ANAがコードを書けるデータ人材を内製、6つの工夫を主導したのは「元リク」技術者
全日本空輸（ANA）がシステム開発やデータ分析をできるIT人材の「内製」を検討し始めたのは、新型コロナウイルス禍が広まる直前の2020年初頭のことだ。同社はそれ以前から、旅客サービスや整備などをITで高度化すべく投資を進めていた。 IT人材が中途採用で十分に集まらない 例えばANAの航空便を利用する乗客とANAとの接点は1つではない。Webサイトやコールセンターで航空券を予約するところから始まり、チェックインカウンター、ラウンジ、搭乗口、機内などと、1人の乗客に向き合うANAグループのスタッフは場面ごとに入れ替わる。 カスタマージャーニー（顧客が時系列にたどるプロセス）に沿って、それぞれのスタッフが乗客の情報をシステムで共有できれば、例えば「○○様、行きの便では出発が遅れまして申し訳ありませんでした」「本日はお孫さんの誕生日のお祝いでお出かけされるのですね。すてきなご旅行になりますように」
みずほ銀行窓口業務ストップの真相、DC切り替えをためらい障害が長期化
みずほ銀行で2021年8月20日、営業店の窓口業務が全面停止するトラブルが発生した。前日の19日午後8時53分ごろに営業店端末と勘定系システムをつなぐサブシステムで、データベース（DB）サーバーがディスク装置の故障をきっかけに停止したためだ。待機系DBサーバーへの切り替えも失敗、副データセンター（DC）に処理を切り替えた。副DCへの切り替えに着手するまで11時間超を要し、業務開始に間に合わなかった。 みずほ銀行で2021年8月20日、全463店舗で営業店端末や店頭のタブレット端末が使用不能になった。午前9時の開店から午前9時45分までは全ての店頭取引ができなくなり、その後も午前11時58分まで融資や外国為替（外為）の一部取引ができなくなった。営業店端末などと勘定系システム「MINORI」をつなぐサブシステム「業務チャネル統合基盤」が前日の8月19日午後8時53分ごろに停止したためだ。 業務
ディープラーニングは最低限の数学で分かる
作っている雑誌で、これまで何度も取り上げてきた人工知能（AI）。中でも中核と言える「ディープラーニング」を、先日、数学的にちゃんと理解できて感動した、という話である。 今更と思われた読者もいるかもしれないが、数式を追って結論にたどり着いたとき、思わず「おお、分かった！」と声を上げてしまった。基本が分かると、関連する技術も結構すらすら理解できるようになって少々驚いている。 筆者は、PC用LinuxやPCボード「Raspberry Pi（ラズパイ）」を主題とするホビー向けの雑誌を作っている。AIは既に身近な存在になり、フリーソフトで顔認識をしたり、便利なAIフレームワークを使えば数行のPythonプログラムで機械学習ができたりする。そんな記事をもう数十本は企画して、執筆してもらってきた。 しかし、機械学習やディープラーニングの仕組みを自分で理解していたかというと、「何となくは」としか言えなかっ
ワークマンのすごいデータ活用
作業服チェーンのワークマンの業績が好調だ。アウトドアウエアなどを扱う一般向け新業態「WORKMAN Plus」が話題を呼び、2019年3月期は9期連続の増収と4期連続の最高益更新を見込む。好業績を支える背景には、約5年をかけたデータ活用の取り組みがあった。 部長昇進の条件にデータ分析力、ワークマンが徹底するきめ細かなIT教育 ワークマンの好調を支えるのは、全社を挙げたデータ経営にある。IT教育とデータ活用を重視する社風づくりを通して、全社員のデータ分析力を高めている。部長への昇進にはデータ分析力が必須だ。 2019.03.20 一人当たり営業利益5000万円、ワークマンを稼がせる独自システム 社員一人当たりの営業利益が、何と5000万円というワークマン。国内の流通業で屈指の効率経営を実現している秘密はデータ活用にあった。 2019.03.19 好調ワークマン、知られざるデータ経営の正体 作
データサイエンティストは不要？グーグルCloud AIの脅威
AI（人工知能）時代における花形の職業とされたデータサイエンティストにとって、受難の時代がやって来そうだ。「AIを作るAI」が、AIを作る仕事を人間から奪おうとしているからだ。米グーグル（Google）が2018年1月に発表した「Cloud AutoML」がその先駆けだ。 「これまで数カ月を要していた画像認識モデルの開発期間を1日にまで短縮できる」。グーグル Cloud AI部門の研究開発責任者であるジア・リー（Jia Li）氏は、Cloud AutoMLの威力をそう説明する。Cloud AutoMLはその名の通り「機械学習（ML、Machine Learning）を自動化（Auto）するAIだ。 グーグルはまず、画像認識AIの開発を自動化できる「Cloud AutoML Vision」というサービスを開始した。Cloud AutoML Visionでは、ユーザー企業の業界や業種、業務内容
