DXを推進するAI人材育成の在り方〜e-learningによるAIリテラシの向上〜
2020/09/24

株式会社アイデミー
代表取締役社長
石川聡彦

株式会社アイデミー
代表取締役社長

石川 聡彦
Akihiko➢ ForbesIshikawa
30 under 30 Japan選
出➢ 著書に『投資対効果を最大化するAI導入7つのルール』（KADOKAWA/2020年）など
2

株式会社アイデミー
代表取締役社長

石川 聡彦
Akihiko➢ ForbesIshikawa
30 under 30 Japan選
出➢ 著書に『投資対効果を最大化するAI導入7つのルール』（KADOKAWA/2020年）など➢ 元歌舞伎子役
3

Mission

先端技術を、経済実装する。
AIをはじめとした新たなソフトウエア技術を、いち早くビジネスの現場にインストールし、次世代の産業創出を加速させる。
それが、私たちAidemyの使命です4

投資家
東大系VCをはじめ累計 9.4 億円 エクイティ調達＆資本提携+個人投資家16名

5

導入企業
製造・金融・SIerなどエンタープライズ中心に
研究開発/DX系部門で 50 社+ 導入

出典：Aidemy Business 公式ホームページ

6技術アドバイザー
東京大学大学院情報理工学研究科

國吉 康夫 教授
1991年東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻修了，工学博士．電子技術総合研究所（現：産業技術総合研究所）研究員，米国マサチューセッツ工科大学人工知能研究所客員研
究員等を経て2001年東京大学助教授，2005年同教授．2012
年より理化学研究所脳科学総合研究センター(現：脳神経科学研究センター)-トヨタ連携センター(BTCC)長兼務，2016
年より東京大学次世代知能科学研究センター長兼務．IJCAIOutstanding Paper Award, ゴールドメダル「東京テクノ・フォーラム21賞」，大川出版賞等受賞．日本学術会議連携会員，日本ロボット学会フェロー，発達神経科学学会理事長．

7

社内メンバー

現在正社員約40名（業務委託等入れて約80名）で活動しているAIベンチャー企業です。

8

本日のアジェンダ

1. なぜDXとAIが注目されているのか？
2. 様々な産業でのDXとは？
3. DXとAI/IoTを社会実装するための組織とは？
4. アイデミーのソリューション
9

なぜDXとAIが
注目されて
いるのか？
10

2020/06/10
世界最大の時価総額を持つ自動車メーカーは

TOYOTAからTESLAへ
2020/08/21
TESLAの時価総額は

TOYOTAのほぼ倍へ
Tesla is Now the World’s Most Valuable Automakerhttps://www.visualcapitalist.com/tesla-is-now-the-worlds-most-valuable-automaker/

11Teslahttps://www.tesla.com/ja_jp/models

12Teslaってどんな会社？
電気自動車の会社？

イーロン・マスクの会社？

iPhoneに自動運転前提のソフトウェア投資をしている会社？

スポーツカー
メーカー？

タイヤをつけた
デバイス・メーカー？

圧倒的デザイン性のカー・メーカー？

AI/IoT…etc などデジタルの技術を駆使し、自動車のデジタル・トランスフォーメーションに挑戦している会社

13

なぜTeslaはバッテリーが切れても走行できたのか？

オートパイロットhttps://www.tesla.com/jp/autopilot
Teslaが台風避難のために隠しスイッチを使って、フロリダを走る一部の車の走行距離を伸ばしたhttps://jp.techcrunch.com/2017/09/10/20170909teslaflips-a-switch-to-increase-the-range-of-some-cars-in-florida-to-help-people-evacuate/14

答え
15kWhぶんソフトウェア
で制御

バッテリー

75kWh

60kWh

ハードウェアをソフトウェアで制御することで、ビジネスモデルのフレキシビリティが実現できる。

15

Software is eating the world.
- Facebook 取締役 マーク・アンドリーセン

16様々な産業でのDXとは？

17

DX？AI？様々な用語の使い分けDX
人工知能（AI）
機械学習（ML）
深層学習（DL）
DXとは、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。
出典：経済産業省「デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン（DX推進ガイドライン）を取りまとめました」（2018年）
https://www.meti.go.jp/press/2018/12/20181212004/20181212004.html

