記事 AI・生成AI 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 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 経営戦略 CIOの8割が進めるAI活用、サイロ化を克服して「使いこなす」ためのフレームワークとは CIOの8割が進めるAI活用、サイロ化を克服して「使いこなす」ためのフレームワークとは 2020/06/10 IoT時代の到来によるデータの爆発的な増加を背景に、ビッグデータ分析、さらにAIの活用が本格化している。だが、そうした取り組みの前に立ちはだかっているのがシステム、さらにデータのサイロ化の問題だ。この状況を打開し、社内データを可視化できなければ、社内にいくらデータが存在しても活用は困難だ。IBMアナリティクスのグローバルリーダーであるロブ・トーマス氏が、そのための手法や、そこで満たしておくべき要件、取り組みの高度化に向けたポイントについて、ノウハウを解説する。
記事 BI・データレイク・DWH・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 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・データレイク・DWH・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 「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 データ連携・ETL・EDI データクレンジングの手法を解説、どうすれば価値あるデータとなるのか データクレンジングの手法を解説、どうすれば価値あるデータとなるのか 2020/06/10 企業経営や日常業務での意思決定にデータを活用することで、自社の競争力を高めようと考える企業が年々増えています。ところがデータ活用を本格的に開始しようとすると、必ず陥る落とし穴があります。それは、社内に蓄積しているデータも、社外から取り込んだデータも、必ずしもそのままでは利用できないということです。なぜそのようなことが起こるのか、またどうすれば活用可能な価値あるデータになるかについて分かりやすく説明します。
記事 AI・生成AI 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 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・データレイク・DWH・マイニング 名寄せはなぜ重要なのか? 顧客管理でキモとなるポイント 名寄せはなぜ重要なのか? 顧客管理でキモとなるポイント 2020/06/10 データを活用してビジネス価値を生み出すことが企業に求められています。その前提として、社内に分散しているデータを統合・整理することが必要になりますが、その際には「名寄せ」を避けて通ることができません。いったい「名寄せ」とは何なのでしょうか。なぜ名寄せが必要なのでしょうか。そして、その具体的な方法とはどのようなものなのでしょうか。
記事 BI・データレイク・DWH・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 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 データ戦略 データを企業競争力につなげるには「3つのハイブリッド化」対応が必要だ データを企業競争力につなげるには「3つのハイブリッド化」対応が必要だ 2020/06/10 ここ数年で企業の本格的なデータ活用手段が広がり、データの構造も保管場所もワークロードもまったく違うデータを同じように取り扱えることが企業競争力の源泉となる時代になった。一方で、既存のIT資産を持つ企業ほどデータ活用環境の整備に手間取っており、データにまつわる「3つのハイブリッド化」への対応に苦慮している。これに対する有効な解決策はあるのだろうか。
記事 AI・生成AI 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 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 2020/06/10 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 データ戦略 楽天×IBM、2人の最高データ責任者が語る「消耗しない組織変革」のススメ 楽天×IBM、2人の最高データ責任者が語る「消耗しない組織変革」のススメ 2020/06/10 近年、企業経営における「データの重要性」がクローズアップされている。企業の中に眠るデータに光を当て、AIを駆使したビッグデータ解析を施すことでさまざまな知見を見いだし、ビジネス戦略にいち早く反映させていく。こうした「データ経営」を担う役職として、「チーフ・データ・オフィサー(CDO)」を設ける企業も出てきた。既に欧米の企業ではかなり一般的なCDOだが、国内企業ではまだまだ例が少ない。その数少ない1社である楽天で常務執行役員CDOを務める北川拓也氏と、米IBMでグローバルCDOを務めるインダーバル・バンダーリ氏に、CDOの役割や存在価値について話を聞いた。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 丸亀製麺とパルコのキーマンが語る「顧客体験のあり方」、“コロナ後”を考えるには 丸亀製麺とパルコのキーマンが語る「顧客体験のあり方」、“コロナ後”を考えるには 2020/06/01 新型コロナウイルスへの対応にさまざまな企業が取り組んでいるが、今後店舗を構える店はオンラインをどのように設計していけばいいのだろうか。「オンラインと店舗を横断した最適な顧客体験を提供する秘訣について、丸亀製麺でおなじみの飲食業グループ企業トリドールホールディングスと、ファッションビル「PARCO」を全国に展開するパルコのキーマンのディスカッションを、ECエバンジェリストの川添隆氏がモデレートした。
