ある化粧品メーカーからの相談 これはAI開発を事業にする当社が、とある化粧品用の容器メーカーのIT担当者から受けた相談だ。 「当社ではリキッド化粧品用の容器を製造しており、国内でも屈指の品質の高さが自慢です。容器の製造工場では品質管理を徹底していますが、どうしても容器に小さなキズが入るといったことが起きてしまい、こうした不良品が10,000個に１個の割合で発生しています。不良品の発見のための検品作業は欠かせませんが、少ない発生率にも関わらず、わざわざ作業員を配置することがロスになっていると感じています。最近良く見かける不良品発見AIで、検品作業を自動化できないでしょうか。」 新型コロナウイルス感染拡大による投資の冷え込みの影響が少なからずありながらも、こうしたビジネス現場からのAI導入の相談は依然として多い。短期的な見通しが暗い中でも、先を見据えてAIという新テクノロジーの導入に賭けてみよ

酒類メーカーからの相談 今回もAI開発を事業にする当社がお受けした相談の一つを題材に話を進めていこう。ある酒類メーカーのDX推進担当者からの相談は、次のようなものだった。 「当社では様々な酒類を製造・販売していますが、中でもビール類が主力商品です。販路確保もできつつあり、安定した供給体制が整ってきている一方で、需要の読み誤りによる供給過多・供給不足が少なからず日々発生しています。需要の予測は営業担当の勘に頼らざるを得ないため、正直、多少のロスは諦めるしかないと思っているのですが、最近話題の需要予測AIでより正確な予測を行うことは可能なのでしょうか。」 需要予測は、数あるAI活用領域の中でもホットトピックの一つだ。少ない手間で需要予測ができることを謳ったAIプロダクトも多く販売・宣伝されており、担当者の耳にこうした情報が入ることは何ら不思議ではないし、AIが簡単にやってくれるという期待を持つ

電子機器製造工場からの相談 ほんの数年前を思い返すと、クライアントといえばAIを初めて導入する企業がほとんどだった。だが、ここ最近は、AIの導入を経験済みの企業からの相談も珍しくなくなった。これを裏返してわかりやすく言うと、「失敗した案件」の相談だ。これは、ある電子機器の製造工場のデジタル化推進担当者からの支援要請だった。 「1年ほど前にAIを搭載した検品システムを導入しました。ですが、思ったように精度がでないのです。うちの工場では1日に1万個の製品を製造し、このうち10個ほどの不良品が発生します。AIが完璧でないことは理解しています。なので、100％の不良品検出はできないとしても、せめて９割の目標を達成したいと考えています。当初発注したAIベンダーにもそうお願いしていたのですが・・、やはり９割という精度は現実的ではないのでしょうか。」 確かに９割の精度目標というのは、技術的にはかなり難し

「マーケティング部門ならAI（人工知能）に詳しいんでしょ？」と社内で勝手な印象を植え付けられ、辟易（へきえき）しているマーケター諸氏は多いのではなかろうか。だがマーケティングDXを遂行するに当たり、AIが不可欠なツールになっているのもまた事実だ。AIのスペシャリスト集団「Laboro.AI」が、3回に分けてDX推進の要諦を紹介していく。 「CRM」「One to One」「SEO」「MA」「D2C」……これまでのデジタルマーケティング領域の進化を振り返ってみると、そこから生み出されてきたテーマの多さと変遷には舌を巻くばかりだ。しかもマーケターにとってばつが悪いのは、こうした言葉の量産に伴って「マーケター＝データ分析のプロフェッショナル」という誤解が社内で醸成されてしまうことだ。 「マーケター」という職種のイメージと周囲からの期待値の変化に、マーケター自身が驚かされるということだろう。「確か

マーケティングDX（デジタルトランスフォーメーション）の実現方法を、AIのスペシャリスト集団「Laboro.AI」が伝授する連載（第1回はこちら）。第2回では、社内でのAI導入に果敢に挑んできた先輩イノベーターたちが、どのように考え、行動してきたかを紹介していく。これまでの常識や先入観にとらわれない柔軟な思考や探究心が、イノベーターには必要になる。 マーケティング部門をはじめとした各種領域で、これまで先駆者としてAI導入に果敢に挑んできた先輩イノベーターたちは、どのような意思を持ち、どう行動し、DXの壁を乗り越えてきたのだろうか。当社では、これまでAIプロジェクトを共に進めてきたさまざまな業界、さまざまな領域の担当の方々の行動をまとめ、「イノベータージャーニーマップ」として整理した。

とにかく「変わること」に価値が見いだされる時代になりつつある。DXがもてはやされる昨今、そもそも「トランスフォーメーション」とは何なのか。AI（人工知能）開発などを事業にし、多くの企業のDXを支援するLaboro.AIが解説する。まずは、いまさら聞きにくいこの“マーケティングDX”という言葉を分解し、改めてじっくりとかみ砕く。 マーケティングと、デジタルと、トランスフォーメーション。「マーケティングDX」というわずか9文字の単語の中には、実に3つの領域にまたがる概念が含まれている。マーケティング用語の中でもこれほど凝縮され、複雑な言葉はこれまで存在しなかったのではないか。一見シンプルなことから、まさに“DXカオス”と呼びたくなるほどにキーワード化してしまっているが、いざ実践を考えると、言葉の複雑さ以上に難しい印象を抱いてしまう。 マーケティングDXという言葉をあえて分解すれば、「マーケティ

企業ごとにオーダーメイドでAIソリューションを開発し、各企業が抱える課題の解決を目指す企業がある。株式会社Laboro.AIだ。 Laboro.AIでは現場ごとに適したAIソリューション「カスタムAI」の開発を事業としているのが特徴で、同社の事例では、「建設物の振動制御（株式会社大林組）」「動画解析からの感情推定（沖電気工業株式会社）」「人と職の最適なマッチング（パーソルテクノロジースタッフ株式会社）」など、非常に多岐に渡るAI実績が並ぶ（外部サイト）。 こうした多様な業種・業界での実績の根底には、Laboro.AIならではの「ソリューションデザイン」というコンセプトがあるそうだ。各企業のビジネスに適したAIを提供するLaboro.AIについて、同社の代表取締役CEO 椎橋徹夫氏に話を聞いた。 ＞＞ 株式会社Laboro.AI

ソリューション デザイナコラム AI知識とビジネス視点を合わせ持つ 当社のソリューションデザイナ（SD）が、 AI開発・導入・活用のポイントを解説いたします。 2020.8.4 株式会社Laboro.AI　シニアソリューションデザイナ　寺田 響 概　要 これからAIの導入や開発を検討されるビジネス担当者の中には「まずは最低限の知識を持っておきたい」「AIや機械学習で何ができるのか知りたい」という方も多いのではないでしょうか？今回は、AI開発を始めるにあたって参考になりそうな書籍を、ソリューションデザイナの観点から独断と偏見でご紹介します！ （2020年7月以前に出版された書籍をご紹介しています。） 目　次 ・「AIの勉強をしたいんだけど、何かいい本ない？」 ・「AIや機械学習技術の基礎を知りたい！」人にオススメ ①『図解即戦力　機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかり