ホワイトペーパー 人材育成・人材獲得 【チェックリスト】自社で機械学習のエキスパートを育成するために必要な4つの条件 2020/07/15 AI(人工知能)や機械学習の活用で、デジタルトランスフォーメーション(DX)を加速していかなければ生き残るのが難しい時代だ。しかし多くの企業では、AIや機械学習を使いこなせる人材が不足している。どのようにすれば、従業員の機械学習に関するスキルを向上させられるのだろうか。以下の資料では、既存の従業員の能力と適正を伸ばし、機械学習スキルを向上させることで、人材不足を解決するための方法を解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 米金融ソフトウェアプロバイダーから学ぶ「機械学習のためのデータ管理戦略」 2020/07/15 現在、さまざまな業界において「機械学習」を活用した予測分析が活用されるようになった。しかし、質の悪いデータが取り込まれてしまうと、不正確な分析結果や固有バイアスなどの障害を生み、ビジネスにおけるインテリジェントな意思決定を妨げる原因にもなりかねない。より良質なデータを収集するために必要なこととは何か? 本書では、米国の金融ソフトウェアプロバイダーのIntuitの機械学習への取り組み方の解説や、各界の専門家やビジネスリーダーの意見を、データ管理戦略のチェックリストと併せて紹介する。
ホワイトペーパー イノベーション 【最先端技術動向予測】AIやIoTが描く、2020年とその先の未来 2020/07/09 AI(人工知能)やML(機械学習)、NLP(自然言語処理)といった「エマージングテクノロジー(最先端技術)」は、すでにさまざまな分野で実用化されている。さらにはVR(仮想現実)、AR(拡張現実)、ブロックチェーン、5Gなど、2020年以降にさらなる普及が予想される技術も多い。しかし、これら技術がブレークスルーし、ユーザーのあらゆる体験を変革するには、さらなる進化を遂げなければならない。本稿では、今後これらの技術がどのような進化を遂げるかを予測し、その先に描かれる未来も展望する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【AWS事例】文書処理をAIで自動化、煩雑業務はここまで効率化できる 2020/06/19 光学式文字認識(OCR)の普及で、オフィス業務はかなり効率化した。しかし「文字を読み取って適切なカラムに入力する」「検索インデックスを自動で作成する」といった作業は、依然として人手が必要だ。しかしAIの発達により、これまでのOCRでは不可能だった作業まで自動化することが可能となった。すでに金融、医療、行政など、世界のさまざまな分野では、AIを活用したOCRを導入して業務効率化に成功している。バックオフィス業務の効率化を考えている担当者は、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 【AWS事例】文書処理をAIで自動化、煩雑業務はここまで効率化できる 2020/06/19 光学式文字認識(OCR)の普及で、オフィス業務はかなり効率化した。しかし「文字を読み取って適切なカラムに入力する」「検索インデックスを自動で作成する」といった作業は、依然として人手が必要だ。しかしAIの発達により、これまでのOCRでは不可能だった作業まで自動化することが可能となった。すでに金融、医療、行政など、世界のさまざまな分野では、AIを活用したOCRを導入して業務効率化に成功している。バックオフィス業務の効率化を考えている担当者は、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 【医療業界事例集】なぜ機械学習は、がん発見の精度向上に貢献できるのか 2020/06/19 機械学習の活用領域として注目されているのが医療業界だ。膨大な臨床データを解析し、病理診断に役立てる。実際、機械学習が癌や肺塞栓症の早期発見に貢献した事例は、数多く報告されている。本資料では、ERスタッフの人員配置の改善や、がん発見の精度と生産性向上など、医療業界での機械学習活用事例を、さまざまな角度から紹介する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【医療業界事例集】なぜ機械学習は、がん発見の精度向上に貢献できるのか 2020/06/19 機械学習の活用領域として注目されているのが医療業界だ。膨大な臨床データを解析し、病理診断に役立てる。実際、機械学習が癌や肺塞栓症の早期発見に貢献した事例は、数多く報告されている。本資料では、ERスタッフの人員配置の改善や、がん発見の精度と生産性向上など、医療業界での機械学習活用事例を、さまざまな角度から紹介する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 「コスト」の観点から見る、機械学習ソリューション選びの勘所 2020/06/19 データ駆動型ビジネスの必要性が叫ばれる現在、機械学習(ML)活用は不可欠の要素となっている。しかしML導入には、構築コスト、運用コスト、セキュリティとコンプライアンス維持など、莫大な予算が必要だ。では、コストを抑制しつつ自社のビジネスに最適なMLを導入するには、どのような点に留意すべきなのか。本資料では、MLソリューションの構築、トレーニング、デプロイの場面において、どのようにコストを抑制するかを説明している。