ホワイトペーパー データ戦略 DX戦略成功のカギは多様なデータの特定と統合！実現を促進させるデータカタログとは DX戦略成功のカギは多様なデータの特定と統合！実現を促進させるデータカタログとは 2020/09/02 今日のデータ主導型ビジネスを推進するうえで、信頼できる情報は必要不可欠だ。それには、社内のさまざまな場所に分散している情報を統合して活用できるよう、データを管理していく必要がある。しかし、多くの企業では業務部門とIT部門の連携不足により、データの管理が不十分で、信頼できる情報が得られず、宝探しのような不確かな手段で情報を探している状況だ。本書ではForbes Insightが、業務部門とIT部門が連携してデータ資産を最大限に活用すべく、機械学習（ML）を活用したデータ資産の整理と探索の方法について解説している。
ホワイトペーパー データ戦略 データの管理・検索を容易に！DXを推進するエンタープライズ向けデータカタログ6つの特徴 データの管理・検索を容易に！DXを推進するエンタープライズ向けデータカタログ6つの特徴 2020/09/02 業務において最良の意思決定を行うには信頼できるデータが必要だ。しかし、昨今データの量や利用者の数は増え続けており、接続端末も多様化している。また、保管される場所もオンプレやクラウドなどに広がっており、必要なデータを探し出して活用するのが困難な企業も珍しくはない。これらの複雑化した環境を改善するには、データの管理・検索を容易に行える「データカタログ」が必要だ。本書は、「迅速」「包括的」「信頼性」というキーワードを基に、エンタープライズ向けデータカタログがDX推進にどのように役立つのか、解説する。
ホワイトペーパー データ戦略 求められる企業データのガバナンス、全社のあらゆるデータを可視化し把握する方法 求められる企業データのガバナンス、全社のあらゆるデータを可視化し把握する方法 2020/09/02 今や企業データを効果的に活用する能力が企業の成否を分けている時代となった。より信頼できるデータを得るためにも、企業データのガバナンスは戦略的な優先事項となる。そこで必要となるのが、大規模なデータガバナンスを迅速に実行して、全社のデータ資産をすべて可視化し、それらの資産を詳細に把握できるエンタープライズ向けのデータカタログだ。そのために欠かせない5つの機能について、事例を交えて説明する。
ホワイトペーパー ストレージ 肥大化するデータをシンプルに保管！新たなデータ基盤「オブジェクトストレージ」解説 肥大化するデータをシンプルに保管！新たなデータ基盤「オブジェクトストレージ」解説 2020/08/28 AIや機械学習、IoTなどの技術進化や普及に伴い、企業が収集するデータの種類や内容は多様化している。その結果、従来型のファイルサーバやNASでは保管しきれないほど膨大な量のデータを蓄積・管理する必要が出ており、ストレージ環境には新たな要件が求められるようになった。そんな中、現行ストレージの課題を解決する基盤として最近注目を集めているが「オブジェクトストレージ」だ。本資料では、オブジェクトストレージの特徴を紹介するとともに、具体的な利用シーンを交えながらその導入メリットを詳しく解説する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 狙われるPOSシステム、対策のカギはリアルタイムの“即検知” 狙われるPOSシステム、対策のカギはリアルタイムの“即検知” 2020/08/26 近年急増しているのが、POS（販売時点情報管理）端末を狙うマルウェアだ。クレジットカードや個人情報など、“金になる情報”を扱うPOSシステムは、攻撃するには格好のターゲットである。しかもセキュリティ対策はITシステムに比較して遅れているのが実情だ。では、脆弱なPOSシステムを保護するにはどうすべきか。本書は、人工知能（AI）や機械学習（ML）を活用したPOSシステム保護ソリューションについて解説する。POSシステム保護のハウツーを学ぶ資料として参考になるはずだ。
ホワイトペーパー 業務効率化 三井住友トラスト・三和HD事例で見る、「日本型DX」取り組みのポイント 三井住友トラスト・三和HD事例で見る、「日本型DX」取り組みのポイント 2020/08/19 DX（デジタル・トランスフォーメーション）推進が叫ばれる昨今、「DXといっても一部の大企業だけに関係すること。うちの会社には関係ない」と他人事として捉えている企業も依然として少なくないだろう。しかし、国際社会でのAIやIoT、モバイルなどを活用した競争の激化や、レガシーシステムの課題、少子高齢化に伴うIT人材不足など、すべての国内企業は弱体化の危機に瀕してる。本書ではこうした課題に取り組むための「日本型DX」についての解説と、それを実現した三井住友トラストクラブと三和ホールディングスの事例を紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 「AI自動翻訳」と「音声認識」はどこまで活用できる？ 5000社が導入した5つの理由 「AI自動翻訳」と「音声認識」はどこまで活用できる？ 5000社が導入した5つの理由 2020/08/14 今やAI（人工知能）の活用場面は多岐に渡り、自然言語処理や画像認識などの領域ではビジネスでの実用レベルにまで達している状況だ。中でも社内業務にまず活用すべきなのが「AI自動翻訳」と「音声認識」だ。その理由として、研究開発、製造、法務、海外営業などのさまざまな部門で容易に活用しやすいこと、時間効率が10倍に向上する効果などが挙げられる。本書では、これらの取り組みのポイントを紹介する。
