ホワイトペーパー プロジェクト管理・ワークフロー管理 現代の開発者が知っておくべき「可観測性」、基礎知識から活用方法まで解説 2021/10/25 開発環境に変化が訪れている。かつては開発と運用はそれぞれのチームにはっきりと分離していたが、チーム間の境界はなくなりつつある。開発者は運用チームとこれまでよりも緊密な関係が求められ、間接的にシステムの運用にも関わるようになっている。そこで求められているのが「意味のあるモニタリング」である。開発者はこの「可観測性」をよく理解しておく必要がある。本書は、可観測性の重要性やモニタリングとの違い、どのようにして開発に活用するのかなど、基礎知識から解説する。
ホワイトペーパー プロジェクト管理・ワークフロー管理 「CI/CD」を阻害する手動管理、自動化されたAPMで開発速度が加速するワケ 2021/10/25 開発速度の向上が求められる昨今、デリバリーの迅速化、ビジネス機能の向上、開発アプリケーションの品質向上のため、開発における自動化手法の「CI/CD(継続的インテグレーション/継続的デリバリー)」を採用する企業が増えている。しかし、アプリケーションパフォーマンス監視(APM)やモニタリングツールの多くは、CI/CDがアプリケーション・デリバリー・モデルになる前に設計されたもので、ITスタッフが多くの時間と労力を費やして手作業での監視が行われている。CI/CDを活用した開発を実現するには、パフォーマンス管理を自動化することが不可欠だ。本書は、いかにしてCI/CDを活用して開発速度を加速するか解説する。
ホワイトペーパー IT市場調査 フォレスター269社調査:8割の企業が10%超増収、自動化で「働き方の未来」に備える 2021/10/25 新型コロナウイルスは世界中のビジネスに大きな影響を与え、昨今では、働き方の未来(future-of-work:FOW)への関心が高まっている状況だ。FOWへの見通しがうまく働けば、パンデミック、気候変動、貿易戦争のようなリスクを減少させることができる。米大手調査会社のフォレスターによると、これらの課題を解決できる可能性を持つものが「自動化」の導入だ。働き方の未来を計画し、自動化に取り組む企業では、現在および将来において競争力のある強みを有しており、準備度が高い企業の80%近くは、増収率前年比10%以上に達しているという。本書は、フォレスターが世界7カ国269社に対して調査した、FOWへの準備度についてまとめている。準備度が高い企業が得られる知見や、どのように取り組むべきかなども合わせて解説している。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 保険会社で3週間の業務も1日に短縮、今からはじめる「業務自動化」かんたんガイド 2021/10/25 生産性の向上などを目的に、「業務自動化」に取り組む企業が増えている。ある保険会社では請求処理にかかる時間を自動化により3週間から1日に短縮するなど、そのメリットは広く知れ渡りつつある。とはいえ、従来の業務手法を変えることへの抵抗や、どれだけの利益を得られるか予想しづらいことなどから、導入・検討へと踏み切れずにいる企業も少なくない。本書は、自動化によって業務がどのように変わるのか、また、それによって得られる効果、どこから始めるべきかなど、業務自動化を考える上で生じる疑問について基礎からわかりやすく解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 大手メーカーでは業務効率8割改善! RPAを超える「ハイパーオートメーション」実現法 2021/10/25 多くの企業がRPA(Robotics Process Automation)を利用した、業務の「自動化」に取り組んでいる。単純なタスクや定型業務などをRPAで処理することで、従業員はコア業務に集中できるようになるなど、そのメリットはさまざまだ。とはいえ、RPAで行える業務は限られており、人間の手を必要とする作業はまだいくつも残っている状況である。だが、リサーチ&アドバイザリー企業のガートナーでは、2021年の重要な戦略テクノロジーとして、RPAの対象外だった業務も自動化し、プロセス全体をさらに高度化していく「ハイパーオートメーション」を挙げている。その実現のカギとなるのが、AIなどを活用した「インテリジェント・ワークフロー」だ。本書は、インテリジェント・ワークフローについての詳細やアプローチ方法を解説する。また、支払業務の8割を自動化し、業務効率を5割から8割改善した大手消費財メーカーや、大手医薬品メーカー、地方銀行の事例も併せて紹介する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 81%のリーダーが理解していない、「AI導入を成功させるアプローチ」とは? 2021/10/25 人工知能(AI)は新たなビジネスチャンスを生み出し、世界のGDPを2030年までに約16兆ドル(約1,760兆円)押し上げることなどが期待されている。しかし、現実はAIの導入が予想よりも遅れている状況だ。