事業会社におけるAIの活用事例と成功のポイント

西尾敬広氏:富士通クラウドテクノロジーズの西尾と申します。題名にありますとおり「事業会社におけるAIの活用事例と成功のポイント」について、お話をさせていただければと思います。

本セミナーの対象となる方ですが、業種・職種を問わず、AI・人工知能を業務に活用したいとお考えの、事業会社にお勤めのみなさん。場合によっては官公庁の方々もいらっしゃるかもしれませんけれども、いずれかの業務にAIを活用したいとお考えの方が対象となっております。

このセミナーを聞いていただき、ゴールとしては「自社・ご自身の業務にAIを活用する際のポイントの理解」について、最終的にインプットしていただきたいと思っております。

事例や人工知能の昨今の技術の状況についてもお話ししますけども、最終的にはアジェンダの最後にございます「適用のポイント」をインプットしていただくのがゴールだとご認識いただければと思います。

全体のアジェンダについてお話ししますと、まず「デジタルの時代」ということで。釈迦に説法の部分もありますけれども、振り返りをさせていただきます。「なんでAIって普及してるんですか?」という話ですとか、弊社のご支援事例を中心に、実際にAIを適用している事例をご覧いただいて、そして最後に本日のゴールとして「活用のポイント」について申し上げたいなと思います。

富士通クラウドテクノロジーズとは?

宣伝するつもりはないんですけども、まず簡単に私どもの「どういうバックボーンでお話ししているか?」について申し上げたいと思います。まず私自身のご紹介ですけれども「ニフティ」って聞いたことのある方。

(会場の大半が挙手)

あぁ、ありがとうございます(笑)。じゃあ「富士通クラウドテクノロジーズ」って聞いたことのある方、いらっしゃいます?

(ややまばらな挙手)

あ、やっぱりそういう感じですよね(笑)。いつもこういう感じなんですけど。私自身、ニフティというインターネットのサービスプロバイダーで、エンタープライズの事業に従事していました。

それが2017年、いまから3年半ほど前に分社しまして。ニフティという会社はまだあるんですけれども、私どもは富士通クラウドテクノロジーズという、エンタープライズの事業を承継するかたちでできた会社になります。以後、お見知りおきいただければ幸いです。

といったように、私はずっとエンタープライズをやっていて。最初はサーバーインフラをやって、Webをやって、一時期は広告などもやりまして。2010年からはクラウド、IoT、AIといった流れで、基本的には事業会社さんのご支援をしている人間になります。

会社は今申し上げたとおりで、旧「ニフティクラウド」(現在は「ニフクラ」)というパブリッククラウドのサービスと、今日ご紹介させていただくデータ活用の支援サービスをやっています。そして我々は、その中で人工知能を作っているチームだとお考えいただければいいかなと思います。

今日、私が申し上げることができるのは、(スライドを指して)真ん中のデータアナリティクスというところで3年ほど、私の統括するチームでご支援をさせていただいていました。

特に製造業さん、サービス業さんが多いんですけども。店舗型の飲食店さんですとか、メディアさん、あるいは機械を作っているメーカーさんですとか、ライオンさんのような消費財を作っているメーカーさんの人工知能開発を3年ほどご支援させていただいています。そういったところでお話をさせていただければと思います。

あとはちょっと変わったところでは、ヨーロッパの「Copernicus」というプログラムの人工衛星データを引っ張ってきて、加工して提供しています。今日は人工知能のお話もしますけども、私どもは僭越ながら「データそのものにいろいろ造詣が深い」と自負しているチームと、お考えいただければいいかなと思います。

「デジタルの時代」とは、具体的にはどんな時代?