ホワイトペーパー CRM・SFA・コールセンター 【事例：LIFULL】新規受注会員数「300％増」、裏側にあるAIモデルとは？ 【事例：LIFULL】新規受注会員数「300％増」、裏側にあるAIモデルとは？ 2020/08/12 日本最大級の不動産・住宅情報サイト「LIFULL HOME'S」を運営するLIFULL。同社では、Salesforce に10年以上蓄積してきた営業支援サービスの売上管理データを、事業の発展に向けて有効活用することを検討し、社内の業務革新を推進する専門部隊を立ち上げ、「Salesforce Einstein」の活用を含めた、“The Model”組織の実現施策を積極的に行っていった。それにより、会員の退会抑止や売上向上など、さまざまな成果をあげていき、その一環として行ったAIモデルの構築では、アポイント取得率や受注率を改善し、新規受注会員数を前期対比300％にまで伸ばすことに成功した。確実に結果を残してきた同社の“The Model”組織実現への取り組みを紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI SFA/CRMではできない！ AIで「営業の質」を強化して提案力を高める方法 SFA/CRMではできない！ AIで「営業の質」を強化して提案力を高める方法 2020/08/07 SFAやCRMを活用して、営業の生産性向上に取り組む企業が増えている。実際にこれらのツールを導入した企業では、案件管理や顧客管理が「見える化」され、見込案件数や受注数の増加につながったという声も多い。一方で、ある調査によれば、「提案力の強化」や「営業力スキルの標準化」といった"質"の面では、効果はなかったというデータもある。その理由は、情報整理のノウハウや訴求力のある提案書作りといった"数値化が難しい"スキルは、SFA/CRMでは支援できないからだ。そこで活用したいのが「人工知能（AI）」である。本資料では、AIによって社内資料を学習し、勝ちパターンや顧客ニーズを発見する仕組みについて解説する。営業の"質"に着目した営業力強化・生産性向上の対策として、ぜひチェックしたい。
ホワイトペーパー AI・生成AI ウィズコロナの働き方改革に！ビジネス向けクラウドストレージの最新機能と活用方法 ウィズコロナの働き方改革に！ビジネス向けクラウドストレージの最新機能と活用方法 2020/08/07 新型コロナウイルス対策としてはもちろん、「働き方改革」の一環としても、リモートワークをはじめとする時間・場所に縛られない働き方が求められている。しかし、在宅勤務を認める一方で、PCの持ち出しを禁止するようなチグハグな対応をしていたら、企業はこれからの時代を生き残れないだろう。そこで活用したいのがクラウドだ。特に企業向けに開発されたクラウドストレージサービスは、企業に求められる高いセキュリティを確保しつつ、ファイルサーバのような手軽さも兼ね備えている。ただし、最新のクラウドストレージは、単なるファイルサーバの置き換え以上の価値も持っている。本資料で、ぜひクラウドならではの最新機能と活用方法を確認したい。
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 2020/07/31 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 IT戦略・IT投資・DX オリンパスのグローバルビジネスを支える「AI自動翻訳」とは オリンパスのグローバルビジネスを支える「AI自動翻訳」とは 2020/07/22 最先端の内視鏡製品や治療機器などの医療機器の製造・販売を行っているオリンパス。同社は「真のグローバル・メドテックカンパニー」への推進を加速させ、翻訳が必要なシーンが爆発的に増加している。しかし、全社員が英語に堪能なわけではない。これまでは翻訳の一部を外部の会社に依頼していたため、時間とコストがかかっていた。そこでこの状況を改善するため、全社で翻訳ツールを導入した。その結果、当初の狙いであった「業務の効率化」はもちろん、“それ以上”の効果も得られたという。その効果とはどのようなものか。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 セキュリティ対策は“終わりのない旅”、6つのステージで理解する効果的な対策と事例 セキュリティ対策は“終わりのない旅”、6つのステージで理解する効果的な対策と事例 2020/07/20 セキュリティ対策に終わりはない。サイバー攻撃者が次々と新しい手法を開発して攻撃を続ける以上、企業側もセキュリティレベルを高く維持し、新しい対策にも取り組む必要がある。攻撃側が有利なのは確かだが、高度な技術を持つセキュリティ専門企業が企業側の味方だ。本資料は、セキュリティ専門企業が考えるセキュリティ対策の構築方法を整理したレポートだ。ログなどの情報を集める「収集」（ステージ1）から機械学習などの高度なメカニズムを導入する「高度な検出」（ステージ6）まで、6つのステージに分けて解説している。さらに、「セキュリティ監査」や「コンプライアンス」などの16の課題解決の事例も併せて紹介しているので、セキュリティ対策の総合ガイドとして活用したい。
