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1分でわかる「人工知能の業務活用」第3弾

掲載日

2018年3月13日(火)

1分でわかる「人工知能の業務活用」第3弾
人工知能は企業の業務にどう組み込まれるべきか?


ひと口に「ビジネスでのAI活用」と言ってもいろいろなことが考えられるため、何をどう進めたらいいの?と悩まれる方も多いのではないでしょうか。人工知能を活用するそもそもの目的や適用する分野によって得られる結果も違ってくるため、戦略や進め方など考えておくことが重要なポイントになります。ではどのようなポイントに留意すべきでしょうか。
1分でわかる「人工知能の業務活用」、今回が最終回です。

事業領域でのAI活用と基盤領域でのAI活用


現在の技術革新の流れを受けて、今後ますます人工知能が社会へ大きな影響を及ぼすことが確実視されています。ビジネスも大きく変革することが予想され、企業としてどの領域で人工知能を組み込むかが重要な判断となります。

では、企業の事業領域についてどこに人工知能を適用するのがよいのでしょうか?

競争戦略の大家である米ハーバード大学のマイケル・ポーター教授によると、企業の事業領域は大きく2つ、主活動(=事業領域のこと。購買、製造、物流、販売、サービスなど)と支援活動(=基盤領域のこと。人事労務、技術開発、調達活動など)に分けられると提唱されています。

  • 事業領域
    顧客に対する価値を最大化するための技術の利活用。次世代ビジネスの武器とすることが目的。

  • 基盤領域
    次世代の働き方改革を実現するための技術の利活用。次世代ビジネスを支える体力強化が目的。

<競争領域と非競争領域へのアプローチ>

2017年に政府が発表した日本独自の成長戦略「Connected Industries」にも、それぞれの産業で注力すべき競争領域として、「自動走行・モビリティサービス」「ものづくり・ロボティクス」「バイオ・素材」「プラント・インフラ保安」「スマートライフ」の5つの重点取組分野が挙げられており、この分野は個別最適を進めるべきとの方針が打ち出されました。
一方、基盤領域においては、データ共有・利活用や、人工知能の研究開発・人材育成などの基盤整備、さらにはバックオフィス改革など非競争領域の最適化が求められており、この領域については早急に標準化・効率化に着手すべきと言われています。



日本はものづくりの分野は強いといわれていますが、データ共有はまだまだ遅れておりビッグデータの活用も弱いのが現状です。データ共有やビッグデータ活用の重要性は認識されつつありますが、活用できる形で蓄積する基盤が整っていないのが現状です。この状況を打破するためワークスアプリケーションズが考えた回答が新しいデータの蓄積基盤となる「HUE」です。
ワークスアプリケーションズは、これまで個別最適を優先してきたバックオフィスの部分においても全体最適を進め、大幅な生産性向上の実現を支援してきました。そして今もこれからも人工知能搭載型のビジネスアプリケーション「HUE」によってバックオフィス改革を実現し、企業の競争力向上を目指しています。

機械学習を活用した「HUE」は、なぜ実現可能なのか?


機械学習における「特徴量の設計」、これは知識と経験を持った人間(職人)が作る必要があります。企業の業務システムに機械学習を取り入れる場合は、技術と業務の両方に知識と経験が必要になります。

弊社では、最先端技術に明るい優秀な「エンジニア・コンサルタント部隊」、企業活動において大量に生み出される「業務ログ・業務データ」に加えて、20年にわたり1,300企業グループ以上のユーザー企業から得た”特徴量の設計”を行える多くの「業務ノウハウ」によって、企業活動に最適な特徴量を設計し、「HUE」へフィードバックさせています。

<ワークスだから実現できる人工知能型ビジネスアプリケーション「HUE」>

全3回にわけて、現在の人工知能ブームの概要や、業務にどのように取り込むべきかを見てきました。

「Connected Industries」にも盛り込まれたように、重点領域を支える横断的取組みとしてバックオフィス改革も早急に行うべきところにきています。人工知能の活用による競争力向上に興味がある方はお気軽にお問合せください。



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