オンキヨー、債務超過で上場廃止へ

オンキヨーホームエンターテイメントは、2021年3月期の決算が債務超過見込みとなったことを受け、東京証券取引所の上場廃止基準に抵触する見込みになったと発表した。これにより、7月末頃に上場廃止となる見込みだ。
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日立、米GlobalLogicを約1兆円で買収、IoTシステム構築に強みを持つグローバル大手を手中に | IT Leaders

日立製作所は2021年3月31日、IoTエッジとクラウドをつなぐ製品およびシステム開発に強みを持つITベンダー、米GlobalLogicを買収すると発表した。同日、買収に関する契約を締結した。買収資金は約1兆円で、全額キャッシュで支払う。米GlobalLogicは、日立製作所の米国子会社である日立グローバルデジタルホールディングスの子会社になる。2021年7月末までに買収を完了する予定である。

NICTと東京大、複数のGPUを用いた並列学習を自動化する深層学習ミドルウェア「RaNNC」を公開 | IT Leaders

情報通信研究機構(NICT)と東京大学は2021年3月31日、ニューラルネットワークを自動的に分割することによって、複数のGPUを用いた並列学習を容易に実現できる深層学習ミドルウェア「RaNNC(Rapid Neural Net Connector)」をGitHubに公開した。ライセンスはMITライセンスであり、商用目的を含めて無償で利用できる。

コロナ禍でライブイベントは恒久的に変わった–業界関係者に聞く今後の展望

新型コロナウイルスの感染拡大を受けて、コンサートやスポーツイベント、カンファレンスなど、あらゆるイベントがオンラインで開催されるようになった。そこで活用されたテクノロジーはこの1年間で大幅に進化したが、コロナの収束後はどうなるのだろうか。
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DAL、EDIツール「ACMS Apex」を強化、製品連携でWeb画面を介した取引を容易に | IT Leaders

データ・アプリケーション(DAL)は2021年3月31日、EDI(電子データ交換)ソフトウェアの新版「ACMS Apex V1.5_p1」の提供を開始した。新版では、別製品のWeb-EDIソフトウェア「ACMS WebFramer」との連携機能を追加した。EDIプロコトルを使わない取引先との間でもWeb画面を介して取引しやすくなった。ACMS Apexの価格(税別)は、買い取りの場合で60万円から。

ラック、管理者が把握していない公開サーバーを報告するスポットサービス「Quick Discovery」 | IT Leaders

ラックは2021年3月31日、システム担当者の管理下にないIPアドレスの利用状況を調査するサービス「Quick Discovery」を発表、同日提供を開始した。インターネット上に公開しているIPアドレスを調査し、応答があったIPアドレスと公開サービスを一覧情報にまとめて提供する。参考価格(税込み)は、IPアドレス500個をスポットサービスで調査する場合、18万7000円から。

何度もの失敗を乗り越えて掴んだイノベーションの手応え–OKIのIMS「Yume Pro」とは

2月に約1カ月間にわたって開催されたオンラインカンファレンス「CNET Japan Live 2021」。2月17日は、OKI(沖電気工業)のイノベーション・マネジメントシステム「Yume Pro」を主導するOKI執行役員 チーフ・イノベーション・オフィサーの横田俊之氏が登壇した。
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U-NEXT、HBOとHBO Max作品配信へ–VOD国内トップランナーへの2つの戦略

USEN-NEXT GROUPのU-NEXTは、動画配信サービス「U-NEXT」において戦略発表会を実施した。HBOとHBO Maxオリジナルの新作を日本初独占見放題で配信開始するほか、動画から雑誌、書籍なども取り扱う「オールインワン・エンターテイメント」戦略を突き進める考えを示した。
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就業管理ソフト「リシテア/就業管理」に新版、プラグイン形式採用でクラウド版も機能を拡張可能に | IT Leaders

日立ソリューションズは2021年3月30日、就業管理ソフトウェア「リシテア/就業管理」の新版を発表した。新版(Ver 2)では、リシテア/就業管理のソースコードを改変(カスタマイズ)することなく、プラグイン形式で外付けで機能を拡張できるようにした。これにより、パッケージ版のカスタマイズだけでなく、クラウド版においてもユーザーの業務に合わせて機能を拡張できるようになった。パッケージ版においても、次期版が出た場合にプラグイン部分を残したまま本体だけをバージョンアップできるようになった。新版は、2021年4月1日から販売する。価格(税別)は、クラウド版を3000人で利用した場合、1ユーザーあたり年額2240円。

ビジネスマンなら知っておきたい、AIの基礎とよくある間違い

はじめまして。「切削工具の情報サイト タクミセンパイ」を運営し、切削工具および製造業におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)・AIの情報を発信している服部です。

私の経歴について、簡単に紹介させていただきます。

バリ取りを自動化する工具を開発・製造・販売するメーカーにおいて、営業を5年、マーケティングを4年経験しました。製造業での経験を活かし、現在はAIスタートアップで営業として製造業のDXに取り組んでいます。

現場で見聞きした、製造業におけるDX・AIの最新情報をお伝えできればと思っております。

はじめに

2021年現在、AIに関するニュースを毎日目にするほど、AIが当たり前の世の中になりました。コロナの影響もあり、国がDXを推進したり、ソーシャルディスタンス対策としてのAI活用が注目されています。

