ホワイトペーパー IoT・M2M・コネクティブ 【AWS IoT事例】「ビジネスを変革するIoT」の作り方 【AWS IoT事例】「ビジネスを変革するIoT」の作り方 2020/06/19 モノのインターネット（IoT）はあらゆる分野で成長を続けており、スマートスピーカーをはじめ、デバイスの種類は多様化しその数も膨れ上がっている。企業はこれらのデバイスが生成した大量のデータを利用することで、迅速な意思決定も可能となる。しかし、IoTデバイスはその多様性から複雑さを増しており、一部のデバイスのクラウドへの接続は困難な状況だ。また、拡大するインフラストラクチャの管理、IoTデータの収集と分析についての課題も生じている。企業はどのようにしてIoTアプリケーション構築に取り組むべきだろうか？ 事例と併せて紹介する。
ホワイトペーパー IoT・M2M・コネクティブ 従来セキュリティから脱却し、新たなIoTセキュリティのベストプラクティスを実践せよ 従来セキュリティから脱却し、新たなIoTセキュリティのベストプラクティスを実践せよ 2020/06/19 今日のモノのインターネット（IoT）ソリューションは、産業、商業、および消費者向けアプリケーションを含む、ほぼすべての市場にわたり、急速な成長を遂げている。しかしセキュリティ面においては、多くのIoT デバイスでは能力不足、実装できるセキュリティ要件が限られているなどの理由で、従来のセキュリティソリューションのみでは不十分だと明らかになってきた。新たなデバイス、増え続けるデータ、また進化し続ける脅威に対応するために、最も適切なセキュリティ戦略を説明する。
ホワイトペーパー IoT・M2M・コネクティブ 家庭用IoTデバイスを簡単かつ迅速、安全に構築するためには何が必要？ 家庭用IoTデバイスを簡単かつ迅速、安全に構築するためには何が必要？ 2020/06/19 IoTはあらゆる業界に影響を与えており、日常生活においても、コーヒーポットや照明スイッチなど、生活の質を向上させるコネクテッドホームデバイスに対する需要は世界中で増大している。家庭内でのコネクテッドデバイスの使用により、多くのデータがクラウドに収集・活用されることで、企業はより良い顧客体験を提供できるだろう。しかし、それには大規模なデバイスの開発と管理、プライバシーとセキュリティ面においての課題が積み重なっている。それらの課題をどのように解決すべきだろうか。
ホワイトペーパー IoT・M2M・コネクティブ IoTから「新しい収入源」を創出するためのAWS活用法 IoTから「新しい収入源」を創出するためのAWS活用法 2020/06/19 モノのインターネット（IoT）の普及にともない、IoTデバイスからデータの収集や高度な分析が可能になった。しかし、IoTからまったく新しい収入源を創出できるようにするためには、デバイスの管理やクラウドへの接続などさまざまな課題を解決しなければならない。本書では、コスト効率の高いIoTソリューション構築方法を紹介する。
ホワイトペーパー IoT・M2M・コネクティブ 【事例：産業用IoT】燃料漏れの早期検知で500％のROIを実現 【事例：産業用IoT】燃料漏れの早期検知で500％のROIを実現 2020/06/19 IoT分野の成長、デバイスの開発は加速を続けており、特に産業分野においては、「IoTの総支出の50%を産業IoTアプリケーションが占めることになる」とアナリストは予測している。しかし、産業IoTアプリケーションを構築するには、セキュリティ面、予期せぬダウンタイムの対応、レガシー機器のオンボーディングなどのさまざま懸念事項を解決していかなければならない。本書ではそれらの解決方法と、産業用IoTをいち早く活用している3つの企業事例を紹介する。
ホワイトペーパー ストレージ 急増する非構造化データ、「高付加価値のまま」収集・管理するストレージ戦略 急増する非構造化データ、「高付加価値のまま」収集・管理するストレージ戦略 2020/06/17 AI、機械学習、IoTなど、テクノロジーの進化に伴い、膨大な量のデータがオンプレ、エッジ、クラウドで日々、生成・保存されている。米市場調査会社IDCでは、世界中で生成されたデータは2016年では16ゼタバイトだったが、2025年までには163ゼタバイトに急増すると予想している。これらデータの大半を占めるのが、動画や画像、テキスト情報などの「非構造化データ」だ。非構造化データは今後の新しいデータ活用が見込まれる分野だが、ほとんどの企業が、この「容量の増加」という課題に直面している状況だ。そこで本書では、これらのデータを効率的に保存、分析、活用できる環境の構築方法を紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【資産管理サービス信託銀行事例】「人間しか対応できない」帳票業務がAIで自動化できた理由 【資産管理サービス信託銀行事例】「人間しか対応できない」帳票業務がAIで自動化できた理由 2020/06/10 みずほフィナンシャルグループの資産管理サービス信託銀行（TCSB）では、人手でしか対応できないと思われていた事務作業を、AIによる自動化することで成果を上げている。