「人力で実施していた食品製造ラインの不良品検知にディープラーニング（深層学習）を使うことで、生産性を2倍に高められた」――。キユーピーの荻野武生産本部次世代技術担当次長は、グーグルが2017年6月14日に開催したイベント「Google Cloud Next '17 in Tokyo」の報道関係者向けセッションに登壇。ディープラーニングを駆使した原料検査装置開発の取り組みを説明した。 荻野氏は同社の原料に対する思いをこう語る。「創業時から『良い商品は、良い原料からしか生まれない』という考え方を受け継いでいる。現在、数千種類の原料を取り扱っており、安全安心にこだわって良品を選別している」。 原料検査装置へのディープラーニング活用の対象としたのは、ベビーフード用のダイスポテト（賽の目状にカットされたジャガイモ）だ。従来は「一つの製造ラインに100万個ある原料に対し、異物混入や不良品がないかを人が

新たに構築したデータ分析基盤は、インメモリーデータベースとして「SAP HANA」を採用。2017年3月に稼働を開始させた。ドコモの基幹系システムである顧客管理システム「ALADIN」、料金システム「MoBills」のデータを分析する。 NTTデータが2016年8月より8カ月かけてシステムを構築した。大容量データを高速で分析可能になったという。それに加え、既存のBI（ビジネス・インテリジェンス）ツールを組み合わせて、ドコモの全社員がHANA上のデータに容易にアクセスできるようにする。代理店営業のほか、法人営業やマーケティング部門などがすでに活用している。 例えば代理店営業の分野では、ドコモの営業担当者とドコモショップの店長が、直近の顧客データの分析結果に基づいて、販売目標KPIや店舗評価などを検討することができる。店舗における「いつ」「どのスタッフが」「どのお客さんに」「何を販売したか」な

IDC Japanは2017年6月2日、国内IT市場における産業分野別および企業規模別の2017～2021年の市場規模予測を発表した。2017年の国内IT市場規模は前年比2.0％増の14兆9891億円との見通しだった。 今後2019年までは東京オリンピック・パラリンピック開催に伴う企業投資の活性化、Windows 7サポート終了に伴うPC更新需要、消費税増税対応に伴う関連システムの刷新・改修が見込まれることから、高い成長率が期待されるという。一方、2020年以降は前年までの反動で1％未満の低い成長率に落ち込む見通しとした。 産業分野別では、2017年は通信分野以外の各産業分野でプラス成長を見込む。特に、オムニチャネル戦略に加えて人材不足を解消する業務効率化に対する投資が拡大する小売業や、日本郵政の大型IT投資と訪日外国人増加への対応が進む運輸／運輸サービス、専門的サービス、個人向けサービス

NTTデータは2017年5月26日、同社の人工知能（AI）サービスに関する説明会を開催した。説明に立った技術開発本部エボリューショナルITセンタAIソリューション開発担当の樋口晋也課長は、AI導入を検討する顧客企業のうち「費用対効果が出るとして実証に取り組むのは2割弱」と明かし、AI導入の難しさや成功するための秘訣を話した。 NTTデータには年間で約200社がAIに関する問い合わせを寄せるという。うち４分の3はAIの単純な問い合わせで事業化の議論に至らず、残りの50社がAI導入に向けた検討を開始する。 50社のうち、投資対効果が見合って実証に進む企業は「10～15％」（樋口課長）という。200社が問い合わせて5～7社しかAI導入の実証に至らない背景を樋口課長は、「顧客企業の求めるサービスがAIを使わなくても実現できるという単純なケースから、顧客企業が学習データを十分に保有していないケース、

IT業界は定義が曖昧な言葉が多い。例えば「人工知能（AI）」は、どんな技術を使っているのか判断できない。深層学習を使っていればAIだと言う人がいれば、ルールエンジンを組み込んだシステムをAI搭載システムと呼ぶ人もいる。技術は関係なく、なにかを自動で判断するシステムならAIだと言う人もいる。 人によって呼び方が違う製品やサービスを記事にする時は、どうやって表現しようかいつも悩む。この記事で取り上げようと考えたサービスも企業によって呼び方が違う。悩んだ結果、ここでは「専有クラウド」と表現することにした。 筆者が専有クラウドと呼ぶのは、物理サーバーを特定の企業が専有して使うクラウドのことだ。一般的なクラウドは複数の利用者に共有の計算資源を提供するため、1台の物理サーバーを複数の利用者が同時に使う。専有クラウドはサーバーを専有するため、1台のサーバー上で動くシステムは契約している企業のサービスだけ

