人工知能(AI)に向けて高まる期待
ビジネスに新たな価値を創出し、企業にイノベーションを起こすテクノロジーとしてAIに注目が集まっています。
人手では扱うことが不可能だった膨大なデータ量をAIに学習させ、新たなルールや知識を発見することで、例えば販売業務や商品設計では顧客が潜在的に持っているウォンツのより深い理解や、製造の分野では歩留まりの改善といったニーズに応えられると期待されています。
また過去のデータに基づき将来何が起こるかを予測することで、顧客の需要や行動の変化をつぶさに捉えたり、設備に故障が起こる予兆を検知する――AIはこのような知見も提供できると期待されています。さらには現状人間が行っている業務、例えばコールセンターにおける質問応答、判断業務における審査、音楽や文章などのコンテンツ創作、自動車の運転、生産プロセス改善などをより効率的かつ高精度にするべく、AIによって自律化・自動化したいという思いも高まっています。
ビジネスシーンにおけるAI活用の重要ポイント
どうすれば上記のような期待に応えるAI活用を実践できるでしょうか――。
一口にAIといっても、サービサーが提供する機能はさまざまであり、複数の要素技術から成り立っています。またその実装方法もそれぞれ異なっています。
したがってさまざまなビジネスシーンにAIを適用するためには、複数の技術を融合して有機的に機能させる高度なインテグレーションが必須となります。そこには重要なポイントが2つあります。
AI活用の本質は現実的な成果を出すこと
1つめのポイントは、ビジネス課題の解決(意思決定品質の向上や、自動化による業務効率化)につながっているかどうか、成果がでているかどうかです。「人工知能」という言葉のイメージもあって、つい人間的な“知性”や“賢さ”が感じられることを求めがちですが、ビジネスにおけるAI活用の本質はそこではありません。
何もディープラーニングのような先進的な技術を適用することにこだわらなくても、ルールベースの仕組みを用いたり、あるいは機械学習手法と組み合わせたりすることで課題を解決することができるなら、それは大きな成果となります。
多様な要素技術のブレークダウンと組み立て
2つめのポイントは、解決を目指す課題の明確化および範囲の策定、それを実現する技術のブレークダウンです。
先に挙げたような販売業務や商品設計における顧客のウォンツ理解や生産プロセスの自律化/自動化といったビジネスの目標に対して、ユーザーとシステム間の情報のやり取り、大規模データの分散処理、基幹システムとの連携などを実現するため、AIのみならず多様な要素技術を的確に取捨選択しながらソリューションを組み立てていく必要があります。
ニーズとテクノロジーのギャップを埋めるトータルなインテグレーションを提供
データ収集から蓄積、分析、実行まですべてのプロセスを包括し、一気通貫のビジネスモデルを描くことができる企業こそが、AI活用を主導できると言えるでしょう。
この視点に立ってNTTデータでは、お客様のニーズとテクノロジーで達成できる範囲の間にあるギャップを埋めるためのサービスをトータルで提供しています。
エッジ―クラウドが連携した、トータルなインテグレーションの例
NTTデータでは、多くのプロジェクトを通じて培ってきたアナリストのノウハウを結集した業界テンプレートを強みに、さまざまなテクノロジーを現実解に変えていく仕組みを提供しています。
そしてAIの重点的な適用領域として、「顧客接点領域」「業務高度化領域」「複合高度分析領域(社会基盤領域)」を挙げています。
顧客接点領域は、実際に顧客と対話するコールセンターや窓口業務などフロントオフィスを主な対象とするもので、顧客応対の正確性や顧客満足度の向上を目指しています。また、チャットボットやチャット接客への対応など、チャネルの多様化といった課題を解決します。
業務高度化領域では、審査部門やマーケティング部門などのミドルオフィス、人事・財務・購買などの共通業務を担っているバックオフィスを対象とし、AIによる情報の自動収集、属人化しがちな専門業務の効率化と判断の均一化、RPA(Robotic Process Automation)とAIを組み合わせたオフィス業務自動化など、徹底したコスト低減、競合他社との差別化要素となる付加価値を創出します。
複合高度分析領域(社会基盤領域)では、AIとIoTを連携させたトータルインテグレーションに対応。工場や社会インフラのいたるところに設置された機器やセンサーから膨大なデータを収集し、現場側のコンピューター(エッジコンピューター)とクラウドを協調させてリアルタイムに分析・制御することで、予測や予兆検知、自動化などの高度な処理を実現します。医療や交通など社会サービスにおけるAI活用も進めています。
このように、NTTデータはさまざまな領域の課題解決をAIによって実現していきます。
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
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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。
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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。
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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。
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お客様事例
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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?~
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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。
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X(旧Twitter)の日本語Postデータと生成AIを活用しマーケティング業務を変革
「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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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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