著者情報
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フリーランスのエディター＆ライター。もともとは絵本の編集からスタートし、雑誌、企業出版物、PRやプロモーションツールの制作などを経て独立。ビジネスやIT系を中心に、カタログやWebサイト、広報誌まで、メディアを問わずコンテンツディレクションを行っている。
※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
執筆記事
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2020/01/07DX推進の目的化やツール依存症……ブレインパッドが語るAI／データ活用で頻発する症状と処方箋
業界問わず各企業・組織で日常的に取り組まれつつある「AI／データ活用の推進」。注目度と比例してプロダクト・サービスも増加し、企業のツール選びも技術的な観点のみでは難しくなってきた。果たして、選ぶ際に何を重視すれば良いのか、導入後の成否を分けるのはどのようなポイントなのか――。AIブーム以前からデータ分析ビジネスに携わり、業界の先駆者として多くの事例を見てきた株式会社ブレインパッド マーケティング本部長の近藤 嘉恒氏が、実例を交えつつ、現場目線でみた課題と解決策について語った。
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2019/11/26RPAの進化形「IA：Intelligent Automation」とは
RPA/AIをより進化・深化させ、ホワイトカラーの複雑な業務を自動化・効率化するものとして期待される「IA（Intelligent Automation）」。単なる自動化ソリューションではなく、戦略策定から導入・実行までの包括的なアプローチだ。10月28〜30日に開催された、「イノベーションリーダーズサミット (ILS)」に、IAの概要から実践・効果をテーマに、EYアドバイザリー・アンド・コンサルティング株式会社（EY）の西村文秀氏、藤平雄一氏、そしてSMBCバリュークリエーション株式会社 代表...
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2019/04/18“都市OS”を会津から全国へ デジタルシフトによる地方創生
アクセンチュアと三菱UFJリサーチ&コンサルティングは、デジタルスマートシティの推進を目的としたクラウド基盤「スマートシティ・プラットフォーム」を全国の自治体に向けて共同提案していく。今後はそれぞれの強みを活かし、各自治体と連携しながら、市民サービス向上とよりよいまちづくりを目標とする地方創生の新しいモデルを全国へと拡大させていく予定だ。アクセンチュア 代表取締役社長 江川昌史氏、MURC代表取締役社長 村林聡氏、同社イノベーションセンター福島 センター長 中村彰二朗氏に加え、本基盤を...
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2019/03/30野良ロボット乱立、ROI、セキュリティ不安など「RPAあるある問題」を解決した日立ソリューションズ
ソフトウェア型ロボットがホワイトカラーの業務を代行・自動化するというRPA（Robotic Process Automation）。日本でも2017年頃から本格的に企業への導入が進み、事例も紹介されるようになってきた。しかし、導入すれば即成果が上がるというものでもなく、思わぬ障壁も少なくないという。大手SIerの株式会社日立ソリューションズでは、2016年よりRPAの導入検討を開始し、試行錯誤を繰り返しながら全社へと展開させてきた。どのように取り組みを進めたのか、導入を阻む障壁は何か、そして全...
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2019/02/13あらゆる人がデータを使いこなせる時代がもうそこまで迫っている――Tableau 田中香織氏
データ活用が企業の既知の課題となって久しい。その精度や難易度が上がる反面、より多くのユーザーが高度な分析を行えるようなテクノロジーが注目されている。その代表格とも言えるのが「Tableau」だ。機械学習、統計、自然言語、スマートなデータ準備などについての具体例、そしてスマート分析時代における人とデータとの関わり方について、Tableau Japan株式会社でアソシエイト セールスコンサルタントとして活躍する田中香織氏が自身の経験を踏まえつつ、デモンストレーションを交えながら紹介した。
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2019/01/24これまでIT化されてきた10倍以上の部分にAIが使われる――Laboro.AI CEO 椎橋徹夫氏
「AIブーム」とも言われ、急速にAIの導入機運が高まる中で、「プロジェクトが上手く進まない」「PoC以降のロードマップが描けない」といった悩み事もまた具体的になってきているという。実際どのようなことが課題となるのか、またそれを回避するにはどうしたらいいのか。編集部主催のdata tech 2018に登壇した株式会社Laboro.AI代表取締役 CEO 椎橋徹夫氏が、AI/機械学習の導入に不可欠なソリューションデザインとおさえておくべき考え方について解説した。
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2019/01/15「分析スキルのサイロ化」がアナリティクス・ライフサイクルを分断させている――SAS 畝見真氏
AI/機械学習を活用したビジネス価値創出に不可欠とされる「アナリティクス・ライフサイクル」。利益を生み出すためには、データを準備し、予測モデルを開発し、業務に実装する、というサイクルをすばやく回し続けることが重要だ。そのために必要な組織内の分析者などの連携を実現するAIプラットフォーム「SAS Viya」について、SAS Institute Japanビジネス開発グループ エバンジェリストの畝見 真氏が解説した。