18

デジタルによる産業の革新はプロダクトとプロセス、
両者のイノベーションを牽引。
DXによる
産業の革新

プロセス
イノベーション

プロダクト
イノベーション

製造業の工場などの生産プロセスのカイゼン

新しい付加価値をユーザーに提供(Ex) 検査工程自動化（外観検(Ex) 自動運転、MI、シェアリン

査、目視検査など）、機械制御
自動化（匠の手の自動化な

グエコノミー、サブスク型ビジネスモデル、ダイナミックプラ

ど）、需要予測…etc

イシング…etc

19企業経営は、AIによる課題解決と価値創造が求められる
主な経営課題業務の高コスト化

AI・IoTによる

AI・IoTによる

AI・IoTによる

産業革新

解決領域

労働生産性の上昇効果

業務の省力化・・・1.1倍

業務プロセスの効率化

・・・2.5倍プロセス
イノベーション

人材不足
製品・サービスのコモディティ化

プロダクト
イノベーション

既存製品・サービスの高付加価値化
新規製品・サービスの展開

・・・4.0倍（出典）総務省「ICTによるイノベーションと新たなエコノミー形成に関する調査研究」（平成30年）

20

機械学習のポートフォリオ
プロダクト
イノベーション

（カーメーカーのプロジェクト例）

レベル3以上のレベル1,2の自動運転（＝主体的な運転制御）

自動運転（＝運転支援システム）

新しい
モビリティサービス

ボラティリティ
低い
故障する機械の予知や予防保全人の支援システムによる省人化/省力化

他の軸の
選定例

技術開発型

ボラティリティ
高い

外観検査の
完全自動化

プロセス
イノベーション
社内調整型

完全な自動化や新たな付加価値の創造

実利重視

PR重視

…etc

ビジネスインパクトAIによる新しい競争優位の構築

（性能）

p3
AI/ML浸透フェーズ

p2
AI/ML初期フェーズ

p1

困難に直面しやすいが、そのぶん結果が出た時には大きな競争優位を作れるフェーズ

n1n2
競争優位の実現

n3
▲
競合の参入

抜本的な恒久対策も含め失敗を防ぐためのノウハウが確立しはじめたフェーズ

年数（データ数）DXとAI/IoTを社会実装するための組織とは？
23

機械学習モデルの「PoC開発」と社会実装には大きなギャップがある。
PoCフェーズ

社会実装フェーズ
出典：機械学習を「社会実装」するということ / Social Implementation of Machine Learning
https://speakerdeck.com/moepy_stats/social-implementation-of-machine-learning?slide=14

24

日本企業のAI活用課題は、組織開発（%）

AIの導入を先導する組織・人材の不足
データ収集・整理が不十分
AIの処理プロセスを対外的に説明できない
AI導入に係るコストが高い
有用な結果が得られるか不明
0.0

5.0

10.0

出所：平成30年版情報通信白書（総務省）「第1部第3章第2節(2) AI・IoTの導入にあたっての課題」の全体平均より日本の値を差し引いた値をグラフ化

15.0

25

AIの組織育成・一部内製化に挑戦する
お客様

横串組織

工場Ｄ

工場Ｃ

事業部Ｂ

事業部Ａ

RD/DX部など

教育研修を他部署へ展開し、機械学習で解ける課題の整理を行う

教育研修を企画経営陣

26

AIの組織育成・一部内製化に挑戦する
インハウス（内製）かアウトソース（外注）か？
オープンイノベーション
による他社との共創

内製することで競争優位を強化

機械学習モデル
データ

会社のコア価値に近い会社のコア価値から遠いAIの組織育成・一部内製化に挑戦する
経営層 - 管理職 - 現場 との格闘
〜AI/IoT/デジタル技術に無縁の上司とどのようにコミュニケーションするか？〜

投資対効果との格闘〜期待リターンやコスト予想をどのように示すのか？〜

幅広い技術との格闘〜機械学習（AI/データサイエンス）にとどまらない技術習得が必要か？〜28

AIの組織育成・一部内製化に挑戦する
管理職への期待✓ 技術言語と経営言語の翻訳✓ 基本的な機械学習の技術理解✓ ビジネス・インパクトの大きい課題の提示

若手/次世代管理職への期待✓ 機械学習への積極的挑戦✓ 「問くべき課題」の飽くなき追求✓ 上司への熱意を持った説明以上はAND条件ではなくOR条件。
管理職か、若手/次世代管理職どちらかが変わるだけで、29アイデミーのソリューション

