ホワイトペーパー 新製品開発 メガチップス「ASIC」開発事例：ライセンスコストを大幅削減した方法とは？ メガチップス「ASIC」開発事例：ライセンスコストを大幅削減した方法とは？ 2021/04/07 特定の用途向けに複数機能の回路を1つにまとめた集積回路の総称を「ASIC」という。近年の製造業において、IoTやAI、自動運転、5Gなどでの半導体試作や評価・開発が活発化していることもあり、ニーズが高まりつつあるが、一方で、ASIC開発における「IP（intellectual property）のライセンスコスト問題」が多くのユーザーを悩ませている。国内屈指のASICリーディングカンパニーであるメガチップスも、同様の悩みを抱えていた。そこで同社は、従来の方式とはまったく異なるライセンス形態に着目し、コストの大幅な抑制を実現した。本書は、詳細な経緯と、その新たなライセンスモデルについて説明する。
ホワイトペーパー システム開発ツール・開発言語 コンテナ開発者に朗報、「AWS Lambda」の新しい開発方式を試してみた コンテナ開発者に朗報、「AWS Lambda」の新しい開発方式を試してみた 2021/04/02 サーバレスでプログラムを実行可能にする「AWS Lambda」。2014年11月の提供開始以来、多くのワークロードで利用されてきた。「AWS re:Invent 2020」では「Dockerコンテナ形式」をサポートする新機能が発表された。これまで開発者は2種類のデプロイ方法を学習する必要があったが、コンテナを使ったビルド＆デプロイが容易になり、Lambda関数のデプロイ最大サイズを10GBまで拡張できるようになった。以下の資料では、コンテナベースの開発に慣れている開発者向けに新機能の基本的な特徴や、コンテナ形式のLambda関数の作成手順を分かりやすく解説する。
ホワイトペーパー システム開発ツール・開発言語 コードレビューを自動化する「AWS CodeGuru」徹底解説、機械学習による高度な分析 コードレビューを自動化する「AWS CodeGuru」徹底解説、機械学習による高度な分析 2021/03/17 さまざまな分野で活用が進んでいる機械学習は、システム開発の現場でも利用され始めている。中でも注目を集めているのが、「コードレビューの自動化」だ。問題があると思われる部分や性能低下につながっている部分を自動的に指摘することで、品質向上や性能改善に役立てられている。特にAWSが2019年12月に発表した「AWS CodeGuru」は、同社内の数十万の内部プロジェクト、GitHub上の1万以上のオープンソースプロジェクトのコードを基にした機械学習のモデルによる高度な分析が可能だ。以下の資料では、アップデートされたばかりの3つの新機能を中心に同サービスが実現するコードレビュー自動化のメリットを紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 成功率は27％？ T-モバイルやEpic Gamesなどの事例に学ぶ「データ駆動型企業」への道 成功率は27％？ T-モバイルやEpic Gamesなどの事例に学ぶ「データ駆動型企業」への道 2021/03/15 いまや、ほとんどの企業が機械学習とAIを活用した「データ駆動型」の企業を目指している。製品・サービスの迅速な開発と市場投入、新たなビジネスモデルの創出、プロセスの自動化による効率化、カスタマーエクスペリエンスの向上──多くの企業があらゆる領域で機械学習とAIを活用し、競争力を高めたいと考えているのだ。一方、ある調査によれば、データ駆動型を目指す企業のうち、その実現に成功した企業は27％にすぎないという。それはなぜなのか。また、データ駆動型企業となるための条件は何か。本資料では、2億5000万人超のプレーヤーを抱えるゲーム「フォートナイト」を運営しているEpic Games、移動体通信サービスのT-モバイルなどの成功事例を交えながら、データ駆動型企業へ脱却するための具体的なステップを解説する。