プロローグはこのへんにしまして、本編に移らせていただければと思います。まず「デジタルの時代」ということで。マーケティングをやられている方であれば、このフィリップ・コトラーさんについてご存知の方も多いんじゃないかなと思いますけども。彼が5年前に日本に来たときに「デジタル化するか、さもなくば死か」ということをおっしゃったそうです。

当然ながら、事業会社にもデジタルの波が来ております。私自身、2010年からクラウドに携わっておりますけれども、いわゆるビジネスインテリジェンス、今ですと「Tableau」などですね。日本でいうと、ウイングアーク1stさんが提供しています「MotionBoard」などが有名ですね。それから2016年ぐらいから、いわゆるIoTで「データを集めるぞ」となっていますので、やっているところはやってるでしょう。

それからマーケティングサイドでは、データマネジメントプラットフォームを使ったり、AIを使ったり、あるいはマーケティングオートメーション(MA)みたいなところもありますね。「Marketo」などを使っておられる方もいらっしゃるかもしれません。

こういうデジタルの波が来ていますというところで「デジタルの時代」ですとか「デジタルビジネスの時代」とか、あるシンクタンクさんは「デジタルトランスフォーメーションの時代」「DX」とか呼ばれたりしてますね。私はぜんぜん流行ると思っていなかったんですけど、最近はメディアさんが盛んに「DX、DX」と言っていますので(笑)。聞いたことがあるという方も多いのではないでしょうか。

でも「これって具体的にどんな時代なんだ?」というと、非常に曖昧です。経産省の定義としては「データとテクノロジーを使って、ご自身の業務や会社をイノベートしていく」というようなことが、Webにも載っていますし、何年か前に定義されたものもあるんですけれども。

少なくとも私どもは、テクノロジーももちろん使いますけれども「価値基軸はデータ」と捉えており「データの時代です」と。「データの活用で成果を出す時代」と私は考えております。

Webマーケティングの界隈で言われていたこととして、一昔前に流行った「Content is King」という言葉を聞いたことがある方もいらっしゃるかもしれません。いわゆる「Googleなどの検索エンジンで上位表示して拾ってもらうには、中身のクオリティ・コンテンツが重要なんですよ」という意味も含んだものだったんですけども。それは今でも廃れていないので、SEOには当然効いてきます。

映像よりも選手データでスポーツを楽しむ、アメリカの若者

私自身、最近はコロナで行けていないんですけど、シリコンバレーのスタートアップと連携していることもあって、1年に1回ぐらいアメリカに出張しています。あんまり英語はしゃべれないんですけど(笑)。そこで現地のパートナーが「Data is King」ということをしきりに言うのです。

日本だとテレビや球場でスポーツを観戦したりするんですけど、アメリカのバーなどに行くと、若い人は特にテレビを見ずにスマホを見ているんですね。それで「スマホで何かの動画を見てるんだな」と思うと、実は彼らは選手のデータを見てるんですよ。いったい何を見てるかというと「スタッツ」と言うんですけど、アメリカンフットボールなどで誰がどう動いているのかが全部データ化されていて、それがリアルタイムでアプリに配信されてるのを見ている。

例えばクォーターバックが「今日は左に投げているのが多いな」「いつもよりランプレーが多いな」という感じで、データで物事を捉えて、自分たちがちょっと監督気分でスポーツを味わうようなことをしているんです。

アメリカは特にそうですけど、グローバルの潮流で言うと「データをエンターテインメントに使おう」「データをビジネスに使おう」というのが、時代の流れになってきているかなと私は捉えています。

その背景にはいろいろありまして、やっぱり技術的な進化が非常に大きいかなと思っています。サーバー環境で言うとクラウドが出てきましたし、ネットワークは非常に速くなってきています。私自身はISDNというインターネットの通信からインターネットを開始していますが、今ではもう5Gなど、モバイルでも高速に大量のデータを送受信可能となっています。

データの活用という観点ではBIもありましたけれども、AIがデータ利活用を現実解にしているところが大きくてですね。「大量にデータを持っていても処理できない。どうやって使ったらいいか?」というところが、AIの出口が出てきたことによって、データの利活用は現実解になってきているかなと思います。