製造業においても画像解析技術を使った検品など、AIに関するニュースを見ることが増えてきました。AIスタートアップに勤務する私も、製造業のお客様からの問い合わせが増えていることを肌で感じております。

AIに関するプレスリリースを打てば多くの媒体に掲載され、反響が非常に大きいことから、マーケティングの視点においても見逃せないテーマとなっています。そこで、製造業×AIをテーマに記事を書いていきたいと思います。

今回は、「AIの基礎」と「AIのよくある間違い」についてご紹介します。

AIの基礎

AIの基礎といっても、ビジネスマンとして知っておくべきことを中心に説明します。

AIは「Artificial Intelligence」の略称で、1960年ごろから研究が進み、2021年現在は第三次AIブームに位置します。2000年代初頭のディープラーニング(深層学習)の登場により、第三次AIブームに突入しました。

ただ、ディープラーニングはブームのキッカケに過ぎず、AIが実用的なものになったのは、データが容易に集められるようになったことと(IoTでビッグデータ収集など)、データの処理能力が向上したからです。

JCER(日本経済研究センター)が2019年3月に実施した「日本企業のAI・IoTの導入状況」調査より、製造業のAI導入率は11.2%となっております。2020年以降はコロナの影響もあり、AIの導入が進んで15~20%くらいになっているのではないかと予想しますが、まだ全体の1/5程度です。

AIと関連性の高いキーワードとしてIoT・データサイエンス・DXがあり、こちらについても簡単に説明します。

IoT

IoT(Internet of Things)は、モノのインターネットとも呼ばれています。インターネットに接続されていなかったモノが、サーバーやクラウドサービスに接続し、相互に情報を交換できるような仕組みのことです。この仕組みによってビックデータの取得が可能になり、集まったデータを活用するという流れで、第三次AIブームが起こりました

DX

DX(デジタルトランスフォーメーション)は、コロナ以降よく目にするようになりましたが、媒体によって定義が少し異なっています。2018年に経済産業省がまとめた「DX推進ガイドライン」を定義としている媒体が多いので、そちらを紹介します。

「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること。」
引用:経済産業省 DX推進ガイドライン

データサイエンス

データサイエンス(DSと略すこともあります)とは、データを軸として統計などの手法を用いて、ビジネスにおける新たな価値を発見する学問および学術分野のことです。1970年ごろから使われていた言葉ですが、ビックデータやAIの登場によって注目されました。データサイエンスに携わる人をデータサイエンティストといい、AIのテーマではこちらの方がキーワードとしてよく登場します。

IoT・DX・DS・AIの関係

IoT、DX、データサイエンス、AIの関係がわかるように、図で表してみました。

DXの手段としてIoT・データサイエンス・AIがあり、IoTによって集めたビックデータの活用としてデータサイエンスやAIがあります。

AIをビジネスで利用する際によくある5つの間違い

私自身も遭遇した、AIをビジネスで利用する際のよくある5つの間違いを紹介します。

  • 現在のAIは全てディープラーニングである
  • AIは人より精度の高いことができる
  • AIは人が出せない答えを出せる
  • AIは人の仕事を奪う
  • AIは自動で学習して精度が上がる

現在のAIは全てディープラーニングである

第三次AIブームのキッカケとなったのは、ディープラーニングです。しかし、ディープラーニングは画像や音声、テキストを認識することができる技術であり、これらのデータを対象としたケースにおいては、今までのAIシステム以上の精度を出すことができます。しかし、すべてのデータにおいて万能というわけではありません。

ディープラーニング以外のマシンラーニング(機械学習)には、決定木、ランダムフォレスト、回帰分析など様々な手法があるのですが、現在もこれらの手法は現役で採用されています。AI、マシンラーニング(機械学習)、ディープラーニング(深層学習)の関係を下図にまとめてみました。

ちなみに、AIでどうにかしたいと相談受けた内容が、AIがなくても実現できるケースもあります。2021年現在、AIで課題を解決する手法は、ディープラーニングが全てではないことを知っていただければと思います。

AIは人より精度の高いことができる

AIを魔法のようなものと勘違いされている方が結構います。

機械学習は、大量のデータから高次元・複雑な法則を読み取ることが可能であり、人が今までやっていたことを自動化できます。魔法のようだとも言えますが、人より精度が高い結果を出せることはほとんどありません。

AIには学習というフェーズがあるのですが、例えば100点の学習データを使っても、90点くらいの結果が出るといった感じです。結果を出すまでの時間(スピード)に関しては、AIの方が優れているケースはあります。

AIは人を超えた万能なシステムにはなれないことを、知っていただければと思います。

AIは人が出せない答えを出せる

AIの出せる結果は、学習に用いたデータのあくまで延長となります。つまりは、学習データにない結果を出すことはほとんどの場合できません。あくまでAIは人とセットで成立する仕組みであり、AIがわからないことは人がサポートしなければなりません。

AIは人の仕事を奪う

こちらはAIが注目された初期によくメディアなどで取り上げられた間違いです。AIのシステムを構築する上で、どのような結果を出すべきかを指示し、その結果を評価できるのは人です。つまり、AIシステムを構築し、そのシステムを維持・向上させるのに、必ず人が必要になるのです。

