AIに関する記事とニュース
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2021/09/02「Z AIアカデミアの卒業生から要職を担う人材を」“AI伝道師”野口竜司の新たな挑戦
急速に社会に普及するAI。AI活用ニーズが高まる一方でAI人材不足も叫ばれる中、ZホールディングスがZ AIアカデミアというAI人材育成のプログラムを発表した。発足の背景や狙いはどこにあるのか。『文系AI人材になる』の著者であり、Z AIアカデミア発起人／幹事の野口竜司氏に話を聞いた。
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2021/09/01中外製薬のDXを熱量とスピードをもって担う志済聡子氏 デジタル変革の歩みを尋ねる
デジタル技術によって社会を変えるヘルスケアソリューションの先駆者を目指す中外製薬。2020年3月に発表した「CHUGAI DIGITAL VISION 2030」のもと、デジタルを活用した新薬の創出、バリューチェーンの効率化、デジタル基盤の強化にも注力している。日本IBMから中外製薬へ移り、同社のデジタル・IT統轄部門をリードする執行役員 デジタル・IT統轄部門長の志済聡子氏に、全社的なデジタル変革（DX）に向けた各種戦略について訊いた。
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2021/08/30AI が主導するクリエイティブ経済、Adobe Senseiが静かなブーム
第三次AIブームの初期、AIは大上段に語られてきた。その用途は、脅威分析、需要予測、物流、エネルギー、都市など広く幅広い社会領域に及び、高度な専門性を感じさせる一方、AIが人知を超え、人間の仕事を奪うという議論も交わされた。しかし最近では、AIはテクノロジーとしてすっかり日常のビジネスに浸透し、B2Bのビジネスの中に溶け込んでいる。パンデミックを経た米国で、特に目覚ましい進化を遂げているのが、AIテクノロジーを活用したクリエイティブ領域だ。アドビが最近発表した事例からは、AIが主導するクリエイ...
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2021/06/24「いまこそ知りたいDX戦略」DX推進のため超えるべき“3つの壁”とは
コロナ禍を契機に業種業界問わずに経営戦略としてDXが掲げられるようになり、AIやデータの活用にもより一層の注目が集まっています。この状況下で、DXを加速させるために専門部門を組織する動きもみられる一方で、全社的な変革が進んでいるという話を耳にすることは少ないのではないでしょうか。そこで今回は、DX推進の参考になる書籍『いまこそ知りたいDX戦略』（石角友愛 著、ディスカヴァー・トゥエンティワン）を紹介します。
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2021/06/02ボトムアップだけで組織は変わらない――大企業のDXを阻む「人材活用の壁」を拡張分析で乗り越える
コロナ禍で営業組織の働き方も大きな変化のときを迎えている。機敏に動くのはベンチャー企業や中小企業だ。トップと現場の距離感が近く、即時即応しやすいのが要因だが、大手企業はどうだろうか？ 今回は日本の大手企業における「セールスDX」について、NTTコミュニケーションズの徳田泰幸氏と、ジャパン・クラウド・コンサルティングの代表であり小社刊『THE MODEL』の著者でもある福田康隆氏の対談を通じて考えていく（後編）。
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2021/05/14「ダブルハーベスト」勝ち続ける仕組みをつくるための戦略デザインとは
DX推進の要として期待されているAIやデータの活用ですが、その効果が見い出せないと考えていたり、導入自体が難しかったりと活用自体に疑問を抱いている人も少なくないのではないでしょうか。そんな方はもちろん、現実となっていく「アフターデジタル世界」で企業成長を続けるためのAIやデータ活用法を知りたいという人にお薦めなのが、今回紹介する書籍『ダブルハーベスト 勝ち続ける仕組みをつくるAI時代の戦略デザイン』（尾原和啓、堀田創 著、ダイヤモンド社）です。
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2021/03/03AIは未来を創るためのツールであり、主導権を持つのはあくまで人間である
これまでの連載では、多岐にわたる産業で進められているAI活用プロジェクトを紹介し、より確度の高いかたちでAIのビジネス活用を進めるための指針を示してきました。今回の寄稿では、連載の総括として、将来的なAIの成長について考えていきます。
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2021/02/05DataRobot CEOシバタアキラ氏が語る「日本企業のAI活用の勝ち筋」
スキルレベルを問わずに誰もがより良い予測モデルを作り、ビジネスに実装できる「AIの民主化」を提唱しているDataRobot。その日本法人に2015年の日本進出当時から、データサイエンティストとして多くの日本企業を支援してきたのが柴田暁（シバタアキラ）氏である。同氏は2020年11月にDataRobot Japanの代表に就任。今後のAI活用として「エンドツーエンドの自動化」と「マルチモーダル」が重要と語る。
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2021/02/03AIに「信頼」や「公平性」をいかに実装するのか？ MSからスピンアウトしたAI開発集団rinnaが大切にする「6つの原則」
