ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 AIプロジェクトはどこから手を付けるべき? 成功に導くための5つのステップ 2022/08/24 新製品の開発、収益向上、コスト削減、業務効率化など、その効果が広く知れ渡るとともに、人工知能(AI)を採用する動きは年々拡大を続けている。この動きの先頭に立つためには、将来のAIニーズを予測し、現在のワークロードを移行させる必要がある。だが、AIの活用によるビジネス変革は一夜にして実現できるものではない。本書は、あらゆるケースにおいて、AIプロジェクトを成功に導く5つのステップ、また、AIジャーニーを続けるにあたり、念頭に置くべき3つの重要事項を解説する。
ホワイトペーパー クラウド 大和総研はわずか 1 か月でシステムを構築、Google Cloud による AI・機械学習活用事例集 2022/07/25 働き方改革や DX 推進を背景に機械学習を導入する動きが加速している。たとえば、大和総研では DX 推進の一環としてサポートデスク業務の自動化・効率化を進めており、明治安田生命では営業職員への教育施策として複数の AI 技術を活用したセルフ トレーニングアプリを取り入れている。本書は、大和総研、明治安田生命を含めた 6 社の事例をまとめている。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 三菱地所事例:生産性向上と新サービス開発の効果、DX推進に選んだ基盤とは? 2022/07/22 総合不動産大手の三菱地所では、人々の生活やビジネス環境の急激な変化に対応するため、自社の持つ膨大なデータを活用した、エコシステムの構築と新しいサービスの創出に注力している。そのためには、既存の情報システム群を連携し、データ連携・分析基盤を整備する必要がある。同社は複数のソリューションを比較検討し、どのように新データ基盤を構築したのか。本書は、そのデータ基盤の詳細や選定の経緯について解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) 三菱重工事例:準備工数90%・コスト約50%削減、データ統合基盤の効果とは 2022/07/22 重機メーカー大手の三菱重工業では、発電プラントなど人々の暮らしに不可欠な製品群を提供している。競争が激しい分野でもあるため、重要な経営判断をタイムリーに行うには、データ分析などにかかる時間を短縮することが必要だという。しかし、同社のデータ基盤とツールはグループ個社・部門ごとに異なるため、分析には時間がかかり、経営陣に上がってくる頃には活用できるレベルではなかった。そこで同社は、データ統合マネジメント基盤の構築プロジェクトに着手。本書は、その取り組みの詳細や得られた効果を解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 IoTとAI活用事例集:年間約60億円以上の節約も、「AI対応のビデオ解析」の可能性 2022/07/21 IoT(モノのインターネット)が人々の生活やビジネスシーンに広く浸透してきた。中でも、AIとビデオカメラで構成されたIoTセンサーは、世界中の都市と空間に10億台が配備され、生活の質と安全性を高めるのに役立っている。たとえば渋滞問題を解消するため、交通の流れを最適化することに活用されているほか、生産現場での光学的検査、医療機関での患者の治療など、AI対応のビデオ解析の最適化は欠かせないと言える。本書は、AI対応のビデオ解析で複雑な運用と安全の問題を解決した、世界のさまざまな企業の事例を紹介する。
ホワイトペーパー 流通・小売業IT 30%の損失回避で年間約200億円を節減、小売業の俊敏性を高めるAI活用法 2022/07/21 EC利用拡大による消費者行動の変化や、サプライチェーンの混乱など、目まぐるしく変わっていく市場の需要と機会に対応するため、小売業者はリアルタイムの俊敏性を身に着ける必要がある。そのためにはAIの活用が不可欠だ。実際、先進的な小売業者ではディープラーニングと機械学習を活用して、物流の合理化や運用コストの削減などを実現し、実店舗やECなどにおける顧客体験を高めている。