【アーカイブ動画】ビジネスを飛躍させるデータ活用とAI活用 ～先進事例に学ぶ活用ノウハウ～
ビジネスを飛躍させるために必要なデータ活用とAI活用をテーマにセミナーを開催。
株式会社フライウィール、アイレット株式会社の2社より、それぞれの視点からデータ活用とAI活用について事例を交えてお話しました。
ここではその一部をダイジェストでご紹介しています。詳しくはぜひ動画をご覧ください。
- 本動画は2024年3月12日、3月22日に実施したオンラインセミナーのアーカイブ配信版です。
目次
第１部 データ活用のプロが語るデータビジネス最前線 〜社内データを企業競争力の源泉へ〜
- Chapter1 データ活用における現状
- Chapter2 データ利活用に成功した企業の先進事例
- Chapter3 社内の非構造化データを実用化するには？
第２部 生成AI × Amazon Connect を活用した顧客対応品質向上
- Chapter1 生成AI × Amazon Connect を活用した顧客対応品質向上
- Chapter2 コンタクトセンターの業務効率化でアイレットができること
第３部 画像分析 AI を用いた製造 DX 入門
- Chapter1 拡大するAI画像認識市場
- Chapter2 2030年問題・労働人口減少をAI活用でフォロー・サポート
- Chapter3 AI画像解析等、ビジネスの発展に紐付くアプローチが可能
第４部 パネルディスカッション
【第１部】データ活用のプロが語るデータビジネス最前線 〜社内データを企業競争力の源泉へ〜
Chapter1：データ活用における現状
日本企業のデータ活用の実態について話す小西氏
「データ活用のPoCの87%が商用化に至らずに終了」
今後の世界的なデータ量予測とともに国内企業の現状についてお話しました。
「アメリカやドイツと比較した時に日本は、データ収集及びデータ蓄積、並びにAIを含めたデータを処理するという製品サービスを導入している割合というのが非常に低い数値になっています。そのため、データ活用するための準備が整っておらず、データ活用をスピーディーに結果に変えていくというところに苦労している現状があります。」
企業のデータ活用現状分析について、詳しくは動画をご覧ください。
Chapter2：データ利活用に成功した企業の先進事例
導入前の課題と具体的な活用例についてお話しました。
- AI 需要予測による効率化と個店の品揃え最適化を両立
- トラブル報告書等の非構造化データの活用により、トラブル処理の時間を短縮
「お客様のアンケートの声や営業担当者の日報データという非構造化データをたくさん持たれている企業様は多いと思います。そのようなデータを今後活用していく最初の一歩として、類似検索の仕組みを導入するということは非常に重要です。」
各種事例について、詳しくは動画をご覧ください。
Chapter3：社内の非構造化データを実用化するには？
フライウィールの実績と支援内容のご紹介
データ実用化の方法とあわせて、フライウィールができる支援内容についてお話しました。
「大規模データの活用について、プラットフォーム提供や人的支援はもちろん、生成AIによる対話ベースでのデータ分析など。データに関する悩みがございましたら、FLYWHEELにご相談ください。」
データ実用化の方法や支援内容について、詳しくは動画をご覧ください。
【第２部】生成AI × Amazon Connect を活用した顧客対応品質向上
アイレット株式会社
アジャイル事業部
開発エンジニア
山﨑 英和
Chapter1：生成AI × Amazon Connect を活用した顧客対応品質向上
コンタクトセンターの課題とニーズについて話す山﨑氏
第2部は生成AIの活用基盤について、実際の導入事例を軸にお話しました。
「コンタクトセンターのサービス品質そのものの向上にも貢献できる仕組みを構築することを目的としており、弊社がAWS日本リージョン でBedrockを初めてサービスに組み込んで効果を出すことができた企業となっております。」
利用シーンについて実際のデモも実施しました。詳しくは動画をご覧ください。
Chapter2：コンタクトセンターの業務効率化でアイレットができること
アイレットができる支援内容についてお話しました。
- AWSマネージドサービスをフル活用した効率的な開発・構築
- インフラのみでもアプリケーションのみでも内製化につながる開発支援
- ワンストップでクラウド領域の全ての開発（UIデザイン、スマホアプリ、機械学習など）
- アジャイル開発もウォーターフォール開発も両方対応
- 合同のスクラムチームによる開発を通じて貴社の内製化へシフトしていく開発支援
【第３部】画像分析 AI を用いた製造 DX 入門
アイレット株式会社
アジャイル事業部 データ分析基盤セクション
開発エンジニア 兼 スクラムマスター
玉衛 淳輝
Chapter1：拡大するAI画像認識市場
AI画像認識市場についてのデータ図表について解説する玉衛氏
第3部は画像分析AIを活用した製造業でのDXについてお話しました。
「DNN（ディープニューラルネットワーク）の進行により、物体検出やセマンティックセグメンテーションという需要がどんどん製造業界でも高まっております。」
Chapter2：2030年問題・労働人口減少をAI活用でフォロー・サポート
実際の導入事例を軸にして、画像分析AIをどのように活用・実装しているかについてお話しました。
「人間が立ち入りにくい環境でも容易に安全に管理ができ、全体俯瞰した進捗の可視化ができるようになりました。」
導入事例について、詳しくは動画をご覧ください。
Chapter3：AI画像解析等、ビジネスの発展に紐付くアプローチが可能
AI活用や導入においてアイレットができる支援「機械学習サービス」についてお話しました。
「AWS等を用いてクラウドインテグレーターとしてクラウドの構築から実施できるため、ワンストップでデータの活用を行なう仕組みが構築できるのが弊社の強みになります。
画像・動画解析サービスであるAmazon RekognitioやRekognitionカスタムモデル・Lookout for Visionを活用してサービスに取り込むこともできます。お困りの際は、ぜひお問い合わせください。」
支援内容について、詳しくは動画をご覧ください。
【第４部】パネルディスカッション
左から：KDDI Digital Divergence Holdings 石井氏、フライウィール 小西氏、アイレット 山﨑氏・玉衛氏
各テーマについて、各社それぞれの視点から意見を出して話しました。
- 日本企業におけるデータ利活用の現状
- データ利活用はなぜ進まない？
- 生成AI活用の現状は？
- ChatGPTをはじめ様々な生成AIが登場どのようにツールを選択する？
- 生成AIの活用はどこから始めるべきか？
- 生成AIの活用が進んでいる企業の特徴
- 生成AI利活用を進めるためどのように経営陣の理解と同意を得るか
- 生成AIの活用が進んでいる企業の特徴２
- スモールスタートでビジネスを進めるにはアジャイルやスクラムの仕組みが重要
各テーマについて、動画内で詳しくお話しています。
【登壇者】パネリスト
株式会社フライウィール データソリューション本部 Sr. Business Development Manager 小西 敦士
アイレット株式会社 アジャイル事業部 開発エンジニア 山﨑 英和
アイレット株式会社 アジャイル事業部 データ分析基盤セクション 開発エンジニア 兼 スクラムマスター 玉衛 淳輝
【登壇者】モデレーター
KDDI Digital Divergence Holdings株式会社
取締役CSO
石井 健太郎
株式会社フライウィール
データソリューション本部
Sr. Business Development Manager
小西 敦士