ホワイトペーパー クラウド ワークフローとのシステム連携を豊富なAPIで解決! SHIFT、HENNGE、QualiArtsの事例 2024/03/13 稟議・ワークフローシステムには、社内システムやSaaSと連携が求められることが多い。しかし、ワークフローシステムにAPIの用意が少なかったり、オンプレミス製品の場合はセキュリティの関係でそもそも連携が難しかったり、挫折する企業は少なくない。ソフトウェアの品質保証・テスト事業を展開するSHIFTも同様の課題を抱えていたが、クラウド型のワークフローシステムに移行してこの問題を解決した。本資料は、同様にシステム連携の課題を抱えていたHENNGE、サイバーエージェントグループのQualiArtsの計3社が、クラウド型ワークフローシステムでシステム連携と業務効率化の課題を解決した経緯を解説する。
ホワイトペーパー クラウド ルートインジャパンとスタンバイが実現したワークフローの脱・管理者負担/属人化 2024/03/13 情報システム部門にとって、ワークフローシステムの運用は面倒な作業だ。たとえば、簡単なワークフロー修正でも各部門からの依頼の数が多ければ時間がかかり、人事異動やOS更新のタイミングでも逐次、工数負担の大きいメンテナンスが発生する。全国にホテルや飲食店、ゴルフ施設などを展開するルートインジャパン、求人検索エンジン「スタンバイ」を運営するスタンバイも同様の課題を抱えていた。本資料は、クラウド型ワークフローシステムでワークフローシステムの運用の課題を解決した2社の事例と、両社が導入したシステムの特徴について解説する。
ホワイトペーパー クラウド 300社調査でわかったワークフローの2大課題、市場が本当に求めるシステムの条件とは? 2024/03/13 ワークフローシステムは多くの企業が導入しているが、課題が多いのも事実だ。実際に中堅・大企業の情報システム部門を中心に300社以上を調査したところ、大きく2つの課題が明らかになった。それが「学習コストが高い」「運用が面倒」の2つだ。そこで本資料では、この2つの課題を解決できるクラウド型のワークフローシステムについて解説する。「学習コストが低いのに多機能」という、これまでになかった新しいワークフローシステムの機能とメリットが、グリーなどの5社の事例とともに紹介されている。
記事 AI・人工知能・機械学習 生成AIで「自動化」はここまで進化した、リアルに「AIが相棒」になる時代到来 2024/03/13 労働力不足が深刻化する中、「業務の自動化」は生産性向上に欠かせない取り組みだ。ただし現実には、まだまだ多くの手作業やRPAのロボットでは処理できない面倒な業務がたくさん残っている。なぜ「本当に自動化したい業務」が取り残されてしまうのか。既存の自動化技術に決定的に欠けていたものとは何か。そして、その根本原因を生成AIが解決し、自動化が一気に進む明るい未来について解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 バラバラのデータと生成AIの連携方法は? 生成AI活用に必要な「3つのポイント」 2024/03/12 いま、多くの企業で生成AIの活用方法が模索されている。業務効率化を超えて、顧客体験の向上などへと活用の幅を拡げるためには、社内のあらゆるデータを接続する必要がある。しかし、企業ではデータがサイロ化したシステムに保管されており、大半のアプリケーションが統合されていない。このような環境下で生成AIの導入を成功させる「3つのポイント」とは? 生成AIを導入だけで終わらせないための指針となる基本的なステップについて解説する。
ホワイトペーパー クラウド 無数あるプロジェクトのうち、どれに投資をすれば大きなリターンになるか? PPMの神髄 2024/03/12 社内に数多く存在するプロジェクトに対し、どのプロジェクトに投資をすれば大きなリターンにつながるのか、あるいはどのプロジェクトを継続したり終了したりするべきかなど、適切な管理を行う必要があるが、その際に役立つのが「PPM(プロジェクトポートフォリオ管理)」だ。しかし、現代のプロジェクトは複雑化が進んでおり、投入すべきリソースや資金を管理することがいっそう難しくなっている。本書はPPMの概要と既存の課題、効果的な対応手法を解説する。