30

Aidemyの問題意識
ビジネスの上流

a. AI人材がいない

人材
・
組織

（チーム・組織体制構築）• 難解な専門書が多く時間がかかる• コードを書くまでに必要な環境構築• 20万円以上専用ハードウェア準備

b. AIビジネスを定義できない• AIの社内人材が育成できていない（課題発見・要件定義・試作品作り）• データドリブンカルチャーが全社に根付いていない、等

社会実装

c. AIシステムが作れない（実運用）• 自社ではAI人材がおらず作れない• AIベンダーに依頼するためノウハウが蓄積されていない、等

ビジネスの下流

31

Aidemyソリューション
ビジネスの上流

人材
・
組織

社会
実装

a. AI人材がいない

AI SaaS事業（チーム・組織体制構築）

Aidemy Business Cloudb. AIビジネスを定義できない

AI コンサルティング事業（課題発見・要件定義・試作品作り）

Aidemy Intensive Plan

c. AIシステムが作れない

AI プラットフォーム事業（実運用）

Aidemy Technology

ビジネスの下流➢ AI人材の育成を皮切りに、AI活用の要件定義サポートや社会実装サポートを行っています。

32

AIに強い組織づくりに向けた、AIの内製化支援サービスを提供
Problem

AI人材育成Solution

AIリテラシーの向上

Product

E- learning

AI事業定義PoC開発

実運用

プランナーのエンジニアの実装スキル向上

保守運用の簡素化

AI事業企画策定コンサルティング

プラットフォーム

Business CloudBusiness Intensive
Plan

Aidemy for School

E-learning クラウドサービスから始動

Engineer Intensive
Plan

Aidemy Technology

33

Aidemy Business Cloud34

Aidemy Business Cloudの実績

AI学習サービス

AI学習サービス

AI関連の講座

ユーザー数

コード実行回数

40コース

No.1

No.1

以上受け放題65,000名以上

300万回以上

受講生の実績

実行回数を記録

随時
アップデート中35

ボトムアップのスキル育成だけでなく、「リーダー候補の発見」ツールとしても利用可能
対象会社：社員規模10,000名以上の大企業
対象者：会社が指定した74名
契約ライセンス数：80
チーム参加人数：74
合計演習回数：17,292回（1人あたり平均233.7回）

かなり専門的な分野まで
自主的に学習した層
演習回数

機械学習の基礎を網羅した10コースを完了した層
受講者

36

機械学習の実運用フェーズの工数を一気に削減するプラットフォーム

AIプロジェクト
内製化を
MLOps面で支援

教育・研修と合わせて利用して現場に主体を移管

IoTとの連携の機能をアップデート中37

modeloyを利用する魅力

MLOpsの流れ

プロジェクトの管理主体

MLモデルのMLモデルの構築

デプロイ

MLモデルのMLモデルを管理

監視・保守・再学
習するための追加機能開発現場がMLモデルの構築・改善に集中Modeloyを使って開発不要に！

Modeloyを利用することで、現場がMLモデルの構築・改善に集中38＋
教育研修×システム開発支援でお客様のAI/DXの「内製化」をサポート
39

Appendix

40

プロセスイノベーション＆プロダクトイノベーションの各社公表事例41

AIによる製造業の革新事例
プロセスイノベーション

三井化学株式会社

プロダクトイノベーション

ダイキン工業株式会社

ガス製品の品質を予測し、快適な空間の使用量に応じて課金する

品質異常を20分前に把握

Air As a Servise構想

51種類のセンサーデータを用いて、ガス製品の品質を左右する「濃度」を平均誤差3％という

IoT、AI技術を活用した空調ソリューション事業では、全ての空調機器をネットワークに接続

高い精度で予測することで、高品質な生産管理に役立てる。センサー類の異常検知、予知保全

し、得られた大量のデータを解析することにより新たな顧客価値を生み出して行く方針で新規に向けた追加検討を実施している。

事業創出を進めている。

（出典）ディープラーニングでガス製品の品質を予測品質異常を20分前に把握できる仕組みを実現（出典）ダイキンも「コト」売りへ、空調ソリューションの提供に向けIoTとAIに注力 (2/2)

