そもそも「人工知能（AI）」をどうとらえるべきか
いま最も注目されているテクノロジーの1つに人工知能（AI：Artificial Intelligence）があります。AIは、一般的には「人が実現するさまざまな知覚や知性を人工的に再現するもの」という意味合いで理解されています。
しかし実際には、AIに対して一意に決まった定義がなされているわけではありません。コンピューター・サイエンスや認知科学、医学、心理学、さらには哲学にいたるまで、今もさまざまな立場で論じられ続けている領域です。
AGI（Artificial General Intelligence：汎用的人工知能）はまだ存在しない
AIに対する最も大きな誤解が、「あらゆる問題に応えられる（答えられる）賢いAIがすでに存在する」というものです。現在のAIに人間の認識能力や常識、感情なども含めた森羅万象のすべてを理解させられるわけではなく、「何でもできる」存在ではありません。
あらゆる課題に対応できる汎用的なAIを実現することは研究者にとって大きな目標であり、さまざまなアイデアが提唱されていますが、ブレークスルーの決め手となるような手法は見つかっていません。その意味でもAIはまだ進化の途上にあります。
特定領域では人間を凌駕する能力を発揮する
もちろん、だからといって現在のAIが実用レベルに達していないわけではありません。何でもできる汎用的なAIはまだ存在しないと述べましたが、裏を返せば、範囲が限定された特定領域においてAIは、人間をはるかに凌駕する卓越した能力を発揮するケースがあります。たとえば医療の世界では、平均的な医師を超える診断を行えるAIが登場しています。また金融分野では超高速に超高頻度の取引を行うアルゴリズム取引が市場の半分以上の取引を実行していると言われます。
ディープラーニングによってAIの精度が大幅に向上
AIは、専門家が持つ経験則をルールベースに展開して人の知的作業を支援する「第一世代」から、統計／探索モデルによって最適解を発見する「第二世代」を経て、脳モデルに基づき認識性能を飛躍的に向上させる「第三世代」へシフトしています。
昨今、AIが急速に注目を集めるようになったのは、まさにこの第三世代のテクノロジーが出現したことにあります。人間の脳神経回路を参考にしたアルゴリズムである「ディープラーニング」と呼ばれる手法はその代表です。従来の機械学習のように、データサイエンティストが特徴量（※）を設計しなくても、コンピューター自身が膨大なデータを読み解き、そこに隠れているルールや相関関係などの特徴を発見します。人間と同じように帰納的な推論を行うことで、自律的に“意味”や“概念”をもあぶり出していくのです。さらに、その後も継続して学習を続け、賢さに磨きをかけていきます。
ディープラーニングによってAIの精度は大きく向上したのです。
※モノ・事象等の識別、予測などにおいて有用な情報であり、データ項目からの選択や、複数データ項目から組み合わせより設定する
AI技術の変遷
世代を超えた多様なAIの手法を適材適所で活用
ただし、単純に第三世代のAIが第一世代のAIよりも優れているわけではありません。目的や用途によって最適な手法は異なるのです。
最近よく話題になるAI将棋を例にとって考えてみましょう。何手も先の展開を読み、対戦相手の意表を突くような妙手をあみだすためには機械学習やディープラーニングの手法が必要です。しかし、将棋の基本的なルールや定石などをAIに覚えさせるのは、わざわざ学習させるよりも最初からルールベースとして登録したほうがはるかに効率的です。
このように第一世代から第三世代の手法を適材適所で組み合わせ、さらにはモバイルやウェアラブル、IoT、アナリティクス（統計分析）などのシステムともシームレスに融合しながら、さまざまな業務課題に対応するソリューションをデザインしていくことが、これからのビジネスにおけるAIへの向き合い方であり、活用法となるのです。
第二世代や第三世代を用いた仕組みだけでなく、第一世代のルールに基づく仕組みも組み合わせて行くことがビジネスに求められるAIのあり方である
NTTデータが考える企業におけるAI活用とは
急速な勢いで進化を続けるAIをいかにビジネスに活用するか？
幅広いビジネス課題に対応するAI活用のポイントとNTTデータの取り組みを紹介します。
お知らせ
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2024年6月28日
株式会社NTTデータ トピックス
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2024年6月19日
株式会社NTTデータ トピックス
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2024年6月14日
株式会社NTTデータ トピックス
レポート＆コラム
2024.6.6
川崎重工業の全社横断DXへの挑戦～本当にビジネスに効果をもたらすデータ活用とは？～
幅広い業態ゆえにデータ活用や管理の課題を抱えていた川崎重工業。DX推進の要となるDX戦略本部のもと、データ活用のCoE（センターオブエクセレンス）であるデータサイエンス技術部を2022年4月に発足させた。しかし、全社横断でDX推進プロジェクトを推進するにあたっては、プロジェクトの認知向上、事業部門の現場課題の理解、人手不足、社内のデータ活用案件創出ノウハウなどの課題があった。川崎重工業とNTTデータはこの課題解決にどう取り組んできたのか。具体的な取り組みと成果、今後の展望について紹介する。
コンサルティング データ＆インテリジェンス CRM（Salesforce） 製造
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2024.6.5
ビジネス施策の効果検証が難しい時には？ ～傾向スコアを活用した効果検証のすすめ～