10年後には、みんなが普通にAIを活用するようになる

では「なぜAIか?」という話に移ります。事業会社にとってのAIは、持続的な成長のために必須になってくる“武器”かなと。みなさん当たり前に自動車に乗ってらっしゃって、電気も使うという時代です。20世紀にはインターネットが最大の発明だと思います。

20世紀にGoogleやヤフー、楽天などが出てきたように、次の21世紀には、このインターネット上に流れるデータやAIを使って、どう価値を創出していくか? というところが、成長には欠かせないものだと思います。

例えばみなさん、今スマホをお持ちだと思います。それまではずっとガラケーだったと思います。私はポケベルから使い始めましたけど、その時は「電話を持ち運べる」なんて信じられませんでした(笑)。今は簡単に電話が持ち運べるようになって。「スマホすげぇな、なんでもできるな」なんて思ったいたら、いつの間にかみんなが特別なことを意識せずに使うものになっているワケです。

AIもきっとそうで、今はよくわからないけど、たぶん10年後ぐらいにはみなさん普通に使っているようなテクノロジーだと思います。どうせやるんだったら早くやりましょう、という話です。

それで、例えばアメリカの『ホーム・アローン』という映画で、ニューヨークに黄色いタクシーがいっぱい走っていますけど、今はもうありません。Uberの出現により破産しました。おもちゃのトイザらスもまた、Amazonなどデジタルプレーヤーの出現により破産に追い込まれました。

日本には「白タク規制」があってUberが入ってこられないように、産業規制が多い国なので「なんか大丈夫なのかな」と思ってしまいますけど、自由競争になればこういうテクノロジーとデータを使ったデジタル企業が、あっという間に市場を取りにくるわけです。もう産業ごとの障壁は無いに等しく、Amazonがロボットを作ったり、Googleもデバイスを作ったりしている時代です。

「ECのAmazonでしょ」「タクシー代わりのUberでしょ」と思っていたら、Uberが「Uber Eats」をやっているように、あっという間にテクノロジーで別の産業を飲み込んでいくような時代になっているので、日本にいると規制も相まって見えづらいんですけど、こういうことが実際に起こっているのを認識しながら進めていく必要があるかなと思います。

「手段がテクノロジーで、目的がデータ」という考え方

あとは「テクノロジー(手段)としてのAI」ということです。私はクラウドをやって、IoTをやって、AIをやって、技術変遷を見てきているわけですけど。2010年とか11年にクラウドが流行ってきたら、ちょうどこういうエキスポに私どもも出展していまして「もうクラウドの時代だよ」と言うわけです。それで2016年ぐらいに「IoT」という言葉が出てきたら「いや、もうIoTの時代だよね」と(笑)。

そして今、去年ぐらいから、やたらAIが流行ってきています。私自身がそういうトレンドに乗っているので文句は言えないんですけど(笑)、「今はAIの時代だよね」とか言うわけです。どちらかというとそれを言うのはベンダーよりもメディアなわけですが、よくよく考えてみるとクラウドもIoTもAIも、やっぱり「データ」という価値機軸を司る手段でしかないわけです。

「時代はIoTだよね」というのは厳密には言っていることがおかしくて「IoTでデータを取得したところで、別に何も起きないじゃないですか」という話ですし「それを処理したり蓄積しておくクラウドがあったって、別に何も起きないわけですよね」と。

だから「(データを)取得して、処理して、活用して、成果・アウトプットを出す」という意味で、手段と目的で言うと「手段がテクノロジーで、目的がデータ」と捉えていかないと、本質を見誤る可能性があるわけです。ある1つの技術の時代というわけではなくて、このようなテクノロジーをチェーンで捉えていくことは、非常に重要な考え方かなと思います。

あとAIは精度だけがよく語られますけど、実は事業会社にとってのAIはそれだけではなくて。業務の省力化や属人化の解消といったメリット・価値があるということを認識していかないと、これもまたテクノロジーに対する考え方を見誤るところがあります。詳細はポイントのところで申し上げます。