AIで受験生の学習効率を高める、リクルートが「スタディサプリ」を強化
リクルートグループで教育事業を手がけるリクルートマーケティングパートナーズは2018年夏から人工知能（AI）を自社サービスに本格的に導入する。かねて取り組んできた東京大学の松尾研究室との基礎研究を応用。個人の学習速度や理解の度合いに合わせた学習内容を提供する。 同社が提供する小中高向け学習動画配信サービス「スタディサプリ」を通じて得られた累計42万人超の視聴履歴やテストの正誤データ、問題文や数式の解析データなどを分析。理解状況や学び方を細かく調べたところ、どの順番で学習するのが効果的かを示す「学習パス」の再定義や、理解度合いの数値化にめどが立った。解析結果を使うと、新たなカリキュラムを組み立て、躓いたときにどの復習問題に臨むべきかをアドバイスできる。 学習指導要領では、高校数学であれば数学I～IIIの順に学び、数学Bは数学Iの後に履修するといった順序の定めがある。一方、AIで分析するとその
できの悪いソースコードをAIで発見、富士通が不採算案件の抑制へ
富士通が人工知能（AI）などを活用し、システム開発プロセスの改革に本腰を入れ始めた。システム構築・運用支援のツール群を「KIWare（ケーアイウェア）」として体系化し、2017年11月に50件の開発プロジェクトに本格適用を開始した。時間を浪費しがちな開発業務をAIで効率化し、システムエンジニア（SE）が、開発業務の様々な作業や成果物の品質の向上に充てる時間を捻出する狙いである。 富士通がAIの活用に本腰を入れる背景には、開発プロジェクトの作業や成果物の品質の低さが課題になっていることがある。「品質を現場の人任せではなく、技術で底上げする。それによって品質が原因の不採算の案件を減らしたい」（富士通の粟津正輝サービステクノロジー本部 本部長代理 兼 先端技術統括部長 兼 SE変革推進室長代理）。 システム開発において、不採算案件につながる要因は様々だ。設計書の不備による手戻りが発生したり、ソー
衆院選の候補者情報をオープンデータに、有志プロジェクトが進行中
衆議院議員総選挙が2017年10月10日公示されたのを受けて、1180人の候補者の政策や実績などをオープンデータとして客観的に参照できるサイト「衆院選候補者ナビ」を制作する有志プロジェクトが進行している。 「Code for 選挙」と名付けられたプロジェクトは一般社団法人Code for Japanが中心になって、郵便番号などの位置情報を基に該当する選挙区の候補者を表示して経歴や政策が分かるサイトの制作を目指している。候補者データベースはオープンデータとして、誰でもデータを活用したアプリを開発できるようにする。 データは候補者の氏名や年齢、経歴、公約や政策、関係する政党のほか、候補者の公式ブログやSNSのページなども含む。事実上の国際標準の形式であるPopoloで整備して、世界200カ国以上の政治家データを集めているeverypolitician.orgとも連携する。プロジェクトでは、政治
存在感薄れつつあるビッグデータ処理ソフト「Spark」、深層学習で巻き返し
ビッグデータ処理のオープンソースソフトウエア（OSS）である「Apache Spark」のディープラーニング（深層学習）対応が進んでいる。Sparkの主要開発企業である米Databricksや米Intel、米Microsoft、米Verizon傘下の米Oath（旧Yahoo!）などが、Sparkの深層学習対応に熱心だ。 分散処理ソフトのSparkは、2014年ごろには機械学習の大規模化に欠かせない存在だと認識されていた。しかしその後の深層学習の台頭によって存在感が薄れていた。深層学習の高速化にはGPU（Graphics Processing Unit）が向いていることが分かり、米Googleが公開した「TensorFlow」などGPUに対応した深層学習フレームワークが人気を集めるようになったためだ。 ところがここに来て、Sparkを深層学習に対応させる動きが活発化している（表）。2017年
AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由
人工知能（AI）の開発者が研究開発に当たって留意すべき原則「AI開発ガイドライン（仮称）」の素案を策定するため総務省が設置した産官学会議から、AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）が離脱していたことが明らかになった。 Preferred Networksは深層学習（ディープラーニング）開発のスタートアップ企業で、深層学習フレームワーク「Chainer」の開発元としても知られる。 総務省 情報通信政策研究所は、同ガイドライン素案策定のための産官学会議「AIネットワーク社会推進会議」を主催している。2016年12月には、素案策定に向けた論点整理を公開した。 この素案は、日本政府がOECD（経済協力開発機構）などに提案することを目的に策定するもので、「日本の法制度に直接反映させることを想定したものではない」（同研究所）という。 だがこの方針に対し、2017年1月まで同
