記事 AI・生成AI DX最前線、「複数のAIを統合する企業」が増えている事情とは DX最前線、「複数のAIを統合する企業」が増えている事情とは 2020/06/10 「デジタル・トランスフォーメーション（DX）」の実現には、爆発的に増大するデータの活用が欠かせない。そこで活躍するのがAIだ。膨大なデータの処理や分析は人間にはもはや不可能だからだ。それに気づいた多くの企業は、すでにさまざまな領域でAIの活用を開始している。中でも先進的な企業は、導入された複数のAIの統合まで検討しているという。ここでは、本格化しつつあるAI活用について、さまざまな実例を紹介しよう。
記事 AI・生成AI PoC疲れ企業続出のAI導入、社内が納得する「本番稼働」への道 PoC疲れ企業続出のAI導入、社内が納得する「本番稼働」への道 2020/06/10 デジタルトランスフォーメーション（DX）が本格化し、データ分析に不可欠な人工知能（AI）の活用は「PoC（実証実験）から実装」フェーズに突入した。今や80%以上の企業がAI活用を重視していると言われる。しかし、多くのAI利用事例が出現する一方、実際にAIをビジネスプロセスの中に取り込むことに成功した「AI勝ち組」企業はまだまだ限られている。AIプロジェクトに挫折した企業と成功した企業を分けるポイントはどこにあるのか？ 「2つのポイント」を解説する。
記事 AI・生成AI コロナ禍で「もはや必須」の業務変革、特別なスキルなくデータとAIを使いこなすには？ コロナ禍で「もはや必須」の業務変革、特別なスキルなくデータとAIを使いこなすには？ 2020/06/10 新型コロナウイルスがもたらした社会への影響は大きく、テレワークをはじめとするテクノロジーの活用は「待ったなし」の状況だ。働き方だけでなく、これまで対面で行うことが当たり前だった営業活動など、業務のあり方や進め方もテクノロジーを活用した「変革」の必要に迫られている。こうした業務変革に、AIをはじめとする高度なデータ活用がより注目されているが、AI活用にはこれまで高いハードルがあった。しかしそれも今や、過去のことだという。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング データ駆動型ビジネスの成功は「予測分析ソフト」で決まる データ駆動型ビジネスの成功は「予測分析ソフト」で決まる 2020/06/10 データ駆動型ビジネスの重要性に誰しもが気づき始めている中、企業はビッグデータの中に埋もれる“宝”を、他社に先駆けて見つけ出さなければならない。では、どのような“道具”を使って“宝”を掘り当てればよいのだろうか。本資料では統計解析のスタンダード・ソフトウェアである「IBM SPSS」を基に、データ分析ソフトウェアに求められる機能を考察する。分析のデファクトスタンダード製品を理解すれば、そもそも「どんな機能が必要なのか」を理解できるはずだ。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 「顧客に最適な商品を売る」ためには何が必要か？「顧客軸」による顧客分析のポイント 「顧客に最適な商品を売る」ためには何が必要か？「顧客軸」による顧客分析のポイント 2020/06/10 よい商品を提供すればビジネスは成長する…。そんな時代は終了した。近年はインターネットやSNSなどの普及で、顧客は大量の情報を得られるようになった。インターネット通販を利用すれば、あらゆる地域・店舗から商品を購入できる。こうした顧客の選択肢拡大に対応するには、顧客を「軸」とした分析でその趣向を理解し、次の施策につなげる必要がある。本資料では「顧客軸」分析を実現し、持続的なビジネスの成長と収益を最大化するツールを紹介する。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 【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。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング データサイエンスでの人材不足、スキルを分解すれば糸口が見える データサイエンスでの人材不足、スキルを分解すれば糸口が見える 2020/06/10 機械学習などの先進技術を活用したデータ分析の取り組みが、大手企業や先進的なスタートアップを中心に進展している。新しい技術で何ができるのかという検証段階は過ぎ、業務課題を解決できなければ意味がないという共通認識ができつつあるのが現在の状況だ。とはいえ、データ分析を実際のビジネスに本格的に活用できている企業はまだ少ない。特に深刻なのが人材の問題だろう。そこでここでは、データにまつわる人材の問題を解決し、データをビジネスで活用するための処方せんを解説する。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 「個人知」を「組織知」に変えられなければ、セルフBIに明日はない 「個人知」を「組織知」に変えられなければ、セルフBIに明日はない 2020/06/10 近年、BIの中でも特に広がりを見せているのが一般のエンドユーザーが自身で分析やレポートを作成できる「セルフサービスBI（セルフBI）」だ。しかしセルフBIには、その成功事例が「分析者」と「分析結果の利用者」が近いマーケティング分野などに限定されるといった批判もある。データに基づいた行動を組織として実現するには、「スキルを問わない」分析環境が必要だ。分析スキルを持つ者だけが得てきた「個人知」を「組織知」に変換するには何が必要なのか。
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。