着目したのは、どの企業でも扱っている「帳票」であり、企業デリバティブ取引の報告書の突き合わせ業務にAIを活用している。どのようにシステムを構築し、どのような効果があったのだろうか。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【デロイト トーマツ 事例】丸1日の調査がわずか十数秒に！ 効果の出るAIの使い方 【デロイト トーマツ 事例】丸1日の調査がわずか十数秒に！ 効果の出るAIの使い方 2020/06/10 グローバルに事業を展開する企業の経営をサポートするデロイト トーマツ コンサルティング。同社では、FTA（自由貿易協定）の戦略的活用を実現するWebサービス「Trade Compass」を提供している。そのソリューションの拡大に向けて、膨大な文書から必要な情報を検索するためにAI（人工知能）を活用。丸1日の時間を費やしていた調査をわずか十数秒で実施できるなど大きな効果を得ている。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【JR東日本 事例】“現場主導によるAI活用”で問い合わせ対応時間を最大30％短縮 【JR東日本 事例】“現場主導によるAI活用”で問い合わせ対応時間を最大30％短縮 2020/06/10 東日本旅客鉄道（JR東日本）のお問い合わせセンターには、毎日数千件から数万件にも及ぶ大量かつ広範囲にわたる質問が寄せられる。サービス品質や顧客満足度の向上のために、オペレーターや拠点による回答品質や応答効率のばらつきを解消し、時間をかけずに応答する仕組みを実現する必要があった。この課題解決に向け、同社は、現場主導によるAI活用を推進して「お問い合わせセンター業務支援システム」を構築し、問い合わせ1件あたりの応答時間を最大で30％程度短縮することに成功した。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【JAL 事例】AI活用で見え始めた「バーチャルアシスタント」の新たな可能性 【JAL 事例】AI活用で見え始めた「バーチャルアシスタント」の新たな可能性 2020/06/10 「世界で一番お客さまに選ばれ、愛される航空会社」を目指している日本航空（JAL）。同社では、顧客接点にAIを活用して新しい顧客体験（CX）の提供を目指し、AI活用の可能性を探るためにさまざまなプロジェクトを推進している。特にバーチャルアシスタントを開発し、AIの可能性を追求することに注力している。顧客から高い満足度評価を獲得したサービスはどのように開発されたのか。本稿では、JALが進めるAI活用の取り組みの変遷をたどり、AIが持つ新たな可能性に迫る。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【ホンダR&D 事例】いかに“技術継承”するか？ AIを活用した情報検索アプローチ 【ホンダR&D 事例】いかに“技術継承”するか？ AIを活用した情報検索アプローチ 2020/06/10 Hondaの研究開発機関である本田技術研究所では、プレゼンテーション資料やホワイトペーパー、画像、動画などの技術資料や広報活動のための素材が担当者ごとのPCなどに分散し、検索に時間を要する状況にあった。この課題を解決するべく、同社はクラウドベースの情報共有／ライブラリーの仕組みづくりを推進し、AIを活用した情報探索のソリューションによって、誰でも、より簡単に検索できるデータライブラリーを実現。グローバルでの情報共有や技術伝承の強化を図った同社の取り組みを紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 真の意味で「ビジネスに使えるAI」とは？ 企業変革の鍵を握るAI活用の極意 真の意味で「ビジネスに使えるAI」とは？ 企業変革の鍵を握るAI活用の極意 2020/06/10 今やAI（人工知能）の活用は、企業の競争優位を左右するようになった。そこで注目されているのが、企業が保有するデータの価値だ。ビジネスでAIを活用するには、この企業データを有効活用することが必須となる。自社の固有データには、どのような活用方法が考えられるのか。また、AIを活用するためにはどのような考え方が必要になるのだろうか。企業固有のデータをビジネスに生かすために求められるAI活用のポイントを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI ネスレやJALはどのように「AIプロジェクト」を進めたのか？ ネスレやJALはどのように「AIプロジェクト」を進めたのか？ 2020/06/10 自社のビジネスで、「AIプロジェクト」をスタートする企業が増えている。実際、あらゆる産業や領域でAIプロジェクトの事例を目にするようになった。一方、こうしたAI導入の事例を公開している企業も、さまざまな試行錯誤の末にプロジェクトを軌道にのせたことを忘れてはいけない。この資料では、JALやネスレなどのAIプロジェクトが紹介されている。先進企業はどのような失敗や取り組みに学びながら、AIプロジェクトを推進したのだろうか？