AI導入の失敗事例の大半は、AIモデルそのものではなく、データの準備と組織の失敗によるもので、ビジネスリーダーの81%がAIに必要なデータとインフラストラクチャーを理解していないという。AIモデルを成功させるには、最初にデータの収集、および整理方法を適切に構築できるかどうかにかかっている。本書は、AIの導入を成功させるための統一された規範的アプローチ「The AI Ladder」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 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? 2021/10/25 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 利益への効果は約20億円、データ統合とAIプラットフォーム導入で得られる3領域の効果 2021/10/25 大手調査会社のフォレスターによると、人工知能(AI)の実装を進める企業が増えており、企業全体でAIの適用について総合的に考えている企業はより優位に立つことができるという。だが、それにはクラウド移行への準備やガバナンス戦略が不可欠であり、それらがなければデータ量の増大が障害になってしまう。これらの課題を解決するにはどうすればいいのか。本書は、データ管理をデータ分析・AI開発と組み合わせたプラットフォームを導入した4社への調査結果をまとめている。調査によると、導入により3つの領域で経済的な効果を実感しているといい、利益は最大で2,020万ドル(約20億円)にも及ぶという。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 競合他社を圧倒せよ、「AIの予測」と「人間の洞察」を融合させるためのガイドブック 2021/10/25 ビジネスにおいては先見性が重要であり、次に何が起こるか予測できれば、よりスマートな意思決定や、市場投入までの時間短縮なども実現可能となる。そのために、予測分析は長年にわたりさまざまな技術を取り入れてきた。近年では、機械学習やディープラーニングなどテクノロジーの進化により、予測分析の範囲は広がり続けている。この機運に乗じて最新の予測分析を利用できれば、企業は大きな競争力を獲得できるだろう。そのためには、人工知能(AI)を取り入れる必要がある。本書は、最新の予測分析やAIが重要となる理由などを解説する。
ホワイトペーパー 統合運用管理・サーバ監視 加速する「データ保護規制」、データ責任者が行うべき「ガバナンスとプライバシー」とは 2021/10/25 世界中でプライバシーとデータ保護の規制が強まり、さまざまな法令が制定される中、データ責任者は、組織全体に適用される広範なプライバシー・プログラムを構築する必要がある。もし、こうした問題を看過した場合、ネット上の炎上で自社のブランドを毀損するばかりか、巨額の制裁金を課されるケースもある。そこで、本書では企業が直面する最も一般的なガバナンスとプライバシーの課題やその対策について解説するとともに、省力化やコスト削減につながる自動化されたデータガバナンスとデータ・プライバシー確立のための必要なテクノロジーをわかりやすく紹介する。
ホワイトペーパー 統合運用管理・サーバ監視 顧客満足度を2割も向上、機械学習活用の「MLOps」でAIの信頼性を高めるには 2021/10/25 AIを活用することで企業は収益性と顧客満足度を向上させることなどが可能となる。ただし、個人の人権やプライバシーなどが考慮されていなければ、企業に対する信頼度は低下する恐れがある。そのため、AI/MLモデルを構築・導入・管理するには、「MLOps」という自動化された統合データサイエンス・ツールを活用し、信頼できるAIを構築していくことが必要となる。一例では、構築に成功した金融サービス企業では露客満足度に関する上位指標である顧客ロイヤルティ(NPS)を20%も向上したという。本書は、MLOpsと信頼できるAIをどのように構築すべきか、成功した企業の事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー 統合運用管理・サーバ監視 【事例多数】全タッチポイントで「質の高い顧客体験」、「顧客の360度ビュー」構築法 2021/10/25 企業がカスタマー・エクスペリエンス(顧客体験:CX)を向上するには、さまざまな種類のデータを取り込み、活用していき、個々のクライアントや顧客を正しく把握しておく必要がある。だが、それと同時に浮かび上がってくるのが、コンプライアンスやプライバシーに関する課題だ。それら解決するには、まったく異なるデータをまとめて、顧客とプロセスを360度見渡せる単独のビューを構築することだ。本書は、「顧客の360度ビュー」をどうやって構築すればいいか、また、その効果について大手グローバル銀行や大手運送会社の成功事例とともに解説する。
