記事 医療IT 経産省に聞く、なぜヘルスケア業界は“77兆円”に? 患者も社会も支える「PHR」の実力 2024/03/22 医療・介護費用の増大が課題になり、治療だけでなく「予防」も重要視されるようになってきた。こうした中で、個人の健康・医療・介護に関するデータである「PHR(Personal Health Record)」が注目を集めている。製薬や介護、民間保険等のヘルスケア業界が注視するPHR活用が本格化するための課題や先進的なユースケースなどを、経済産業省の白根 健太郎氏、TISの山本 勇樹氏、名田 茂氏に聞いた。
記事 BI(DWH、OLAP、マイニング) なぜ丸亀製麺は「勝ち続ける」のか、注目を集める独自のマーケティングの“秘訣” 2024/03/19 激変する経営環境の中、CRMデータや店舗内顧客行動データなど、多種多様なビジネスデータをどう活用するかが、将来の明暗を分けるといっても過言ではないだろう。丸亀製麺では、「KANDO(感動)ドリブンマーケティング」を中心に外食企業から感動創造企業へと進化すべく、データ活用に取り組んでいる。丸亀製麺が取り組む“勝ち続ける”ためのマーケティングの秘訣はどこにあるのだろうか。
記事 BI(DWH、OLAP、マイニング) 大阪ガスが20年超取り組んだ「データ分析」、基盤構築で痛感した「最大の苦労」とは 2024/03/08 大阪ガスではDXという言葉が生まれる前から、データ活用に力を注いできた。1990年代後半にデータ分析専門組織を設立し、2010年には全社データ活用基盤「DUSH」を構築。稼働してから約10年が経過したところで、大きく3つの課題が表面化したため、同社ではDUSHを再構築するとともに、クラウド技術などを活用した「高負荷分析基盤」を新たに構築した。そこで今回、プロジェクトをけん引した同社 DX企画部アーキテクトの花牟禮 龍馬(はなむれ・りゅうま)氏に、取り組み内容とともに、経験談や苦労話について語ってもらった。
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 医療IT 過去最高益の塩野義製薬が「データサイエンス部」を設置したワケ、人材育成の秘密とは? 2023/12/27 データを活用し、ビジネスに新たな価値を生み出す「データ駆動型(ドリブン)ビジネス」の実現が企業の課題の1つとなっている。データに基づく新たな価値創造に早くから取り組み、結果を出している企業の1つが、2022年度の決算でも過去最高の売上・利益を達成した塩野義製薬だ。同社はどのようにデータ活用基盤を構築し、どのようにデータドリブンビジネスに取り組んでいるのだろうか? キーパーソンであるDX推進本部 データサイエンス部長の北西 由武氏に話を聞いた。
記事 RPA・ローコード・ノーコード 【超基礎】DXで成果を出す「ノーコードツール」の選び方、注目すべきは「2つの機能」 2023/12/20 多くの企業が「自社はDXで成果が出ている」と感じている。だが、現実は、紙業務のデジタル化やデータの収集などにとどまっているケースがほとんどだ。真のDXを実現するためには、データを実際に活用することが大切であり、そのためには、データ連携の内製化や将来を見据えたデータ運用が求められる。そこで役立つのが、プロフェッショナルノーコードツールである。今回は、プロフェッショナルノーコードツールの選定条件などについて解説する。
記事 AI・人工知能・機械学習 結局、いま生成AIで何をすべき? デロイトが徹底解説「ChatGPTとLLM」の戦略的な使い方 2023/12/18 2022年11月にOpenAIのChatGPTが登場して以来、生成AIの威力を世界中の企業が実感していることだろう。この巨大な価値をいかに享受し、どうビジネスに生かしていけば良いのだろうか。企業や産業を支援し、AIの戦略的な活用とガバナンスをテーマに活動しているデロイト トーマツ コンサルティングのAI&DATAユニット 執行役員・パートナーの森正弥氏が、ChatGPTと大規模言語モデル(LLM)の戦略的活用法を解説する。
記事 RPA・ローコード・ノーコード 【痛快事例】アシックス・大洋食品の「ノーコードDX」、本社・現場に嬉しい2つの効果 2023/11/27 近年、ビジネスにとって「データ活用」は何より重要なテーマになりつつある。生成AIの登場は、こうしたデータ活用の流れをより一層加速させている側面もある。これほど関心高まるデータ活用だが、つまずく企業は多く、特に製造現場などでは活用が進んでいない状況がある。それは、工場内の機器からデータを収集するためのセンサー・カメラや、収集データを管理するソフトウェアを用意する必要があるほか、分析・活用方法を検討しなければならいなど、ハードルが高いからだ。これら問題を解決し、簡単にデータ活用をはじめる方法はあるのだろうか。