https://www.ntt.com/business/case-studies/global/iot/mitsuichem.html

https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1806/07/news050_2.html

プロセスイノベーション

アイシン精機株式会社

プロダクトイノベーション

株式会社アマダ世界40工場「見える化」

工場内の工程負荷や製造状況の分析、AIで製品検査

可視化を行うIoT工作機械

アイシン精機の「デジタルファクトリー構想」では、各工場のシステムを共通化し、生産設備

2018年5月からV-factoryというIoTを活用した工作機械の稼働状況見える化や遠隔サポートを実にセンサーを取り付けて稼働状況をリアルタイムで「見える化」するほか、人工知能（AI）を現する新しいソリューションを展開。さらに使用状況が本部にデータで蓄積することで、AIを使って製品を検査するシステムの開発を行う。

使ったカイゼンなども実現できる。

（出典）アイシン、世界40工場「見える化」 AIで製品検査（出典） IoT提案を進めるアマダ、板金加工の現場を働き方改革

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO36654700Y8A011C1L91000/

https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1906/06/news048.html©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

42AIによる製造業の革新事例
プロセスイノベーション

キューピー株式会社

プロダクトイノベーション

富士フィルム株式会社

カット野菜の品質検査にAIを活用

AIで医療従事者の負担を軽減

AIを使った画像解析によって変色、変形などがみられる不良品を発見し、即座に空気を吹き付

医師の診療を支援するITサービス「CITA（シータ）」に人工知能（AI）を組み込む。検査の確

けて取り除く。これにより、作業員が担っていた選別を機械で代替できるようになり、大幅な認ミス防止や入退院に必要な文書の自動作成などをAIが補助し、労働時間や作業量が増加し続作業の効率化につながる。

けている医療従事者の負担を軽減する。2〜3年以内の実用化を目指す。

（出典）キユーピー

カット野菜検査にAI活用（出典）富士フイルム、医療従事者の負担軽減の切り札にＡＩ
https://newswitch.jp/p/19180

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO41256420U9A210C1000000/

プロセスイノベーション

トヨタ自動車株式会社

工場でAIを活用、工場のIoT化

プロダクトイノベーション

アステラス製薬株式会社

AIによる高速化・効率化、革新的新薬の創薬

従来はベテランの従業員に頼っていた車体の塗装における部品ごとの色の微妙な違いの判別にAIを役立て

過去に蓄積した化合物の合成データをもとに、化合物を自動的に設計する技術や薬理・毒性試験を一部代る。2016年前半から生産ラインの様々な工程に多数のセンサーを段階的に設置。大量のデータを自動的に替する技術を確立。創薬プロセス全体をAIと組み合わせることで、これまで非臨床段階で実施していた実収集・解析し、生産性を向上させる目的で、30以上のIoTの実証実験に取り組んでいる。

験を減らし、短期間で新規化合物の臨床試験入りが可能になるようにする。

（出典）トヨタ、工場で人工知能を活用
https://business.nikkei.com/atcl/NBD/15/depth/012400491/（出典）【アステラス製薬】AI創薬の本格運用開始‐一部工程をほぼ半分に短縮
https://www.yakuji.co.jp/entry71101.html©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

43AIによる製造業の革新事例
三菱電機株式会社

プロセスイノベーション

ネスレ日本株式会社

プロダクトイノベーション

AI活用で工場の無駄を解析

AIを活用した食事解析サービス

カメラで工場の作業者の動きを撮影し、作業のミスや無駄を素早く解析するシステムを開発。人工知能

ネスレ ウェルネス アンバサダーでは、LINEを利用して食事の写真をスマートフォンで撮影し（AI）技術と映像解析技術を組み合わせ、分析にかかる時間を同社従来比で10分の1に縮めた。まず三菱電機の自社工場で実用化した上で、2020年度以降に他社への販売を見込む。