ホワイトペーパー ストレージ 爆発的に増大する非構造化データ、その管理にスケールアウト型ストレージが最適な理由 爆発的に増大する非構造化データ、その管理にスケールアウト型ストレージが最適な理由 2020/07/16 AI、機械学習、IoTなど、テクノロジーの進化と共に、画像や音声といった非構造化データ中心とした、大量のデータが日々、収集・生成されるようになった。それらのデータは増加の一途を辿っており、企業にはストレージを拡張し、大規模なデータ容量の確保・管理が求められている。とはいえ、従来のストレージ拡張戦略では、高コストや拡張時のシステム停止、データ容量増加に反比例したパフォーマンスの低下など、さまざま課題がつきまとう。そこで本資料では、柔軟な拡張性と容易な管理性、高パフォーマンスを、事業規模に合わせたコストで実現し、さらに4ノード同時に障害が発生してもデータを保護する高い可用性を備えたスケールアウト型NASストレージ『Dell EMC Isilon(アイシロン)』について紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 「機械学習」のアジャイル開発を低コストで可能にするクラウド環境とは？ 「機械学習」のアジャイル開発を低コストで可能にするクラウド環境とは？ 2020/07/15 近年、大量のデータを使用して意思決定ロジックを開発・検証できる「機械学習」をビジネスに活用する動きが活発化している。しかし、人材や知識が不足したり、開発環境などが整っていないため、十分な効果が得られていないケースが散見される。その解決策として注目を集めているのが、機械学習を効果的に活用可能にするクラウドサービスだ。本資料では、実際の活用事例とともに具体的な導入メリットを解説する。
ホワイトペーパー 人材管理・育成・HRM 【チェックリスト】自社で機械学習のエキスパートを育成するために必要な4つの条件 【チェックリスト】自社で機械学習のエキスパートを育成するために必要な4つの条件 2020/07/15 AI（人工知能）や機械学習の活用で、デジタルトランスフォーメーション（DX）を加速していかなければ生き残るのが難しい時代だ。しかし多くの企業では、AIや機械学習を使いこなせる人材が不足している。どのようにすれば、従業員の機械学習に関するスキルを向上させられるのだろうか。以下の資料では、既存の従業員の能力と適正を伸ばし、機械学習スキルを向上させることで、人材不足を解決するための方法を解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 米金融ソフトウェアプロバイダーから学ぶ「機械学習のためのデータ管理戦略」 米金融ソフトウェアプロバイダーから学ぶ「機械学習のためのデータ管理戦略」 2020/07/15 現在、さまざまな業界において「機械学習」を活用した予測分析が活用されるようになった。しかし、質の悪いデータが取り込まれてしまうと、不正確な分析結果や固有バイアスなどの障害を生み、ビジネスにおけるインテリジェントな意思決定を妨げる原因にもなりかねない。より良質なデータを収集するために必要なこととは何か？ 本書では、米国の金融ソフトウェアプロバイダーのIntuitの機械学習への取り組み方の解説や、各界の専門家やビジネスリーダーの意見を、データ管理戦略のチェックリストと併せて紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 「機械学習」のアジャイル開発を低コストで可能にするクラウド環境とは？ 「機械学習」のアジャイル開発を低コストで可能にするクラウド環境とは？ 2020/07/15 近年、大量のデータを使用して意思決定ロジックを開発・検証できる「機械学習」をビジネスに活用する動きが活発化している。しかし、人材や知識が不足したり、開発環境などが整っていないため、十分な効果が得られていないケースが散見される。その解決策として注目を集めているのが、機械学習を効果的に活用可能にするクラウドサービスだ。本資料では、実際の活用事例とともに具体的な導入メリットを解説する。