MLの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 AI・人工知能・機械学習 「コスト」の観点から見る、機械学習ソリューション選びの勘所 2020/06/19 データ駆動型ビジネスの必要性が叫ばれる現在、機械学習(ML)活用は不可欠の要素となっている。しかしML導入には、構築コスト、運用コスト、セキュリティとコンプライアンス維持など、莫大な予算が必要だ。では、コストを抑制しつつ自社のビジネスに最適なMLを導入するには、どのような点に留意すべきなのか。本資料では、MLソリューションの構築、トレーニング、デプロイの場面において、どのようにコストを抑制するかを説明している。MLの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 AI・人工知能・機械学習 なぜAWSが選ばれる? 基礎から理解する「深層学習」のトレンド&選定ポイント 2020/06/19 深層学習は人工知能(AI)の領域でもっとも注目されているトピックの1つである。情報技術調査会社のNucleus Researchが316のプロジェクト・深層学習エキスパート32名に調査したところ、2018年に比べて2019年の本番稼働中の深層学習プロジェクトの総数は「倍以上に増加した」という。増加の背景にはコスト面、特にクラウドによって自社でインフラを購入、設定、保守することなく、プロジェクトに必要な分だけデータストレージと処理能力を調達できるようになったことが挙げられる。本書では深層学習を取り巻く現状やその内容、さらに深層学習を活用してビジネスを変革した企業の事例を紹介している。グローバルの深層学習活用トレンドを理解する観点からも、必見だ。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 なぜAWSが選ばれる? 基礎から理解する「深層学習」のトレンド&選定ポイント 2020/06/19 深層学習は人工知能(AI)の領域でもっとも注目されているトピックの1つである。情報技術調査会社のNucleus Researchが316のプロジェクト・深層学習エキスパート32名に調査したところ、2018年に比べて2019年の本番稼働中の深層学習プロジェクトの総数は「倍以上に増加した」という。増加の背景にはコスト面、特にクラウドによって自社でインフラを購入、設定、保守することなく、プロジェクトに必要な分だけデータストレージと処理能力を調達できるようになったことが挙げられる。本書では深層学習を取り巻く現状やその内容、さらに深層学習を活用してビジネスを変革した企業の事例を紹介している。グローバルの深層学習活用トレンドを理解する観点からも、必見だ。
ホワイトペーパー IoT・M2M 【AWS IoT事例】「ビジネスを変革するIoT」の作り方 2020/06/19 モノのインターネット(IoT)はあらゆる分野で成長を続けており、スマートスピーカーをはじめ、デバイスの種類は多様化しその数も膨れ上がっている。企業はこれらのデバイスが生成した大量のデータを利用することで、迅速な意思決定も可能となる。しかし、IoTデバイスはその多様性から複雑さを増しており、一部のデバイスのクラウドへの接続は困難な状況だ。また、拡大するインフラストラクチャの管理、IoTデータの収集と分析についての課題も生じている。企業はどのようにしてIoTアプリケーション構築に取り組むべきだろうか? 事例と併せて紹介する。
ホワイトペーパー IoT・M2M 従来セキュリティから脱却し、新たなIoTセキュリティのベストプラクティスを実践せよ 2020/06/19 今日のモノのインターネット(IoT)ソリューションは、産業、商業、および消費者向けアプリケーションを含む、ほぼすべての市場にわたり、急速な成長を遂げている。しかしセキュリティ面においては、多くのIoT デバイスでは能力不足、実装できるセキュリティ要件が限られているなどの理由で、従来のセキュリティソリューションのみでは不十分だと明らかになってきた。新たなデバイス、増え続けるデータ、また進化し続ける脅威に対応するために、最も適切なセキュリティ戦略を説明する。
ホワイトペーパー IoT・M2M 家庭用IoTデバイスを簡単かつ迅速、安全に構築するためには何が必要? 2020/06/19 IoTはあらゆる業界に影響を与えており、日常生活においても、コーヒーポットや照明スイッチなど、生活の質を向上させるコネクテッドホームデバイスに対する需要は世界中で増大している。家庭内でのコネクテッドデバイスの使用により、多くのデータがクラウドに収集・活用されることで、企業はより良い顧客体験を提供できるだろう。しかし、それには大規模なデバイスの開発と管理、プライバシーとセキュリティ面においての課題が積み重なっている。それらの課題をどのように解決すべきだろうか。
ホワイトペーパー IoT・M2M IoTから「新しい収入源」を創出するためのAWS活用法 2020/06/19 モノのインターネット(IoT)の普及にともない、IoTデバイスからデータの収集や高度な分析が可能になった。しかし、IoTからまったく新しい収入源を創出できるようにするためには、デバイスの管理やクラウドへの接続などさまざまな課題を解決しなければならない。本書では、コスト効率の高いIoTソリューション構築方法を紹介する。