ホワイトペーパー IT運用管理全般 「AIOps」のポイントは？ 導入で失敗しない6つのコツ 「AIOps」のポイントは？ 導入で失敗しない6つのコツ 2021/03/15 さまざまな領域で活用され始めたAI（人工知能）・機械学習。その中でも、データ分析、機械学習を応用してIT運用を自動化する技術「AIOps」に注目が集まっている。同技術は、システムの障害を予測、検知し、データの増加とシステムの複雑化に向き合うIT担当者を補佐する役割を担う。しかし、AIOpsを上手に活用するためには、その本質を正しく理解することが前提となる。以下の資料では、AIOpsの本質を解説するとともに、誤解されがちな6つのポイントを紹介。AIやAIOpsに関する誇張された情報に惑わされず、この革新的な技術を活用するためのヒントを提示する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AIと機械学習の誤解？成果を手に入れるために必要な「正しい企業のAI」まとめ AIと機械学習の誤解？成果を手に入れるために必要な「正しい企業のAI」まとめ 2021/03/15 2020年代に入り、DX（デジタルトランスフォーメーション）が大きく加速し、我々の生活を大きく変えようとしている。DXにおいてAI（特に機械学習）は不可欠な要素であるため、DXを目指す企業にとってもAIは既に欠かせないものとなりつつある。事実、競争力を高めるためのインサイト獲得、予防保守や不正検知などのビジネス応用はもちろん、運用自動化や情報セキュリティ強化にもAIは貢献している。しかしながら、まだAI活用の第一歩を踏み出せていない企業も多く、AIに関する誤解も多い。本資料では、これからAIを活用しようと考えている企業が成果を手に入れるために必要な「AIに関する正しい概念」をコンパクトにまとめたものである。
ホワイトペーパー 業務効率化 67％の作業と166時間を削減、「AIチャットボット」でファイル作成やシステム入力？ 67％の作業と166時間を削減、「AIチャットボット」でファイル作成やシステム入力？ 2021/03/08 多くの企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）に取り組み、業務のデジタル化を進めているが、職種や業務内容によってはデジタルへの対応が難しいケースも存在する。たとえば外勤営業では、訪問や移動などの理由から、SFAを十分に活用できないこともある。また、介護や建設などの現場作業に携わる人たちの多くはテレワークへの移行が難しい。そこで解決のカギとなるのが「AIチャットボット」だ。本書は、チャット形式の質問に答えるだけでExcelなどのファイルを作成し、CRMやSFAとも連動する、日本初の会話型ドキュメント作成AIチャットボットを活用したDXについて紹介する。
ホワイトペーパー 業務効率化 コロナ禍でコールセンターに訪れた変化とは？ CX向上のチャットボット活用術 コロナ禍でコールセンターに訪れた変化とは？ CX向上のチャットボット活用術 2021/02/22 新型コロナウイルスの影響で外出を控える人が増えたこともあり、店舗からオンラインへと購買行動を変えるユーザーが増加した。一方で、コールセンターでは、ウイルス感染拡大の防止策として、稼働人員を制限するケースが多くなっている。それにより、コロナ禍以降でコールセンターの抱える課題も変化してきたという。本書は、それらの課題に対し、チャットボットを活用し、コールセンターからコンタクトセンターへ進化をすることで、CX（顧客体験）向上につなげるための改善策を説明する。
ホワイトペーパー 業務効率化 関西電力を始めとした導入事例3選：オペレーター支援により保留時間30％削減を実現したグループ会社の方法とは？ 関西電力を始めとした導入事例3選：オペレーター支援により保留時間30％削減を実現したグループ会社の方法とは？ 2021/02/22 顧客体験の向上やコンタクトセンターの業務効率化などを目的に、チャットボットを利用する企業が増えている。関西電力では受電数の削減や、ユーザーの利便性向上のため、AIチャットと有人チャットを連携したソリューションにより、顧客満足度（CS）だけでなく、従業員満足度（ES）も向上したという。本書は、チャットボットを始めとした新たなコンタクトチャネルによる改善施策で、保留時間の30％削減や、人材育成に関するコスト削減などの効果がでた3つの事例を紹介する。
ホワイトペーパー 業務効率化 より高度なCXを提供するコンタクトソリューション、4つのサービスとは？ より高度なCXを提供するコンタクトソリューション、4つのサービスとは？ 2021/02/22 近年、多くの企業が顧客体験（CX）向上を優先事項とし、あらゆるチャネルでの顧客接点強化に取り組んでいる。とりわけ、顧客からの問い合わせを受け付けるコンタクトセンターの強化は必須と言える。そこで本資料では、チャットボットによる問い合わせの自動応答や、オペレーター支援など、コンタクトセンター業務を効率化し、より高度なCXを提供するコンタクトソリューションを紹介する。