ホワイトペーパー 業務効率化 「自動化」にかかるコストや時間を削減、DXを加速させる「プロセスマイニング」とは? 2021/10/22 昨今、AIやRPAなどの最新ITを活用した「業務の自動化」が多くの企業で進められている。日々行われる定常業務を効率化するのに自動化は非常に有効な手段だ。だが、うまく実現するためには現場への業務ヒアリングをはじめ、さまざまな工程を経るため、人・コスト・時間などを要してしまう。そこで注目を集めているのが「プロセスマイニング」だ。本書は、なぜプロセスマイニングが従来の手法に比べ、より短時間で成果を出し続けることができるのか、その仕組みや効果などを解説する。
ホワイトペーパー 業務効率化 処理時間が30%削減!「カスタマーサービスDX」の実現を阻む8つの課題と解決策 2021/10/22 顧客体験や業務効率の向上などを目的に、カスタマーサービス業務におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)への取り組みが加速している。しかし、実現するには主に8つの課題を解決する必要がある。業務フロー分析、RPAやAIの適切な活用、不十分なKPI指標管理など、その内容はさまざまで、自社リソース不足から改善が難しいという企業も多い。本書は、これらの課題を解決し、顧客満足度向上、対応コスト削減、コンプライアンス強化を実現するソリューションを紹介する。その効果は1件あたりの処理時間30%削減、未対応案件は65%削減など多岐にわたるので、ぜひ一読してほしい。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 セキュリティ担当者に贈る「AI入門」、サイバーセキュリティ課題を解決する実践ガイド 2021/10/08 近年、さまざまな分野で活用されるAI(人工知能)技術は、セキュリティ分野での応用が加速している。米国政府が「サイバー対策の防御と攻撃の両方で重要な役割を担うことが期待されている」と公表するほどだ。ただ、サイバーセキュリティで有益な成果を上げるAIの種類が限定されているのはご存じだろうか。以下の資料では、セキュリティの専門家が実際のセキュリティ問題に取り組む上で必要となる実践的な知識を紹介。サイバーセキュリティ分野でAIが重要性を増している理由、どのような問題に対処しているかなどを解説する。
ホワイトペーパー 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 【事例5社】コンバージョン176%向上、ハンドメイド通販「minne」のレコメンド活用術 2021/10/08 コロナ禍による巣ごもりの影響もあり、顧客の購買行動が店頭での購入から、ECの利用へとシフトする傾向が高まっている。ECサイトを運用する企業間での競争はますます激化することだろう。そこで本書は、ECサイトにレコメンドを導入したことで成果を上げた5社の事例を紹介する。一例として、GMOペパボが運営するハンドメイドマーケット「minne(ミンネ)」では、レコメンドを活用することでコンバージョンレートの176%向上に成功した。実際レコメンドをどのように活用したか、それぞれ具体的な方法を解説する。
ホワイトペーパー 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 【事例あり】ECの平均購入数が2倍に上昇、最高精度「レコメンドツール」の実力 2021/10/08 顧客体験(CX)を追求する上で、Webサイト上での顧客の行動や購入履歴などの大量に蓄積されたデータを活用し、新たな価値を提供することが重要となる。そのアプローチの1つが、1人ひとりの顧客に合わせた商品やサービスなどを提案する「レコメンド」である。レコメンドツールは既に多くの企業が導入しているが 、システムが古く売上向上に結びつかなかったり、専門知識が不足しているため適切な運用ができていない企業も少なくない。そこで本書は、最先端のAI予測技術による業界最高精度のレコメンドツールの特徴や、ツールの導入と運用を支援するコンサルティングサポートなどについて解説する。また、平均購入点数約200%向上の成果など、導入企業の事例も併せて紹介する。
ホワイトペーパー 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 「情報疲労」の時代に求められる「パーソナライゼーション」3つの手法と活用方法 2021/10/08 SNSの普及などもあり、今や消費者の周りにはさまざまな情報が溢れかえっている状態だ。これは商品購入にも影響を及ぼしており、野村総合研究所の調査によると、70%の消費者は商品情報が多すぎて「情報疲労」を感じているという。こうした背景もあり、さまざまなマーケティングシーンで活用される「パーソナライゼーション」に注目が集まっている。本書は、パーソナライゼーションの3つの手法とさまざまなマーケティ ングシーンにおけるパーソナラ イゼーションの活用とその効果について、事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 「攻撃者優位」のサイバー戦場を逆転せよ、最新エンドポイントセキュリティ対策 2021/09/30 サイバー脅威が高度な技術で侵入に成功する中、もはや侵入を100%防ぐことは非常に難しくなった。