その具体的な方法について、本書は、サプライチェーンの最適化、オムニチャネル管理、インテリジェントストア、各シーンごとでのAI活用ユースケースを解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 機械学習の「運用が難しい」問題をどう解決する?Google Cloud で実現する「MLOps」 2022/07/20 機械学習(ML)を有効に活用するには、ML モデルを継続学習するパイプライン構築にはじまり、組織の共有資産となる特徴量の管理、ML モデルの精度や公平性の継続監視、データモデル パイプラインのアーティファクトのメタデータ管理など、さまざまな運用管理が必要になる。専門家の中には、ML 構築は比較的簡単だが、5~10 年にわたり持続的に運用していくことは困難との意見もあるほどだ。本書は、Google Cloud の機械学習プラットフォームを活用して、こうした「MLOps(機械学習オペレーション)」を実践する方法について解説する。
ホワイトペーパー 業務効率化 売上アップにも寄与する請求業務の改善、「隠れたコスト」を削減する最適解とは? 2022/07/08 企業が毎月実施する請求業務。自社の収益に関係する大切な業務の1つだが、その運用コストを意識している企業は多くはない。また、請求業務は単に請求書を発行するだけではなく、与信管理や入金確認、未入金時の対応などさまざまな業務を伴うため、取引先が多いほど、業務負担やコストも増大する。本資料では、これらの課題を解決する「請求代行サービスの利用」による3つのメリットを解説する。
ホワイトペーパー BPO・シェアードサービス 失敗しない「決済代行サービス」選定、絶対に押さえるべき5つの比較ポイント 2022/07/08 取引先への与信審査や請求書発行、代金回収などの決済・請求業務は、すべての企業にとってミスの許されない重要な業務だ。しかし、取引先が多くなればなるほど、業務負担やコストも増大してしまう。そこで大手企業からスタートアップ企業まで利用が拡大しているのが「決済代行サービス」だ。本資料では、自社に最適な決済代行サービスを見極めるための、“本当に”押さえるべき5つの比較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 武蔵精密工業事例:「不良品検出率100%」の裏側にある“AIによる自動化” 2022/07/07 自動車部品メーカーの武蔵精密工業は、その品質の高さには定評があり、数多くの自動車メーカーに部品を供給している。その一方で、同社は製造現場において、労働力不足、属人化、働き方改革といった課題を抱えていた。そこでこれら解決すべく、社内にAIプロジェクトを立ち上げ、製造プロセスの見直しを開始。AIを活用することで、製造工程の一部の自動化に成功し、また、熟練した検査員でなければ行えなかった検査も、AI検査機により不良品検出率100%を達成したという。本書は、同社のAI活用の取り組みについて解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 イシダ事例:食品の異物混入を防ぐX線検査装置、「AI搭載」で採取数を4割向上 2022/07/07 精密機器メーカーのイシダは業務用計量機などの製造販売を手がけており、食品生産ラインでは高いシェアを誇っている。同社の主力製品の1つに、食品に混入した異物を、X線を用いて検出する「X線検査装置」がある。しかし、従来のX線検査装置に搭載されていた画像処理技術では、密度の低い鶏の骨を検出しきれないという課題を抱えていた。そこで同社は、AIによるディープラーニングを用いて異物の混入を検出する技術の開発に着手。「AI搭載X線検査装置」を開発し、残骨検査・骨採取数を大幅に向上したという。本書は、その開発経緯を紹介する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 フジクラ事例:熟練工を上回る「判定精度99%超」、高精度AI検査システムの開発秘話 2022/07/07 非鉄金属メーカーのフジクラでは、さまざまな分野で光ファイバーやフレキシブルプリント基板などを扱っている。同社は2015年からディープラーニングの研究を開始し、2017年にはAIの事業化を目的とする組織を設立。ファイバーレーザーの主要部品であるレーザーダイオード用ウエハ外観検査システムのAI化に取り組んだ。元々は技術者が顕微鏡による目視で行っていた検査を、AIにより精度と速度を向上させようとしたものだが、微細な判定を行うにはディープラーニングの学習に多大な時間を要するという課題が生じた。本書は、同社がいかにして検査システム開発に成功したか経緯を紹介する。
