IBM Data and AI Virtual Forum
AIは試用から本格活用、
そして企業変革へ

重要な経営資源としての『データ』がより一層存在感を強め、あらゆるものがネットに繋がることで日々膨大な量のデータが収集・蓄積されるようになりましたが、こうしたデータの約80％が各企業のシステム上に埋もれ、有効に活用されていない現状があります。多くの日本企業において、デジタル変革（DX）が、ITコスト削減や導入スピード短縮を主眼としたクラウドの適用や、一部の業務エリアや部門単位のAIテクノロジーの活用などに留まる「第一章」のステージから、本格的なDX実現のためのコグニティブ・エンタープライズへの転換、つまり「第二章」に突入しています。当セッションでは、その実現に向けて、 今押さえるべきデータとAIの活用術やその成功を導く実践的ヒント、DXを「第二章」へ進める企業のあるべき姿について、国内外の事例を交えながら、成功へのアプローチを考察していきます。

多くの企業がPoCなど何らかのかたちでAI活用の取り組みを始めています。しかしながら、その取り組みを実際に業務に活かしたり、ビジネスやプロセスの変革につなげたりするには、超えねばならないハードルが存在します。

本セッションでは、数多くのAIプロジェクトをリードしてきたIBMの経験をもとに、AIプロジェクトが頓挫しやすいポイントやそれを引き起こす要因、AIの業務への活用を実現するための秘訣、そして近い将来に企業変革を実現するために準備すべきことについてお話します。

多くの企業でデータやデジタルを推進する組織が設置され、AIはいよいよ試用から本格的な採用、そして企業全体での活用へと進化しています。この大きな変化を乗り越え成功するには、データ、人材、信頼などの側面で、今までの試用の段階には経験しなかった新たな課題を克服する必要があります。当セッションでは、その課題と克服方法についてご紹介します。

AIを活用して企業データを価値に変えビジネスを変革することには、多くの企業が期待を寄せています。しかしながら、AIを部分的に導入したものの想定した効果が見出せない、また全社的に大きく展開する段階へと進めず課題を抱えている企業が多いのも事実です。当セッションでは、企業の複数部門におけるAI活用の課題や現状、また、AIを全社規模で戦略的に活用するためのAIナレッジ・プラットフォームの重要性と導入へのアプローチについて、先進事例を交えながら詳しく紹介します。

データ分析組織を作りAIを全社的に活用するようになると、複数のAIプロジェクトを進めていくための効率的なデータ整備やプロジェクト管理、分析チームのみならず業務部門やIT部門など多くの関係者が協業できる環境が必要になっていきます。

当セッションでは、データドリブンを目指す企業にとって使いやすいAIプラットフォームとはどのようなものなのか、事例を交えながらご紹介します。

DXレポートから約2年、各企業におけるDX推進への取組みは着実に進んでいます。人材の視点では、データサイエンティストをはじめとした技術専門家の育成・確保は特別なものではなくなり、次のChapterに足を踏み入れる企業が増えてきました。

次のChapter、それは専門家「以外」の人材への働きかけです。例えば、専門家によるAI推進を評価・支援するビジネスリーダー。そして「シチズン・デベロッパー」「シチズン・データサイエンティスト」といった、現場の技術人材。

当セッションでは、これらDX活動に関わる人材をその期待役割で層別し、各層に対する働きかけの重要性とその事例を、HR-Techの視点も含めて紹介します。

ビジネス現場においてデータから新たな洞察を得たり、データに基づく判断や意思決定を行うことが求められていますが、これまで業務担当者によるデータ分析はスキルの問題などから一部にとどまっていました。しかし、AIテクノロジーの活用によりその状況が変わろうとしています。

当セッションでは、誰もがデータを活用できることで業務がどのように変わるのか、そして企業にどのような変革をもたらすのかを、具体的な事例を交えながらご説明します。

AIの本格展開に至らない企業の多くが直面する課題はデータにあります。さまざまな事業部やシステム、環境に散在しサイロ化したデータでは、分析やAIで洞察を引き出す際に大きな障壁となります。これを打破するためにはデータを収集、整備、分析、活用するまでをカバーする情報アーキテクチャー(IA)が必要です。当セッションでは情報アーキテクチャーの考え方をご紹介するとともに、データ活用にフォーカスしてお客様をご支援してきた経験を踏まえた成功への実践的なアプローチをご紹介します。

昨今、モデリングも自動化できるツールが相次いで発表されており、データサイエンティストに求められることも、モデルの精度を上げることからビジネス・インパクトを出すことに移ってきています。そこで鍵を握るのが「現場力」です。

データやAIを全社的に活用し成果を上げているデータ活用人材/組織は何が違うのか、事例を交えながら考察します。

成果を上げるデータ活用人材/組織は何が違うのか、事例を交えながら考察します。

AIは人間では読み切れない文章量を高速に処理でき、うっかりあるいは疲れてミスをすることもありません。このベネフィットを、マニュアルや判例、研究論文、特許文書など、大量で専門的なテキスト情報に活用する事例が増えてきました。AIが検索したり読み取ったパターンや傾向をもとに、次のアクションにすぐ取り掛かれたり、適切な判断をしたり、これまで気づかなかった傾向から新しい仮説を立てたりできます。

当セッションでは、AI検索エンジンWatson Discoveryのテクノロジーと特長を、具体的なお客様事例を交えながらご紹介します。

AIとデータの全社的な活用はDXを目指す企業にとって避けて通ることのできないテーマです。しかし、データが複数のシステムやクラウドに散在してサイロ化しているために、どのようなデータがあるのかが分からない、データ項目の意味が分からない、などの課題がその実現を妨げています。そのような課題を解決するため、データ収集から分析、モデル開発、アプリケーションへの展開までをフルサイクルでサポートするデータプラットフォームをRed Hat OpenShift上に実装したソリューション、Cloud Pak for Dataをデモを交えてご紹介します。

