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
-
2024年12月4日
-
2024年12月3日
レポート&コラム
2024.12.4
AWS最新サービス「Amazon SageMaker Unified Studio」をいち早く解説! ~オールインワン・データプラットフォームの台頭~
データ&インテリジェンス コンサルティング クラウド デジタルサクセス Trusted Data Foundation Databricks
詳細はこちら
2024.12.3
ゼロトラストソリューションの選定ポイントを知ろう!
クラウド ネットワーク サイバーセキュリティ モビリティ コンサルティング データ&インテリジェンス
詳細はこちら
2024.11.29
【ピープルアナリティクス入門】人事データ活用で実現する人材・組織改革事例
コンサルティング データ&インテリジェンス
詳細はこちら
お客様事例
2024年11月22日
これからのモビリティ社会を支えるソフトウェア人材の育て方
(DATA INSIGHT>>)
モビリティ コンサルティング データ&インテリジェンス
詳細はこちら
2024年10月17日
歴史ある産業ガス企業、大陽日酸のデータドリブンカンパニーへの変革
(DATA INSIGHT>>)
データ&インテリジェンス コンサルティング
詳細はこちら
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)
詳細はこちら
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™
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。
食品 流通・小売 データ&インテリジェンス 顧客接点・決済 生成AI
詳細はこちら
デジタルサクセス®
デジタル変革・DXを成功に導く
NTTデータは、デジタル変革により成功した状態を「デジタルサクセス」と定義し、お客様企業、さらにはその先のエンドユーザに「デジタルサクセス」をもたらすためのイノベーション実現をサポートしています。
データ&インテリジェンス
詳細はこちら
Tableau
モダンBIプラットフォーム
Tableauは、データの探索と管理を簡単に行い、データからの気づきや発見を、すばやく共有できるようにします。 お客様がデータを視覚的に見ることで理解を深められるように、データへの接続から分析・コラボレーションまでを一貫してスムーズに行える、最も強力で安全かつ柔軟な分析プラットフォームです。
個人のお客様向け CRM(Salesforce) SCM・ロジスティクス データ&インテリジェンス
詳細はこちら
イベント・セミナー
オンライン
データ駆動型ビジネスの課題と解決法
開催日:2025年1月28日(火)
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。
その他・横断的ソリューション データ&インテリジェンス
詳細はこちら
【JR東海ツアーズ】新幹線旅行事業・サービスのDX推進
公開日:2024年11月21日(木)
このような方におすすめ
・組織の中で、新規事業・新規サービスの推進に従事されている方
・構想・実装と成果創出の間の壁を乗り越えることに苦労されている方
コンサルティング データ&インテリジェンス クラウド
詳細はこちら
【DX推進担当者向けセミナー】DX推進が頓挫する原因と成功に向けたアプローチとは?
公開日:2024年11月12日(火)
このような方におすすめ
・DX推進部の方(全社DX推進もしくは事業部のDX推進担当の方)
・DX推進組織を発足させたが、事業部門と連携した取り組みやプロセスはまだ検討中の方
・他社ではどのようなDX推進のアプローチを行っているのか知りたい方
データ&インテリジェンス デジタルサクセス DataRobot
詳細はこちら