ホワイトペーパー データ戦略 5G、AI、IoTとエッジ、ブロックチェーンによる「データの波」はどう乗り切るべきか 5G、AI、IoTとエッジ、ブロックチェーンによる「データの波」はどう乗り切るべきか 2020/03/19 この10年でデータの生成量と活用率が大幅に高まった。4Gとスマートフォンが組み合わさったことで、ビジネスや日常生活に劇的な変化をもたらしたように、今、5つの大きな力が1つとなってさらなる変化が訪れようとしている。このチャンスの波がData Wave（データの波）である。本書では、5G、AIと機械学習、IoTとエッジコンピューティング、消費者の行動・期待の高度化、これら5つのトレンドにより訪れるデータの波を企業はどのように活用すべきか、詳細を説明する。
ホワイトペーパー データ戦略 「アルゴリズムによる採用試験」や「ディープフェイク電話」、2020年のデータ活用はこう変わる 「アルゴリズムによる採用試験」や「ディープフェイク電話」、2020年のデータ活用はこう変わる 2020/03/19 アルゴリズムによる採用試験やディープフェイク電話など、2020年は5G、AI、ディープフェイクなどのテクノロジーにより、企業や消費者の環境はさらなる変化が起こるだろうと予測されている。これらテクノロジーの中心には、いずれも膨大な量の「データ」がある。そこで本書では「エマージングテクノロジー」「ITセキュリティ」「IT運用」の3つの領域から2020年について予測、企業はテクノロジーにより生み出された膨大なデータをいかに活用し、2020年の展望を描いていくべきか説明する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【AWS事例】文書処理をAIで自動化、煩雑業務はここまで効率化できる 【AWS事例】文書処理をAIで自動化、煩雑業務はここまで効率化できる 2020/03/16 光学式文字認識（OCR）の普及で、オフィス業務はかなり効率化した。しかし「文字を読み取って適切なカラムに入力する」「検索インデックスを自動で作成する」といった作業は、依然として人手が必要だ。しかしAIの発達により、これまでのOCRでは不可能だった作業まで自動化することが可能となった。すでに金融、医療、行政など、世界のさまざまな分野では、AIを活用したOCRを導入して業務効率化に成功している。バックオフィス業務の効率化を考えている担当者は、ぜひ参考にしてほしい。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【医療業界事例集】なぜ機械学習は、がん発見の精度向上に貢献できるのか 【医療業界事例集】なぜ機械学習は、がん発見の精度向上に貢献できるのか 2020/03/16 機械学習の活用領域として注目されているのが医療業界だ。膨大な臨床データを解析し、病理診断に役立てる。実際、機械学習が癌や肺塞栓症の早期発見に貢献した事例は、数多く報告されている。本資料では、ERスタッフの人員配置の改善や、がん発見の精度と生産性向上など、医療業界での機械学習活用事例を、さまざまな角度から紹介する。
ホワイトペーパー CRM・SFA・CTI・ヘルプデスク 「機能で選ぶ」時代は終わった IDCが提唱するストレージ選定の新たなポイントとは 「機能で選ぶ」時代は終わった IDCが提唱するストレージ選定の新たなポイントとは 2020/03/11 オールフラッシュアレイ市場は成熟化が進んでおり、多くのストレージベンダーは競合他社との差別化を図るべく、製品の機能強化から顧客体験（CX）向上へとシフトしている。米国の調査会社IDCは、CX向上策として11の分野を特定。中でも注目されるのがクラウドベースのプレディクティブアナリティクス（Cloud-Based Predictive Analytics：CBPA）だ。「データの共有」「モニタリングの対象」「AI/機械学習の活用による自律的運用」というCBPAの3つの特徴を踏まえながら、IDCが2018年6月に実施したCBPAに関する調査結果から、エンタープライズストレージ導入に必要な評価のポイントを紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 「コスト」の観点から見る、機械学習ソリューション選びの勘所 「コスト」の観点から見る、機械学習ソリューション選びの勘所 2020/03/09 データ駆動型ビジネスの必要性が叫ばれる現在、機械学習（ML）活用は不可欠の要素となっている。しかしML導入には、構築コスト、運用コスト、セキュリティとコンプライアンス維持など、莫大な予算が必要だ。では、コストを抑制しつつ自社のビジネスに最適なMLを導入するには、どのような点に留意すべきなのか。本資料では、MLソリューションの構築、トレーニング、デプロイの場面において、どのようにコストを抑制するかを説明している。MLの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 AI・生成AI なぜAWSが選ばれる？ 基礎から理解する「深層学習」のトレンド＆選定ポイント なぜAWSが選ばれる？ 基礎から理解する「深層学習」のトレンド＆選定ポイント 2020/03/09 深層学習は人工知能（AI）の領域でもっとも注目されているトピックの1つである。情報技術調査会社のNucleus Researchが316のプロジェクト・深層学習エキスパート32名に調査したところ、2018年に比べて2019年の本番稼働中の深層学習プロジェクトの総数は「倍以上に増加した」という。増加の背景にはコスト面、特にクラウドによって自社でインフラを購入、設定、保守することなく、プロジェクトに必要な分だけデータストレージと処理能力を調達できるようになったことが挙げられる。本書では深層学習を取り巻く現状やその内容、さらに深層学習を活用してビジネスを変革した企業の事例を紹介している。グローバルの深層学習活用トレンドを理解する観点からも、必見だ。
