日本総合研究所（以下、日本総研）、三井住友フィナンシャルグループ（以下、同社グループを総称してSMBCグループ）、日本電気（以下、NEC）は、日本マイクロソフトのクラウドサービスであるMicrosoft AzureのSMBCグループ専用環境上で構築するAIアシスタントツール「SMBC-GPT」の本格導入に向けた実証実験を開始する。 SMBC-GPTは、Azure OpenAI Serviceを活用したAIアシスタントツール。SMBCグループ専用環境上で動作するチャットツールとして、情報が社外に流出しないプロトタイプを構築し、社内従業員のみ利用可能。大規模言語モデルを活用することにより、従来のチャットボットと比べ、より高度かつ自然な文章を生成できるという。 従業員が同ツールに質問することで、文章の作成、要約、翻訳、ソースコードの生成などをチャット形式で行うことが可能で、情報収集などにかかる時

アクセンチュアは、グローバル最新調査を実施し、AIを導入する企業の大多数が概念実証段階に留まり、AIを競争優位性につなげられている企業はわずか12％であると発表した。 同調査によると、市場における競争優位性の度合いを表すAI活用浸透度の中央値は36で、大半の企業はAIを活用して高い価値を生み出す余地が大きいことが明らかになったという。また、上位12％の企業はAI活用先進企業に分類され、AIをテコに競合他社を圧倒していることが分かった。AI活用先進企業のスコアは64と調査対象全体のほぼ2倍で、収益成長率も50％高い結果となったとしている。 また、63％の企業はAI実証企業に分類。AI活用浸透度は29で、AIが持つ潜在力の表層部分しか享受できていないことが分かった。AI戦略先行企業（全体の13％、AI活用浸透度50）とAI運用先行企業（全体の12％、AI活用浸透度44）は、AI実証企業に比べ取

ソフトバンク、東京大学、ヤフー（Yahoo! JAPAN）、およびクリプタクトらは、CT検査やMRI検査などの医用画像分野におけるAI開発・活用の推進を目的に、「医用画像通信技術研究組合」を設立した。 同研究組合は、経済産業省などが大学や企業などによる研究成果を迅速に事業化するために策定した、CIP（技術研究組合）制度（Collaborative Innovation Partnership制度）を活用した共同研究組織。東京大学やソフトバンクなどが設立したAI研究機関「Beyond AI 研究推進機構」における、取り組みの一環として研究開発を行うという。 また、患者の同意を得て医用画像データを安全に取得し、AIの教師データを作成。AI開発に取り組む研究開発機関や企業へ提供するための、医用画像運用プラットフォームの構築と、それに必要な医用画像の匿名化技術、およびブロックチェーン技術や教師デー

ソフトバンクと日本気象協会は、小売り・飲食業界向けに、人流や気象のデータを活用したAI（人工知能）による需要予測サービス「サキミル」を共同開発した。1月31日からソフトバンクが提供を開始する。 「サキミル」は、ソフトバンクの携帯電話基地局から得られる端末の位置情報データを基にした人流統計データや、日本気象協会が保有する気象データ、導入企業が保有する店舗ごとの売り上げや来店客数などの各種データを、ソフトバンクと日本気象協会が共同で開発したAIアルゴリズムで分析し、高精度な需要予測を行うサービス。まずは「来店客数予測」の機能を、1店舗当たり月額5,390円で提供するという。今後は「来店客数予測」に加えて商品の需要予測機能の開発を目指す他、在庫発注やシフト作成などの機能を順次追加する予定だとしている。 「サキミル」の特長 各種気象データや独自のAIアルゴリズムの活用による高精度な予測 日本気象協

東芝と理化学研究所（以下、理研）は、学習済みのAIを、できるだけ性能を落とさず、演算量が異なる様々なシステムに展開することを可能にする学習方法であるスケーラブルAIを開発した。 東芝と理研は、性能低下を抑えて演算量を調整可能なスケーラブルAI技術を開発した。独自の深層学習技術より、学習済みのAIがその性能を維持しながら様々な処理能力のプロセッサで動作可能になり、利用用途の異なる多様なシステムに向けたAIの開発の効率化が期待できるという。 この技術は、元となるフルサイズの深層ニューラルネットワーク（フルサイズDNN）において、各層の重みを表す行列を、なるべく誤差が出ないように近似した小さな行列に分解して演算量を削減したコンパクトDNNを用いる。コンパクトDNNを作る際、従来技術は、単純にすべての層で行列の一部を一律に削除して演算量を削減するが、この技術は、重要な情報が多い層の行列をできるだけ

アクセンチュアは、AI領域においてアクセンチュアが持つ最新かつ最先端の知見、技術や人材を組み入れ、顧客のAI活用をさらに強力に支援する拠点「AIセンター」の開設を発表した。また、筑波大学人工知能科学センターとともに、AI活用における人材育成や研究開発、エコシステム構築分野での産学連携の推進も発表。 アクセンチュアは、「Digital is Everywhere（デジタルはもはや当たり前）」という考えのもと、すべてのサービスの根幹にデジタルの力を据えることでお客様のイノベーションを支援。中でも、あらゆる側面でAIを活用し、顧客に提供するサービスをさらに高度化、効率化させるべく、今回、関連する専門家、知見や機能をAIセンターに集約させたのだという。これによって、日々顧客と接するコンサルタントは、アクセンチュアが提供する最新かつ顧客に最適なAI関連サービスを圧倒的なスピードと効率をもって提供する