記事 データ戦略 『統計学が最強の学問である』著者の西内啓氏が解説、 データドリブン経営成功の方策 『統計学が最強の学問である』著者の西内啓氏が解説、 データドリブン経営成功の方策 2020/06/01 企業経営における「データ」の重要性は近年、広く知られることとなった。だが「データドリブン経営」、“言うは易し、行うは難し”である。データ、分析手法、意思決定者、現場……いずれかがボトルネックとなりデータを生かしきれていない企業も多い。ベストセラー『統計学が最強の学問である』著者でありデータ分析支援企業データビークルの代表取締役である西内 啓氏が、データドリブン経営を推進する上で重要なポイントを解説した。
記事 AI・生成AI AIに「たらこ」がわかるのか?やまやが挑戦するより美味しい辛子明太子の製造とサプライチェーン変革 AIに「たらこ」がわかるのか?やまやが挑戦するより美味しい辛子明太子の製造とサプライチェーン変革 2020/05/12 「明太子のやまや」で知られるやまやコミュニケーションズは、看板商品である「辛子明太子」の製造で行っている異物検査やグレード判定に関して、一定のスキルを有した人材の確保が難しいことから、品質維持や安定供給を属人化させない対策を求めていた。高齢化や働き手不足により人員確保が年々難しくなる中、この課題をどう解消すればよいのか? 考え抜いた結果、画像認識AIに活路を見出だしたものの、多くのベンダーから「天然水産物の画像認識は難しい」と尻込みされてしまう。しかし、それでも諦めなかった同社が「10%近い認識精度向上」を達成し、今後、人件費の大幅削減から在庫量の削減、商品出荷のリードタイム短縮など、サプライチェーンを大きく変えるほどの効果を目指せる方法とは?
記事 IoT・M2M・コネクティブ ポルシェ、米ホンダらはどうしている? 成功事例から学ぶ「IoTデータ活用」 ポルシェ、米ホンダらはどうしている? 成功事例から学ぶ「IoTデータ活用」 2020/03/13 近年、企業の業務は急速にデジタル化が進み、さまざまなデータが生み出されるようになった。今企業に問われているのは、そうしたデータに「いかにビジネス的な価値を与えるか」という点だ。とはいえ、しっかりと活用フェーズに進んでいる企業はまだ少なく、多くのデータは未開拓のまま眠っているはずだ。そこで、データを有効活用するための戦略と具体的な手法について、成功事例を紐解いて解説しよう。
記事 ワークスタイル・在宅勤務 「過疎地のIT企業」に応募が殺到、採用に効く“未来の働き方”とは 「過疎地のIT企業」に応募が殺到、採用に効く“未来の働き方”とは 2019/11/15 働き方改革の手段として、在宅勤務やサテライトワークなど、テレワークの環境をいかに整えるかが注目されている。地方でのサテライトワークを実践することで、IT人材の採用につなげたサイファー・テックとあわえの代表取締役を務める吉田基晴氏に「人も組織も地域も元気になる働き方」を聞いた。
記事 見える化・意思決定 「現場が使えないBI」を刷新、エステールはどうやってデータ分析を“民主化”したか 「現場が使えないBI」を刷新、エステールはどうやってデータ分析を“民主化”したか 2019/09/20 宝石や貴金属などの製造加工から、ジュエリー専門店のチェーン展開まで、「製販一体」の体制が強みのエステールホールディングス。多品種にわたるジュエリー商品の展開に、データ分析の重要性は高まる中、それまで使っていたビジネスインテリジェンス(BI)ツールがサポート終了を迎えた。同社が新しいBIツールに求めたのは、「現場部門の社員にも容易に使いこなせる操作性」を備えたBIツールだった。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング ビズリーチはいかにして“成長痛”を解消し、「データ分析の民主化」を推し進めたか ビズリーチはいかにして“成長痛”を解消し、「データ分析の民主化」を推し進めたか 2019/09/09 転職サイト「ビズリーチ」や「キャリトレ」などを運営するビズリーチは、約10年で従業員1300名を超える規模に急成長している。しかし、この急激な成長は、事業部門間のデータの分断を引き起こした。データがビジネスのドライバーである同社にとって、それは自らの成長を止めかねない重大な問題だ。そこで同社は、会社のすべてのデータを集約し、全社員がデータ分析する「データの民主化」を目指して、新たな取り組みを開始した。
