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。
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3月18日
株式会社NTTデータ トピックス
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2024年1月29日
株式会社NTTデータグループ トピックス
「HFS Research Generative AI Services」レポートにおいてマーケットリーダーの1社に選出
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2024年1月26日
株式会社NTTデータ 報道発表
レポート&コラム
田中 秀彦
ビジネスに変革をもたらす最新技術トレンド ~NTT DATA Technology Foresight 2024~
NTT DATAが毎年最新のテクノロジーのトレンド情報をまとめ、策定する「NTT DATA Technology Foresight」は、グローバルな調査・分析をベースに、ITとビジネスの向かう先を提言するものだ。 2023年は複数のビッグテックから生成AIをはじめとした新しいAIが次々と登場した。新しいテクノロジーをいち早く取り込み、最大限に活用してビジネス戦略を描くことはもはや当たり前だ。しかし、あまりに多くのサービスが生まれる中で、ビジネスへの取り入れ方がわからないという人も多いのではないか。今後、AIなどの先進テクノロジーはどのように進化し、ビジネスはどう変わっていくのか、NTTデータグループの田中秀彦が解説する。
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清水 朝陽
生成AIを、インシデント対応で使ってみた!
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デザインファームと語る、データ駆動とCXの関係性
市場競争は激化の一途を辿り、企業は変革が求められている。現在、企業変革の議論の中心となるのはどのようなデータを取り扱うかだ。これまでは勘や経験に一部頼っていたビジネスが「データ駆動」を活用することで予測の精度が上がる可能性について、経営層から現場の担当者まで幅広く技術の進歩を実感している。 CXの体験設計もまた顧客が何を望んでいるのかを考える予測であり、データ駆動との掛け合わせが期待できる領域である。 本記事では、「データ駆動とCXの関係性と未来」をテーマとした、ビジネスの変革や成長を支援するデザインコンサルティングファームである株式会社mctのジョナサン・ブラウン氏と株式会社NTTデータのデザイン&テクノロジーコンサルティング事業本部長・谷中のトークセッションについて紹介する。
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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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交通データの可視化・分析でだれもが住みやすい街――群馬県前橋市「MaeMaaS」
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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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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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39th Space Symposium
開催日:2024年4月8日(月)~2024年4月11日(木)
例年15,000人が参加する米国最大規模の宇宙関連シンポジウムにて、衛星画像から作るデジタル3D地図「AW3D」をJAXA主催の日本パビリオンJapan's Space Industryにて出展。
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オンライン
データ駆動型ビジネスの課題と解決法
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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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