（出典）三菱電機、AI活用で工場の無駄解析

時間10分の1に短縮スを受けられる。
（出典）ネスレ、LINEとAIを活用した食事解析サービス

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO50835630Q9A011C1000000/

プロセスイノベーションてLINE上で送るだけで、AIによる自動解析でメニューやカロリーを算出し、簡易的なアドバイ

https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1124285.html

ユニ・チャーム株式会社

AIを活用して工場の省人化を図る

サッポロビール株式会社

プロセスイノベーション

AIを活用したロジスティクス領域の計画主導型システムの導入

人工知能（AI）の稼働データ診断による生産ラインの異常検知や故障予測を九州工場に導入。

ロジスティクス領域において、カテゴリの異なる商品の業務フロー・システムを統一し、計画加工装置や運搬工程にセンサーを張り巡らせ、稼働データを収集する。

主導型のロジスティクス業務を標準化する。これにより、トラックドライバー不足、事業構造の多様化、業務の属人化といった諸課題を克服する。

（出典ユニ・チャーム AIで異常検知、九州工場を公開（出典)サッポログループがAI技術を活用したロジスティクス領域の計画主導型システム導入

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO49499490W9A900C1LX0000/

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001303.000012361.html©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

44AIによる製造業の革新事例
プロセスイノベーション

キリン株式会社

プロダクトイノベーション

味の素株式会社AIを活用してAIを活用した

問い合わせページで自動応答

自動献立提案システム

消費者の問い合わせ窓口となるウェブページに人工知能を活用した自動応答システムを導入。

AIを活用することによってお客様一人ひとりのニーズに合った献立を提案する。栄養計算だけ

キリンが用意した想定質問から答えを探しやすくし、消費者が疑問を自分で解決するのを助けではなく、季節、和洋中のジャンル、調理効率、彩りや味のバランスなどの要素を含めた精度る。

の高い献立提案を可能にしている。

（出典）キリンHD、AIで自動応答

問い合わせページで導入（出典）味の素、AIを活用した自動献立提案システムを開発

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO48011070R30C19A7000000/

プロセスイノベーション

https://www.nikkei.com/article/DGXLRSP475321_W8A320C1000000/

株式会社ロッテ

将来の食品トレンドを予測する
AIシステム導入

プロセスイノベーション

サントリーホールディングス
株式会社

AIを活用して生産立案の効率化

ソーシャルデータ、POS販売情報、天気、年齢、地域別消費動向などのデータを、独自のアル

サントリー食品の計画立案ノウハウと日立のAI技術を組み合わせたシステムを利用して、これゴリズムで解析し、将来的トレンドを予測する。迅速な市場分析が可能となる。

まで平均40時間かかっていた計画立案がAI技術により1時間に短縮される。

（出典)ロッテ製菓が食品トレンド予測AIシステム「LCIA」をリリース（出典）AIが飲料生産立案 サントリーと日立がシステム)https://roboteer-tokyo.com/archives/13223/

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO37159920R31C18A0XQH000/©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

45AIによる製造業の革新事例
カゴメ株式会社

プロセスイノベーション

AI活用で

プロダクトイノベーション

プロクター・アンド・ギャンブル・ジャパン
株式会社

AI搭載の

トマト加工品の異物検出

電動歯ブラシの開発

産総研のAIを活用してトマト加工品の異物やトマトの皮などを検出する技術を開発。2020年ま本体に搭載したセンサーが歯ブラシの持ち方や動きの速度を検知し、これまで蓄積したデータとでの生産工場での実用化を目指している。

照合。歯ブラシが届いていない場所が分かる。連動するスマートフォンのアプリで視覚的に表示
し、リアルタイムで磨き方を改善する。

（出典)カゴメと産総研 AI（人工知能）を活用した高精度なトマト加工品の異物検出技術を開発（出典）P&Gジャパン、AI搭載の電動歯ブラシ

https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2018/pr20181120/pr20181120.html

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO50835500Q9A011C1X13000/

プロダクトイノベーション

日清食品株式会社

AIでファンが好む商品の開発

プロダクトイノベーション

日本・コカコーラ
株式会社

AI活用で
リラックスできる飲料開発

ビッグデータから購買者の好む味を分析し、AIが2,400万通りもの食材の組み合わせから、

機械学習を用いて飲むとリラックスできる清涼感のある飲料を開発。AIが好みの異なる10人に「カレーメシ」ファンが好むであろう最適なレシピを選定。AIの使用にあたり、東京理科大学