IBMとSalesforce.comがAI活用で提携、WatsonとEinsteinを統合
米IBMと米Salesforce.comは現地時間2017年3月6日、人工知能（AI）の活用に関するグローバルな戦略的提携を発表した。AIを利用した共同ソリューションを企業に提供し、より迅速に適切な判断を下せるよう支援するとしている。 共同ソリューションでは、IBMのコグニティブコンピューティング技術「Watson」とSalesforce.comの機械学習プラットフォーム「Einstein」を統合し、企業がいっそう高度な顧客エンゲージメントを実現できるようにする。またIBMは、Salesforceアプリケーション対応の企業サービスを強化し、WatsonおよびEinsteinの統合導入を促進する。 具体的には、2017年後半を目処に、Watsonの各種APIをSalesforceアプリケーションに実装する。Watsonを通じて社内外のデータから得られる予測洞察と、Einsteinによる顧客関
世界標準を狙う日本発オープンデータ
トヨタが静岡市と組んで、オープンデータで世界標準仕様を打ち出した。厚生労働省は世界有数の規模と網羅性のある医療データをオープンデータ化した。日本が誇る公共交通網をオープンデータで世界に発信する取り組みも広がり始めた。それぞれの狙いを紹介する。 静岡市はトヨタIT開発センターと組んで、災害情報や道路規制情報、迂回路情報などをオープンデータとして、リアルタイムで提供するサービスを始めた。「しずみちinfo」という名称でデータを提供している。 オープンデータとは、行政機関や企業などが持つデータを、出所さえ明示すれば商用を含めて誰もが自由にコンピュータで加工・再配布できるように公開したデータのこと。企業がビジネスに活用できるほか、市民が身近な社会的課題の解決に役立てることができる。 しずみちinfoは2016年9月から、モバイル端末やソフトウエアを利用して、誰でも自動車で移動しながらインターネット
VRとARの製品／サービス世界市場、2020年には16兆円規模に
米IDCが現地時間2017年2月27日に公表したVR（仮想現実）とAR（拡張現実）市場に関するリポートによると、2017年の製品とサービスを合わせた世界支出額は139億ドル（約1兆5600億円）となり、2016年の実績から約2.3倍（130.5％増）に拡大する見通し。この市場は2015年から2020年の間、年平均198.0％の伸びで成長し、2020年には1433億ドル（16兆1200億円）規模に達すると同社は予測している。 「VR／AR市場では、現在のところヘッドセット製品に注目が集まっているが、ソフトウエアや関連サービスも同様に規模が拡大する」とIDCのデバイスおよびAR／VR調査担当バイスプレジデントのTom Mainelli氏は述べている。 同社によると2020年までの期間に最も支出額が多いと予測されるのが、ゲームなどの消費者市場。2017年における消費者向けハードウエア、ソフトウエ
グーグルにも分からない機械学習やディープラーニングの使い道
「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4回では、AI活用の効果の視点から様々な課題を浮き彫りにする。もっともらしいAI活用も実は「それ、AIでなくてもできるよね」だったり、逆にAIを提供する先進ITベンダーですら明確な使い道を提示できなかったりする。そんな現状の中でAI活用を考える企業が、高い代償を払って単にトレンドに乗っただけに終わらないようにするために考慮するべきポイントを解説する。 前回の第3回では主にコスト視点から、AIの活用の前提となるビジネス課題について述べた。AIの活用にはデータの量と質の確保が必要で、そのためには多額のコストがかかる。しかも、データの量と質を確保するための業務は多くの場合、情報システム部門の範疇外のため、事業部門や経営層が正しいコスト感覚を持ち、決断を下す必要がある。そんな前回の話を踏まえて、今回は効果視点でのビジネ
PFNの深層学習フレームワーク「Chainer」が大幅な高速化へ、分散処理に対応