記事 ビッグデータ 【読者アンケート】「不便な検索」が妨げに?調査で見えた“厳しすぎ”なデータ活用実態 2023/09/29 近年ますます注目度が高まる「データ活用・分析」。企業はその重要性を認識しつつも、取り組みの実情はさまざまだ。自社はどのくらいのレベルにあり、他社はどのような悩みを抱えているのか? 今回は、ビジネス+ITが独自に調査した読者アンケート調査結果から、企業が抱えるデータ分析・活用の課題と注意するべきポイントをさまざまな観点から浮き彫りにする。
記事 AI・人工知能・機械学習 生成AIでビジネスはどう進化する?最強タッグ「マイクロソフト×エヌビディア」の責任者に聞いてみた 2023/09/26 2023年5月23日、米マイクロソフトが開発者向けに開催した年次イベント「Microsoft Build 2023」において、マイクロソフトとエヌビディアの提携が発表された。具体的な内容は、エヌビディアの「NVIDIA AI Enterprise」をマイクロソフトの「Azure Machine Learning」で使えるようにするというものだ、その意義も含めて、両社のキーパーソンに日本企業の生成AIへの取り組み、課題、今後の展望について話を聞いた。
記事 医療IT 塩野義製薬のデータサイエンティストが創る「AI技術を用いたビジネス」 2023/09/12 2010年頃から始まった第3次AIブームでは、さまざまな企業がAIを活用したビジネスを模索したものの、ビジネスに至った事例は決して多くない。そのような中、データサイエンティストがAI技術を用いて新たなサービスを提供し始めた企業が塩野義製薬である。同社のDX推進本部 データサイエンス部 サブグループ長 木口 亮 氏にサービスを事例とともに、データサイエンティストがビジネスを創るうえでのポイントを聞く。
記事 AI・人工知能・機械学習 ChatGPTなどAIを使い倒すには? ソフトバンクが解説する「失敗/成功パターン」の典型 2023/08/28 ChatGPTやBing AIなどの生成AIが注目を集める昨今、DXを推進する企業に重要なテーマが「AIをいかに活用するか」であろう。しかし、どれだけ優れたAIを開発できても、そのAIを活用できる人材と利用できるデータがなければ、AIを使いこなすことは難しい。つまりAI人材育成とデータ作成が、AI活用を進める第一歩であり、成否を分けるポイントとなる。そこで本稿では、事例を交えながら、AI活用を加速させるAI人材育成とデータ作成の秘訣について解説していこう。
記事 ビッグデータ “21世紀の石油”を巡る戦いに敗れた日本、一橋「データサイエンス学部」の狙い 2023/08/28 データサイエンティストがまるで足りておらず、「21世紀の石油」とも呼ばれるデータの分析・活用で欧米諸国に大きく後れをとる日本。そうした中、2023年4月に一橋大学がソーシャル・データサイエンス学部・研究科を新設し、大きな話題を呼んでいる。今回は、約70年ぶりに学部新設に至った背景や一橋大学が目指す「ゼネラリスト」の養成について、一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部・研究科で学部長・研究科長・教授を務める渡部敏明氏に話を聞いた。
記事 ビッグデータ 一筋縄ではいかない「データ利活用」、成功企業に学ぶ「データ仮想化」の手法とは? 2023/08/24 不確実なビジネス環境の中で企業が成長していくには、データに基づいて迅速に行動を起こし、変化に柔軟に対応することが重要だ。しかし、企業内のデータはいたるところに散在し、一元管理にはコストも時間もかかる。それを解消するのが「データ仮想化」のアプローチだ。その内容・メリットと製造業での具体的な活用事例を紹介する。
記事 AI・人工知能・機械学習 【生成AIの主人公】アドビ×エヌビディアに聞く、生成AIでビジネスの何が変わるのか? 2023/08/21 文章の質問に対して人間のような高精度の回答を返すOpenAIのChatGPTやグーグルのBard、文章から画像を生成するMidjourneyやStable Diffusionなどの生成AIがブームだ。こうした中、アドビは2023年3月に生成AIブランド「Firefly」を発表した。その開発には、AIのデータ学習に不可欠なGPUで知られるエヌビディアも関わっているという。現在のAIブームの主要プレイヤーである両社は現状をどう見ているのか。「クリエイティブ制作の世界」はどう変わるのかと問うと、クリエイターの業務領域だけでない、ビジネス全体をも変える明確なビジョンが返ってきた。