増えつつある、有償で使える外部データ

あとは「数字で見るAIのインパクト」ということで、2030年の国内市場規模は86兆円で業種も網羅性があって、さまざまな業界でAIが活用されると言われています。

よくよく見ると政府予算は、合計金額ではあまり増えていないんですが(笑)。当初は補正予算で追加だったものが、今はもう年初の当初予算として組み込まれています。国策としてのこういった投資というのも、本腰が入ってきたなと思います。当然、政府の予算が増えると補助金も増えてきますというところで、AIは投資に値するテクノロジーになってきているかなと思います。

そして、デジタルデータは爆発的に増えてますよ、と。(スライドを指して)これは総務省のデータなんですけど、今年は40ゼタバイト(400億テラバイト)になると、6年前に予測されています。

あとは「オープンデータ」というものを聞いたことがあるかもしれませんが、政府統計などのデータは非常に増えてきていて。記載のURLに誰でもアクセスできて、取得できるデータの種類も増えています。

それから有償のサードパーティデータも、広く提供されるようになってきました。例えば、最近はコロナで「どこの場所にどのぐらい人が出てます」というものをテレビでよくやっています。そのデータの出所のほとんどが、携帯キャリア各社がみなさんのスマホの位置情報を集め……もちろん個人情報をマスクして統計化したデータです。携帯キャリア各社がこういうサービスを有償で販売していて、有償で使える外部データは、世の中に増えてきているというのも、1つ大きいかなと思います。

政府曰く「データを競争力の源泉にする」

先ほどとちょっと重複しますけども、やっぱり国が今、非常に積極的に動いています。政府の大綱の中にも「5GとAIを強化していく」ということで取り上げられていますし。

政府はテクノロジーにも言及していますが「データを競争力の源泉にする」と言っていますので、やっぱり目的はデータに置いたほうが、見誤らずに済むかなと思います。国がデータ流通を推進していくということを言っていたりしますので、こういった流れの中でAIは使われてきている、急速に伸びていると思っていただいていいかなと思います。

あとちょっと変わったところで、企業が欲しいビッグデータを個人のみなさんからロングテールで集めていくというプラットフォームが、日本にあったりします。こういった、いろんなところで生まれているデータをアグリゲーションして、集約して提供するようなサービスやプラットフォームも出てきています。

急激に加速する、AIの民主化

とにかくいろんなところにデータがあって「そのデータでいろいろなビジネスをしよう」「自分たちの事業を変えていこう」と考えている企業が増えてきています。そこに乗っていくことが1つ、トレンドとしては重要なのかなと思います。私自身はこの流れは一過性のトレンドで終わらないと見ていますので、こういうところに目を向けていく必要があるんじゃないかなと思います。

そして「今、なぜAIが流行ってきているか?」というと、一昔前はゴリゴリにプログラム言語を使って、ごく一部の学術の研究者が推論モデルを作っていくような世界だったんですけど。今は例えば、AIモデルをそこまで高い専門知識がなくても開発可能なサービスがグローバルで出てきたり、AmazonやGoogleといったクラウドサービス提供者がAIの技術をラッピングして、誰でも……とは言いませんけれども、徐々にリテラシーが低い方でも使えるようなサービス提供を開始したりと、こういうテクノロジーの進歩というか、サービサーがたくさん出てきています。

かつ、みなさんももしかしたらお持ちの方もいらっしゃるかもしれませんけど、最近はAIやデータ利活用の資格がたくさん出てきています。以前から統計検定などはありましたけども、今は新しい資格や研修プログラムがどんどん出てきています。

つまりテクノロジーを使う敷居はサービスによりどんどん下がってきていて、逆に人のリテラシーが上がっています。「AIの民主化」とか言いますけど、AIが使われる流れが非常に加速しているかなと思います。