ホワイトペーパー 金融業IT AIによる銀行のコスト削減は約50兆円! 一方でAIプロジェクトの約半数が失敗する謎 2022/07/07 金融業界はAIを積極的に導入・活用し、成果を上げている業界の1つだ。その結果、Business Insiderによると、AIによって2023年までに銀行のコスト削減効果は4470億ドル(約50兆円)にも及ぶ可能性があるという。しかしその一方で、AIプロジェクトの約半数は「本番運用に至らない」という課題も指摘されている。それはなぜなのか? 本資料は、その原因と対策を解説する。この問題を解決すれば、金融業界におけるAI活用のさらなる進展が期待できるだろう。
ホワイトペーパー データセンター・ホスティングサービス・IaaS AIで爆発的に増えたデータ、既存データセンターが直面する「限界」 2022/07/07 いまや「データ」がなければビジネスは成立しない。特にAI、ディープラーニングの進化により、企業が処理するデータ量は圧倒的に増えている。ところが多くのデータセンターは、ハードディスクドライブアレイに接続された物理サーバと1Gまたは10Gスイッチで構成されたアーキテクチャのままだ。これでは、AI、データ分析などのアプリケーションの能力を100%引き出すことは難しい。本資料では、現在のデータセンターが抱えているこうした課題と、AI時代に対応するために必要なデータセンターの変革について解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 約50%は失敗に終わるAIプロジェクト、「実装が難しい」を克服するには? 2022/07/07 いまやAIは、ビジネスのあらゆる側面に導入されつつある。ただし、AI活用には課題も多い。ある調査では、パイロットから本番稼働にいたるAIプロジェクトは53%にすぎないという。また、AIソリューションと既存ITインフラの統合に苦労している企業、AI活用におけるセキュリティやプライバシーに不安を抱える企業も少なくない。本資料は、こうしたAI活用の障壁を打破し、既存のITインフラを活かしてAIソリューションを安心して活用する方法を解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 ウォルマート、アメックス、BMWはAIをどう活用した? 5業界15社のAI活用事例集 2022/07/07 AI技術は、さまざまな業界で導入・活用が進んでいる。たとえば医療業界では正確で迅速な診断、小売業界ではパーソナライズされた顧客体験の提供にAIは不可欠だ。本資料では、医療、小売、通信、金融、製造業の5つの業界計15社のAI活用事例を紹介している。毎週、5億件の商品と店舗の組み合わせに対して需要を予測するウォルマート、不正取引防止を強化したアメリカン・エキスプレス、インテリジェントな画像解析で自動車全体の検査を自動化したBMWなど、各業界の先進的なAI活用事例を確認できる。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 「体感でかなり速くなった」NTTレゾナントがAIチャットボット開発を高速化した方法 2022/07/07 インターネットポータルサイト「goo」を運営するNTTレゾナントでは、自社が持つ膨大なデータを使ってAIの研究開発に取り組んでいる。同社のAI技術の中でも中核となるのが対話AIチャットボットだ。その特徴はディープラーニング技術を用いて言葉の意図を理解し、自然な回答を生成していることにある。このチャットボットのさらなる進化を図るが、ディープラーニングの学習には時間を要し、また、大量のデータを一度に学習させるためには、多量のメモリが必要となる。本書は、同社がこれらの課題を克服し、AI開発速度を高速化した経緯を紹介する。
