お客様が AI 投資から測定可能な価値を創出するのを支援する

金融業界の DX は、年々高度化している。とりわけ、その中核を担う AI 導入は、概念実証（PoC）を乗り越えた後であっても、単一モデルがシンプルな構成で運用されているケースがほとんどだった。近年は、AI モデルの継続性や複数のモデルを同時並行的に実行・制御する本格的な AI の導入に転換してきており、現場レベルでも影響の低い業務での“お試し”的な運用から、基幹業務に直結する AI 利用に変わりつつある。

サプライチェーンの「DX」という言葉がメディアで日々取り上げられる一方で、「どこから 手をつけて良いのかわからない」「どんな体制が必要なのか」といった 声が多く聞かれます。遅れていると指摘される日本の DX をどう進めて いくべきなのでしょうか。現場起点で AI 活用に取り組み、全社的に AI 活用を推進しているヤマハ発動機株式会社の大西 圭一氏とダイハツ 工業株式会社の太古 無限氏に、DX を推進するプロジェクトをどう立ち上げ、どう広げていったのかを聞きました。

業務プロセスの最適化のために AI に注目したトルコの大手セメントメーカーは、AI による改善効果を実感し、本格導入に踏み切りました。今では、コスト削減にとどまらず、さらに重要な成果として CO2 排出量を年間約 20 万トン抑制できるようになりました。

株式会社資生堂では、発売前の新製品の需要予測に AI 技術を取り入れました。単に AI で予測精度を高度化するだけでなく、市場と顧客に通じたビジネスプロフェッショナルがAI と協働することで、経営指標に貢献できる需要予測を実現しています。

世界で愛されるスモールカーづくりを目指し、軽自動車を中心とし たラインナップで、人々の生活や仕事を支えるダイハツ工業株式会社。同社では、「100 年に一度」と言われる自動車業界の変革期に当たって、2019 年から本格的な AI を活用した業務改善の取り組みを開始しました。最初は職場の有志3 人で始めた草の根の活動が、経営層のバックアップ社内のさまざまなキーパーソンの助言を得て、現在では全社的な活動に拡大。社内における「AIの民主化」を目指した学習や実践の機会づくり、そして AI 人材育成に向けた 体制づくりを着々と進めています。

株式会社ジーエス・ユアサ コーポレーションにはこれまで、社内にデータ分析専門の部署が存在せず、いわゆるデータサイエンティストという役割の人間もいませんでした。そんな環境の中で、AI による自動車用鉛蓄電池の販売予測をいかにして現場適用したか紹介します。

金融グループMUFGの中核企業である三菱UFJ 信託銀行では、各業務に積極的にAI を適用し、課題解決を目指しています。AI チームを立ち上げ、2019 年にはDataRobot を導入。データ分析を活用した業務部門の課題解決と、社員を対象にしたデータサイエンティストの育成など、本格的なAI 活用から「AI の民主化」の実現に向けた取り組みを進めています。三菱UFJ信託の活用事例を是非ご確認ください。

急速に変化するデジタルマーケティングの世界では、迅速かつ効率的な広告運用が求められています。その中で、広告効果の予測モデル開発は有効な手段とされているが、数百社のクライアントごとに異なるKPIに合わせた個別のモデル開発は物理的に不可能です。インターネット広告事業を展開するセプテーニは、このモデル開発を自動化し、大幅なスピードアップと予測精度の向上を図ろうとDataRobotを導入しました。 従来ならば4カ月の期間とベンダーヘの膨大な外注費を要した開発を、わずか1カ月で、しかも社内リソースだけで完結しました。