ホワイトペーパー IT運用管理全般 変革のカギを握るデータの活用法、DX実現を左右する「2大要素」とは 変革のカギを握るデータの活用法、DX実現を左右する「2大要素」とは 2021/02/19 ビジネス環境が目まぐるしく変化する昨今、生き残りをかけてあらゆる業種・業態がデジタルトランスフォーメーション（DX）に取り組んでいる。その成功の鍵が「データ」にあることは間違いないだろう。DXで高い効果を出すためには、データからの深い洞察や業務に根ざしたAI活用といった「データとAIの活用」と、増加するデータの適切な管理、データ処理の高速化、さまざまな脅威からデータを守る「安全で柔軟なインフラ」を同時に考えていく必要がある。以下の資料では、DXの実現を支える2つの重要ポイントを解説し、その条件を満たす最適なソリューションを提案するとともに具体的な活用例を紹介する。
ホワイトペーパー IT運用管理全般 運用作業時間を「75％削減」する、クラウドネイティブな自動化基盤の作り方 運用作業時間を「75％削減」する、クラウドネイティブな自動化基盤の作り方 2021/02/19 多くの企業が複数のIT基盤を利用するハイブリッドクラウド環境を構築し、ビジネスニーズに迅速に対応する体制を整えている。しかし、仮想化技術／コンテナ環境の普及などで複雑化したシステム環境ではワークフローがサイロ化されたり、個々の管理ツールを使用した煩雑な運用管理を強いられることもある。そうした作業負荷やコストが企業の成長の足かせとなる場合が多い。その解決策として注目を集めているのが、オンプレミスからクラウドまで一貫性のある可視性、ガバナンス、自動化を提供する「運用の統合管理」だ。以下の資料では、ハイブリッドクラウド環境におけるシンプルで効率的な運用管理や、高い業務継続性を実現する秘訣を紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 7つの事例から学ぶ、「機械学習」でビジネスを成功させるポイント 7つの事例から学ぶ、「機械学習」でビジネスを成功させるポイント 2021/02/15 機械学習は単なるブームを超え、ビジネス変革に欠かせない有効なツールとなった。しかし、「どのように活用すれば最大の効果が得られるか」を明確に理解している企業は少ない。本書では、企業における機械学習導入のポイントを、7つのユースケースを基に紹介している。「機械学習の導入を検討している」「導入したが期待した効果が得られない」といった課題を抱えている企業担当者は、ぜひ参考にしてほしい。
ホワイトペーパー AI・生成AI 915,000トンの梱包材を削減したアマゾンなど、機械学習の活用事例集 915,000トンの梱包材を削減したアマゾンなど、機械学習の活用事例集 2021/02/15 本書では、ビジネス変革に機械学習を活用したい企業向けに、さまざまな組織や企業のユースケースを紹介する。たとえば、雲のパターンを解析して気候変動に関する理解を深めたオックスフォード大学の事例や、機械学習の活用で915,000トンの梱包材を削減することに成功したアマゾンの事例、作業員の安全性向上に機械学習を活用し、製造機器等の危険な機器の周辺で働く作業員の事故件数を80％減少させたオーストラリアのBigmateの事例など、9つの企業や組織のユースケースを集めているので、機械学習のポテンシャルを知りたければぜひ参考にしてほしい。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【調査】2025年には90％以上のアプリにAIが搭載？ スピーディなアプリ構築のポイント 【調査】2025年には90％以上のアプリにAIが搭載？ スピーディなアプリ構築のポイント 2021/02/15 IT専門の調査会社である米IDCでは、2025年までにエンタープライズアプリケーションの90％以上にAIベースの機能が組み込まれると予測している。今、企業が求めているのは、増え続けるビッグデータを活用し、各種の自動化技術と組み合わせてビジネスを加速させられるシステムである。本書ではAWS（Amazon Web Services）をはじめとするクラウドベンダーのサービスやツールによって、AIの導入がどの程度迅速に実施できるかを紹介している。AIや機械学習のトレンドを知るうえでも、貴重な資料になるはずだ。