また、AIは完璧なものを作り出すことはできないので、AIと人が共同する仕組みをつくることが理想的といえます。AIによって人が全く不要になることはなく、AIができる範囲の仕事を自動化し、人がAIの結果をチェックするような体制になることを知っていただければと思います。

AIは自動で学習して精度が上がる

AIは勝手に学習して賢くなるものだと思われている方が多いのですが、技術的に自動学習は可能ではありますが、実用性は低いです。その理由は、インプットされたデータが全て学習すべき質の高いデータであるとは限らないため、人がデータを選別した上で学習させないと、精度が落ちる可能性があるからです。そのため、AIシステムの運用が始まったあとも、しっかりAIのアウトプットを人が確認し、何を学習させるべきか都度判断してアップデートする必要があります

まとめ

  • 反響の大きさから、AIはマーケティングにおいても重要なテーマである
  • ディープラーニングはブームのキッカケに過ぎず、AIが実用可能なものになった理由は、データが容易に集められるようになり、データの処理能力が向上したから
  • 2019年3月時点で、製造業のAI導入率は11.2%
  • DXの手段としてIoT・データサイエンス・AIがある
  • ディープラーニング以外の手法も現役で利用されている
  • 多くの場合、AIは人より高い精度を出すことができず、万能ではない
  • AIはあくまで学習したデータの延長上の答えしか出せない
  • AIが人の仕事を奪うことはなく、AIと人が共同する仕組みをつくることが理想形である
  • AIは自動で学習することが可能であるが、実用的なレベルには達成していない

ビジネスマンなら知っておきたい、AIの基礎とよくある間違い

はじめまして。「切削工具の情報サイト タクミセンパイ」を運営し、切削工具および製造業におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)・AIの情報を発信している服部です。

私の経歴について、簡単に紹介させていただきます。

バリ取りを自動化する工具を開発・製造・販売するメーカーにおいて、営業を5年、マーケティングを4年経験しました。製造業での経験を活かし、現在はAIスタートアップで営業として製造業のDXに取り組んでいます。

現場で見聞きした、製造業におけるDX・AIの最新情報をお伝えできればと思っております。

はじめに

2021年現在、AIに関するニュースを毎日目にするほど、AIが当たり前の世の中になりました。コロナの影響もあり、国がDXを推進したり、ソーシャルディスタンス対策としてのAI活用が注目されています。

製造業においても画像解析技術を使った検品など、AIに関するニュースを見ることが増えてきました。AIスタートアップに勤務する私も、製造業のお客様からの問い合わせが増えていることを肌で感じております。

AIに関するプレスリリースを打てば多くの媒体に掲載され、反響が非常に大きいことから、マーケティングの視点においても見逃せないテーマとなっています。そこで、製造業×AIをテーマに記事を書いていきたいと思います。

今回は、「AIの基礎」と「AIのよくある間違い」についてご紹介します。

AIの基礎

AIの基礎といっても、ビジネスマンとして知っておくべきことを中心に説明します。

AIは「Artificial Intelligence」の略称で、1960年ごろから研究が進み、2021年現在は第三次AIブームに位置します。2000年代初頭のディープラーニング(深層学習)の登場により、第三次AIブームに突入しました。

ただ、ディープラーニングはブームのキッカケに過ぎず、AIが実用的なものになったのは、データが容易に集められるようになったことと(IoTでビッグデータ収集など)、データの処理能力が向上したからです。

JCER(日本経済研究センター)が2019年3月に実施した「日本企業のAI・IoTの導入状況」調査より、製造業のAI導入率は11.2%となっております。2020年以降はコロナの影響もあり、AIの導入が進んで15~20%くらいになっているのではないかと予想しますが、まだ全体の1/5程度です。

AIと関連性の高いキーワードとしてIoT・データサイエンス・DXがあり、こちらについても簡単に説明します。

IoT

IoT(Internet of Things)は、モノのインターネットとも呼ばれています。インターネットに接続されていなかったモノが、サーバーやクラウドサービスに接続し、相互に情報を交換できるような仕組みのことです。この仕組みによってビックデータの取得が可能になり、集まったデータを活用するという流れで、第三次AIブームが起こりました

DX

DX(デジタルトランスフォーメーション)は、コロナ以降よく目にするようになりましたが、媒体によって定義が少し異なっています。2018年に経済産業省がまとめた「DX推進ガイドライン」を定義としている媒体が多いので、そちらを紹介します。

「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること。」
引用:経済産業省 DX推進ガイドライン

データサイエンス

データサイエンス(DSと略すこともあります)とは、データを軸として統計などの手法を用いて、ビジネスにおける新たな価値を発見する学問および学術分野のことです。1970年ごろから使われていた言葉ですが、ビックデータやAIの登場によって注目されました。データサイエンスに携わる人をデータサイエンティストといい、AIのテーマではこちらの方がキーワードとしてよく登場します。

IoT・DX・DS・AIの関係

IoT、DX、データサイエンス、AIの関係がわかるように、図で表してみました。

DXの手段としてIoT・データサイエンス・AIがあり、IoTによって集めたビックデータの活用としてデータサイエンスやAIがあります。

AIをビジネスで利用する際によくある5つの間違い

私自身も遭遇した、AIをビジネスで利用する際のよくある5つの間違いを紹介します。

  • 現在のAIは全てディープラーニングである
  • AIは人より精度の高いことができる
  • AIは人が出せない答えを出せる
  • AIは人の仕事を奪う
  • AIは自動で学習して精度が上がる