ホワイトペーパー クラウド 「デジタルファースト」なビジネス爆速成長の秘訣、3つのステップで実現する方法とは 2024/03/12 デジタルファースト戦略に取り組む企業が増えることに伴い、デジタルサービスに対する需要が急増している。しかし、多くの場合、予算が需要に追いつかず、無数のレガシーツールのサポートに予算が使われるなど、IT環境の複雑化が進んでいる状況だ。また、チームのサイロ化やプロセスの分断などにより、ガバナンスの課題も生じている。デジタルファーストなビジネスの成長を促すには、「最新化」→「自動化」→「最適化」という3つのステップで進めることが重要になる。本書ではその詳細を解説する。
記事 IT投資・インフラ戦略 35%が「オンプレ回帰」のワケ、重要システムのクラウド移行に“失敗”しないコツは? 2024/03/12 ITインフラにパブリッククラウドを選択する企業が増えている。ところがその一方で、いったんクラウドに移行したシステムを再びオンプレミスに戻す「オンプレ回帰」が起きているのも事実だ。なぜ、時間とコストをかけてクラウドに移行したシステムを再びオンプレミスに戻すのか。その背景を見ていくと、企業が本当に必要としている理想のITインフラの姿が見えてくる。
記事 AI・人工知能・機械学習 アステラス・小野薬品・第一三共が「AI創薬で協力」の謎、裏側にある“生成AIクラウド”の秘密 2024/03/11 新薬を1つ開発するには多額の研究開発費と約9~16年に及ぶ時間が必要であり、それだけ費やしても成功確率は2万5000分の1と言われている。この分野はAIによって大幅な効率化が期待されており、「AI創薬」をうまく活用することで大きなビジネスチャンスを生み出せる。しかし、海外の製薬会社に比べ、これまで日本の製薬会社は後手に回っていた。この状況をひっくり返すため、三井物産の子会社ゼウレカが始めたのが「Tokyo-1」プロジェクトだ。すでにアステラス製薬、小野薬品工業、第一三共がメンバーに加わり、始動している。国内屈指の大手製薬会社が協力し合うことは珍しいが、その背景には何があるのか。各社に狙いと期待を聞いた。
記事 AI・人工知能・機械学習 茂木健一郎氏が解説、AIがイーロン・マスクや孫正義に「絶対勝てない」ある能力とは 2024/03/07 2022年11月にChatGPTが公開されて以来、さまざまな生成AIが注目を集めている現在。「AI時代」とも言える現代において、人間にしか持ちえない能力はあるのだろうか。脳科学者の茂木健一郎氏によると、AIには不可能で人間が得意とする「ある能力」が存在するという。その能力とは一体何なのか。茂木氏が詳しく解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 生成 AI でエンジニアの生産性向上、開発を超効率化する生成 AI 活用法 2024/03/06 生成 AI が広がりを見せる中、システム開発分野においても生成 AI サービスの活用が加速している。たとえば、エンジニアが用意したプロンプトを元に AI がコードを生成するといったコーディングのサポートの他、運用やノーコード開発、セキュリティの支援など AI が実行し、エンジニアの業務を大幅に効率化することが可能だ。現在ではさまざまな生成 AI サービス登場しており、目的や用途によって使い分けていく必要がある。本資料では、開発を支援する生成 AI サービスとはどのようなものか、機能や特徴、具体的な活用方法などを解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 大規模言語モデル(LLM)の価値を引き出す、拡張機能の活用・構築法 2024/03/06 生成AIにおける大規模言語モデル(LLM)は制約上の理由により、リアルな世界との断絶が発生している。こうした制約を解消する有効な手段が拡張機能だ。拡張機能を活用することで、LLM はユーザーの問い合わせに対し、リアルタイム検索による最新の情報を回答することや、スクリプトを元にしたコード生成などが可能になる。ただし、LLM の拡張機能は 3 つの課題を抱えている。