ホワイトペーパー 人材管理・育成・HRM 「イノベーションを起こせる組織の作り方」江崎グリコ、住友化学の人財戦略 「イノベーションを起こせる組織の作り方」江崎グリコ、住友化学の人財戦略 2020/03/06 「デジタル トランスフォーメーション」や「イノベーション」について語るとき、AI に代表されるような新しいテクノロジーをどのように活用するかが議論の中心となっている。しかし、イノベーションに最も大事なのは、人財が高いパフォーマンスを発揮できる組織の作り方だ。グローバル企業でどのような取り組みが行われているのか、江崎グリコ、住友化学における人事戦略の概要を本書にて紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【事例：物流】AIにより出荷量予測を自動化、予測精度も87％へと大幅改善 【事例：物流】AIにより出荷量予測を自動化、予測精度も87％へと大幅改善 2020/03/04 大手ファッション・メーカーやファッション・ブランドを中心に流通加工も含めたアパレル・通販の物流サービスを手掛けるセンコーファッション物流は、昨今の働き手不足の影響もあり、倉庫で物流作業を担う人員手配に苦慮していた。各倉庫では実務担当者が出荷量の予測を立て、それに基づき作業人員の手配を協力会社に依頼しているが予測が大きく外れ、追加手配することもあった。また、専門的な知識を要する解析ツールによる出荷量予測では、担当者の負担が増加していた。そこで同社はAIによる予測の自動化に着目。AIシステムを導入したことで、これまで6～7割だった予測精度を約87％まで向上させた。同社の取り組みを紹介する。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX エッジ・コンピューティングに必要なものは何か？ メリットとリスクを合わせて考える エッジ・コンピューティングに必要なものは何か？ メリットとリスクを合わせて考える 2020/03/02 IoT時代はあらゆる機器がクラウドに接続され、機器から収集されたデータはネットワークを通じ、AIによって分析・活用されている。だが、データの増大・複雑化により、ネットワークとインフラにかかる負荷は大きい。そのため、エッジ・デバイス上でデータ分析を行うことで、応答速度の向上と大規模環境への対応を可能にするエッジ・コンピューティングが注目されている。本書ではクラウドとエッジ・コンピューティングの関係、エッジ・コンピューティングによる効果、また、導入時における課題と解決方法について説明する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【IDC調査】アプリへのAI実装に必須な「クラウド基盤選び」、なぜAPIに着目すべきか 【IDC調査】アプリへのAI実装に必須な「クラウド基盤選び」、なぜAPIに着目すべきか 2020/02/21 デジタル変革（DX）の実現に欠かせないAI。IDCは、2026年にはエンタープライズ向けソフトウェアの75％に、機械学習や深層学習による予測、提案、助言機能が組み込まれると予測する。本資料は、「適切な機械学習、深層学習用のフレームワーク選び」「AIモデルの教師データの確定、収集」「既存の業務アプリケーションへの統合」など、AIをアプリケーションへ実装する際の課題を踏まえたうえで解決策を提示する。すでにトレーニング済みの深層学習モデルを利用するためのAPI活用方法とは。
ホワイトペーパー クラウド デジタル変革先進企業3社の事例に見る、AI実装への「プロセスと成果」 デジタル変革先進企業3社の事例に見る、AI実装への「プロセスと成果」 2020/02/21 今やデジタル変革（DX）に不可欠となったAI。本資料は、DXの先進企業の中から、AIによりビジネスを高速化させた3社を紹介する。AIアシスタントの開発に取り組んだ米国の保険会社リバティ・ミューチュアル（Liberty Mutual Insurance）、顧客体験最適化にAIを活用するドイツのファッションECザランド（Zalando）、そして、ITソリューションベンダーであるサムスンSDS（Samsung SDS）が顧客課題解決にAIを活用した事例を通じ、どのように新たなビジネス価値の創出につなげたかを解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 【事例】スバルが782億件のビッグデータ統合で目指すイノベーション 【事例】スバルが782億件のビッグデータ統合で目指すイノベーション 2020/02/21 スバルITクリエーションズはスバルグループにおける唯一のIT専門企業としてITシステムの企画・提案および開発、保守、運用を一手に担っている。