えるアプリケーション開発プラットフォーム」へと進化するビジョンが示された。
記事 AI・人工知能・機械学習 相続の問題は、AI融合の「ハイブリッドFinTech」で乗り切るべき理由 2019/04/02 高齢化が進む中、日本社会が直面する課題は数多い。中でも今後、深刻さを増すとみられるのが「相続」の問題だ。日本で毎年相続される財産は総額で50兆円とされる。しかも、そのうち分割が難しい不動産と自社株の占める割合は3分の2にも上ることが、円滑な相続の阻む“壁”となっている。「相続」をどうすれば円滑化できるのか。状況を打開するためにキャピタル・アセット・プランニングが取り組んだ切り札が「遺伝的アルゴリズム」によるAIを活用した独自シミュレーションシステムだった。
記事 AI・人工知能・機械学習 【マンガ】Notesで「AI」「チャットボット」なんて無理だと思っていたのに…… 2019/03/20 人工知能(AI)、チャットボット、ブロックチェーン、IoT……トレンドとなっている最新技術への挑戦は、会社の未来を作るためにも求められる。ただ、そこで気になるのがアプリケーション基盤に古いシステムを使っている場合だ。たとえばリリースからすでに30年が経つ「IBM Notes/Domino」(以下、ノーツ)はその代表例だろう。「ノーツで最新技術なんてできるの?」という疑問に、“あの男”が再び答える――。