本資料は、これらの課題を解決し、LLM をリアルな世界へとつなぐ拡張機能を構築する方法について事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー クラウド 生成 AI により進化した「ベクトル検索」とは? 仕組みから実践法まで基礎から解説 2024/03/06 検索システムに生成 AI の技術を活用することで、新しいユーザー体験を生み出すことが期待されている。たとえば、高度化された検索エンジンにより、ユーザーは欲しい情報を素早くわかりやすく取得できるようになるため、顧客満足度の向上へとつながる。その他にも、マーケティング強化や技術ノウハウの蓄積などの効果を得ることも可能だ。そのためには、「セマンティック検索」という従来の検索技術を生成 AI によって「ベクトル検索」へと進化させる必要がある。本資料は、これら検索システムについての仕組みやベクトル検索を実践する方法を解説する。
動画 IT投資・インフラ戦略 成果につながるDX人材育成とは~他社事例から紐解く、求められている人材像~ 2024/03/05 DX推進の障壁となるのが、即戦力となるDX人材の育成であり、「DX人材育成の最適な施策が分からない」「社員のデジタルリテラシーを向上したい」といった悩みをよく伺います。本公演では、300社以上のDX人材育成をご支援してきたTECH PLAYが、DX推進に求められる人物像と育成のコツを他社事例を紐解きながらご紹介します。
記事 AI・人工知能・機械学習 結末は…天国か地獄か? 「生成AI活用企業」の未来を占う“4つのチェックリスト” 2024/02/28 生成AIがブームとなっている昨今、企業による生成AI活用を検討する動きが加速している。しかし、その活用には「セキュリティリスク」が付きまとうことから、足踏みする企業も少なくない。セキュリティリスクを理由に生成AIの活用が進まなければ、イノベーションが妨げられてしまう。そこで今回は、生成AIを生かしたビジネス構築と情報セキュリティを両立するためのポイントについて、セキュリティの専門家である原子拓氏に解説してもらった。
記事 AI・人工知能・機械学習 生成AIをめぐる“いたちごっこ”…NRIセキュアが語るリスクとの「上手な付き合い方」 2024/02/26 生成AIの実用性の高さが注目され、全世界でAIの利用方法に関する議論が進む一方で、セキュリティリスクを懸念する声も高まっている。生成AIのリスク管理は攻撃と防御の“いたちごっこ”になりやすく、今後さらに注視する必要がある。そこで、企業が考慮すべきセキュリティリスクと、生成AIを安全に活用するための上手な付き合い方について、NRIセキュアテクノロジーズ コンサルティング事業統括本部長 山口雅史氏に話を聞く。
記事 AI・人工知能・機械学習 NECの緻密な「生成AI」戦略、独自開発LLM(大規模言語モデル)で描く“勝ち筋”とは 2024/02/19 数年前、「日本のAIは周回遅れ」と言われていた。しかし「生成AI」が注目されて以降、状況は変わりつつある。中でも最近のNECの動きは熱い、そして早い。AIの研究開発用に超並列処理が可能なAIスーパーコンピューターを構築し、独自の大規模言語モデル(LLM)「cotomi」をリリースすると同時に、生成AIを事業化する専門組織「NEC Generative AI Hub」を立ち上げた。その組織でシニアエバンジェリストとして活躍する野口圭氏に、同社の生成AI戦略を聞いた。
記事 AI・人工知能・機械学習 世界のCEO 3000人に聞いた「生成AI以降、意思決定はどう変化?」調査で判明した差とは 2024/02/15 企業の最高経営責任者(CEO)にとって最も重要な仕事は「意思決定」だ。ところが現代においては考慮すべき要素が膨大かつ多岐にわたり、意思決定の難易度は圧倒的に上がっている。そこに登場したのが「生成AI」だ。難問にも明快に回答する生成AIは、企業の意思決定にどのような影響を与えているのか。世界30カ国3000人のCEOの調査から見えてきた、生成AIの可能性とリスクを解説する。