ビジネス施策の実行においてPDCAサイクルを回して施策効果を最大化するためには、効果検証が欠かせない。通常はABテスト等を用いて効果検証を実施することが多いが、ABテストが困難な場合にはどうすればよいか。傾向スコア分析という分析手法を用いれば、ABテストが実施できない場合も推定による効果検証を行うことが可能だ。本稿では、製薬業界でのビジネス施策の効果検証を例として、傾向スコア分析とは何か、どのように分析を実施するかの具体的手順について紹介する。
コンサルティング データ＆インテリジェンス CRM（Salesforce）
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2024.5.29
NTT DATAが実践！生成AIの導入で進化した職場に
2022年末ChatGPTの衝撃的な登場から1年半以上が経過し、多くの企業や組織で生成AIを業務に活用できないか検証する動きが盛んである。中でも、レポート作成やメールの返信など、社員の日常業務の効率化を目的に、自組織内へ生成AIを導入する企業が多数現れている。一方で、生成AIを活用した社員の働き方のあるべき姿や、どのようにして生成AIを組織に導入すべきかなどを模索している方も多いだろう。本記事では、NTT DATA（以下、当社）が行った生成AIの全社導入についての事例と見解を記載する。
生成AI データ＆インテリジェンス
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お客様事例
2024年6月6日
川崎重工業の全社横断DXへの挑戦～本当にビジネスに効果をもたらすデータ活用とは？～
（DATA INSIGHT>>）
製造 コンサルティング データ＆インテリジェンス CRM（Salesforce）
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2023年12月21日
JAバンクがSnowflakeを導入し、「系統データ基盤」を構築
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2023年6月14日
日産自動車がNTTデータと歩むモビリティの未来づくり ―Nissan Biz Connect APIの可能性
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ラインナップ
お客さまのソリューションに合わせた開発とともに、パッケージの提供もしています。
トレンドエクスプローラー™
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「市場の反応や生活者の声」からトレンドの兆しを発見、更に言語解析や生成AIも組み合わせてトレンドの背景を導出することで、商品開発やプロモーション戦略などのマーケティング業務を変革します。
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データ仮想化ソリューション「Denodo Platform」
各種データを論理的に統合・管理・配信し、ニーズに応じたデータ活用を支援
Denodo Platformは、サイロ化したシステムを論理統合し、企業内に分散したデータの一元管理を可能とします。より鮮度の高いデータ活用で分析スピードを高め、経営判断の俊敏性向上に貢献します。Denodoの仮想ビューはリアルタイムなデータアクセス、社内外のデータとの柔軟な組合せによりデータの価値を見出せます。またローコードで仮想ビューが作成でき迅速なデータカタログの提供・拡張を実現します。
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調査・研究を支援するコンサルティング＆受託解析サービス
レセプト情報・特定健診等情報データベース（ナショナルデータベース）を用いた調査・研究を支援するコンサルティング＆受託解析サービス（有料）です。 ナショナルデータベースの利用申請前の研究デザインから集計や統計解析、論文作成までの全てのプロセスをオンデマンドにご支援可能です。さらに、ナショナルデータベースと要介護認定情報・介護レセプト等情報データベース（介護DB）や匿名診療等関連情報データベース（DPC-DB）との連結解析も対応可能です。 当社のコンサルティング＆受託解析サービスは、ナショナルデータベースを活用した調査・研究プロジェクトの円滑化と適切なデータ処理を可能にする、強力なサービスです。お客様には、ぜひ当社のサービスをご活用いただき、調査・研究における効果的な意思決定をサポートいたします。当社の専門スタッフが、高度な分析技術と豊富な経験を活かして、お客様のニーズに合わせた最適な解決策を提供いたします。
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受注生産型製造業向け『BIZXIM製番』製品説明会
開催日：2024年7月10日(水)
『BIZXIM製番』は、受注生産・個別受注生産業態に特化した統合ERPパッケージとして統合マネジメントを実現しています。 業態へ特化しているからこそ高い業務適合性を詳細な説明や実機＆体験デモンストレーションを通じてその場でご確認ください。
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開催日：2024年7月11日(木)
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データ駆動型ビジネスの課題と解決法
開催日：2024年7月24日(水)
本セミナでは、データドリブン経営の実現において直面する、よくある課題を整理した上で、課題にどのように取り組むべきか、また、NTTデータ先端技術がAIプラットフォーム「Dataiku」を軸に皆様の取り組みをどうご支援可能なのかをご紹介します。
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