記事 データ連携・ETL・EDI データクレンジングの手法を解説、どうすれば価値あるデータとなるのか データクレンジングの手法を解説、どうすれば価値あるデータとなるのか 2020/06/10 企業経営や日常業務での意思決定にデータを活用することで、自社の競争力を高めようと考える企業が年々増えています。ところがデータ活用を本格的に開始しようとすると、必ず陥る落とし穴があります。それは、社内に蓄積しているデータも、社外から取り込んだデータも、必ずしもそのままでは利用できないということです。なぜそのようなことが起こるのか、またどうすれば活用可能な価値あるデータになるかについて分かりやすく説明します。
記事 AI・生成AI データ活用者必読！知らないと損をするマスターデータ管理（MDM）の勘所 データ活用者必読！知らないと損をするマスターデータ管理（MDM）の勘所 2020/06/10 近年、マスターデータ管理（MDM）の重要性が強調されています。企業がビジネスにデータをフル活用するためには、データを正しく管理しなければなりません。そこでここではそもそもマスターデータとは何か、なぜマスターデータ管理が必要になってきたのか、導入を進める上でのポイントは何かについて、データベースやデータ管理に詳しくない方にも理解できるように解説します。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 名寄せはなぜ重要なのか？ 顧客管理でキモとなるポイント 名寄せはなぜ重要なのか？ 顧客管理でキモとなるポイント 2020/06/10 データを活用してビジネス価値を生み出すことが企業に求められています。その前提として、社内に分散しているデータを統合・整理することが必要になりますが、その際には「名寄せ」を避けて通ることができません。いったい「名寄せ」とは何なのでしょうか。なぜ名寄せが必要なのでしょうか。そして、その具体的な方法とはどのようなものなのでしょうか。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング DXを成功に導くデータ活用「3つのカギ」とは DXを成功に導くデータ活用「3つのカギ」とは 2020/06/10 データを活用し、顧客体験の最適化やビジネスプロセスの最適化、オペレーションの効率化を実現するデジタル・トランスフォーメーション（DX）の実現が、多くの企業にとって経営課題となっている。従来の構造化データだけでなく、音声やテキスト、画像などの非構造化データも活用することで、これまでにない新しいビジネスモデルを生み出すことも可能になるが、そのためにはデータを「もっとシンプルに、組織の誰もが使いやすく」する必要がある。 本書は、DXを推進し、データ・ドリブンな経営を実現するためのロードマップが示されている。特に、「データをためる」「データをつなぐ」「データを分析・活用する」という「3つのカギ」は必読だ。 増え続けるデータを活用し、DXを成功させたいと考える経営層はぜひ、本書の内容を参考にしてほしい。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 「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。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング データ活用のアイデア9事例、なぜデータこそがこれからの競争を決めるのか データ活用のアイデア9事例、なぜデータこそがこれからの競争を決めるのか 2020/06/10 データを活用することによって、ビジネス環境の変化に迅速に対応する経営、すなわち「データ駆動型経営」が求められている。これは変化をチャンスに変える攻めの経営といっていいだろう。しかし、その意味を具体的にイメージできている企業の担当者はまだ少ないようだ。そこでデータ駆動型経営を実現する主要9分野でのデータ活用例を示すとともに、それを支える基盤構築の方法まで解説する。
記事 データ戦略 データレイクの“沼化”を防いでAI活用を実現する「最強の」データ整理術 データレイクの“沼化”を防いでAI活用を実現する「最強の」データ整理術 2020/06/10 いまやデジタル・トランスフォーメーション（DX）による変革を目指す企業にとって、AI×データの全社的な活用は避けられない。しかし、学習モデルや分析用のデータがすぐに見つからない、探せてもそのままでは使えない、といった課題のせいでプロジェクトを推進できないことも多い。そんな企業のために、いま本当に求められるデータプラットフォームの要件と解決のアプローチ、さらに具体的なソリューションとは何かを解説しよう。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング データ・マネジメントに「ハイブリッド思想」が重要なワケ データ・マネジメントに「ハイブリッド思想」が重要なワケ 2020/06/10 データ分析をビジネスに活用できている企業は、わずか15％だと言われている。今、企業に求められるのは、構造化／非構造化などデータの種類にとらわれず、どこに格納されているかを意識することなく、さらに、どのような種類のワークロードでもデータを活用できる“ハイブリッド”なIT基盤だ。本資料では「ハイブリッド データ」「ハイブリット デプロイメント」「ハイブリット ワークロード」を軸に、今後必須となる「ハイブリッド・データ・マネージメント」のあり方を紹介する。データ駆動型ビジネス実現に向け、ぜひ参考にしてほしい。