記事 ビッグデータ 「ダーク・データ」がDXの足を引っ張る?一歩差をつける新たなデータ基盤とは? 2023/07/14 現在は経済やビジネス、テクノロジーの進化など、想像をはるかに超えて、あらゆることが複雑さを増し、将来の予測が困難な状況になってきている。この予測不可能な時代で、企業が持続的に成長していくためには、AI・データ活用が一つの鍵となる。データからの新たな洞察をもとに迅速にサービス提供することが、ビジネス価値を高める上でより重要になっている。しかし、AI・データ活用の重要性を感じつつも、どこから着手したら良いか、多く企業が同じ悩みを抱えており、日本企業で成果を出している企業はほんの一握りだ。何が成功を妨げる要因となっているのか。着実に本気で成果を出すための押さえるべきポイントは何か。当セミナー動画では、IBM x NVIDIAの知見を活かしたAI・データ活用のアプローチと、両社が提供する解決策について解説する。
記事 AI・人工知能・機械学習 カネカのDX戦略、100件超のAI活用の取り組みが進む「現場を主戦力とする大変革」とは 2023/06/29 大手総合化学メーカーのカネカは2020年に発表した新中期経営計画で、データ活用・AI活用を推進し、積極的にDXに取り組むことを掲げている。この実現に向け、現場の社員がAIを扱えるようにするといった人材育成プログラムと文化醸成に取り組んでおり、最近では社員からChatGPTのようなAIの活用についても多くの関心の声が上がっているという。今回は、AI・データ活用のプラットフォームを提供するDataiku カントリーマネージャーの佐藤 豊氏が聞き手となり、同社が目指すDXとAI・データ活用の取り組みについて、カネカ エグゼクティブ・フェローの鷲見 泰弘氏に聞いた。
記事 その他ハードウェア エッジコンピューティング最前線、「3つの選定基準」「導入時の課題解決のヒント」とは? 2023/06/15 企業のデータ活用、画像・映像データの増大、そしてIoT技術の拡大などにより、企業が処理しなければならないデータは爆発的に増大している。そこで注目されているのが、データの発生源に近い場所で処理するエッジコンピューティングだ。今後、ますます重要になるエッジコンピューティングにはどのようなアーキテクチャ、ソリューションがあるのか。その最新情報を整理する。
記事 製造業IT 起死回生にもほどがある「マツダのDX」、開発部わずか30人で“V字回復”の秘密 2023/04/10 自動車業界は「100年に一度の大変革期にある」といわれるほど環境の変化にさらされている。各社が将来への投資を進める中で、2000年代のマツダは経営に課題を抱え、先行領域の技術開発リソースも不足していた。そうした状況下、次世代技術「スカイアクティブテクノロジー」を発表し、V字回復を成し遂げた背景には、どのような戦略と試練があったのか。モデルベース開発(MBD)を起点としたDXの導入・実践を主導してきた、シニアフェロー イノベーションの人見光夫氏が明かす。
記事 イノベーション がんこ代表が挑む「研究者との二刀流」、飲食現場が超・効率化する“3つの研究成果” 2023/03/27 多くの企業が本格的に推進し始めたDXだが、サービス産業ではなかなか進められず、生産性は低いままでいる。そんな中、大阪府を中心に和食レストランなどを手がけるがんこフードサービス 代表取締役 代表執行役員の新村 猛氏は、大学院の教授を兼任し、ロボットやAI、データなどを活用したサービス業の生産性向上について研究。そこで得た知見を自社の飲食店の現場に取り入れ、多くの成果を出している。では具体的にどのような研究を行い、現場で活用しているのだろうか。研究と経営の二刀流に挑む新村氏に話を聞いた。
記事 AI・人工知能・機械学習 なぜ「データウェアハウス」と「データレイク」は衝突&失敗する?シンプルな解決策とは 2023/03/22 企業が競争力を持つためには、データ活用が必要不可欠となっている。そのためには、過去のデータの可視化と分析が得意な「データウェアハウス(DWH)」と、非構造化データも扱えることで機械学習や未来予測に適した「データレイク」、どちらもうまく活用することが重要だ。しかし、それぞれの特性や思想が大きく異なるため、双方を運用することは課題が多い。どうすれば「良いとこ取り」ができるのだろうか?