記事 経営戦略 「御社のデータ活用」が一向に進まないワケ、価値を出すために必要な手順とは 「御社のデータ活用」が一向に進まないワケ、価値を出すために必要な手順とは 2019/08/07 あらゆるビジネスにデジタル変革が必要である昨今、データを自社の武器に変えられているだろうか。なかなか成果が得られていないとしたらそれは、「データ活用に求められるリテラシー」が足りていないからかもしれない。データ分析を武器に、数々のビジネス課題解決してきたデータ&ストーリーLLCの代表を務める柏木吉基氏の考えから「データで成果を得るために必要なリテラシー」を学ぼう。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング データ活用を任された!「3分で分かるBIツール選定のポイント」 データ活用を任された!「3分で分かるBIツール選定のポイント」 2019/08/02 必要なデータをわかりやすく繋ぎ合わせ、戦略策定や現状理解を助けてくれるBIツール。しかし、目的を定めず、必要な機能を見定めないで導入されることも多い。そこで、本記事では具体的な目的の定め方や、ツール選択のコツを伝授する。考えるべき3つのポイントとは。
記事 AI・生成AI 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 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・生成AI 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? 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・生成AI 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 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・データレイク・DWH・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 「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 データ戦略 楽天×IBM、2人の最高データ責任者が語る「消耗しない組織変革」のススメ 楽天×IBM、2人の最高データ責任者が語る「消耗しない組織変革」のススメ 2019/05/27 近年、企業経営における「データの重要性」がクローズアップされている。企業の中に眠るデータに光を当て、AIを駆使したビッグデータ解析を施すことでさまざまな知見を見いだし、ビジネス戦略にいち早く反映させていく。こうした「データ経営」を担う役職として、「チーフ・データ・オフィサー(CDO)」を設ける企業も出てきた。既に欧米の企業ではかなり一般的なCDOだが、国内企業ではまだまだ例が少ない。その数少ない1社である楽天で常務執行役員CDOを務める北川拓也氏と、米IBMでグローバルCDOを務めるインダーバル・バンダーリ氏に、CDOの役割や存在価値について話を聞いた。
記事 データ戦略 【5分テスト】あなたのデータ活用知識、どのくらい? 【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 経営戦略 CIOの8割が進めるAI活用、サイロ化を克服して「使いこなす」ためのフレームワークとは CIOの8割が進めるAI活用、サイロ化を克服して「使いこなす」ためのフレームワークとは 2019/05/20 IoT時代の到来によるデータの爆発的な増加を背景に、ビッグデータ分析、さらにAIの活用が本格化している。だが、そうした取り組みの前に立ちはだかっているのがシステム、さらにデータのサイロ化の問題だ。この状況を打開し、社内データを可視化できなければ、社内にいくらデータが存在しても活用は困難だ。IBMアナリティクスのグローバルリーダーであるロブ・トーマス氏が、そのための手法や、そこで満たしておくべき要件、取り組みの高度化に向けたポイントについて、ノウハウを解説する。
記事 データ戦略 データを企業競争力につなげるには「3つのハイブリッド化」対応が必要だ データを企業競争力につなげるには「3つのハイブリッド化」対応が必要だ 2019/05/20 ここ数年で企業の本格的なデータ活用手段が広がり、データの構造も保管場所もワークロードもまったく違うデータを同じように取り扱えることが企業競争力の源泉となる時代になった。一方で、既存のIT資産を持つ企業ほどデータ活用環境の整備に手間取っており、データにまつわる「3つのハイブリッド化」への対応に苦慮している。これに対する有効な解決策はあるのだろうか。
記事 BI・データレイク・DWH・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 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 BI・データレイク・DWH・マイニング 名寄せはなぜ重要なのか? 顧客管理でキモとなるポイント 名寄せはなぜ重要なのか? 顧客管理でキモとなるポイント 2019/05/20 データを活用してビジネス価値を生み出すことが企業に求められています。その前提として、社内に分散しているデータを統合・整理することが必要になりますが、その際には「名寄せ」を避けて通ることができません。いったい「名寄せ」とは何なのでしょうか。なぜ名寄せが必要なのでしょうか。そして、その具体的な方法とはどのようなものなのでしょうか。