マイクロソフトから独立したAIチャットボット開発集団であるrinnaが重視するのは、公平性や信頼性などをはじめとする「6つの原則」だ。「コンウェイの法則」に基づくその原則を、AIチャットボットのプラットフォームにどのように実装するのか？ 自律システムと自然言語処理の最先端の成果を踏まえたrinnaのAIプラットフォームの発表の内容から紹介する。
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2021/01/27AI活用組織の構築を阻む障壁と他社の成功から学ぶ対応策
AI技術は、今後10年間で世界経済に13兆ドル以上の貢献をすると予測されているなか、ほとんどの企業が試験的なAI活用や、ほんの一部のビジネスプロセスでAIを活用する段階に留まっています。この現状を変えるためには、旧態依然とした組織体制に変革を起こしていく必要があると考えます。今回は、AI導入をうまく進められる組織を作り上げるために企業がすべきことは何なのかということに焦点を当て、考察を進めていきます。
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2021/01/26AIOpsでデータセンター運用自動化 日本システムウエアは55年の歴史×300超のメニューでDX支援
独立系のSI企業として55年という長い歴史のある日本システムウエア株式会社。同社は製造や流通など様々な業種に対応するシステムの構築、ITインフラ設計・運用、さらには自社データセンターを活用したクラウドサービスなど、幅広いソリューションをワンストップで提供している。豊富な経験と実績で、顧客企業のITの課題に柔軟に対応している同社がここ最近力を入れているのが、IoTやAIなどの新しい技術の活用だ。これらで顧客のDXを、スピード感をもってサポートしているという。
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2021/01/25第3次AIブーム「失敗と達成」を検証し、今後のビジネス活用を考察する
第3次AIブームの最初期に打ち立てられたムーンショットビジョンを達成した企業はほとんど存在していないと言っても過言ではなく、ほとんどのプロジェクトが頓挫または方向性の変更を強いられています。この8年間で何が達成され、どのようなプロジェクトが頓挫したのかを検証し、今後、AIをビジネスにどのように結びつけていくかを考察します。
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2021/01/19AIは本当に第4次産業革命をもたらすことができるのか？
AIがキードライバーとなり新たな産業革命が起きつつあるのではないかという論調が広がりつつあります。今回は、これまでの産業革命とはいったいどのようなものだったのかを振り返ったうえで、産業革命の共通点を解き明かし、今後新たな産業革命が起こるのか、その可能性について考察していきます。
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2021/01/05あの女子高生AI「りんな」がMSから独立、新会社「rinna」で活動中！
2015年8月にマイクロソフトによりLINEに登場した、リアルな「女子高生」感が反映されたAIキャラクター「りんな」。女子高生のように会話ができるAI技術が、大きな話題となった。この自然な会話を続けることができるりんなの会話エンジンの技術を持って、2020年8月にマイクロソフトから独立し活動を始めたのがrinna株式会社だ。
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2020/11/19ヘルスケアから介護、福祉の領域へ拡がるAIの可能性
Appier社のチーフAIサイエンティストであるミン・スン氏が「経験経済」という視点でテクノロジーとビジネスを解説する本連載。今回の寄稿では、日本で注目が高まっている健康リスクの軽減や健康の増進に向けたヘルスケアおよび介護福祉へのテクノロジーの応用について説明します。
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2020/11/19「AIとデータの民主化」をデータウェアハウス×データレイクで実現へ Databricksが描く未来像
「AIとデータの民主化」の実現を目指している、Databricksという企業をご存じだろうか。この「AIの民主化」という言葉を耳にする機会が増えているように、AIの一分野である機械学習を利用したデータ活用が企業において喫緊の課題となっている。新型コロナウイルス感染症拡大の影響によってデジタル化が加速している日本においても、データの活用方法を模索しているという企業は多いだろう。今回は、同社の取り組みと「Lakehouse」というコンセプトを軸としたアーキテクチャについて訊いてきた。
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2020/11/17「幻滅期」を越えた人工知能（AI）の今後の可能性とは
本連載では、Appier社のチーフAIサイエンティストであるミン・スン氏が「経験経済」という視点でテクノロジーとビジネスを解説する。第二回は「幻滅期を超えたAI」が今後どのように進展するのか。コロナ後の経済をどう変えていくのかについて語る。
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2020/11/16製造業DXでは業務プロセス変更が一番のポイント マクニカが見つけたAI導入・DXのコツ
業務変革の支援をするIT企業のマクニカは、製造業向けのAI（人工知能）導入などのDX（デジタルトランスフォーメーション）推進で最もハードルが高いのは導入初期にあると見る。改革の推進者と製造現場、経営といった組織内で課題を共通認識し、疲弊せずにデータを活用した業務改革をする秘訣を聞いた。