対してそれぞれ20問以上を質問し、人間の好みを機械学習して味を決めて開発。

理工学部経営工学科の大和田 勇人(はやと)教授が監修。
（出典)「日清トマトチキンカレーメシ AIが考えた」(9月3日発売)（出典）日本コカ、AI活用で開発したリラックス用飲料

https://www.nissin.com/jp/news/7183

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO51234800R21C19A0000000/©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

46

AIによる製造業の革新事例
プロセスイノベーション

旭化成株式会社

プロダクトイノベーション

花王株式会社

AI技術を活用した

AI活用で素材開発を効率化

美容カウンセリングサービス

人工知能を用いて素材開発を効率化する手法を導入し、化学構造や生産時のレシピと製品特性

皮脂RNAから得られたデータと機械学習・深層学習などのAI技術を活用し、肌状態に最適な美容カウンセの関係をAIに学習させ、これをもとに目的の特性を持つ素材を推測し、開発のスピードを速め

リングサービスの構築を目指す。高度な予測アルゴリズムを開発することで、将来の肌ダメージのリスク予想などが可能になる。2020年から一部機能のテスト運用を開始し、精度の向上と改良を図る。

る。

（出典)旭化成も住友化学も…広がるＡＩ活用の素材開発の効果（出典）花王がAI技術を活用した美容カウンセリングサービス提供へ、2020年からテスト運用

https://newswitch.jp/p/17614

https://www.fashionsnap.com/article/2019-11-21/kao-pfn/

プロセスイノベーション

株式会社資生堂

AIを活用した
チャットボットによる質問回答

プロダクトイノベーション

株式会社コーセー

AIでパーソナルカラー判定

資生堂の「LINEで美容相談」のサービスにAIを活用したチャットボットを連携させることで24

一枚の写真からAIでユーザーの肌の色、瞳の色や顔の特徴量を判断し、パーソナルカラーを判

時間365日ユーザーが美容相談することができるようになる。

定。個々の特徴と最適なアイカラーのタイプを抽出する。

（出典)資生堂、「LINEで美容相談」サービスに「AIみみちゃん」を導入 24時間365日美容相談が可能に
https://markezine.jp/article/detail/30929（出典）コーセー、25周年を迎えたメイクアップブランドにAIでパーソナルカラー判定サービスhttps://news.mynavi.jp/article/20190130-764403/©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

47

AIによる革新事例（他の業界）
プロセスイノベーション

株式会社電通プロダクトイノベーション

SMBC日興証券
株式会社

AI活用した投資情報サービスでAIによって広告コピーを生成

投資を支援

静岡大学と共同で広告コピー自動生成システムを開発。TPO に合わせてリアルタイムにメッ2019年8月に人工知能（AI）を生かした新たな投資情報サービスの提供を開始。株価や市況のセージを変化させることができ、インターネット広告や屋外・交通広告などでよりパーソナラ

データをもとに株価の値動きをAIが予測し、顧客の投資運用を支援する。

イズした次世代型の広告配信が可能に。

（出典）電通AIプロジェクト

AI MIRAI（出典）SMBC日興証券、AI活用した投資情報サービス--株価の値動きを予測して投資支援

https://www.dentsu.co.jp/business/digital_marketing/ai_mirai/

プロセスイノベーション

https://japan.zdnet.com/article/35140859/

日本通運株式会社

プロダクトイノベーション

株式会社大林組

物流センターにAIを活用した

AIを活用したシステムで自走式ロボット導入

建物の揺れを制御

2019年度中にAI（人工知能）を活用した自走式ロボットを物流センターに本格導入する。深刻

Laboro.AIと大林組による「振動制御AI開発プロジェクト」では、建設物の揺れを制御するたになりつつある人手不足への対策として、商品のピッキング作業の省人化・省力化を図る。

めに建物内部に設置されるおもり（マスダンパー）の動きを人工知能（AI）で制御することで、従来よりも揺れにくい環境の実現を目指す。

（出典）日本通運が物流センターに自走式ロボットを導入へ
https://news.livedoor.com/article/detail/17123116/（出典）Laboro.AIと大林組、AIの強化学習で建設物の揺れを半分以下に
https://japan.zdnet.com/article/35146975/©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