ホワイトペーパー 流通・小売業界 ゲオ事例：クラウドで実現したアドホック分析とデータドリブンマーケティングの仕組み ゲオ事例：クラウドで実現したアドホック分析とデータドリブンマーケティングの仕組み 2020/06/10 DVDレンタルや新品・中古ゲームの買取・販売を行う「ゲオショップ」など、全国に1,800以上の店舗を展開するゲオは、毎月約1億レコードものデータをオンプレミスのデータベース基盤からクラウド上のデータベース基盤に移行した。これにより、クーポン配布の最適化や、約900万人の顧客ごとへのワン・ツー・ワンのレコメンドなどで大きな成果を上げている。本資料では、クラウド・データベースを活用した同社のアドホック分析とデータ・ドリブンマーケティングの詳細を紹介する。
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。
記事 経営戦略 迫る「2025年の崖」、国内外事例でみるDXの成功法則 迫る「2025年の崖」、国内外事例でみるDXの成功法則 2020/06/10 昨今、「DX（デジタル・トランスフォーメーション）」が話題だが、DXには現在の事業領域を根柢から覆し、新しいことにチャレンジしていく意味合いも含まれる。しかし、日本企業のDXに関する多くの取り組みはPoC（概念検証）に留まっているほか、DXを阻害する「2025年の崖」問題も立ちはだかる。どうすればDXを成功に導くことができるのか。ここでは海外、国内の事例を交えながら、成功の法則を紹介したい。
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。
記事 経営戦略 移動できない時代「MaaS」に価値はあるのか？ 公共交通はどうすべきか 移動できない時代「MaaS」に価値はあるのか？ 公共交通はどうすべきか 2020/06/10 新型コロナウイルスは、私たちの生活に不可欠だった「移動」そのものを控えなければいけないという難問を突きつけた。しかもアフターコロナの夢はまだ遠く、しばらくはウイルスと共存する“ウィズコロナ”の生活が続くことになる。そんな中で利用者激減が止まらない公共交通はどう対処していけば良いのだろうか。また、移動促進のツールとして注目されていたMaaSに存在価値はあるのか。現状をもとに考察する。
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。
記事 データ戦略 データを企業競争力につなげるには「3つのハイブリッド化」対応が必要だ データを企業競争力につなげるには「3つのハイブリッド化」対応が必要だ 2020/06/10 ここ数年で企業の本格的なデータ活用手段が広がり、データの構造も保管場所もワークロードもまったく違うデータを同じように取り扱えることが企業競争力の源泉となる時代になった。一方で、既存のIT資産を持つ企業ほどデータ活用環境の整備に手間取っており、データにまつわる「3つのハイブリッド化」への対応に苦慮している。これに対する有効な解決策はあるのだろうか。
記事 AI・生成AI IBMのCDOが明かす「自社のAI活用事例」、“AIエンタープライズ”への道のりとは IBMのCDOが明かす「自社のAI活用事例」、“AIエンタープライズ”への道のりとは 2020/06/10 経営資源としてのデータの存在感は強まるばかりだ。企業における「チーフ・データ・オフィサー（CDO）」の役割の重要性が認識される一方、データの整備が難しい、データを使いこなすのが難しい、データ活用を促すチーム連携が難しいといった課題も明らかになってきた。そこで米IBMでグローバルCDOを務めるインダーパル・バンダーリ氏と、日本アイ・ビー・エム IBM クラウド事業本部 IBM Data and AI事業部 Products & Solutions統括部長の村角 忠政氏に、データを起点とした事業変革の事例やデータ・プラットフォーム活用術について話を聞いた。
記事 データ戦略 楽天×IBM、2人の最高データ責任者が語る「消耗しない組織変革」のススメ 楽天×IBM、2人の最高データ責任者が語る「消耗しない組織変革」のススメ 2020/06/10 近年、企業経営における「データの重要性」がクローズアップされている。企業の中に眠るデータに光を当て、AIを駆使したビッグデータ解析を施すことでさまざまな知見を見いだし、ビジネス戦略にいち早く反映させていく。こうした「データ経営」を担う役職として、「チーフ・データ・オフィサー（CDO）」を設ける企業も出てきた。既に欧米の企業ではかなり一般的なCDOだが、国内企業ではまだまだ例が少ない。その数少ない1社である楽天で常務執行役員CDOを務める北川拓也氏と、米IBMでグローバルCDOを務めるインダーバル・バンダーリ氏に、CDOの役割や存在価値について話を聞いた。
ホワイトペーパー 業務効率化 経費精算で対立しがちな営業部と経理部、どちらも負担を軽減できる方法とは？ 経費精算で対立しがちな営業部と経理部、どちらも負担を軽減できる方法とは？ 2020/06/10 営業部では交通費や交際費など、実に雑多な種類の経費が発生している。しかし、日々得意先を飛び回る多忙さから、領収書をまとめ、申請書類を作成するなどの面倒な経費精算申請を後回しにしがちだ。さらに、月末にまとめて申請書類を提出するも、内容に不備があるというケースが少なくない。それにより、経理部の経費精算業務が滞り、営業部と経理部の間には険悪なムードが生まれることもしばしばだ。では双方の経費精算業務をスムーズに進めるにはどうするべきか。本書では、営業部と経理部がともに経費精算業務を効率化できる施策について解説する。
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。