現在のAIは全てディープラーニングである

第三次AIブームのキッカケとなったのは、ディープラーニングです。しかし、ディープラーニングは画像や音声、テキストを認識することができる技術であり、これらのデータを対象としたケースにおいては、今までのAIシステム以上の精度を出すことができます。しかし、すべてのデータにおいて万能というわけではありません。

ディープラーニング以外のマシンラーニング(機械学習)には、決定木、ランダムフォレスト、回帰分析など様々な手法があるのですが、現在もこれらの手法は現役で採用されています。AI、マシンラーニング(機械学習)、ディープラーニング(深層学習)の関係を下図にまとめてみました。

ちなみに、AIでどうにかしたいと相談受けた内容が、AIがなくても実現できるケースもあります。2021年現在、AIで課題を解決する手法は、ディープラーニングが全てではないことを知っていただければと思います。

AIは人より精度の高いことができる

AIを魔法のようなものと勘違いされている方が結構います。

機械学習は、大量のデータから高次元・複雑な法則を読み取ることが可能であり、人が今までやっていたことを自動化できます。魔法のようだとも言えますが、人より精度が高い結果を出せることはほとんどありません。

AIには学習というフェーズがあるのですが、例えば100点の学習データを使っても、90点くらいの結果が出るといった感じです。結果を出すまでの時間(スピード)に関しては、AIの方が優れているケースはあります。

AIは人を超えた万能なシステムにはなれないことを、知っていただければと思います。

AIは人が出せない答えを出せる

AIの出せる結果は、学習に用いたデータのあくまで延長となります。つまりは、学習データにない結果を出すことはほとんどの場合できません。あくまでAIは人とセットで成立する仕組みであり、AIがわからないことは人がサポートしなければなりません。

AIは人の仕事を奪う

こちらはAIが注目された初期によくメディアなどで取り上げられた間違いです。AIのシステムを構築する上で、どのような結果を出すべきかを指示し、その結果を評価できるのは人です。つまり、AIシステムを構築し、そのシステムを維持・向上させるのに、必ず人が必要になるのです。

また、AIは完璧なものを作り出すことはできないので、AIと人が共同する仕組みをつくることが理想的といえます。AIによって人が全く不要になることはなく、AIができる範囲の仕事を自動化し、人がAIの結果をチェックするような体制になることを知っていただければと思います。

AIは自動で学習して精度が上がる

AIは勝手に学習して賢くなるものだと思われている方が多いのですが、技術的に自動学習は可能ではありますが、実用性は低いです。その理由は、インプットされたデータが全て学習すべき質の高いデータであるとは限らないため、人がデータを選別した上で学習させないと、精度が落ちる可能性があるからです。そのため、AIシステムの運用が始まったあとも、しっかりAIのアウトプットを人が確認し、何を学習させるべきか都度判断してアップデートする必要があります

まとめ

  • 反響の大きさから、AIはマーケティングにおいても重要なテーマである
  • ディープラーニングはブームのキッカケに過ぎず、AIが実用可能なものになった理由は、データが容易に集められるようになり、データの処理能力が向上したから
  • 2019年3月時点で、製造業のAI導入率は11.2%
  • DXの手段としてIoT・データサイエンス・AIがある
  • ディープラーニング以外の手法も現役で利用されている
  • 多くの場合、AIは人より高い精度を出すことができず、万能ではない
  • AIはあくまで学習したデータの延長上の答えしか出せない
  • AIが人の仕事を奪うことはなく、AIと人が共同する仕組みをつくることが理想形である
  • AIは自動で学習することが可能であるが、実用的なレベルには達成していない

富士通、ローカル5Gを自社工場で運用、スマートファクトリー目指し現場作業の自動化や遠隔支援に活用 | IT Leaders

富士通は2021年3月30日、先端技術を活用したスマートファクトリーを実現すべく、ネットワーク機器の製造拠点である小山工場(栃木県小山市)においてローカル5Gの運用を開始した。現場作業の自動化や遠隔支援などに利用する。用途に応じて4.7GHz帯のSAと28GHz拡張周波数帯のNSAを使い分けている。今後、検証を進め、2021年度内に製造業向けサービスとして提供する。

企業化と動画配信活用でプロレス業界1位目指す–DDTやNOAHがサイバーに参画した理由

「プロレスは個人商店みたいなもの。大きくするには企業化する必要があった」「経営が厳しく、旧態依然とした興行を続けるしかなかった」「やるからには業界1位の座を取る」――DDTプロレスリングやプロレスリング・ノアなどの団体を運営するサイバーエージェントグループのCyberFight代表取締役社長である“高木三四郎”こと高木規氏と、同取締役の武田有弘氏に、プロレス団体経営の課題や今後の取り組みなどについて聞いた。
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日立Sol、アジャイルやDevOpsを取り入れた内製化支援オンラインサービスを提供 | IT Leaders

日立ソリューションズは2021年3月30日、企業によるクラウドアプリケーション開発の内製化を支援する「モダンアプリケーション開発支援ソリューション」を発表した。アジャイルやDevOpsなどの開発手法を取り入れて、同年4月1日から提供する。価格は個別見積り。