同社ではAI、IoT、ビッグデータを活用したイノベーションを実現すべく、社内に点在する膨大なデータを1カ所に集約・蓄積して、活用することに取り組んだ。販売店ごとにサイロ化した顧客情報など、総計782億件のビッグデータをいかに総合管理し、リアルタイムなデータ処理を実現するため、どのようなデータ基盤を構築したか、本書にて経緯を紹介する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 AIの「教師なし機械学習」によって内部ユーザーによる脅威を摘み取る AIの「教師なし機械学習」によって内部ユーザーによる脅威を摘み取る 2020/01/20 サイバーセキュリティにおいてAIの機械学習の多くは、「教師あり機械学習」のことを指す。その一種であるディープラーニングは、マルウェアの検出に非常に適しているが、内部ユーザーによる脅威の検出には不十分であった。それに対し「教師なし機械学習」は、どんなにランダムに見えるデータであっても、大規模なデータセットから新しいパターンを発見するため、内部ユーザーによる脅威の検出には非常に適している。本書では、「教師なし機械学習」が効果的な理由を詳細に説明する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 セキュリティ強化につながる、セキュリティアナリストの業務効率「向上」策 セキュリティ強化につながる、セキュリティアナリストの業務効率「向上」策 2020/01/20 セキュリティアナリストは、数百万件や数十億件のイベント内の脅威アクティビティを特定するという困難な仕事を抱えている。作業の効率化には、AIと機械学習を活用し、数十億件のデータポイントを自動的、継続的にマイニング、優先度に基づいて、セキュリティ異常のヒントに関する高品質のリストを生成することが効果的である。さらにセキュリティアナリストが操作しやすい直感的なUI設計により脅威の検出と調査に要する時間の大幅な短縮が可能である。本資料では、その仕組みを解説する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 ビッグデータをストレージからコンピューティングに活用するアーキテクチャとは ビッグデータをストレージからコンピューティングに活用するアーキテクチャとは 2020/01/20 ビッグデータを使用するセキュリティソリューションは多数あるが、ほとんどがデータを保存するのみにとどまり、十分に活用しているとは言えない。サイバーセキュリティを分析するAIは、ビッグデータテクノロジーによって構成されたアーキテクチャと、4つの段階を経て脅威を検出する数学的アルゴリズムが必要である。本書では、高速で正確に脅威を検出するアーキテクチャについて詳細に説明する。
ホワイトペーパー 経営戦略 企業が「コグニティブ・エンタープライズ」への変革を成功させる7つのカギ 企業が「コグニティブ・エンタープライズ」への変革を成功させる7つのカギ 2020/01/10 コグニティブ・エンタープライズとは、ビジネス・アーキテクチャーの変貌により遂げられる次世代のビジネス・モデルのことであり、データ、独自のワークフロー、専門知識を組み合わせたビジネス・プラットフォームと、複数のプラットフォームにより構成されている。変革を遂げた企業は競争優位性を高めることが可能であり、成功のためには7つの施策が必須だ。本書では、ビジネスの現場で得られた詳しい教訓とともに、それら施策について掘り下げて説明する。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX 【AI、クラウド、人材戦略など】ITとの融合で進化する企業の新しい働き方11選 【AI、クラウド、人材戦略など】ITとの融合で進化する企業の新しい働き方11選 2020/01/10 AIやビッグデータというテクノロジーの発達は、ここ数年でビジネスの在り方を大きく変えており、企業の多くは、AIをはじめとしたテクノロジーを「日常業務や働き方をアシストしてくれる、より良いパートナー」としてとらえている。本書では、人とテクノロジーの融合によりどのようなメリットが生まれるのか、11のトピックにまとめた。
ホワイトペーパー 人材管理・育成・HRM 「AI人材」とは何か？ AIを社会実装できる4つの人材タイプ 「AI人材」とは何か？ AIを社会実装できる4つの人材タイプ 2020/01/08 AIを活用して社会課題を解決し、新たな価値を創造するためには「AI人材」の確保が欠かせない。本書では、AIを社会実装できる4つの人材タイプを解説するとともに、AI人材の育成に必要なスキルセットや経験を得るための環境づくりについて紹介する。