一方で、セキュリティ運用の負荷は増しており、セキュリティ担当者はセキュリティ対策の改善に追われ、限られた予算、知識とスキルを有した人材不足、各種法規制やガイドラインへの対応などの課題を抱えている。これらの課題を解決し、セキュリティを向上させるには、AIと高度な機械学習が不可欠だ。本資料は、侵入されることを前提にしたゼロトラストの考えを基に、未知のサイバー攻撃の検知、最新の知見を有したアナリストの監視および解析により、攻撃者優位なサイバー戦場を逆転するEDR (侵入後対策)とMDR(脅威検知と対応のマネージドサービス)について紹介する。
ホワイトペーパー IT投資・インフラ戦略 ユースケースで学ぶ、サプライチェーンへの「AI導入」を阻む3つの壁の乗り越え方 2021/09/29 さまざまな業界で人工知能(AI)の導入が進む中、特に成長を遂げているセクターの1つが「サプライチェーン管理」だ。需要予測、自動運転、倉庫ロボットなどへの活用で、コスト削減や収益拡大の効果が期待される。しかし、サプライチェーン産業ではデータ活用が進んでいるにもかかわらず、AIの導入率は高くない。その原因は主に「人材」「プロセス」「テクノロジー」の3つにある。本書は、それらの課題解決の糸口となる、サプライチェーンにおけるAI導入のさまざまな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 事例:GEグループのデータ変革、1841名が使える「セルフサービス化」に成功した理由 2021/09/29 企業がビジネスで成果を得るには大量のデータを利用し、インサイトを生み出す組織へと変革する必要がある。しかし、変革に成功した企業はごくわずかにすぎない。その成功した企業の1つが、米GEアビエーション(GE Aviation)だ。GEアビエーションはゼネラル・エレクトリック(General Electric)の子会社であり、航空機のエンジン製造などを手がける航空宇宙産業企業である。人工知能(AI)と機械学習(ML)用いたソリューション、従業員への教育やガバナンスの徹底などにより、IT専門職などの上層レベルだけではなく1841名もの個人レベルに至るまでセルフサービス型分析システムを利用できるようになり、大規模なインサイトの創出を実現した。本書は、同社の具体的な取り組みやソリューションなどを詳細に説明する。
ホワイトペーパー IT投資・インフラ戦略 なぜ保険業界はイノベーションに失敗する? AIで変革する3つのポイントと4つのステップ 2021/09/29 保険会社のような金融サービス企業の中でイノベーションを実現させることは困難だ。実現するには実験の繰り返しと、テスト、失敗、経験から学ぶための安全な環境が必要となる。そのため、実際には確実性の高いプロジェクトが優先され、リスクの高いイノベーティブなプロジェクトは停滞してしまう。とはいえ、保険業界には人工知能 (AI) の成熟度に関して成長の余地があるとも言える。本書は、保険会社がAI変革を起こすために押さえておくべき重要な3つのポイントや、データサイエンス基盤導入を成功させる4段階のステップなどを説明する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) なぜデータマーケットプレイスが必要? CDO(最高データ責任者)が得る4つのメリット 2021/09/24 現代の企業にとって、データと人材は最も重要な資産と言える。データを頼れるリソースとして活用するには信頼性と品質を高める必要があり、信頼できるデータを構築するために人材の活用が不可欠だ。CDO(最高データ責任者)にはデータと人材という2つの資産を効果的に組み合わせて成果を出すことが求められる。それには、データを完全に活用できる環境、つまり、データの民主化を進めなければならない。そこで役立つのがデータマーケットプレイスだ。本書は、CDOがデータマーケットプレイスを導入すべき理由や、得られる4つのメリットなどについて解説する。
ホワイトペーパー BI(DWH、OLAP、マイニング) データドリブンな組織を作る、「すべての従業員」がデータを活用できる6つの戦略的ステップ 2021/09/24 データサイエンティストや専門家だけでなく、一般のユーザーでもデータを利用できる「データの民主化」を実現することが求められている。すべての従業員がデータを正しく活用し、価値を引き出すことができれば、企業に多大なメリットをもたらすだろう。しかし、それと同時に生じるのがデータガバナンスの課題だ。膨大に増え続けるデータを保護し、管理するための適切な制御とポリシーがなければ、たちまちにデータの品質と信頼性は損なわれてしまう。本書は、データを「真に民主化」するための6つの戦略的ステップを紹介する。