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 【マツモトキヨシHD事例】売上高1兆円企業への挑戦を支えるデータ分析基盤とは？ 【マツモトキヨシHD事例】売上高1兆円企業への挑戦を支えるデータ分析基盤とは？ 2020/06/10 「美と健康の事業分野において売上高1兆円企業」を経営目標に掲げ、オムニチャネル化を推進するマツモトキヨシホールディングス（HD）。顧客のロイヤリティを向上して販売機会を拡大すべく「顧客理解の高度化」と「販促施策の自動化」に挑戦。購買結果を分析するだけでは不十分だと考え、新たなデータ分析プラットフォームを導入し、顧客分析から販促施策実行に至るまでのプロモーションの高度化を実現した。本資料では、非効率な分析の限界から脱却を図った同社の取り組みを詳しく紹介する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 東京ガス、ホンダ、デジタルガレージが登壇、データ活用チームのリーダーの心得とは 東京ガス、ホンダ、デジタルガレージが登壇、データ活用チームのリーダーの心得とは 2020/06/10 社内に蓄積されている豊富なデータを活用できている企業はまだ少ない。なぜ、データ活用が進まないのか。データを活用するためにはどんな組織、人材が必要になるのか。データ分析でビジネス成果を生むための仕組みづくりについて、デジタルガレージ、本田技術研究所、東京ガスというデータ活用推進企業のリーダーたちが集結。日本アイ・ビー・エム 西牧 洋一郎がモデレーターを務め、組織、人材、分析基盤という3つの視点から熱い議論を交わした。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 「分析に使えないデータはもういらない」 データ品質を高める効率的な管理方法とは？ 「分析に使えないデータはもういらない」 データ品質を高める効率的な管理方法とは？ 2020/06/10 激化する競争環境でも成長を続ける企業は、データの価値を重要視し、組織全体の戦略的なデータ活用やAI／機械学習に取り組み始めている。しかし、最新のデータ活用事例を見ると、その工数の8割がデータのクレンジング作業に費やされているという。「必要なデータの所在が分からない」「データが正確でないため使えない」「データ加工処理に時間がかかる」などの課題がある。データ量や種類の増加に伴い、さらに複雑化するデータ整備のために新しい解決策が求められている。本資料では、「データ統合」「データ品質」「データガバナンス」に関する機能をオールインワンで提供するソリューションを紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI すぐ利用できるデータは「3割以下」？ AI活用に必要不可欠なデータ整備6つのステップ すぐ利用できるデータは「3割以下」？ AI活用に必要不可欠なデータ整備6つのステップ 2020/06/10 ビッグデータを収集してビジネスに活用しようという機運が高まる中、データの品質や整合性に課題を抱えている企業が増えている。特にAIを活用した高度なデータ分析では、すぐに利用できるデータが30％以下にとどまっているという。本資料では、AIを活用した分析に向けたデータ準備の6つのステップを解説し、各ステップにおける課題を解決する具体的なソリューションを紹介する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 事例：なぜワイヤ・アンド・ワイヤレスはデータ分析の前処理を“超”高速化できたのか 事例：なぜワイヤ・アンド・ワイヤレスはデータ分析の前処理を“超”高速化できたのか 2020/06/10 国内最大規模のスポット数を誇る公衆無線LANサービス「Wi2 300」を提供しているワイヤ・アンド・ワイヤレス。訪日外国人観光客向けインバウンドビジネスの活性化を図るべく、全国20万カ所以上のアクセスポイントを活用したスマートフォン・アプリから収集される膨大なデータを集約し、迅速な分析を実現するための基盤を構築した。1週間程度を要していたデータ分析の前処理を数秒～数分に短縮できたという。同社がデータ分析を高速化できた背景を探る。