ホワイトペーパー 人材管理・育成・HRM 【チェックリスト】自社で機械学習のエキスパートを育成するために必要な4つの条件 【チェックリスト】自社で機械学習のエキスパートを育成するために必要な4つの条件 2020/07/15 AI（人工知能）や機械学習の活用で、デジタルトランスフォーメーション（DX）を加速していかなければ生き残るのが難しい時代だ。しかし多くの企業では、AIや機械学習を使いこなせる人材が不足している。どのようにすれば、従業員の機械学習に関するスキルを向上させられるのだろうか。以下の資料では、既存の従業員の能力と適正を伸ばし、機械学習スキルを向上させることで、人材不足を解決するための方法を解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 米金融ソフトウェアプロバイダーから学ぶ「機械学習のためのデータ管理戦略」 米金融ソフトウェアプロバイダーから学ぶ「機械学習のためのデータ管理戦略」 2020/07/15 現在、さまざまな業界において「機械学習」を活用した予測分析が活用されるようになった。しかし、質の悪いデータが取り込まれてしまうと、不正確な分析結果や固有バイアスなどの障害を生み、ビジネスにおけるインテリジェントな意思決定を妨げる原因にもなりかねない。より良質なデータを収集するために必要なこととは何か？ 本書では、米国の金融ソフトウェアプロバイダーのIntuitの機械学習への取り組み方の解説や、各界の専門家やビジネスリーダーの意見を、データ管理戦略のチェックリストと併せて紹介する。
ホワイトペーパー 金融業界 福井銀行事例：AIの実用化を見据え「数百台の仮想化基盤」をそのままクラウドへ 福井銀行事例：AIの実用化を見据え「数百台の仮想化基盤」をそのままクラウドへ 2020/07/15 福井銀行は、顧客管理や営業支援などの業務別に構築した分散系システムを、VMwareの仮想化統合基盤上に構築し運用していた。しかし、AI活用や高度なマーケティング分析など、最先端の仕組みを導入するためには、莫大なリソースを必要とし、今の環境をそのままグレードアップすることは費用対効果の面で非常に困難な状況にあった。そこで同行は、次世代のインフラとしてパブリッククラウドの活用を決断。数百台の現行システムを非機能要件も含めてそのままパブリッククラウドに移行する本プロジェクトは、金融業界において、これまでに例のない大規模なシステム仮想基盤の移行事例となった。その詳細をレポートする。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX AIやRPAを活用したコンタクトセンターのCX向上、取り組むべき3つのテーマとは？ AIやRPAを活用したコンタクトセンターのCX向上、取り組むべき3つのテーマとは？ 2020/07/10 顧客が企業とのコミュニケーションを重要視する傾向にある現代において、コンタクトセンターには高い品質の顧客体験（カスタマーエクスペリエンス：CX）の実現が求められている。それには、「顧客価値・品質向上」「コンプライアンス強化」「業務効率化」これら3つのテーマに取り組む必要がある。本資料では、すぐれた録音機能、AIベースの分析、RPAなどを活用することで3つのテーマを解決し、コンタクトセンター全体の品質改善と顧客体験の向上を実現する方法を紹介する。
ホワイトペーパー 経営戦略 【最先端技術動向予測】AIやIoTが描く、2020年とその先の未来 【最先端技術動向予測】AIやIoTが描く、2020年とその先の未来 2020/07/09 AI（人工知能）やML（機械学習）、NLP（自然言語処理）といった「エマージングテクノロジー（最先端技術）」は、すでにさまざまな分野で実用化されている。さらにはVR（仮想現実）、AR（拡張現実）、ブロックチェーン、5Gなど、2020年以降にさらなる普及が予想される技術も多い。しかし、これら技術がブレークスルーし、ユーザーのあらゆる体験を変革するには、さらなる進化を遂げなければならない。本稿では、今後これらの技術がどのような進化を遂げるかを予測し、その先に描かれる未来も展望する。
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 2020/06/19 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 【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 2020/06/19 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 2020/06/19 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 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 2020/06/19 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 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 2020/06/19 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 「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 2020/06/19 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 2020/06/19 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。