共創サービス強化の内容は、2016年5月に発表したサービス体系の中に、新たに三つのサービスメニューを追加したこと。追加した3サービスは、顧客と共に海外視察などを実施する「リサーチプログラム」、2週間でアイデア創出からサービスのプロトタイプ構築までを支援する「PLY-Dash」、プロトタイプをブラッシュアップし、商品として品質レベルを高める「PoC実施以降の事業化への対応」だ。 一連の共創サービスを通じ、受託型SIとは異なる価値を顧客に提供することを富士通は狙う。「デジタルビジネスの道のりは試行錯誤の連続だが、ゴールにたどり着けば唯一無二のビジネスになる」と富士通の柴崎辰彦デジタルフロント事業本部 本部長代理は言う。 サービスの拡充に伴い、共創サービスを提供する人材の育成を急ぐ。富士通は新たに必要となる人材を「デジタルイノベーター」と命名。2017年1月に発足したデジタルビジネス専門の新組織

トヨタ自動車とNTTグループは2017年3月27日、無線通信で外部と情報をやり取りする「コネクテッドカー（つながる車）」で協業すると発表した。自動車から得られる大量データの解析や、人工知能（AI）の活用といったコネクテッドカーの基幹技術を共同開発する。 今回の協業では、車両情報や渋滞状況などビッグデータの収集・蓄積やリアルタイム分析、クルマへのデータ配信などを担う基盤づくりや、ビッグデータの安全で確実な集配信に必要なグローバルのネットワークなどの構築に向け必要な技術を検証する。第5世代通信技術や「エッジコンピューティング」、AIによる運転アドバイスなどのサービスについても技術開発を進める。 こうした技術を確立すれば、例えば、車両のエンジンや変速機からの情報を分析して故障を予測するサービスや、人工知能（AI）を活用してドライバーの運転パターンを分析し、省エネドライブを呼びかけるサービスなどを

ロメッティ氏は人工知能（AI）による「コグニティブ（認知）が企業の競争力になる時代が来る」と話した。IBMクラウドはAIを中心に「エンタープライズシステムを動かせる高性能でセキュアな基盤を作り、データファーストなアーキテクチャーを構築する」（同）という。 Watsonを業界ごとに学習済みで ロメッティ氏は「Watsonは業界ごとの知識を持っている」と話す。IBMのAI「Watson」を金融業や製造業といった業界に特化したデータを学習済みで提供し、学習にかかる手間を少なくする狙いだ。 業界の知識を持ったWatsonが活躍した事例としてロメッティ氏が紹介したのが、確定申告の支援サービスを提供する米H&Rブロックだ。同社のビル・コブ社長兼CEOは「アメリカの税関連の文書を全て学習済みのWatsonをベースに、確定申告手続きを学習させた」と話した。 H&Rブロックは2016年6月からWatsonの

NTTドコモは2017年2月17日、AI（人工知能）でタクシーの需要を予測し、売上高拡大に生かす「AIタクシー」の成果説明会を開催した。2016年12月に東京無線協同組合のタクシードライバー26人が参加した実証実験では、売上高が伸びる効果が出たという（写真1）。今後、参加者やエリアを増やして実証実験を継続する方針だ。

調査では、製品の機能や性能、信頼性、拡張性などを評価する「製品」、価格設定や価格体系に関する「価格競争力」など全12項目で評価した。今回はセキュリティに関わる2部門の区分を見直した。「セキュリティ製品（クライアント管理系）」「セキュリティ製品（サーバー/ネットワーク管理系）」を、「ウイルス対策製品」「不正侵入/情報漏洩対策製品」に変更した。 18部門の1位獲得企業は表の通りである。