事例:製品の故障予測

ではここから、事例を申し上げたいと思います。一言に「AIの適用シーン」と言っても、非常に幅広くてですね。(スライドを指して)これは、タテ軸に業種・業態が並んでいて、ヨコ軸に技術が並んでいるんですけど。

例えば製造業のAI活用というと、どうしても製造現場などを思い浮かべることも多いと思うんですけど。今や原料の調達予測などにも使われていますし、製品企画、あるいはメンテナンス、保守スタッフのための故障予測などにも使われています。

イメージで「製造業といえば製造現場」と思いがちですが、流通の小売や販売だけではなくて、その業種・業態ごとにやっぱりいろんなバリューチェーンというか業務フローがありますよね。各業務フローの中でさまざまなシーンで使われ始めているんだということを、ぜひご認識いただきたいと思います。

これは王道中の王道ですけど、例えば出荷後製品の故障予測というものがあります。今申し上げたとおり、これは製造工程の故障予測をしているわけではなくて、今はIoTの時代なので、製品を作ってそれが販売されて供給されて、稼働を開始したあとにデータを引っ張ることができるんですね。

センサーデータがメーカー側にもビッグデータとして集まってきますので、そういうものを見て「稼働時間はこのぐらいだけど、実際の作業負荷はこのぐらいだな」というところで負荷を予測できたり、推論できたりします。稼働中の製品の故障予測は非常に今っぽいですし、今後は主流になっていくんじゃないかなと思います。これもやっぱり製造現場というよりも、メーカーさんの手から離れたあとの利活用となりますので、こういうのは非常に増えてきています。

事例:段ボールの不良品検知

あとは不良品検知のちょっと変わった事例で、これは実際に経産省さんのホームページに出ているものをお持ちしました。不良品検知は不良品検知なんですけど、物流現場でいろんな飲料を入れた段ボールがあります。段ボールって、みなさんも個人でも経験があると思うんですけど、箱が潰れているとかですね。当然、法人の世界でも物流工程で壊れているとか、破れてるとか膨れてるとか、濡れてるとかあるそうなんですけど。

「中身は大丈夫かもしれませんが、これだと受け取れません」といって、廃棄されてしまうケースが多いんだそうです。これは日本特有の問題もあると思うんですけども、やっぱり日本における食料廃棄の問題って、国際的にも非常に非難されていて、捨てすぎなんですね。捨てすぎだというところに対して「いや、受け取ってください」「受け取りません」というのを、お互いの主観で話していても埒が明かないので、こういうソフトウェアを使って「基準はこうです」と。「基準に即してOKであれば受け取ってください」「NGだったら納品しません」というのをルール化しましょうよ、ということに取り組んでおられています。SDGsなどにも直結する、非常に先進的で社会性の高い取り組みです。

これも、不良品検知ですので「製造業の製造現場の不良品検知」というイメージをされやすいんですけど、そうではなくて。

みなさんのいろんな事業の中にも、画像や映像、あるいはセンサーデータなどがあると、そこからいろんな不良というか、異常を検知することがAIによって可能になってきています。ぜひみなさんの事業・業務の中で「こういうシーンないかな?」「ちょっとこれ、人が見ていて非効率だな?」というところがあれば、検討していただくといいかなと思います。

事例:ドライブレコーダー映像をAIで判定

物流会社さんで、ドライブレコーダーの安全運転を人が見てチェックをするのは限界があるので、AIの映像判定でやっていきましょう、ということをやっています。

基本的に事業会社のAI活用は、付加価値創出よりも、人間が多くの人手や工数をかけてやってるところを、ソフトウェアやAIに代替させるという考え方がひとつの王道です。つまり、人間の知能を人工知能に代替させるという発想が多いです。したがって「なんだか人手がかかってるなぁ」という業務を、この事例のように置き換えていくことについて、考え方として持っておくことがAI活用には欠かせません。