記事 AI・人工知能・機械学習 「AIは儲からない」は本当? ウォルマートらがAIで稼ぐために磨く「6つの能力」 2024/02/15 生成AIの登場によって企業のAIに対する関心は一気に高まり、AIへの投資も加速している。ただし、ほとんどのAIプロジェクトの収益性はまだそれほど高くない。しかし、グローバルでの調査によると、一部の企業はAIプロジェクトで高い収益性を達成することに成功しているという。分析の結果、見えてきたのは、これらの企業が持つ「6つの能力」だ。それは何か。ウォルマートやLyft(リフト)などの事例も交えて解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 生成AIで「優先的に投資されている」分野とは? 3つのフォーカス領域 2024/02/15 ビジネスに生成AIを取り入れる動きが広まり、あらゆる分野で活用方法が試行錯誤されている。これにより、生成AIが企業にどのような価値をもたらすのかがわかってきた。同時に、経営層の間では生成AIを導入する上での新たな3つの優先事項が定められ、導入を拡大する計画が進められているという。本資料では経営層が生成AIを活用しようとしている分野や、これから起きる破壊的変化に備えるための3つのフォーカス領域などを解説する。
記事 AI・人工知能・機械学習 生成AI、経営層が「投資に慎重」なワケ 大手企業の事例などから見る“やるべきこと” 2024/02/15 2023年以降、多様な機能を持つ生成AIが普及し、社会経済に影響を及ぼしている。しかし、多くの企業は大きな価値を創出できておらず、慎重な姿勢が見受けられる。IBMとオックスフォード・エコノミクスの調査では、経営層はAIの戦略的価値を十分活用できておらず、投資は増えるものの、現状では限定的だという。調査結果や日本および世界の大手企業の事例を踏まえて生成AI導入のための行動指針を提言する。
記事 AI・人工知能・機械学習 【経営層3000人調査】生成AIが労働に及ぼす影響、「拡張労働力」時代の生存戦略 2024/02/15 今後も「進化するAI」と「業務の自動化」がビジネスモデルを変え、従業員の仕事を一変させることは明らかだ。世界経済フォーラム(WEF)によると、2025年までに8500万人の雇用が影響を受けるという。このような変化の中、自社成長のために従業員の能力強化は必須だ。ではそのような「人材トランスフォーメーション」をどう実現すべきか。グローバル調査結果に見る現状と未来予測を基に、新たな時代を生き抜くための組織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 なぜ「コストセンターへの投資」を優先? カスタマーサービスに生成AIが広まるワケ 2024/02/15 さまざまな業務領域で生成AIの活用法が模索される中、コストセンター(コストのみがかかる部門)とも呼ばれるカスタマーサービスでの活用が加速している。ある調査では、経営幹部の60%以上がカスタマーサービス担当者への直接的な支援のため、生成AIに投資する意向があり、それにより、高品質な顧客体験を提供することが可能になるという。ただし、生成AIをビジネスの最前線に置くことは大きなリスクがあり、顧客との対応を誤ればブランドに致命傷を与えかねないため注意が必要だ。本資料は、カスタマーサービスに生成AIを活用し、メリットを最大化する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 生成AIに仕事を奪われる? 生成AI時代の従業員に求められるスキルとは 2024/02/15 生成AIの広がりに伴い従来の業務が変わりつつある。たとえば、コンテンツ制作やデータ分析、コード開発などの反復作業や日々の定型的作業を、生成AIによって自動化する取り組みが行われており、これにより従業員は単調な作業から解放され、質の高い業務に注力できることが期待されている。その一方で、初歩的業務の職種から経営層まで、あらゆる従業員が職務転換を迫られることも予想されている。本資料は、業務に生成AIの導入が進められる中で、従業員に求められるスキルや、経営層が対応すべきことなど解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 生成AI導入を急ぎすぎると「収益に悪影響」?生成AIによる顧客・従業員体験向上の要点 2024/02/15 あらゆる企業で顧客体験の提供が優先事項となる中、世界の経営層の間では、より高度な体験の実現には、生成AIが必要になるとの見方が強まっている。