ホワイトペーパー AI・生成AI ビジネス価値は400兆円？ もはや必須の機械学習、導入で押さえるべき4つのポイント ビジネス価値は400兆円？ もはや必須の機械学習、導入で押さえるべき4つのポイント 2021/02/15 プロセス改善、効率向上、変革促進、収益増大……。機械学習がビジネスに与えるインパクトは莫大だ。調査会社の米ガートナーでは、2022年に機械学習やAI（人工知能）がビジネスにもたらす価値は、3.9兆ドル（約400兆円）に達すると予想している。しかし、いざ機械学習の導入を検討すると、データの扱い、分析基盤構築の複雑さ、コスト、人材／スキル不足といったさまざまな課題が立ちはだかる。これらの課題を克服し、成功に導くポイントを、すでに機械学習の導入で成果を上げているディズニーやドミノピザなど有名企業の事例をもとに解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AI導入で63％が生産性向上！ 機械学習を最大限に活かす6つの行動 AI導入で63％が生産性向上！ 機械学習を最大限に活かす6つの行動 2021/02/15 米コンサルティング企業マッキンゼーの調査によると、63%が「事業部門にAIを導入して生産性が向上した」と答え、調査会社の米ガートナーは、2024年末までに企業の75％で機械学習やAI（人工知能）の本格運用を開始すると予測している。実用化の波は確実に押し寄せているのだ。とはいえ、機械学習を成功裏に導入するのは難しく、単なる技術以上のものが必要だ。それは何なのか？ 本書では機械学習の効力を最大限に活用する“行動”について紹介する。アマゾンやNFL、モーニングスターなどの導入事例も登場するので、ぜひ参考にしてほしい。
ホワイトペーパー クラウド 事例：基幹系システムの「Microsoft Azure」への全面移行の険しい道のり、解決の糸口とは？ 事例：基幹系システムの「Microsoft Azure」への全面移行の険しい道のり、解決の糸口とは？ 2021/02/12 人事給与関連のアウトソーシングサービスを提供するエイチアールワン。同社では給与計算システムなど、各種システムを自社のプライベートクラウド環境に構築し、企業から受託した業務を遂行していた。同社は顧客数が増加傾向であることから、インフラ環境を整える必要が生じ、また、災害対策（DR）や、AI・ロボット・RPAなど新たなデジタル技術に対応するため、インフラ環境をプライベートクラウドからパブリッククラウドへの移行を決定した。だが当時は、パブリッククラウドへ大量の基幹系システムを一度に全面移行したケースが少なく、移行の計画が困難であった。本書では、同社がクラウドサービスに「Microsoft Azure」を選定した経緯や、いかにしてわずか2日間というダウンタイムで約120台の仮想サーバーを本番環境への移行を成功させたかなどを詳細に説明する。
ホワイトペーパー クラウド 最適なのはAWS？ Azure？Google Cloud？ 業務システムをクラウド移行する6つのポイント 最適なのはAWS？ Azure？Google Cloud？ 業務システムをクラウド移行する6つのポイント 2021/02/12 ビジネス変革へのニーズに応えるべく、企業はAI、IoT、ビッグデータなど、最新のテクノロジーを活用したデジタルトランスフォーメーション（DX）が求められている。そのためには業務システムのクラウド移行が必要だ。本資料はクラウド移行で押さえておくべき6つのポイントについて解説する。DXのために実現すべき「DX Ready」とは何か？ 計画立案時からRFP（提案依頼書）作成まで、現場コンサルはどのように実践しているかなど、詳細に説明しているので、企業の担当者はぜひ一読してほしい。
ホワイトペーパー AI・生成AI 実は機械学習に欠かせないセキュリティ対策、安全に活用するための「5つの要件」 実は機械学習に欠かせないセキュリティ対策、安全に活用するための「5つの要件」 2021/02/01 機械学習は多くの企業のビジネスを支える重要なテクノロジーとなりつつある。企業が持つ重要かつ大量のデータを活用して機械学習モデルを構築することで、新たな製品やサービスを生み出す企業が増えているのだ。ただし、機械学習における「セキュリティ」については、まだあまり注目されていないようだ。機械学習モデルを構築するには、企業が持つ重要かつ大量のデータを必要とするため、その取り扱いには十分なセキュリティ確保が欠かせない。特にクラウドの機械学習サービスを利用する場合は、データを転送するネットワークやクラウドへのアクセス制御、データの暗号化など、留意すべきポイントは多い。本資料は、機械学習を安全に活用するために必要な5つのセキュリティ要件を解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AWS副社長など世界の有識者が回答、「なぜAI・機械学習が重要なのか？」 AWS副社長など世界の有識者が回答、「なぜAI・機械学習が重要なのか？」 2021/02/01 これからのビジネスにとって、AIと機械学習が重要であることは誰も否定しないだろう。しかし、AIと機械学習がもたらす影響のディテールを説明することは簡単ではない。本資料は、著名な大学の研究者や企業のCEO、AWSの副社長等が語った「なぜAIと機械学習が重要なのか」への回答集だ。それぞれの専門領域における分かりやすい解説は、AIと機械学習の巨大なインパクトを確認するには十分だ。経営層から一般のビジネスパーソンまで、じっくりと読み込んでほしい。