シャープ戴会長、「正々堂々の経営」徹底へ–マスクは生産から1年で2億枚達成

シャープ 代表取締役会長兼CEOの戴正呉氏は3月30日、社内イントラネットを通じて、CEOメッセージを配信した。連結子会社のカンタツにおける不適切会計問題について報告するとともに、改めて社員に対して、「正々堂々の経営」の実践を徹底した。
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JALとJR東日本、MaaS領域で連携–旅行の準備から移動、滞在までをシームレスに

日本航空(JAL)と東日本旅客鉄道(JR東日本)は3月29日、MaaS(Mobility as a Service)の推進・社会実装に向け、連携して取り組むことで合意したと発表した。今回、最初の取り組みとして、日本からハワイへ向かう旅行者に対し、ハワイの本格的な観光再開に合わせてMaaSの実証実験を実施する(具体的な日程は未定)。
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SIE、PS3とPS VitaにおけるPS Storeコンテンツ新規購入が今夏終了へ

ソニー・インタラクティブエンタテインメント(SIE)は、PlayStation Store(PS Store)におけるPlayStation 3(PS3)ならびに、PlayStation Vita(PS Vita)での、コンテンツの新規購入を終了すると発表した。あわせて、PlayStation Portable(PSP)で一部利用できる購入機能も終了する。
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メルカリ、日本財団と寄付支援策で業務提携–売買が寄付になる仕組みの構築など

メルカリは3月29日、日本財団と寄付の仕組みを構築・推進する業務提携について合意したと発表した。モノの売り買いが寄付になる仕組みの構築・推進、オフラインの場を活用した寄付促進プログラムの開発、災害発生時に迅速に寄付できる仕組みの開発の3つについて、2021年7月以降順次実施する予定だ。
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インターコム、クラウド版FAXサーバー「まいと~く Cloud」に新版、Web APIでシステム連携 | IT Leaders

インターコムは2021年3月30日、クラウド型のFAXサーバー「まいと~く Cloud」をバージョンアップしたと発表した。新版では、外部システムからFAX送受信機能を利用するためのWeb APIを追加した。オンプレミス版「まいと~く Center」と同様に、受発注、申込処理、連絡業務といったFAX送受信業務を自動化できるようになった。新版(Ver.1.1)は2021年5月1日から提供する。

NTTデータ、Salesforceの定着化を支援するサービスを開始、SFAからMA/BIまで段階的に利用拡大 | IT Leaders

NTTデータは2021年3月30日、CRM(顧客関係管理)/SFA(営業支援)をはじめとするアプリケーション群のクラウドサービス「Salesforce.com」のユーザーに向けて、活用の定着化を支援するサービスを発表した。Salesforce.comのオンサイト運用支援を手がけるセラクと連携して、同年4月1日に提供を開始する。両社はサービス要員を500人確保し、5年後に500億円の売り上げを目指す。

Kubernetesのデータ管理「NetApp Astra」、アプリとデータのバックアップ/リストアを容易に | IT Leaders

ネットアップは2021年3月30日、Kubernetesを用いたコンテナアプリケーション開発を効率化するデータ管理サービス「NetApp Astra」を発表した。Kubernetes上で開発しているアプリケーションと関連データを丸ごとバックアップ/リストアして別の環境に移動できる。2021年4月1日から提供する。

CESA、2021年の東京ゲームショウもオンライン開催を決定–9月30日から4日間

CESAは3月30日、日経BPと電通による共催のもと、2021年の東京ゲームショウについて、オンラインにて開催すると発表した。「東京ゲームショウ2021 オンライン」(TGS2021 ONLINE)の名称で、会期は9月30日から10月3日までの4日間。今回は公式番組の配信を中心としつつ、体験版の試遊企画も新たに実施予定。さらにプレスおよびインフルエンサーが、実際に新作ゲームに触れられるオフライン会場を用意するという。
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NTT Com、ローカル5Gの導入・構築・運用をトータルで提供、機器は月額制で利用可能 | IT Leaders

NTTコミュニケーションズは2021年3月30日、ローカル5Gの導入と運用を支援するサービス「ローカル5Gサービス」を発表した。導入コンサルティング、免許取得、機器構築、運用を一通り支援する。ローカル5Gの環境構築においてコストがかかる5Gコアと無線基地局設備については、月額制のサービスとして提供する。価格は、月額150万円程度からで、初期費用は数千万円前半から。2021年3月31日から提供する。販売目標は、2025年までに500システム。

山梨中央銀行、決算書の勘定科目明細をAI-OCRで自動入力するシステムが稼働 | IT Leaders

山梨中央銀行は、国税庁が提供する勘定科目内訳明細書フォーマット(新旧)16種類22明細をAI-OCR(光学文字認識)でデータ登録作業を自動化する「勘定科目明細AI-OCR入力システム」を導入し運用を開始した。同年4月から金融機関向けに提供する。 同システムを開発・導入した三井情報とアライズイノベーションが2021年3月29日に発表した。

サーバーラックの状況を映像で確認、IIJ白井データセンターキャンパスの「DCカメラ中継オプション」 | IT Leaders

インターネットイニシアティブ(IIJ)は2021年3月29日、白井データセンターキャンパス(千葉県白井市)のオペレーションサービスメニューを拡充し、サーバーラックのリアルタイム映像/画像を提供する「IIJデータセンターカメラ中継オプション」を提供開始した。ユーザーのIT機器を収容したラック状況を可視化する「リモートアイズ」機能を提供し、オペレーターによるリモートハンズオペレーション(作業代行)のサービスを組み合わせることで、ユーザーの現地対応作業を軽減する。今後増加が見込まれるリモート業務の拡大にも対応できる。価格は個別見積り。