Preferred Networks（PFN）が開発するディープラーニング（深層学習）フレームワーク「Chainer」が間もなく、分散処理に対応することで大幅に高速化する。PFNの西川徹社長が2017年1月26日（米国時間）に米サンフランシスコで開催された「Deep Learning Summit 2017」で明らかにした（写真1）。 現在のChainerは、マルチノード（複数サーバー）での学習に対応にしておらず、1台のノード上で複数のGPU（Graphics Processing Unit）を使用する場合も、どのGPUで何の処理を実行するのかをプログラマーが記述する必要があった。PFNはマルチノードでの学習に対応した分散バージョンのChainerを開発中で、社内ではテストも始めている。この分散バージョンのChainerでは設定を変更するだけで、マルチノード環境やマルチGPU環境に対応する
「AIチップ」、深層学習に特化したプロセッサが相次ぎ登場
人工知能（AI）の演算処理を担うことを目的に開発された半導体チップのこと。特に2017年は、ディープラーニング（多層ニューラルネットワークによる機械学習）の学習や推論に特化したチップが相次ぎ登場しそうだ。 米グーグルは2016年5月、同社がディープラーニングの演算に特化した「Tensor Processing Unit（TPU）」を1年前から使っていることを明らかにした。囲碁AI「AlphaGo」やGoogle翻訳で実際に活用しているという。米インテルは同年8月、ディープラーニング専用チップを開発する米ナーバナシステムズ（Nervana Systems）の買収を発表、2017年後半には製品を出荷する考えだ。 日本では、富士通がディープラーニング専用チップ「Deep Learning Unit（DLU）」を2018年度中に出荷する方針を示しているほか、PEZY ComputingグループのD
日本発、新方式の量子コンピュータ、来年にクラウドサービスを提供
量子力学の原理を応用して計算する量子コンピュータがより安く使えるようになりそうだ。カギを握るのは光を使って計算を解く新しい計算方式だ。内閣府による「革新的研究開発推進プログラム（ImPACT）」で量子コンピュータの研究プロジェクトを率いる山本喜久氏が2016年10月20日（米国時間）に発表した。 新方式で計算できる量子コンピュータの実験機を山本氏と共同開発したNTTは、2017年秋にも同方式を使った量子計算をクラウドサービスとして外部提供する計画だ。AI（人工知能）の開発や化合物の構造比較、画像認識など幅広い用途での活用を見込んでいるという。 山本氏が開発した計算方式は、レーザー光をパルス状に変換して計算に利用する「レーザーネットワーク方式」と呼ぶもの。理論は20年以上前からあるが、今回初めて実験機で計算して、実際に使えることを確かめた。
CCCはなぜ客の好みが分かるのか 購買ビッグデータ分析の全貌
今や日本人の3分の1が所有する「Tカード」。ユーザーである「T会員」のうち、1年に1回以上利用するのは5556万人。3890万人が1カ月に1回以上、2359万人が1週間に1回以上という高い頻度で利用している（いずれの会員数も、1 人で複数枚のTカードを持つケースを除く）。 それもそのはず。2015年9月末時点でTカードの導入企業は127社、43万1846 店舗に上る。T会員はTSUTAYAやファミリーマート、洋服の青山、Yahoo!ショッピングなど、消費のあらゆる局面でTカードをポイントカードとして利用できる。 こうして収集した購買履歴データは、買い物件数が年間33億件、アイテム数で年間65億点に上る。その分析に当たるのがカルチュア・コンビニエンス・クラブ（CCC、東京・渋谷）グループでデータベースマーケティング事業を手掛けるCCCマーケティング（東京・渋谷）。このビッグデータから店舗の利
アクセンチュアがイノベーション支援施設を無料開放
アクセンチュアは2016年7月12日、オープンイノベーションによってデジタル変革を実現するための支援施設「アクセンチュア・デジタル・ハブ」を東京都港区赤坂に新設したことを発表した。デジタル・ハブは、アクセンチュアの専門家に加え、企業、スタートアップ、政府・自治体に所属する様々な人材が集い、新しい製品・サービスを創出することを狙った施設。デジタル変革に関心のある企業の担当者などに向け、無料開放する。 デジタル・ハブには、デジタルマーケティングや人工知能（AI）、ユーザーエクスペリエンス、データ分析、セキュリティなどの分野に精通したアクセンチュアの専門家が常駐。「アクセンチュアの専門家をはじめ、様々な人材と一緒に、ビジネスアイデアを考えたり、ワークショップを開いたりして、それを具体的に実現するための場にしたい」。アクセンチュアの立花良範執行役員はこう話す。 アクセンチュアはデジタル・ハブを通じ
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「基幹系」と「AI」の意外な関係
