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。
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。
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」 2020/06/19 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 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」 2020/06/19 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 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。