生成AIを活用することで、パーソナライズされた顧客体験や、従業員体験も提供することが可能だ。ただし、生成AIの導入には倫理的課題への対処や従業員の業務環境を考慮することがとても大切だ。これらを疎かにして導入を急ぐと収益成長率などに悪影響が及ぶという。本資料は、生成AIによって顧客体験と従業員体験を向上させる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 生成AI導入に向けた3つの障壁と4つの懸念、経営層がすべき3つのこと 2024/02/15 ほんの数年前まで、AIについて理解できているという経営層は約半数程度だった。だが、ここ最近、生成AIへの関心が急速に高まり続けており、今や経営層の8割超は生成AIへの理解を深めつつある。一方で、多くの経営層は生成AI導入に課題を感じており、さらに約8割は1~4つの懸念を抱いているという。本資料では、企業が生成AIを活用するときの課題と解決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 AIの経験ゼロから正答率90%以上のAIチャットボットを構築したオプテージの取り組み 2024/02/15 オプテージは、携帯電話サービス「mineo(マイネオ)」やFTTHサービスなどを提供している関西電力グループの総合情報通信事業者である。顧客に長く、安心して利用してもらうためサポートに力を入れる同社は、気軽に問い合わせてもらえるようLINEの公式アカウントを開設し、簡易な自動応答に取り組んだ。しかし、思ったような回答精度が得られなかったという。そこで同社が導入したのが、AIを活用したチャットボットだった。AIチャットは社内で初めての取り組みであるため、自分達だけでチューニングし、正答率を上げていくことを決断。試行錯誤の結果、サービス開始時にはトップ200の質問に対して正答率90%以上を達成し、24時間365日のサポートを実現した。AIの専門家や経験なしでAIチャットボット導入を成功に導いた秘訣は何か。その裏側をレポートする。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 生成AIでビジネスを成功させる方法とは? AI戦略の策定で超重要な3つの要素 2024/02/15 近年、AIに関するテクノロジーは大きく進化し、生成AIの登場により、ビジネスの変革が起きようとしている。コードの作成やサイバーセキュリティ、自動化、サステナビリティへの取り組みなど、AIの活用シーンは拡大し、競合他社に後れを取るまいと、多くの企業が取り組みを始めた。ただし、成功に導くためには、AI戦略を決定する際、3つの重要な事項を考慮する必要があるという。本書は、AI戦略の3つの重要事項に加えて、実行するためのインフラストラクチャー、ビジネスにおけるAI活用方法などを解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 データ処理のコストを半減、AIの力を引き出す「データレイクハウス」構築の方法 2024/02/15 企業がAIのさらなる拡張を実現するためには、データの課題を解決する必要がある。調査会社のIDCによると、企業が保管するデータ量は2025年までに250%に増加し、従来のデータレイクやデータウェアハウスでデータ処理を続けると大幅なコスト高を招く可能性があるという。そこで注目されているのが、データウェアハウスとデータレイクの特徴を備えた「データレイクハウス」だ。本資料は、データレイクハウスを用いて、AIが持つ力を引き出す方法についてわかりやすく解説する。
記事 AI・人工知能・機械学習 実は恐ろしい「AIのリスク」、ブラックボックス・モデル化の危険性と対処法 2024/02/15 「生成AI」は急速に成長・普及しており、現在多くの組織が採用している。しかし、AIの透明性・説明責任の欠如によるブラックボックス・モデル化に関する懸念も生じている。信頼できるAIを実装するためには包括的なガバナンスが必要不可欠だ。AIは将来性が高い一方、そのリスクも考慮しながら変革を進めなければならない。今取り組むべき「責任ある管理されたAI」実現のための方法について、解説する。