「配送先不在による再配送の割合を約3％まで減らすことができた。劇的な効果だ」。 アスクル ECR本部 配送マネジメント 執行役員の池田和幸統括部長イノベーション・オフィサーは2017年1月27日、目黒雅叙園（東京・目黒）で開催した「第6回イノベーターズ会議」（日経BP社 日経ITイノベーターズ主催）で講演した。題目は「最新テクノロジーで実現するアスクルのeコマース物流革命」。 冒頭の発言は、ビッグデータを活用して配送計画を作るシステムによって得られた効果だという。同氏によれば、不在による再配送の割合は約20％が一般的だという。「社会問題と言えるほど、大きな損失につながっている」（池田氏）。 再配送を減らすため2016年8月、きめ細かく受け取り時間を指定できるサービス「Happy On Time」を開始した。まずは東京や大阪などの一部地域を対象とした。1時間単位で受け取り時間を指定でき、配送

「AI詐欺」が横行する日本のIT業界。AIブームのウソとホントに斬り込む連載の第3回では、主にコスト面から「機械学習」や「ディープラーニング」のビジネス導入の非現実さをあぶり出す。AIのシステム構築コストだけに意識が向いてしまい、従来の業務システムと同様の感覚で運用コストを見積もっていると、後に重大事態を招くと警鐘を鳴らす。 現在の人工知能（AI）の代表格は機械学習とディープラーニング。どちらも今後、世界を変える大きな可能性を秘めていることは言うまでもない。だが、世界を変えるにはまだまだ遠い。例えば（筆者はいまだ聞いたことはないが）、統計アプローチではない新たな手法の発見など、機械学習やディープラーニングの根幹技術の飛躍的な発展でもない限り、ビジネスでの活用を通じて世界を変えるには、多くの課題を抱えている。 機械学習やディープラーニングのビジネス上の課題は、大きくコスト視点と効果視点に分け

ITアーキテクトのスキル定義や育成を支援するIasa（アイサ）日本支部は2017年1月20日、ITアーキテクトの知識体系「ITABoK（IT Architecture Body of Knowledge、アイティーエーボック） Version2」日本語版の提供を開始したと発表した。ITABoK Version1の日本語版は提供しておらず、日本語版は今回が初登場となる。 ITABoKはITアーキテクトが備えるべき知識やスキルをまとめたもの。情報システムを含む事業全体の関係・構造を記述するエンタープライズアーキテクチャー（EA）の考え方に基づき、四つのアーキテクチャー領域（ビジネス、情報、インフラストラクチャー、ソフトウエア）と五つの知識体系（ビジネス・テクノロジー戦略、ヒューマン・ダイナミクス、デザインスキル、IT環境、品質属性）に関して説明している。 Iasa日本支部会員企業であるアイ・テ

人工知能技術戦略会議は2017年1月16日、第4回会議を開催。人工知能（AI）の産業化ロードマップの中間まとめ案を提示した。同会議は総務省、文部科学省、経済産業省の3省連携によるAI研究開発の司令塔の役目を果たす組織で、2017年3月までに「AIの研究開発目標と産業化ロードマップ」を策定する計画だ。 同会議では、（1）生産性、（2）健康、医療・介護、（3）空間の移動、（4）セキュリティという四つのテーマを産業化ロードマップの対象としている。中間まとめ案では、（1）～（3）に関して、フェーズ1（各産業領域でデータ駆動型AIの利活用が進む）、フェーズ2（領域の枠を越えてAIの利用が進む）、フェーズ3（各領域が複合的に融合し、エコシステムを構築）の3フェーズに分けて、AIの産業化がどのように進むを示す予定だ。（4）については「セキュリティは共通基盤で技術の進展も激しいので、対象とはしていない」（

情報収集や調べ物に使ったSNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）媒体は、全体ではTwitterが1位だが、女性30代以上はLINEを最も利用している――。野村総合研究所（NRI）が2017年1月17日に公表した調査での結果だ。 同社が公表したのは「生活者年末ネット調査」。2013年から毎年末に実施する調査で、今回が4回目。今回は2016年12月17日から同18日まで全国の満15～69歳の男女にインターネットで調査を実施。国勢調査を基に、日本の性年代別の人口構成比と一致するように回収サンプルを割り付けた。回収サンプル数は3098人。 高度デジタル社会における期待と不安というテーマでは、情報収集や調べ物の際に使用する媒体を聞いた。トップは検索エンジンだが、10代や20代の若年層ではSNSがテレビを上回った。