富士通研究所、製品の外観異常を高精度に検出するAI技術、不良品データを生成しながら学習 | IT Leaders

富士通研究所は2021年3月29日、製品のキズや加工ミスを検知するAIモデルを開発する際に、不良品の画像データを人工的に生成しながらAIの弱い部分を多く学習させられる技術を開発したと発表した。グループ会社の検査工程で検証したところ、プリント基板の検査工数を25%削減できる効果を確認した。
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神奈川県予防医学協会、65万人の尿検査報告をOCR/RPAで効率化、年間500時間以上を削減 | IT Leaders

公益財団法人神奈川県予防医学協会は、65万人を対象とした尿検査の結果報告書を作成する業務に対し、OCR(光学文字認識)とRPA(ロボットによる業務自動化)を導入した。これにより、人手による年間作業時間が500時間以上減り、労働生産性が12%向上した。システムを構築した日立システムズが2021年3月29日に発表した。

SCSK、AIモデル構築サービスを強化、正常データの学習だけで異常個所を検出可能に | IT Leaders

SCSKは2021年3月29日、AIモデル構築サービスを強化した。AIモデル構築サービスで利用する自社開発のツールキット「SCSK Neural Network toolkit」(SNN)を新版「SNNバージョン2.4」に強化した。SNN 2.4では、目視検査において正常データの学習だけで異常個所を検知できるようにしたほか、自然言語解析モデルを新たに搭載した。SNN 2.4を使ったAIモデル構築サービスは、2021年4月12日から開始する。販売目標は、年間導入件数80件。
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アドバネット、ExpEtherカードをNECと共同開発、PCI ExpressをEthernetで延伸 | IT Leaders

アドバネットは2021年3月29日、PCI Express接続デバイスをEthernet経由で利用可能にする「ExpEther」を実装したPCIカード製品を開発したと発表した。コンピュータ側に搭載するホストバスアダプタカードと、PCI Expressデバイス側に搭載するスレーブカードの両方を開発した。ExpEtherは、NECが開発し、IPコア(回路の設計情報)を提供しているインターコネクト技術。今回、NECと共同でカード製品を開発した。

ホワイトペーパーをうまく掲載している製造業5選

製造業勤務、機械系エンジニアライターの藤田です。ホワイトペーパーは、技術情報を顧客に伝えることでマーケティングに活用できます。IT企業で多く使われていますが、BtoB製造業がホワイトペーパーを使うケースも増えてきました。今回は、ホワイトペーパーをうまく掲載している製造業を紹介します。

BtoB製造業がホワイトペーパーを活用すべき理由

ホワイトペーパーはWebサイトへの集客やリード情報の獲得に有効です。多くの場合、製造業のお客様は解決したい課題があってWebで解決方法を調べます。ホワイトペーパーは課題と解決方法を示してくれているので、お客様にとっては大変役に立つアイテムです。ホワイトペーパーはメールアドレスや名前、会社名などを入力しないとダウンロードや閲覧できないようになっています。そこからリード情報を獲得でき、メール訴求などのマーケティングにも活用できます。

参考にしたいホワイトペーパー5選

ホワイトペーパーをうまく掲載している製造業を5社紹介します。

1. 株式会社村田製作所

株式会社村田製作所は、コンデンサや圧電製品など、電子部品のメーカーです。自社ホームページに技術記事コーナーがあり、無料でさまざまな技術記事が読めます。ホワイトペーパーはダウンロードが必要です。例えば、ホワイトペーパーの「スマートシティ」は、概要部分は無料で読むことができて、続きはダウンロードする形になっています。概要で興味をひきつつ、ダウンロード時のリード情報獲得に繋がっています。

「スマートシティ」の構成は概要、世の中の動向、課題、解決方法、解決に貢献できる村田製作所の製品紹介となっています。課題解決型の分かりやすいホワイトペーパーといえるでしょう。

2. ローム株式会社

ローム株式会社は、半導体のメーカーです。各製品のページに技術情報があり、たくさんのホワイトペーパーをダウンロードできます。英語の記事もあり、海外のお客様もターゲットにしています。提供しているホワイトペーパーの一つである「SiCパワーデバイスと駆動ICを一括検証できる業界最先端のWebシミュレーションツール」は、タイトルだけで何ができるのかイメージできます。お客様は、ホワイトペーパーをダウンロードする前は中身を見ることができません。そのため、解決内容をイメージできるタイトルを設定するのはとても重要です。

本文の構成は概要、動向、課題、解決法と、製造業に適した内容になっていて、最後に自社製品の紹介をしています。

3. 株式会社キーエンス

株式会社キーエンスは、FA機器の総合メーカーです。コンテンツマーケティングに力をいれており、オウンドメディアの規模はとても大きく、ホワイトペーパーも豊富に提供されています。課題解決型の構成だけではなく、導入事例集やお客様の声などのホワイトペーパーもあります。