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング データ分析の「壁」の突破口は、データを効率的に“ためる”基盤構築にあり データ分析の「壁」の突破口は、データを効率的に“ためる”基盤構築にあり 2020/06/10 AI／機械学習の技術が急速に発展し、社内外の膨大なデータを効率的に分析してビジネスの迅速な意思決定に役立てるデータ活用に多くの企業が取り組んでいる。しかし、「データがそろうまで時間がかかる」「思うように分析できない」などの課題に直面する企業も多い。どうすれば効率的にデータを蓄積し、活用できるのだろうか？ 本資料では、データの「蓄積」「活用」フェーズにおける課題解決のヒントを提示し、さらにデータ分析・活用の自動化を可能にする最新技術を紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI データレークの「沼化」を回避！ AIを活用した最強のデータプラットフォーム構築術 データレークの「沼化」を回避！ AIを活用した最強のデータプラットフォーム構築術 2020/06/10 デジタルトランスフォーメーションの実現を目指す企業にとって、全社的なAIによるデータ活用は必要不可欠となっている。しかし、多くの企業では社内にデータが散在しており、AI活用の前段階で苦労している状態にある。AIの本格導入では、分析に必要なデータを準備・加工できるIT環境が整備されている必要がある。本資料では、AIプロジェクトを成功に導くための4つのポイントを解説。また、そのコンセプトに基づいたAIや機械学習に活用できるデータ管理基盤を紹介している。AI導入を検討し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 BI・データレイク・DWH・マイニング データ分析で成果を出すにはどんな環境が必要なのか？ 全体像を確認する データ分析で成果を出すにはどんな環境が必要なのか？ 全体像を確認する 2020/06/10 いまやデータの分析は、すべての企業にとって重要なテーマだ。しかし、目的や計画が曖昧なままデータを収集し、分析ツールを導入しても、具体的なビジネスの成果に結びつけることは難しい。こうした企業の取り組みにはどんな環境が必要だろうか。データ分析ツール、クラウド基盤、データアナリティクスの人材、AIの知見……など、データ分析・活用から成果を出すための全体像を確認しよう。
ホワイトペーパー AI・生成AI 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？ 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？ 2020/06/10 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・生成AI コロナによる人手不足を解消！「チャットボット」活用事例3選 コロナによる人手不足を解消！「チャットボット」活用事例3選 2020/06/02 新型コロナウイルスの影響もあり、コールセンターなどではオペレーター不足から電話がつながりにくい状況に陥っている。また企業ではテレワークにともなって、社員から管理部門への問い合わせも増加しがちになる。しばらくは外出規制が続くと予想されるため、多くの企業で問い合わせ対応業務において、人手不足の状況を打破しなければならない。そこで注目を集めているのが「チャットボット」の活用だ。以下の資料では、チャットボット導入によって得られる3つの効果について、具体的な事例を交えて説明する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 導入2カ月で問い合わせ数が「半減」 サンプル百貨店が実践したチャットボット活用術 導入2カ月で問い合わせ数が「半減」 サンプル百貨店が実践したチャットボット活用術 2020/06/02 30～40代の女性を中心に人気を集める日本最大級のサンプリングサービス「サンプル百貨店」は、約250万人の累計利用者を誇るサービスサイトだ。同サイトでは、問い合わせ数の多さからコールセンターに電話がつながりにくいことでメールで問い合わせをするユーザーが多くなり、そのメールの返信にも時間がかかるという悪循環が発生していた。そこで運営するオールアバウトライフマーケティングでは、問題解決策としてチャットボットの活用に着目。導入2カ月でメール問い合わせを半減させることに成功した。以下の資料では、チャットボット導入に至った経緯や選定のポイント、経緯などを詳しく紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 電話応対業務を大幅に革新、AIによる「自然な会話」でどう変わる？ 