ホワイトペーパー ERP・基幹システム 『SAP とコラボレーションしたDXをどう実現？(NTTデータGSLのaidoneoのご紹介)』 『SAP とコラボレーションしたDXをどう実現？(NTTデータGSLのaidoneoのご紹介)』 2021/01/29 データを活用して新たな価値を創造すべく、多くの企業でAIや機械学習の導入が進められている。データレイクに蓄積された、多種多様な体験データと、SAP ERPやSAP Concur、SAP SuccessFactorsなどのソリューションに蓄積された経費や売上などのデータと組み合わせて活用すれば、デジタルトランスフォーメーション（DX）を加速し、新たなソリューションを生み出すことも可能だ。では実際にどのように進めればいいか？ それらを実現するAIソリューションについて、活用事例や導入ステップなどを紹介する。
ホワイトペーパー 業務効率化 ベリサーブ事例：たった2か月のPoCで本格稼働、在宅勤務でのAIチャットボットの活躍 ベリサーブ事例：たった2か月のPoCで本格稼働、在宅勤務でのAIチャットボットの活躍 2021/01/28 IT製品やソフトウェアなどの検証を手がけるベリサーブ。同社では事業拡大に伴い、客先に常駐する従業員が増え、人事手続きに関する問い合わせ件数も増加傾向にあった。だが、常駐先では業務中に社内メールや社内ポータルなどが自由に閲覧できないケースもあり、業務時間外の問い合わせが増え、人事部の負担は増大していた。そのため同社はAIチャットボット導入を検討。導入には通常、FAQやAI学習用データなどのさまざまな準備が必要となるが、同社は実証実験（PoC）をわずか2カ月で完了して、本格稼働を開始した。コロナ禍において在宅勤務に関連した問い合わせが急増したが、その際にもAIチャットボットは大いに役立ったという。本書は、これら一連の取り組みの詳細について紹介している。
ホワイトペーパー ERP・基幹システム なぜ顧客体験（CX）の革新に「ERPとCRMの連携」が必要？第4次産業革命の製造業DX なぜ顧客体験（CX）の革新に「ERPとCRMの連携」が必要？第4次産業革命の製造業DX 2021/01/28 あらゆる業界で顧客体験（CX）の創出が重要視され、「モノ売り」から「コト売り」へとシフトする中、製造業などではAIやIoTなどのテクノロジーにより、魅力あるCXを生み出す「第4次産業革命（Industry 4.0 ）」を迎えようとしている。CX中心のビジネスモデルへとシフトするには、ビジネスを支えるシステム基盤を、基幹システム（ERP）と、多様な顧客接点を可視化・管理するCRMを連携させたものへと変革する必要がある。それにより、顧客とのあらゆるやり取りの情報を、全部門が共有して、一貫性のあるCXを創り出すことができるからだ。本書は、「SAP ERP」を例に、既存のレガシーERPを、APIを利用した柔軟性の高いアーキテクチャへと変革し、CX創出へとつなげる方法を説明する。
ホワイトペーパー AI・生成AI ワコールのデジタル変革が成功した理由、「お客様が共感する購買体験」をAIで実現 ワコールのデジタル変革が成功した理由、「お客様が共感する購買体験」をAIで実現 2021/01/26 女性向けインナーウェアの国内トップ企業であるワコール。2017年から「リアル店舗の強みを活かしたデジタル化」を目指したデジタル変革に着手し、リアル店舗が持つ課題を解決する取り組みを始めた。その中で、AIを活用した接客サービス、3Dボディスキャナーなどを導入。お客さまの多様なニーズに対応するとともに「ストレスなく、より自由で楽しいインナーウェア選び」を実現した。現在では次世代型店舗を続々とオープンさせ、多くのお客様の共感を得ながら、店舗の売り上げを着実に伸ばしている。また、データを活用した新しいビジネスモデルを構築し、さらなる事業成長を目指している。同社のデジタル変革の成功の秘訣を探る。