各製品カテゴリごとにいくつもホワイトペーパーがあり、多くのページビュー数が期待できそうです。資料は、図、表、グラフが多めで視覚的に分かりやすく作られています。

4. プロトラブズ合同会社

プロトラブズ合同会社は、射出成型や切削加工をする製造業です。オンデマンド対応を売りにしており、小ロットからの受注や短納期納品にも対応できます。自社ホームページにホワイトペーパーのページがあり、強みとしている技術を紹介しています。プロトラブズ合同会社のお客様は、小ロットの製品を調達したいと考えているメーカーの設計者や資材担当者です。ホワイトペーパーのタイトルもターゲットを意識しています。

例えば、「図解 樹脂部品設計 Vol 1」というタイトルは、設計者に役立つ内容が載っていることがタイトルから分かります。

5. オムロン株式会社

オムロン株式会社は、FA機器や電子機器、ヘルスケア製品などの総合メーカーです。ホワイトペーパーダウンロードコーナーでは、電子部品の基礎知識などをまとめた資料を掲載しています。「スイッチ」のホワイトペーパーは電子基板設計者をターゲットにしており、電子機器の基礎的な知識を分かりやすく載せています。

また、「センサ」のホワイトペーパーは、実際の活用事例を図とともに解説しています。ターゲットが自社のセンサを使ってどのようなソリューションを得られるかをイメージしやすい構成となっています。

まとめ

製造業のホワイトペーパーは、課題解決、最後に自社製品紹介という構成が多いです。ダウンロード形式なので、リード情報を獲得できるようになっています。また、ダウンロードをしてもらうためにタイトルや概要にも工夫を凝らし、ターゲットが誰で、どのような課題解決できるかを明確にしています。

テクノポートでは、ホワイトペーパーを含むデジタルマーケティングを支援しています。今後、デジタルマーケティングを始めたい方は、ぜひご相談ください。

デジタルマーケティングに関する記事はこちらにまとまっていますのでご参照ください。

DX推進に上層部の強い意識が必要–KADOKAWA Connectedが人材育成「KDX道場」を始動

KADOKAWA Connectedは3月15日、DX人材育成サービス「KDX道場」を本格始動すると発表した。DXアドバイザリーサービスなどの既存サービスに加え、企業でDXを推進していく経営者・DX担当者の課題を解決する「DX人材育成プログラム」などを提供する。
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コロナ禍にみる「スタートアップ変革最前線」–スペースマーケット重松氏とRevComm會田氏が対談

NTT ドコモ・ベンチャーズは3月9日、オンラインイベント「NTT DOCOMO VENTURES DAY 2021」を開催した。ここでは、スペースマーケット代表取締役社長の重松大輔氏と、RevComm代表取締役の會田武史氏が対談したFuture Session「スタートアップ変革最前線」をレポートする。
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京セラドキュメントソリューションズがデータ分析基盤を刷新、オンプレミスからSAP HANA Cloudへ移行 | IT Leaders

京セラドキュメントソリューションズがデジタルトランスフォーメーション(DX)の推進を加速させるためにデータ分析・活用基盤を刷新した。2021年2月にオンプレミス版に代えてSAP HANA Cloudを導入した新しい基盤の構築が完了し、全社のデジタルコア基盤として活用していく。導入を支援したNTTデータグローバルソリューションズが同年3月26日に発表した。

5GとAIで鉄道運行をリアルタイムに遠隔監視、京急電鉄の久里浜工場で実証実験 | IT Leaders

中央復建コンサルタンツ、NTTドコモ、京浜急行電鉄、横須賀市の4者は2021年3月26日、5GとAI/ディープラーニング(深層学習)を活用し、鉄道インフラをリアルタイムに遠隔から自動監視する実証試験に成功したと発表した。1秒未満での4K映像の取得・AI解析・配信ができる。2021年4月以降、同実証で構築したシステムの高度化と、鉄道事業およびその他領域における本格運用を検討する。

突然話題になったデジタル資産「NFT」とは何か–暗号資産との違いや注意点は

NFTというキーワードを目にする機会が急増している。2021年に入り、Twitter創業者・ジャック・ドーシーやTesla創業者・イーロン・マスク氏がNFTをオークションにかけそれぞれ数億円単位の入札が行われたり、日本のVRアーティストせきぐちあいみさんの作品が1300万円の価格で落札されたりと、センセーショナルな話題が続いている。この記事では、そもそもNFTとは何なのか、注目を集める背景や、寄せられている期待、留意すべきポイントについてまとめていきたい。
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インスタの大学垢は鍵付き非公開、新入生向けのDiscordも–最新の「大学垢」事情

卒業、進学のシーズンとなった。Twitterでは、もはやこの時期の風物詩となった「#春から○○大」をつけた投稿であふれている。そのような新しく作成した大学用のアカウント、通称「大学垢」を見ていくとある変化が見て取れる。最新の大学垢事情を見ていきたい。
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[ブックレビュー]オバマ氏大統領選の裏舞台–「約束の地 大統領回顧録 I 」

第44代アメリカ合衆国大統領は、アメリカ史上初めてのアフリカ系アメリカ人であった。言わずとしれた、バラク・オバマ氏である。就任時にはアメリカの人種問題の大きな前進として世界中から注目された。本書はそんなオバマ氏の大統領回顧録である。
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日本との差は歴然、ドイツIT業界の平均年収、高給のIT職種は?:第22回 | IT Leaders