電話応対業務を大幅に革新、AIによる「自然な会話」でどう変わる？ 2020/05/27 これまで人間の手作業でなければ行えなかった業務も、人工知能（AI）によって自動的に作業が行えるようになってきた。中でも注目すべきは、コンタクトセンターや店舗などでの電話対応業務への適用だ。従来の機械音声による対応窓口の案内とは異なり、ユーザーからの問い合わせ内容に合わせて、AIが自然な会話で、適切な応対が可能となってきた。本書では、AIによる電話応対の具体的な機能、もたらされるメリット、実証実験と結果、導入方法などについて説明する。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX 【ストーリーで理解】製造現場の生産性を向上、「止まらない」予兆システム構築法 【ストーリーで理解】製造現場の生産性を向上、「止まらない」予兆システム構築法 2020/05/11 従来、製造業の品質管理は実際の部品や製品をチェックし、適切な品質を保っているかを判断するしかなかった。しかし、製造現場でのIoT普及によって、多種多様のデータの蓄積とAIでの分析が可能となり、品質低下が起こりうる可能性を伝える予測・予兆判定の技術が発達してきた。それにより、コスト削減などの多くのメリットが期待されているが、それらを実現するには、予測・予兆システムを常に止めることなく、精度を向上させていく必要がある。では、どのようなシステムを構築すべきか、本資料にて説明する。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX 産業現場への普及が進むエッジコンピューティング、無停止で稼働させるには？ 産業現場への普及が進むエッジコンピューティング、無停止で稼働させるには？ 2020/05/11 デジタルトランスフォーメーション（DX）の波は多様な産業分野にも及び、AIやIoTなどを活用した生産性向上の気運が高まっている。それらを実現するには、現場に近い場所で常にデータ収集・処理を行うエッジコンピューティングシステムが不可欠だ。では厳しい環境下でも安定動作するソリューションをどのように構築すべきか。本資料では、エッジコンピューティングのダウンタイムリスクを低減させるソリューションを、ITやOTの知識がなくても容易に導入する方法について説明する。
ホワイトペーパー IoT・M2M・コネクティブ 工場現場の業務を止めない、既存の概念を超えた現場用コンピューターとは 工場現場の業務を止めない、既存の概念を超えた現場用コンピューターとは 2020/05/11 製造や物流、社会インフラ系などの業務の現場では、コンピューターが設備や機器の監視・制御、出荷管理・伝票出力などの重要な役割を担っている。しかし、日本の多くの現場で使用されているコンピューターは長年にわたって使い続けられていることも珍しくはない。そのため、老朽化による故障リスクや業務ストップの恐れとは常に隣りあわせの状態だ。また、産業用IoTやAIなどの新たなテクノロジーの台頭もあり、現場用コンピューターにはより高性能な処理能力が求められている。本書では、従来の現場用コンピューターから、IoTエッジコンピューターなどに対応したシステムをどう構築するべきかについて解説する。
ホワイトペーパー IoT・M2M・コネクティブ 工場現場の業務を止めない、既存の概念を超えた現場用コンピューターとは 工場現場の業務を止めない、既存の概念を超えた現場用コンピューターとは 2020/04/27 製造や物流、社会インフラ系などの業務の現場では、コンピューターが設備や機器の監視・制御、出荷管理・伝票出力などの重要な役割を担っている。しかし、日本の多くの現場で使用されているコンピューターは長年にわたって使い続けられていることも珍しくはない。そのため、老朽化による故障リスクや業務ストップの恐れとは常に隣りあわせの状態だ。また、産業用IoTやAIなどの新たなテクノロジーの台頭もあり、現場用コンピューターにはより高性能な処理能力が求められている。本書では、従来の現場用コンピューターから、IoTエッジコンピューターなどに対応したシステムをどう構築するべきかについて解説する。
ホワイトペーパー データ戦略 ビジネスのあらゆる意思決定にどうデータを活用すべきか？ 考えるべき3つの問い ビジネスのあらゆる意思決定にどうデータを活用すべきか？ 考えるべき3つの問い 2020/03/19 世界では今、かつてない規模でデジタルイノベーションが進展している。日々生成されるデータは、人々の仕事や生活にも大きな変化をもたらしている。データの活用に成功した企業はさらなる発展を遂げる一方で、多くの企業は取り残され、中には脱落した企業もいるのが実情だ。では今、企業がデータを活用するにはどうするべきか。本書では多くの企業のデータ活用に共通する「3つの基本的な問い」を通じて、「データの真価」を引き出す方法を紹介する。