日本航空（JAL）は2016年12月5日、米IBMの自然言語処理・機械学習システム「Watson」を試験導入した。JALはWatsonをベースに開発したバーチャルアシスタントサービス「マカナちゃん」を、2017年1月10日まで同社Webサイト上で提供する。 マカナちゃんはWebサイトの来訪者からチャット形式で質問を受け付け、JALが蓄積する旅行情報を基に適切な回答を返す。期間中の利用状況や受け答えへの利用者の反応状況などを参考にしつつ、今後本格展開するか否かを判断する。 JALはWatsonのような技術によりWebサイト来訪者の顧客満足度を高めることを狙う。航空業界では、航空券の販売チャネルのうちWebサイトによる直販の比率が高まる一方で、電話や旅行会社など他の販売チャネルと比べ、Webサイトでは消費者に対するきめ細かいサポートが十分にできないという課題があった。 今回の試験サービスは、親

米アマゾン ウェブ サービス（AWS）は2016年11月14日（米国時間）、仮想マシンサービスAmazon EC2（Elastic Compute Cloud）の一部の料金を、12月1日から最大で25％引き下げると発表した。新料金は、東京リージョン（AWSのデータセンター群）を含む、全世界のリージョンで適用する。 対象となる仮想マシンのタイプは、中位から下位である「C4」「M4」「T2」の3シリーズ。1時間単位で利用できる「オンデマンド」、1年または3年の利用契約を結ぶ「リザーブド」、特定の物理サーバーを1社で専用する「デディケイテッドホスト」の料金プランがそれぞれ値下げになる。 東京リージョンの値下げ幅は明らかにしていないが、シンガポールリージョンでは最大で、C4が20％、M4とT2が25％の値下げになるという。米バージニア北部リージョンは最大で、C4が5％、M4とT2が10％の値下げで

サイバーエージェントは2016年11月9日、国内の動画広告市場の調査結果を発表した。2016年の市場規模は前年比57％増の842億円と予測。昨年時点の予測である800億円を上回った。けん引役はスマートフォン向けで、前年比2倍となり動画広告全体の7割を占めるとした。 同社が運営する、動画広告に特化した研究機関であるオンラインビデオ総研が、市場調査会社のデジタルインファクトと共同で調査した。調査期間は2016年7月から9月で、動画広告市場関係者へのヒアリングや調査機関が保有するデータなどを基に調べた。 中長期的に、スマホ動画広告の需要が市場拡大をけん引すると指摘。動画広告市場全体の規模は、2020年には2300億円ほど、2022年には2900億円を超えると予測した。 背景にあるのが、スマホを使った動画コンテンツの増加。同社とテレビ朝日が手掛けるネットテレビサービス「AbemaTV」が4月に開始

NECは2016年10月31日、東京・有楽町で11月1日から開催する同社の年次イベント「C&Cユーザーフォーラム＆iEXPO2016」の会場で、メディア向け内覧会を開いた。今回は展示エリアを「AI（人工知能）、IoT（インターネット・オブ・シングズ）」「先端テクノロジー」、そしてFinTechといった業種別「ソリューション」の三つに分けて、同社の技術や製品、サービスを公開する。 「AI」関連では、インバリアント分析と呼ぶAIの手法をウエアラブルデバイスと連携させ、システムの状況を建設現場や工場の現場担当者に的確に伝えるという展示が目立った。インバリアント分析とは、分析対象のシステムに付けた様々なセンサーから取得した大量の時系列データを分析することで、システム内部のユニット同士がどう関連するかを自動抽出し、システム全体の動きを自動把握する分析手法である。 AI関連の新技術では、耳に装着するだ

アドバンスト・メディアは2016年10月28日、音声認識を活用した点検・検査ソリューション「AmiVoice スーパーインスペクターDT」を11月1日より販売開始すると発表した。点検・検査業務を音声入力するiOS向けのクラウドサービスで、これまで手書きの点検・検査で発生していた記入漏れや、作業後のデータ入力の手間を削減し、業務効率化と高い正確性、品質向上を可能にするという。 スマートフォンやタブレット端末のアプリに帳票データをダウンロードした後、入力したい項目を音声で選択し、そのまま話すだけで簡単に検査記録が作成できる。予め設定しておいたキーワードや数値以外の入力に対してアラート設定できるため、検査ミスや異常値を素早く発見できる。 騒音に強い音声認識エンジンを採用し、工場内や屋外でも高い認識率を維持した。辞書機能に認識させたい単語を自由に設定・登録できる。建物付属検査、土木系検査、住宅検査