ホワイトペーパー ペーパーレス化 「ペーパレス化」の一歩先へ 紙のデジタル化と業務の自動化をまとめて実現する方法 「ペーパレス化」の一歩先へ 紙のデジタル化と業務の自動化をまとめて実現する方法 2021/01/22 変化の激しい昨今、DX（デジタルトランスフォーメーション）に取り組まなければ生き残るのは難しい。これまで当たり前のように続けてきた「ムリ・ムダ」のある非効率的な既存の業務を見直し、デジタル技術を用いて業務の生産性向上や効率化を進めたい企業は多いはずだ。中でも、紙で運用してきた事務作業にはムリ・ムダが詰まっている。以下の資料では、”単なるペーパレス化”を超えて業務改善を実現するために、「RPA」と「AI-OCR」を組み合わせた業務改善の方法を解説する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 被害額は約10兆円？「なりすまし」などの不正行為には高度な分析と機械学習で対処せよ 被害額は約10兆円？「なりすまし」などの不正行為には高度な分析と機械学習で対処せよ 2021/01/18 日常生活のデジタル化が進む中、オンラインバンキングやデジタル決済など、新しいオンラインサービスが次々と生み出されている。それに伴い、これらを悪用した「なりすまし」などの不正行為や不正アクセスが巧妙化している状況だ。米国では、医療詐欺で毎年数百億ドルもの被害が発生しており、一部の専門家による推定では、詐欺、不正使用によって発生している損失は年間1千億ドル（約10兆円）近くにも上るという。これらに対し企業は、高度な分析と機械学習を活用して、適切なデータを収集し、アクティビティのパターンから、不正を検出していく必要がある。本書は、医療、金融関連、公共機関での事例や、クレジットカードやビットコインなどの不正行為対策も含めて説明する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 革新的な「がん」医療へ、機械学習活用「AIマッピングシステム」を支える基盤 革新的な「がん」医療へ、機械学習活用「AIマッピングシステム」を支える基盤 2021/01/14 国立がん研究センター（革新的がん研究支援室）では革新的な「がん」の医療実用化に向けて、「研究者同士の関係」を機械学習で可視化する「AIマッピングシステム」プロジェクトを進めていた。これは、イノベーティブな医療の実現には専門領域が異なる研究者同士の知見を融合させていく必要があるとの考えから、過去数年分の論文など、構造化されていないテキストデータから、機械学習によって研究者同士を「どのような関心で結びついているか」という観点でマッピングしていくものだ。本書では、同センターが同システム基盤の開発期間の短縮やコスト削減、運用の人的負担の軽減などを実現した方法を解き明かす。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング JOYSOUNDのエクシング、データ分析基盤をAWSからAzureへと切り替えたワケ JOYSOUNDのエクシング、データ分析基盤をAWSからAzureへと切り替えたワケ 2021/01/14 通信カラオケサービス「JOYSOUND」やカラオケ・ソーシャルメディア「うたスキ」などを提供するエクシングは、さまざまな音楽エンタテインメントを常に世に送り出し続けている。同社の新たな音楽エンタテインメントを生み出す支えとなっているのが、全国のカラオケ店舗に設置された数十万台の端末で収集される膨大な歌唱履歴などの多種多様なデータと、その分析基盤だ。従来はオンプレミスの基盤とAWS（Amazon Web Services）および同クラウドが備えるDWH（データウェアハウス）を活用することで、膨大なデータを分析し、音楽ニーズの移り変わりやライフスタイルの変遷を捉えてきた。しかし、このたび同社はデータ分析基盤を「Microsoft Azure」へとリプレースすることを決断。本書は、リプレースに至った経緯や、その効果などについて詳細に説明する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング スターバックスの「データ駆動型」戦略、 約3万店で収集したデータを扱う分析基盤とは？ スターバックスの「データ駆動型」戦略、 約3万店で収集したデータを扱う分析基盤とは？ 2021/01/14 コーヒーチェーン世界大手の米スターバックスは、最高水準の顧客サービスを維持すべく、3万店以上ある店舗から生成された膨大なデータをイノベーション創出、業務改善などに役立てていた。しかし、ペタバイト規模にまで膨れ上がったデータは構造化・非構造化データが入り混じり、システム間で断片化されているなどの状態で、顧客やビジネスの全体像を把握するのが困難となっていた。また、データサイエンスチームや分析チームの統一性のないユーザーエクスペリエンス（UX）はイノベーションの障壁にもなっていたという。そこで同社は統合データ分析基盤を導入し、データ共有の容易化、部門間のコラボレーション促進、大規模な機械学習による新たな価値の創出に取り組んだ。本書は、同社がデータ戦略をどのように変革し、データ処理能力の向上、データサイエンス部門と分析部門へのデータ提供の迅速化などを実現したのか、その詳細な経緯を紹介する。