ホワイトペーパー IT投資・インフラ戦略 収益差は 5.7 倍?「顧客体験の最適化」に立ちはだかる 3 つの壁と乗り越え方 2021/09/06 よりよい顧客体験(CX)を提供するためには顧客と企業との間にある接点を理解し、その接点で発生する問題を顧客に合わせて改善していくことが求められる。そのためには、マーケターがデータ分析やデータ活用を行うことが必要だ。米国で行われた調査によると、顧客体験の最適化を行っている企業と行っていない企業では収益に 5.7 倍もの差が生じるという。しかし一方で、自社の持っているデータを最大限に活用できている企業はわずか 13% にすぎない。その原因は大きく 3 つ存在する。本書は、「BigQuery」や「AutoML Tables」などの「Google Cloud」のコンポーネントを利用してそれら 3 つの課題を解決し、データ分析やデータ活用を実現する方法を、事例を交えて説明する。
ホワイトペーパー IT投資・インフラ戦略 世界のリーダー 311 名調査:データを「ビジネス価値」に転換するために何をしている? 2021/09/06 多くの企業がデータを収集し、ビジネスの成果へとつなげようとしている。だが、データそのものはあくまでもビジネス変革を可能にするインサイト生成に必要な“原材料”に過ぎない。そこで本書では、最も効果的にデータを活用している企業の経営幹部や役職者など 311 名を対象に調査を実施した。データからインサイトを生成するために、どの分野へのテクノロジー投資を優先しているか、どのようにビジネス価値を引き出しているか、そして得られた成果は何かについて分析結果をまとめている。
ホワイトペーパー 開発総論 Kaggle とは何か? データサイエンスを学べるコミュニティとデータ分析コンペ活用術 2021/09/03 「Kaggle(カグル)」とは、世界中のデータサイエンティスト、機械学習エンジニア向けのコミュニティであり、さまざまなデータ分析コンペティションを通してデータサイエンスを学べる場である。Kaggle には「ノートブック」と呼ばれるブラウザ上の実行環境が用意されているが、マシン構成が自由に設計できないなどの理由もあり、トレーニング実行には別環境を用意する必要がある。この課題を解決するため、グーグルは Google Cloud 上でノートブック環境をワンクリックで構築できる「AI Platform Notebooks」を提供している。本資料では、その機能と使い方を解説する。さらに、「Kaggler(カグラー)」と呼ばれる Kaggle のコンペティション参加者による Google Cloud 活用事例も併せて紹介する。
ホワイトペーパー 物流管理・在庫管理・SCM 製造業におけるRPA活用の成否は「サプライチェーン業務変革」がカギを握る理由 2021/09/03 無駄なプロセス撲滅にシビアな製造業は、常に効率化を目指して多大な投資を繰り返してきた業界だ。最近は「サステナブル」という観点で、かつてないほどの材料や副産物の無駄をなくす取り組みが浸透してきた。特にサプライチェーンにまつわるさまざまな課題の解決は最重要事項の1つだと言える。その実現方法として注目を集めているのが「RPA」だ。RPAへの投資は真新しいものではないが、期待以上のROIを挙げている製造業者が続出している。その理由とは? 以下の資料では、主要な製造プロセスごとにRPA導入によってサプライチェーン変革がどう起きているかを分かりやすく解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【事例】NVIDIA SuperPODが採用したDDN AIストレージ導入事例 2021/08/27 最速産業用AIシステム「NIVIDIA DGX A100」は、新型コロナウイルス感染症対策や自動運転車の開発など、ビジネスの多くの側面でのAI変革に貢献している。世界最速の市販システムでもあるNVIDIA DGX SuperPODソリューション「Selene」の処理能力を最大限に生かすためにNVIDIAはDDNの高性能なAIストレージ基盤を採用した。AIイノベーションの実現に欠かせないストレージ基盤の条件、採用の経緯、ストレージ選択のポイントをNVIDIAの担当者が語った。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 「AI導入プロジェクトの9割が失敗」、深刻なストレージの問題を解決する秘訣とは? 2021/08/27 スマートフォンやIoTの普及に伴い、収集された多種多様なデータが日常生活や社会貢献に役立てられている。特にAI/深層学習技術の活用が進んだことで、HPCやスパコンが身近な存在になりつつある。その一方で、とある調査では「AI導入プロジェクトの9割が失敗している」という現状も明らかとなった。「システム開発・導入に時間がかかる」「プロトタイプまでしか進めない」といった理由の背景にあるのが、複雑なシステム環境であり、特に深刻なのがストレージインフラに関する問題だ。以下の資料では、失敗しないAI基盤の構築に欠かせないストレージ選択のポイントを解説する。