記事 AI・人工知能・機械学習 東京工科大学の「AI研究」が技術革新に1番近い?他とは全然違う“教育・研究環境”の全貌 2023/03/16 近年のAI技術の進展は著しい。ChatGPTの登場に見られるように、いわば技術の「相転移」とも言える事象が起き、まさにシンギュラリティが近づいているようにも見える。一方で、日本の産業界や学術界では、AI人材の慢性的な不足が叫ばれており、この波に乗ることすら難しい状況にある。人材育成が急務となる現状において教育の重要性は高まっているが、充実した研究設備を備えた大学は多くはない。膨大なデータを扱うAI研究に思う存分に取り組むには相応のマシンパワーが必要であり、それには膨大な資金力が必要になるからだ。こうした課題がある中、“ある工夫”により最先端の教育環境を実現した大学がある。それが東京工科大学だ。
記事 AI・人工知能・機械学習 エヌビディアの「次世代AI」「メタバース構築」とは? 鍵を握るのはプラットフォーム 2022/12/12 NVIDIAは「AIとメタバース」をテーマにさまざまな取り組みを実施している。そもそもGPU(Graphics Processing Unit)をはじめとするチップだけでなく、ソフトウェアやサーバから、ネットワーク製品まで提供するNVIDIAはどのようなビジョンでソリューション開発に組んでいるのか。2022年9月に開催されたWebinarでは、「次世代AI」「メタバース構築」の実現を支える数多くの最新技術、製品やサービスが紹介された。
記事 AI・人工知能・機械学習 米スタバのデータ経営が凄い?「生産性30%向上」「数十億円コスト減」を実現できた秘密 2022/10/21 「データドリブン経営が重要だ」と言われている昨今、実際に成長している企業はデータ分析により現状を正しく把握し、AI活用で未来を予測することで次の一手を繰り出している。米スターバックスもその1つだ。なぜ、同社は社内業務の生産性を30%向上しつつ、数十億円のコスト削減を実現できたのか。同社のAI活用の取り組みとともに、AI活用を成果に結びつけるためのポイントを解説する。
記事 AI・人工知能・機械学習 世界トップレベルのAI環境を構築するには? 日本企業の「遅れ」を取り戻す方法 2022/10/19 日本企業のAI活用は、海外企業に比べて遅れているといわれる。背景にAI人材の不足という大きい課題があるのは確かだが、それ以外にもAI活用を支えるインフラ、データ処理、システム運用などの面で課題は多い。そして、こうした課題はテクノロジーで解決できるものも少なくない。日本企業のAI活用の遅れを取り戻し、さらに加速するために求められる取り組みは何か。IBMとエヌビディアのキーパーソンに聞いた。
記事 AI・人工知能・機械学習 AI人材が急増?文具・オフィス家具メーカーコクヨの凄すぎる「教育プログラム」の全貌 2022/10/17 すでにAIはさまざまな分野に導入され大きな成果を上げているが、そのAI活用で後れをとっているのが日本企業だ。なぜ日本企業はAI活用がうまくいかないのか。ここでは、AI/ディープラーニングの産業活用促進に取り組む日本ディープラーニング協会、AIに欠かせないGPUを開発するエヌビディア、そして、現在社内AI人材の育成にチャレンジしている文具・オフィス家具メーカー コクヨのキーパーソンに、日本企業の現状と課題、求められる取り組みを聞いた。
記事 製造業IT ありとあらゆるデータを統合、重工業メーカーの「データドリブン経営」実現法とは? 2022/10/12 近年、製造業でもデータドリブンなビジネス変革を目指す企業が増えている。より良いサービス体験を顧客に提供するためには、“全社を横断した”データの利活用が必要だ。しかし、この変革は簡単には進まない。多くの企業では、各事業や各地域で異なるデータ活用基盤を使用しており、全社で使えるデータにするにはコストがかかる。そこで本稿では、近年、製造業で広がるデータマネジメントのトレンドと、データ活用基盤の構築を実現した大手製造業の事例を紹介する。
記事 競争力強化 なぜデータ活用は失敗する? 「売上」をゴールにするのがダメな理由 2022/09/30 現在、多くの企業がDXやデータ活用に取り組んでいるが、成功している企業は決して多くはない。データをたくさん蓄積し、分析ツールもそろっているのに、なぜか価値のある知見が出てこない。あるいは、そもそもどうやって分析したら良いのかが分からない……。なぜ企業はこうした事態に陥るのか。実践的なデータ活用を支援する数々の著作を持ち、データ分析を武器にした問題解決家である柏木 吉基氏に、データ活用に失敗する企業の特徴や、成功させるために必要な手順・スキルを聞いた。
記事 AI・人工知能・機械学習 独特すぎるSUBARU(スバル)のDX戦略、わずか1年で成果を出した「データ活用」の秘密 2022/09/12 自動車業界が100年に1度の大変革の時を迎え、CASE(Connected、Autonomous、Sharing、Electric)と呼ばれるテーマを軸に、その存在意義の再定義が始まっている。創業105年の歴史を持ち、世界シェア1%ながら、尖った技術で個性あふれるクルマづくりにまい進してきたSUBARU(スバル)は、この大変革にどう挑むのか。「スバルらしいDX」の取り組みの全体像を、情報システム部長の辻裕里氏に聞いた。
記事 AI・人工知能・機械学習 「AIにしか耐えられない脅威」へ備えられるか? ゼロトラストの盲点と解決策 2022/08/30 セキュリティの世界では、何も信用しないことを前提にセキュリティ対策を構築する「ゼロトラスト」の考え方が主流となりつつある。しかし、同時に広がっているのが「ゼロトラストの実現は難しい」あるいは「ゼロトラストは理想論にすぎない」といった認識だ。なぜ、ゼロトラストは困難なのか、実現するには何が必要なのかを解説する。