機械学習をはじめとする人工知能(AI)技術はコスト削減に貢献し、従業員の思考力を必要としない作業を減らす助けになり、従業員にもっと意味のある仕事を与えながら、利益を増大させることができる。だがAI技術の普及は遅れており、AI技術をほとんど、あるいは全く導入していない組織は、さまざまな業界を横断して多数に上る。原因は何なのだろか。
監査、税務、助言サービス企業のKPMGがこのほど実施したAI技術普及調査「KPMG 2019 Enterprise AI Adoption Study」によると、同社が調査対象とした30社の約30%は、一部の機能にAI技術を導入していると回答した。約半分は、向こう3年以内にAI技術を本格導入する見通しを示した。ただし既にAI技術を本格的に利用している企業は、調査対象とした企業の17%にとどまった。この30社は、経済誌Fortuneによる企業の収益ランキング「Global 500」にランクインしている企業だ。
KPMGのデータ・分析担当責任者、トレイシ・ガシャー氏によると、AI技術の普及率が低い一因は、説明可能性の欠如と関係がある。ガシャー氏は、「特定の問題を解決するために数多くのソフトウェアが開発され、非常にうまくいっている」と話す。だが一般的に、どうやってその答えにたどり着いたのかが、ビジネスユーザーにとってはやや分かりにくい。
AI技術を使ったソフトウェアのベンダーは、AI技術の仕組みに関する一般的な説明はしてくれる可能性がある。ただし、その原動力となる複雑なアルゴリズムについて掘り下げた説明はしてくれないことが一般的だ。技術に関する詳しい説明の欠如は、それがニューラルネットワークのように極めて複雑だったり、アルゴリズムが企業秘密だったりといった理由があるにしても、ビジネスユーザーに不安を感じさせかねない。
テラバイトクラスのデータをリアルタイムに処理し、迅速に知見を得られるようなデータ分析が可能になれば、ビジネスは領域ごとに異なる進化を見せる。マーケティング、人事、財務管理の観点から、そのデータ分析の最前線を紹介する。
ビジネス上の効果的な意思決定を素早く行うには、業務アプリケーションから得られるデータの活用が欠かせない。そのデータの的確な分析と視覚化を可能にする「組み込み型アナリティクス」を使って成果を上げた、13社の事例を紹介する。
ビジネスに必要なインサイトを得るためのデータ分析が重要性を増すなか、開発リソースをかけずに導入・運用できる「組み込み型アナリティクス」が注目されている。アプリケーションへの組み込み方法から製品選択、運用のコツまで解説する。
組み込み型アナリティクスが今、注目されている。普段使いのアプリケーションからシームレスにデータ分析し、それを視覚化できるツールは、全体の状況を見極めて適切なビジネス判断を下すために欠かせないという認知が広がったためだ。
IoTやモバイル、クラウド、ビッグデータの浸透により、注目され始めた「組み込み型アナリティクス」。このアプローチが、サービスの差別化、顧客獲得と維持、迅速なサービス展開を可能とする理由をデータから読み解く。
AI活用はなぜ失敗するのか 見落としがちな3つの要素と実装方法 (2019/11/8)
PoCで終わらせない「機械学習」のビジネス活用 5つのポイントを専門家が解説 (2019/11/5)
AIはGPUだけでは進化しない──新たなボトルネックと対処法を再検討する (2019/10/31)
デジ損(デジタル機会損失)を乗り越えて日本企業が強くなるために必要なこと (2019/10/29)
データサイエンティスト要らずの機械学習自動化プラットフォームを試してみた! (2019/10/9)
クラウド版Windows「Windows Virtual Desktop」の衝撃(無料eBook)
Microsoftの「Windows Virtual Desktop」は、仮想デスクトップをクラウドサービスとして提供するDaaS(Desktop as a Service)だ。DaaS市場に一石を投じる同社の製品戦略や、他社サービスとの違いを紹介する。
「スマホ決済」が増加傾向――マイボイスコムがスマートフォンの利用動向調査
生活者1万人にスマートフォンの利用状況を聞いています。
SaaS化が加速するコンタクトセンター/コンタクトセンターの現在―矢野経済研究所調べ
国内のコールセンターサービス市場およびコンタクトセンターソリューション市場について...
ラグビーワールドカップ2019日本大会、日本代表戦5試合の視聴人数は8700万超え――ビデオリサーチ調査
ビデオリサーチが「テレビ視聴率調査」から全国の視聴人数を推計しました。