AIを企業全体に広め加速するアプローチであるAI ladder (Collect / Organize / Analyze / Infuse) のうち、Collect-Organizeは、データを集め、全体最適を構築するといったビジネスをAIで実現するために必須の基盤要素となります。その中でも、多様化が求められる昨今のビジネスニーズには欠かせないリスクベース・アプローチによるGRCソリューション（リスク・プロセス・データの管理方法）をご紹介します。

データとAIを、変革の真のドライバーとして活用するには、企業としての仕組み作りが不可欠です。単一の業務や部署でAIの活用を始めたとしても、それは部分的な改善にとどまってしまいます。AIを企業全体で活用し、その成果を変革の推進力としていくためには、「データ」「人材」「信頼」を支えるプラットフォームの構築が不可欠です。

IBMが提唱するデータとAIのためのデータプラットフォームは、社内外の鮮度の高いデータをアジャイルに分析やAIに使用可能とし、データとAIの活用に関わるさまざまな担当者に必要なツールを同一プラットフォーム上で提供して職務の遂行をサポートし、AIの運用を監視して信頼性を確保します。

当セッションでは、企業がAI活用を推進するためのアプローチとそれを支えるプラットフォームについて、事例を交えてご紹介します。

5Gの到来とともに、各工場や店舗・倉庫、自動車など個々のデバイスにおける処理を追加することで、超高速応答や、より大量データの処理、データ・セキュリティーの対応が可能なエッジコンピューティングが注目されています。エッジコンピューティングによりお客様の業務変革を実現するソリューションを、IBMが全世界に持つ業界のナレッジや経験と合わせてお届けるするメリットや、最新情報およびユースケースとともにご紹介します。

ここ数年、設備の老朽化や高齢化に伴う人材の流出など、ものづくりを取り巻く環境が劇的に変化し、従来にも増して資産リスクに対する迅速かつ正確な対応力が求められるようになりました。当セッションでは、IoTデータを活用して、設備保全業務における作業・計画・投資の3つの最適化が可能な統合ソフトウェア・パッケージ「IBM Maximo Application suite」を使った先進事例とユースケースをご紹介します。

企業がビジネスの達成を進めるには、市場のスピードと規模に応じて活用できる「ビジネス・レディ」なデータが必要です。その為にはDataOpsという、精選され信頼性のあるデータをパイプライン（収集・加工・提供する仕組み）を通じて、利用者に提供する為の人、仕組み、技術の連携が必要です。IBMが考えるDataOpsとそのためのソリューションやサービスをご紹介します。

多くの企業がDXの実現に向けてジレンマに陥っています。全体戦略立案を重視し過ぎると、デジタルならではの手触り感が得られず変革が加速しない。一方、個別の取り組みに終始し過ぎると、デジタル変革の全体感が欠落し効果が限定的になってしまう。

当セッションでは、「スタートアップのようなスピード」で「企業全体にビジネス価値をスケールさせる」新しいDXアプローチ＝IBM Garageをご紹介します。“No PoC”、“Insight driven”、“New ways of working”といったキーワードを紐解きながら、部門・企業の枠を超えてデータ・AIを浸透させる、実践のコツをお伝えします。

『データ』がより一層存在感を強め、あらゆるものがネットに繋がり、AIが人の業務をサポートする現在において経理財務はどのような役割を果たすべきでしょうか。当セッションでは、AI、アナリティクス、オートメーション（自動化）などの先進テクノロジーを駆使してインテリジェント・ワークフローを実現し経理・財務のあり方を劇的に変化させる方法を国内外の事例を交えながらわかりやすくご紹介します。

多くの企業がAI、ビックデータ活用に取り組む中、データ分析結果をビジネスに繋げて成果をあげる上で様々な課題に直面しています。当セッションではビックデータを活用していく中で直面するデータ準備と分析の課題を解決するソリューションとして次世代データ分析基盤(Next Generation of Netezza on Cloud Pak for Data & Data Virtualization) をご紹介し、いかにして顧客価値提供に向けたデータ活用を促進するかをお話しいたします。

AIを活用して企業内外のデータを価値に変えビジネスを変革することに、多くの企業が期待を寄せています。当セッションでは、昨今目覚ましい進化を遂げるAIについて、主にテクノロジーの進化の観点から、IBMリサーチとの共同の取り組みや先進事例を交えながら詳しく紹介すると共に、AIが社会や企業にもたらす新たな価値を今一度、皆様と考察していきます。

予測不能な事態が経済活動に大きな影響を与えています。問題が起きた際にいかに素早く対応できるか、企業の俊敏性と効率性がますます問われています。これは企業のITの運用管理についても同様です。AIはこれまで顧客接点や経営のための意思決定など業務分野への利用が進み業務を変革してきましたが、IT分野がAI活用の次の領域です。障害への迅速な対応、運用管理コストの削減、生産性の向上などの効果が期待できます。

当セッションでは、IBMが新しく発表したIT運用管理のためのAIソリューション、Watson AI Opsについて、その概要とベネフィットをご紹介します。

「データなくしてAI活用なし」と認知されていますが、「セキュリティーなくしてDXは実現せず」とも言われています。DXの取り組みにおけるつまづきの多くは、データ漏えいなどのセキュリティー・インシデントです。DXアプリケーションは主にクラウド上で展開されるように、データも社内のみならずマルチクラウドに分散しているのが現状です。そのようなデータ環境に対応した高度なアクセス分析とデータ・セキュリティーの具体的手法をご紹介します。