NTTドコモとともに映像エッジAIソリューションの企画検討に取り組んできたEDGEMATRIX社は、現場（エッジ）でカメラ映像などをAI処理する「エッジAI」を簡単に導入、管理できる映像エッジAIプラットフォーム「EDGEMATRIX（エッジマトリクス）」の提供を開始する。 今回提供開始する「EDGEMATRIX」は、屋内外に設置する多数のエッジAIデバイス「Edge AI Box」に対し、設置場所の管理や稼働状況の監視のほか、遠隔操作が可能となる。また、エッジAIデバイスで取得する映像データをリアルタイムに閲覧することができるほか、AIによる映像解析で何らかの危険や異常を検知した際に、メールなどでアラート通知することもできる。 さらに「EDGEMATRIX」は、プラットフォーム上で利用するAIアプリの購入ができる「EDGEMATRIXストア」を備えている。サービス開始時には、「顔と体温検

前回は、人間とAIが協働して価値を創出する「ミッシング・ミドル」領域において必要となる人間の役割やスキルセットについて説明しました。今回は、実際に業務プロセスにAIを融合していく上で生じる課題と、その課題を解消しAIを最大限活用するために必要な要素について解説します。 AIとの協働を妨げる3つの課題 AIとの協働を前提に仕事のあり方を考えるには、AIと人間がそれぞれ担うべき役割を整理し、業務プロセス自体を根本から再設計する必要があります。一方で、第1回で述べたように、それを実現できている企業は全体のごく一部であるというのが実情です。 その理由はなぜでしょうか。課題は大きく分けて3つあると考えています。 1つめは、AIに対する理解不足です。そもそもAIとは何か、実業務でどう活用するべきなのかが十分理解されないまま導入が検討されている状況を多く目にします。AIで実現できること・できないことを理

オラクルは、人材の発掘、開発、従業員エンゲージメントに生じる“ディスラプション”に備えてリーダーを支援する調査会社Future Workplace社と共同で実施した、「職場におけるAI（人工知能）」に関する2回目の年次調査を公開した。世界10カ国（米国、英国、フランス、中国、インド、オーストラリア／ニュージーランド、シンガポール、UAE、ブラジル、日本）の従業員、マネージャー、人事部門リーダー合計8,370名を対象とした調査により、AIは職場における人とテクノロジーの関係を変え、人材を魅了、維持、開発する上で人事チームとマネージャーが果たすべき役割も変えていることが判明した。 この調査結果では、AIが仕事に及ぼす影響に対する一般的な恐怖心とは対照的に、世界中の従業員、マネージャー、人事リーダーは、職場でAIの採用が増加していること、および多くの人々がAIを好意的に受けとめ、歓迎していること

AI（人工知能）の技術開発・ソリューション提供を手掛けるアラヤは、住友商事マシネックス株式会社と資本業務提携契約を締結した。 アラヤは、特に画像認識における「ディープラーニング」の高い技術があり、それを生かして多くの製造業における受託開発を行ってきた。また「エッジAI」領域において、独自のAI圧縮技術も有している。さらに、「自律AI」の研究開発も進めており、ドローンやロボット等が自律的に動くことを目指している。 住友商事マシネックスは、製造業・建設業をはじめとした1500社超の取引先にさまざまな設備、ソリューションを提供している。 両社はこれまでも、製造業へ共同でソリューション提案を行うなど共に活動をしてきた。今回の資本業務提携によって、連携をより強化し、製造業を中心に、AIを利用したソリューションやプロダクトを共同で開発・提案していくとしている。

DataRobotは、企業のAI導入、実ビジネスへの運用定着化、組織規模のAIドリブンビジネスを実現するAI特化型「AI サクセス プログラム」の提供を8月1日から開始する。 これまで、機械学習の自動化プラットフォームを提供するDataRobotは、プラットフォームの提供だけではなく、顧客の成功を支援する追加サービスを提供してきた。2016年の日本進出以降、3年間で150社以上の実ビジネス成功を支援し、サブスクリプションの継続率は毎年95％以上を達成してる。 今回、この成功体験をより多くの顧客に提供するため「AI サクセス プログラム」を開始する。 DataRobotは、2018年4月よりAI民主化Packageを提供してきた。これは、シチズンデータサイエンティストの育成プログラム、プロジェクトコンサルティング、機械学習自動化ツールの３つが揃ったソリューションパッケージで、短期間でさまざま

LINEは、LINEのAIアシスタント「Clova」等でこれまで培ってきたAI技術を、外部企業等に向けて展開する「LINE BRAIN」事業を始動した。7月より、チャットボット技術、文字認識技術、音声認識技術を順次提供開始予定。 LINEは、AIアシスタント「Clova」に搭載している音声認識や音声合成技術、「LINEかんたんヘルプ」活用しているチャットボット技術、「LINE」のトークルーム内や、グルメレビューアプリ「LINE CONOMI」での文字認識技術（OCR）など、深層学習をベースとした様々なAI技術の開発、搭載を進めてきた。 今回始動する「LINE BRAIN」事業では、これらのAI技術を外部企業等に向けて提供していくという。 7月からは、チャットボット技術の「LINE BRAIN CHATBOT」、文字認識技術の「LINE BRAIN OCR」、音声認識技術の「LINE BRA

エンタープライズ向け機械学習自動化プラットフォームを提供するDataRobotは、機械学習基盤（MLOps）分野の先駆的企業であるParallelMの買収を発表した。 DataRobotは、あらゆるレベルのユーザーが機械学習・AIを迅速に活用、ビジネスへ展開するためのエンタープライズ向け機械学習自動化プラットフォームを提供する企業。日本では、既に明治安田生命、トランスコスモス、パナソニック、三井住友カード、リクルートホールディングスなどの企業で導入されている。 今回DataRobotが買収したParallelMは、2017年にMCenterプラットフォームをリリースした機械学習基盤分野の先駆的企業。MCenterプラットフォームは、KubernetesやSparkといったインフラやオンプレミス上、あるいは任意のクラウドプロバイダー（Amazon Web Services、Google Cl