ホワイトペーパー IT投資・インフラ戦略 ヤフー事例:わずか2カ月で効率化、ネットワークインフラをどうやって刷新したのか? 2022/07/01 「Yahoo! JAPAN」の運営をはじめ、幅広いビジネスを展開するヤフー。同社のデータセンターでは、サーバーや機器間のトラフィック量が増加しており、大量データのトラフィックを滞りなく処理する方法を検討していた。そこで着目したのが、ネットワーク機器を柔軟にスケールアウトできる「Clos IPファブリック」という技術だ。しかし、ネットワーク機器の迅速な増設や、増え続ける機器の運用・メンテナンスを行っていく必要があり、同社の限られた人員だけで対応するのは困難であった。本書は、同社がClos IPファブリックの設計・構築・運用を約2カ月で効率化した経緯を紹介する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 英系銀行事例:約70人が行っていた業務を平均2名で遂行できるようになった理由 2022/06/20 英国に本拠を置き、世界70カ国に事業を展開するスタンダードチャータード銀行は、膨大なデータの分析に課題を抱えていた。100万ドルをかけた非常に高い計算能力を持つインフラを持ちながら、その能力の3%しか活かせず、分析できるデータ量が1000万行にとどまっていたのだ。そこで同行は、既存のインフラを活かしたまま、AI・機械学習のアプリケーションを導入することで、分析できるデータ量を4億行に拡大。さらに、約70人で行っていた業務を平均2名で遂行できるようにし、アナリストの生産性を30倍に向上することにも成功した。インフラをそのままに、分析できるデータ量を1000万行から4億行に増やせたのはなぜか、その詳細をレポートする。
ホワイトペーパー 人材育成・人材獲得 AI人材とは何か? その分類と役割、スキルアップ、働き方、雇用まで網羅したガイド 2022/06/20 現代のビジネスにとって、AIは欠かせないテクノロジーとなりつつある。そこで不可欠なのが「AI人材」だ。ただし、ひと言で「AI人材」といっても、データサイエンティストやアナリストに加え、他にもさまざまなスキルのリソースが必要だ。さらに、データサイエンティストの中にも「巨匠」と呼ばれる優れた人材から若手まで存在し、そのスキル・経験は多様だ。本資料は、こうしたAI人材に関して企業が把握しておくべき情報を整理したガイドだ。AI人材の分類と役割、AI人材が働きやすい環境の整備、スキルアップのフロー、AI人材採用のポイント、既存の人材との関係など、AI人材に関する多様な情報を網羅しているので、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 「5W1H」のチェックシートであぶり出す、自社に適したAIプロジェクト 2022/06/20 チャットボットやバーチャルアシスタントなどの消費者向けのソリューションの開発、社内業部の改善や意思決定に役立つ組み込み型のバックオフィスプロジェクトなど、さまざまなAIプロジェクトの中から自社に適したプロジェクトを探すのは難しい。また、限られたリソースを適切に使用するためにも、プロジェクトに優先順位をつけていくことも重要となる。そこで役に立つのが「5W1H」のフレームワークだ。ガイドとして使用できるチェックシートも用意しているので、ぜひ活用してほしい。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 AIで「成果を出す企業」がプラットフォームを利用する理由とは 2022/06/20 いまや経営陣の3分の2がAIの重要性を認識しており、導入を進める企業は年々増加している。しかし、AIの利用を広げるのは簡単なことではない。その可能性を最大限に引き出すには、適切な人材、プロセス、テクノロジーが必要となる。エンタープライズAIから成果を得ている企業は、AIモデルを1つ使うというのではなく、さまざまな業務でAIを活用し効果を出す必要性を認識している。これをどう実現できるか?そこにデータサイエンス、機械学習、AIプラットフォームはなぜ必要なのか?以下の資料で解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 非エンジニア向け「機械学習」基礎ガイド:10の基本用語や主要なアルゴリズムを図解 2022/06/20 今や機械学習はビジネスの場面で広く使用されるようになった。データサイエンティストだけでなく、非技術者でも扱えるようになれば、活用はさらに進むはずだ。とはいえ、技術的な専門用語になるべく捉われずに機械学習の知識を深める方法は限られている。本書は、非技術者にもわかりやすくまとめた機械学習の基礎ガイドだ。10の基本用語から、線形回帰や樹木モデルなど最も一般的に使用されているアルゴリズムについての説明や図解、詳しく学習するための方法などを解説する。