ドイツの人材ビジネス会社StepStoneが、ドイツ人25万人を対象に2020年時点での給与調査を実施し、その結果を発表した。業種別や職業別だけでなく、学歴、勤務年数、企業規模、部下の人数など、非常に多くの項目について詳細な分析結果を公表した。全体的には、日本の1.7倍もの給与を得ている。またITも含めエンジニアの給与はかなり高い。

カプコン、シリーズ最新作「モンスターハンターライズ」をNintendo Switch向けに発売

カプコンは3月26日、ハンティングアクションゲーム「モンスターハンター」シリーズの最新作となる、Nintendo Switch用ソフト「モンスターハンターライズ」を発売。発売にあわせて、本作の魅力がまとまった「狩猟解禁映像」を公開。また、狩猟生活をより楽しめるダウンロードコンテンツも配信を開始した。
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ソニー開発の最新対話AI技術を活用「束縛彼氏プロジェクト」–Twitterで展開

ソニー・ミュージックソリューションズは、新たな対話AIエンタテインメントコンテンツ[束縛彼氏]プロジェクトを、3月25日付けで発表。同日からサービスを開始している。ソニーの対話AI技術によって構築されたAIキャラクター「新藤暁」からユーザー宛に、少しだけ束縛めいた“返信” がTwitterで届くというもの。
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インテック、EDIサービスに金融機関との閉域接続メニューを追加、AnserDATAPORTに接続 | IT Leaders

インテックは2021年3月26日、クラウド型EDI(電子データ交換)サービス「EINS/EDI-Hub Nex」およびクラウド型EDI/EAIサービス「TEDIOS」を強化し、金融機関に閉域網で接続できるメニューを追加した。価格(10%消費税込み)は、月額11万円。別途、EDIサービス「EINS/EDI-Hub」または「TEDIOS」の契約が必要。

DNP、「バーチャル書店」の開発を開始–バーチャル空間「池袋ミラーワールド」に構築

大日本印刷(DNP)は、3月27日にオープンするテレビ東京運営のバーチャル空間「池袋ミラーワールド」に参画。DNPグループのジュンク堂書店池袋本店を「バーチャルジュンク堂書店池袋本店」として池袋ミラーワールドに構築し、「バーチャル書店」の事業化に取り組む。
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ラック、標的型攻撃メールの訓練サービスを刷新、セルフサービスで自由に訓練を実施可能 | IT Leaders

ラックは2021年3月26日、標的型攻撃メールの訓練ができるサービス「標的型攻撃メール訓練 T3(ティースリー)」を開始した。訓練用の疑似攻撃メールを自由に作れることや、好きなタイミングで訓練を実施できることを重視し、既存のサービスを刷新した。

ニフクラとFJcloud-V、GitLabのマネージドサービス「DevOps」のベータ版を提供開始 | IT Leaders

富士通クラウドテクノロジーズは2021年3月24日、パブリッククラウドサービス「ニフクラ」および「FJcloud-V」において、バージョン管理システム「GitLab」をマネージド型で提供するサービス「DevOps」のベータ版「DevOps(β)」を提供すると発表した。同日、申し込みの受付を開始した。ベータ版として無償で提供する。

横浜市、保育所への入所受付処理をOCRとRPAで効率化、2021年度の申請から利用開始 | IT Leaders

横浜市は、子どもを保育所に入所させたい市民からの申請に対し、受付簿の作成過程で発生する帳票処理を、OCR(光学文字認識)とRPA(ロボットによる業務自動化)で効率化する。2022年4月入所を対象とした2021年度の申請からOCRとRPAを利用する。一部の区で2020年度に実施した実証実験(2021年4月入所の実際の申請を対象に実施した)では、500時間を削減できた。AI-OCR製品を提供したAI insideが2021年3月26日に発表した。

「ジムに通えない」悩みを解決–バチェロレッテ黄皓氏が語った鏡型デバイス「MIRROR FIT.」のビジョン

「常識を再定義するニュービジネスが前例なき時代を切り拓く」をテーマに、2月1日から約1カ月間にわたってオンラインセミナーを開催している「CNET Japan Live 2021」。2月12日に登壇したのは、Amazon Prime Videoの恋愛リアリティー番組「バチェロレッテ・ジャパン」でファイナリストにもなったミラーフィット 代表取締役の黄皓氏だ。
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【事業開発の達人たち】照明一体型プロジェクター「popIn Aladdin」がヒット商品になりえた理由–popIn程涛社長【後編】

世界初の照明一体型プロジェクター「popIn Aladdin」を発売するまでは、ソフトウェアのサービスのみを提供していたpopIn。前回に続き、代表取締役社長の程さんに、なぜ在庫リスクのあるハードウェア開発に参入したのか、何を大切にして事業に取り組んでいるのかをお聞きしました。
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NRIセキュア、コンテナセキュリティ評価サービスを開始、評価に基づき対策も支援 | IT Leaders

NRIセキュアテクノロジーズは2021年3月25日、コンテナ技術を安全に利用できるようにセキュリティ水準に関する評価項目をまとめたフレームワーク「NRI Secure Framework for Container(NSF for Container)」を策定したと発表した。併せて、NSF for Containerを基にコンテナのセキュリティレベルを評価し、必要な対策の立案・実行までを支援する「コンテナセキュリティ評価サービス」の提供を開始した。