日本市場進出に出遅れるも、急速にビジネスを拡大中 スリーニ・ウナマタラ氏 オートメーション・エニウェアはグローバルに既に1,600社以上の顧客があり、35カ所の拠点から90カ国にビジネスを展開するRPAベンダーだ。「既に世界中で100万人のオートメーション・エニウェアで実現されたデジタルワーカーが、顧客の本番環境で働いています」と、オートメーション・エニウェア・ジャパン株式会社 プロフェッショナルサービス担当バイスプレジデントのスリーニ・ウナマタラ氏は話す。米国での創業から遅れること15年あまり、2018年3月にオートメーション・エニウェアの日本法人は設立された。日本市場への参入は、他のRPAのベンダーよりは後れを取っているが、「日本でのビジネスも急激に拡大している」(ウナマタラ氏)という。18年9月に行われた同社のイベントImagine Tokyoでは、米国本社のCEOで共同創業者のミヒ

BPRとは「ビジネスプロセス・リエンジニアリング（Business Process Re-engineering）」の略称だ。「リエンジニアリング」とは、業務・組織・戦略を根本的に再構築することを指す。つまりBPRとは、企業の目標を達成するために、企業活動や組織構造、業務フローを再構築することである。 BPRは業務改革、業務プロセス改革とも呼ばれるが、「業務改善」と果たしてどう違うのか疑問に思った方もいるかもしれない。そもそも「改革」と「改善」では意味が大きく異なる。改善は「現状を肯定し劣る部分を是正すること」である一方、改革は「現状を否定し従来の制度を改めること」である。現状を否定するのが「改革」で、現状を肯定するのが「改善」なのである。 言葉の定義は上記として、では具体的にどう違うのか。まず業務改善は、業務にかかわるヒト（従業員や顧客、パートナー等）、モノ（動産や不動産、その他所有物）

レザバーコンピューティングを含め人工生命研究の世界的な第一人者である池上高志氏（東京大学教授）がQuantumCoreの技術顧問に就任、世界最先端の多変量時系列データ解析技術開発を加速。 ディープラーニングの性能を超える多変量時系列処理ソリューションの開発に成功した株式会社QuantumCore（クアンタムコア、本社：東京都品川区、代表取締役：秋吉信吾、以下当社）が、レザバーコンピューティング(Reservoir Computing)を含め人工生命研究の世界的な第一人者であり、複雑系科学で多くの知見と実績を持つ東京大学の池上高志教授を2019年1月から技術顧問として迎え、世界最先端の多変量時系列データ解析技術開発を加速させます。 写真左：池上高志教授、写真右：当社代表取締役　秋吉信吾 当社技術のベースとなっているのは、リザーバコンピューティング（詳細は後述）と呼ばれる技術であり、池上教授は

div.hs-menu-wrapper > ul > li" data-pacnav-mobile-width="820"> AISIA AIの実用化 外観検査システム ブログ はじめに 前回は、畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional neural network)について説明しましたが、大鵬と言えば柏戸（ふるっ）、ルパン三世と言えば銭形警部、そしてCNNと言えばRNNです。ということで今回はリカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network)について解説します。CNNとの違い、どのような用途に向いているか、RNNの仕組みなどを理解しておきましょう。 畳み込みニューラルネットワーク CNN(Convolutional neural network)と比較するために、前回のおさらいしておきましょう。図1はSemantic Scholarで公

AI、IoT、BigData等のデジタル技術を活用した新製品・サービス、ビジネスモデルによる新たな価値の創出や、競争優位性を確立する「デジタルトランスフォーメーション（以下、DX）」に取り組む動きがグローバル企業のみならず、国内企業においても加速している。 本稿では、当社が実施した「国内企業ユーザにおけるDX導入状況等に関するアンケート調査」（2018年11月実施）の調査結果を紹介しつつ、国内企業、とりわけ中堅・中小企業層（以下、SMB）におけるDX動向を概観するとともに、今後のDX関連ビジネス戦略の方向性について考察したい。 国内DX市場の市場規模富士キメラ総研『2018デジタルトランスフォーメーションの市場の将来展望』によると、国内DX市場の市場規模は、2017年の5,653億円から、2020年には1兆2,189億円、2030年には2兆3,687億円に拡大する見通しとなっている（図1）