ホワイトペーパー IT投資・インフラ戦略 86%がカスタマーエクスペリエンス(CX)の改善を実感、驚きのAI活用法を解説 2022/05/27 企業の優先すべき課題としてCXの向上が叫ばれる中、AIの活用に注目が集まっている。顧客ニーズをより迅速かつスマートに把握できるようになり、パーソナライズされた一貫性のあるエクスペリエンスを提供できるからだ。実際、AI完全導入済み企業のうち、CXが改善した企業は86%にも上るという。本書は、AIを活用してCXを強化する「5つの方法」について解説する。
ホワイトペーパー IT投資・インフラ戦略 リソースの連携がカギ? セブン-イレブンも活用する「CX向上」の秘策 2022/05/27 競争が激化し、常時オンライン接続が当たり前となった現在、カスタマーエクスペリエンス(CX)がブランドの差別化を左右する。CX向上にはフロント・ミドル・バックオフィス機能を一体化し、企業全体の力を活用する必要があり、従来のCRMソリューションでは不十分だ。しかし、ほとんどの企業はフロントオフィスエンゲージメントの成功に留まり、ミドル・バックオフィスにまでには至ってない。本書は、CXを向上させる2つの必須事項や3つの重要な目標について、セブン-イレブンなどの事例も交えて解説する。
ホワイトペーパー IT市場調査 【調査】従業員体験(EX)が向上し生産性25%向上、人事サービス改善のすさまじい効果 2022/05/27 従業員エクスペリエンス(EX)の重要性が高まるとともに、人事サービスマネジメントへの期待も高まっている。人事サービスの拡張やアジリティの向上は従業員のエンゲージメントを高め、生産性を押し上げることにもつながる。そのためには、従来の人事サービス向けテクノロジーでは不十分であり、インテリジェントなワークフローが必要となる。本書は、人事サービスソリューションを導入した企業を対象に、フォレスター社が推定されるROIを徹底調査。導入による業務改善やコスト効果などについてまとめている。
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 2022/05/25 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 IoT・M2M 【事例あり】センサーや顔認証でDX推進、活用に向けたAI・IoTプラットフォームとは 2022/04/22 コロナ禍の影響で多くの企業がテレワークへと移行し、受付や応対などの対面・接触を伴うサービスが見直され、現場の自動化や無人化が進んでいる。それにより、人感センサーやCO₂センサー、カメラ画像からの顔認証など、AI(人工知能)やIoT(モノのインターネット)を活用したDX推進に注目が集まっている。だが、AIとIoTを扱うには専門知識を必要とし、コスト高やシステムが複雑になりがちだ。本資料は、高性能な画像認識とさまざまなセンシングを容易に実現するAI・IoTソリューションについて、AIによる画像認識などの機能や各種センサー、活用方法について解説する。また、スポーツメーカーのアシックス フットウエア生産統括部 カスタム生産部などの企業での導入事例も併せて紹介する。
ホワイトペーパー IoT・M2M 顔認証も「かんたん」導入、ノーコードで操作可能なAI搭載IoT統合エッジウェアとは 2022/04/22 カメラによる顔認証や人流計測、各種センサーによる扉の開閉やCO₂の計測など、IoTとAIの併用がさまざまな用途への広がりを見せている。通常、これらを設置・連携し運用していくには、専門的な知識と人材などを必要とする。だが、AI搭載IoT統合エッジウェアであれば、汎用的なカメラや各種センサーなど、さまざまな入力デバイスとの連携を容易に実現し、簡単なアクション設定もノーコードで操作可能となる。本資料ではAI搭載IoT統合エッジウェアの詳細や活用例などを紹介する。
ホワイトペーパー IoT・M2M エッジ型AI搭載IoTシステム「Gravio」とは?より快適に活用するための環境づくり 2022/04/22 エッジコンピューティング型のAI搭載IoT統合ソフトウェア「Gravio」は、カメラや各種センサーなどにより、人の出入りや顔認証、施設内のCO₂濃度の計測などを可能とするソリューションだ。その能力を十分に活用するには適切な機器を用いて環境づくりを行う必要がある。本資料は、「Gravio」をより快適に使用するためのハードウェア製品や「Microsoft Azure」での構築モデル、具体的な使用事例などを紹介する。