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 2020/01/01 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 2020/01/01 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？ 2020/01/01 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 2020/01/01 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 2020/01/01 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 BI・データレイク・DWH・マイニング 「ERP導入に向けての第一歩に」製造業における経営可視化とAI分析のクイックな進め方 「ERP導入に向けての第一歩に」製造業における経営可視化とAI分析のクイックな進め方 2019/12/23 製造業のグローバル展開には、各製造拠点の生産管理を統合する基幹システムとしてERPが欠かせない。しかし、ERPの導入にはリスクや大きな投資が求められるため、慎重になる企業も多い。そのため、まずはスモールスタートで経営情報を可視化してみてはいかがだろうか？本資料ではSAP AnalyticsCloud(SAC)と、多くの製造業で普遍的に使用されている原価、収益、生産の各KPIレポートをあらかじめ実装したテンプレートを活用することによって、可視化からはじめるERP導入へ向けた手順を説明する。また、将来的に他の競合企業と自社をどう差別化していくかという、ロードマップの考え方についても紹介する。
ホワイトペーパー クラウド グローバル企業19社の経営層に調査、クラウド移行3つのフェーズと成功法則 グローバル企業19社の経営層に調査、クラウド移行3つのフェーズと成功法則 2019/12/20 グーグルが解説：成功するイノベーター企業のクラウド活用事例 テクノロジーの進化により、多くの企業でクラウド、API、機械学習導入による競争力強化に取り組んでいる。これについて調査企業のAite Groupがグローバルに展開する企業19社の経営幹部に聞き取り調査を実施。本資料ではその結果の詳細を紹介する。システムをクラウドへ移行する際に企業が経験する3つのフェーズとは？また、それぞれのフェーズにイノベーティブな企業が取り組んだ特徴的なワークロード、メリット、既存の仕組みの変革について紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AIの活用こそが社員の能力強化につながる AIの活用こそが社員の能力強化につながる 2019/12/16 今日、機械学習によって特に業務の自動化を進めようというトレンドが高まっており、多くの人が機械に仕事を奪われるのではないかと不安に感じている。だが、私たちが思い描く未来は、機械と人が密接に連携して過去にない高いレベルの効率性と的確な意思決定を実現している姿なのだ。AIを活用することでいかに人材の価値を高めることができるか、ERPへの適用ケースをもとに説明する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【経営層5000名調査】63％が回答した「AIでの成功を妨げる最大の壁」 【経営層5000名調査】63％が回答した「AIでの成功を妨げる最大の壁」 2019/12/09 AIが声高に叫ばれて早数年、今や多くの経営層がAIをどこに、どのように利用できるかを積極的に検討している。かねてよりAIを導入していた先進的な企業では、さまざまな試行錯誤を経て、ここ数年でAIに対する視点が変化していった。現在では、優先すべき5つの業務領域を選択し、より一層の売上増加、データ・ガバナンスの整備、AIスキル人材の育成に取り組んでいる。なぜAIに対する企業の視点が変化していったのか。経営層5000名に対し調査した結果ともに解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 経営者550人を調査、マシンやAIによる自動化の未来はこうなる 経営者550人を調査、マシンやAIによる自動化の未来はこうなる 2019/12/09 人工知能（AI）や機械学習、ロボティクスなどの技術が進化し、人間とマシンが相互作用し、新たな価値を生み出す世界が近づいている。中でも最先端技術を活用してビジネスを自動化する「インテリジェンス・オートメーション」（IA）に注目が集まる。その主な目的は「人間の頭脳を拡張する」ことだ。本稿では、世界各国13業種を超える550人の経営者を対象に実施した、IA導入に関する調査結果を紹介する。デジタル時代におけるビジネスオペレーションの再構築に関するヒントになるだろう。
ホワイトペーパー AI・生成AI AI・RPAを正しく導入・検討するなら「体験」こそが重要だ AI・RPAを正しく導入・検討するなら「体験」こそが重要だ 2019/12/09 少子化に伴う急速な労働人口の減少、働き方改革の盛り上がりを背景として、多くの企業がAIやRPAなどによる「自動化」に注目している。その効果を最大化したり、正しく導入するうえで重要なことは、こうしたデジタルツールを実際に「体験」することだ。本資料ではAIに加えて、Automation Anywhere、UiPath、Blue Prismなど最新のRPA製品のデモを一度に体験する「自動化体験ゾーン」、デザイン・シンキングの手法を用いて課題解決の方法を探る「自動化共創スペース」などを備えた施設を紹介する。