ホワイトペーパー IoT・M2M 【事例:産業用IoT】燃料漏れの早期検知で500%のROIを実現 2020/06/19 IoT分野の成長、デバイスの開発は加速を続けており、特に産業分野においては、「IoTの総支出の50%を産業IoTアプリケーションが占めることになる」とアナリストは予測している。しかし、産業IoTアプリケーションを構築するには、セキュリティ面、予期せぬダウンタイムの対応、レガシー機器のオンボーディングなどのさまざま懸念事項を解決していかなければならない。本書ではそれらの解決方法と、産業用IoTをいち早く活用している3つの企業事例を紹介する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【資産管理サービス信託銀行事例】「人間しか対応できない」帳票業務がAIで自動化できた理由 2020/06/10 みずほフィナンシャルグループの資産管理サービス信託銀行(TCSB)では、人手でしか対応できないと思われていた事務作業を、AIによる自動化することで成果を上げている。着目したのは、どの企業でも扱っている「帳票」であり、企業デリバティブ取引の報告書の突き合わせ業務にAIを活用している。どのようにシステムを構築し、どのような効果があったのだろうか。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【デロイト トーマツ 事例】丸1日の調査がわずか十数秒に! 効果の出るAIの使い方 2020/06/10 グローバルに事業を展開する企業の経営をサポートするデロイト トーマツ コンサルティング。同社では、FTA(自由貿易協定)の戦略的活用を実現するWebサービス「Trade Compass」を提供している。そのソリューションの拡大に向けて、膨大な文書から必要な情報を検索するためにAI(人工知能)を活用。丸1日の時間を費やしていた調査をわずか十数秒で実施できるなど大きな効果を得ている。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【JR東日本 事例】“現場主導によるAI活用”で問い合わせ対応時間を最大30%短縮 2020/06/10 東日本旅客鉄道(JR東日本)のお問い合わせセンターには、毎日数千件から数万件にも及ぶ大量かつ広範囲にわたる質問が寄せられる。サービス品質や顧客満足度の向上のために、オペレーターや拠点による回答品質や応答効率のばらつきを解消し、時間をかけずに応答する仕組みを実現する必要があった。この課題解決に向け、同社は、現場主導によるAI活用を推進して「お問い合わせセンター業務支援システム」を構築し、問い合わせ1件あたりの応答時間を最大で30%程度短縮することに成功した。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【JAL 事例】AI活用で見え始めた「バーチャルアシスタント」の新たな可能性 2020/06/10 「世界で一番お客さまに選ばれ、愛される航空会社」を目指している日本航空(JAL)。同社では、顧客接点にAIを活用して新しい顧客体験(CX)の提供を目指し、AI活用の可能性を探るためにさまざまなプロジェクトを推進している。特にバーチャルアシスタントを開発し、AIの可能性を追求することに注力している。顧客から高い満足度評価を獲得したサービスはどのように開発されたのか。本稿では、JALが進めるAI活用の取り組みの変遷をたどり、AIが持つ新たな可能性に迫る。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【ホンダR&D 事例】いかに“技術継承”するか? AIを活用した情報検索アプローチ 2020/06/10 Hondaの研究開発機関である本田技術研究所では、プレゼンテーション資料やホワイトペーパー、画像、動画などの技術資料や広報活動のための素材が担当者ごとのPCなどに分散し、検索に時間を要する状況にあった。この課題を解決するべく、同社はクラウドベースの情報共有/ライブラリーの仕組みづくりを推進し、AIを活用した情報探索のソリューションによって、誰でも、より簡単に検索できるデータライブラリーを実現。グローバルでの情報共有や技術伝承の強化を図った同社の取り組みを紹介する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 真の意味で「ビジネスに使えるAI」とは? 企業変革の鍵を握るAI活用の極意 2020/06/10 今やAI(人工知能)の活用は、企業の競争優位を左右するようになった。そこで注目されているのが、企業が保有するデータの価値だ。ビジネスでAIを活用するには、この企業データを有効活用することが必須となる。自社の固有データには、どのような活用方法が考えられるのか。また、AIを活用するためにはどのような考え方が必要になるのだろうか。企業固有のデータをビジネスに生かすために求められるAI活用のポイントを解説する。
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?
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。
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。
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。
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。
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。