48

AIによる革新事例（他の業界）
プロセスイノベーション

株式会社商船三井株式会社

プロダクトイノベーション

東京電力パワーグリッド

AIの基盤技術によるAIによる配船と貨物積み付け計画の策定

変電設備の異常診断

商船三井は、大阪大学大学院情報科学研究科の梅谷俊治准教授とともにAIの基盤技術の一つで変電設備データを学習させたNTTデータの画像・映像解析AIにより、油入変圧器の漏油検知、ある「数理最適化」を活用して、従来よりも短時間で自動車運搬船の配船計画、および貨物積

外柵等の建物異常検知、アナログメーターの自動読み取りを行う。異音検知AIを活用し、機器付計画を策定することに成功。

稼動音を学習することで、ベアリング等の損傷や劣化を判別・検知する。

(出典)AIの基盤技術による自動車運搬船の配船と貨物積み付け計画の策定に成功（出典）画像・映像解析AI、異音検知AIで変電設備の異常診断を開始

https://www.mol.co.jp/pr/2019/19072.htmlu

http://www.tepco.co.jp/pg/company/press-information/press/2018/1511683_8687.html

プロセスイノベーション

株式会社

プロダクトイノベーション

オリックス株式会社

セブン‐イレブン・ジャパン

AI発注による省人化

AIを用いて投資用不動産のキャッシュフローの試算

セブンイレブンは、人工知能（AI）を活用して商品の発注数を自動で算出するシステムを20年

2018年9月5日より、人工知能（AI）を用いた投資用不動産のキャッシュフローが試算できる

1月に1000店舗でテストする。AI発注は3月から5月にかけて直営店で実証実験しており、発注「キャッシュフローシミュレーター」のサービス提供を開始。データをAIで解析し、将来のキ

時間を1日当たり35分削減できる効果があった。

ャッシュフローを試算できる。

（出典）セブンイレブン、AI発注を1000店舗でテスト、加盟店支援策の一環（出典）業界初、AIを活用した個人向け不動産投資キャッシュフローのシミュレーションhttps://www.orix.co.jp/grp/company/newsroom/https://diamond-rm.net/management/42021/

newsrelease/180828_ORIXG.html©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

49AIによる革新事例（他の業界）
プロセスイノベーション

KDDI株式会社

株式会社NTTドコモ

プロダクトイノベーション

AI導入でネットワーク最適化

AIでタクシーの需要を予測

基地局の運用にAIを活用したネットワーク最適化の手法を導入することにより、AIが自律的にAIを使い、未来のタクシー需要予測の情報を配信するサービス。効率的なタクシー運行の実現

各基地局から収集したデータをもとに最適なパラメーターの提案を行い、それに基づいた調整により、ドライバーの生産性向上に貢献する。また、タクシーを利用するお客さまが短い待ちが可能となる。

時間で乗車できるので、満足度の向上も見込まれる。

(出典)モバイルネットワークの最適化にAIを導入(出典)AIタクシー

https://news.kddi.com/kddi/corporate/newsrelease/2019/06/26/3878.html

https://www.nttdocomo.co.jp/biz/service/aitaxi/

プロセスイノベーション

ソフトバンクグループ
株式会社

日本電気株式会社

プロダクトイノベーション

AIで対応時間を90％削減

AIを活用してサイバー攻撃を検知

監視システムから上がってくるアラートを、IBMのAI「Watson」を使って順位付けし、対応。

通信事業者のネットワークを流れる信号情報を基に、サイバー攻撃の検知・分析を行うAI製品

ネットワーク保守部隊の監視業務で、アラートの発生から対応までの時間が10分の1に短縮。

を開発。通信事業者ネットワークに対するサイバー攻撃の検知・分析を人手で行う場合と比較して、最大90%の稼働工数を削減可能となる。

（出典）AIで対応時間を90％削減--ソフトバンクが語った通信事業への導入効果（出典）NEC、通信事業者ネットワークへのサイバー攻撃をAIを活用して検知・分析する製品を開発

https://japan.zdnet.com/article/35100543/2/

https://jpn.nec.com/press/201907/20190708_02.html©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

50

AIによる革新事例（他の業界）
大日本印刷株式会社

プロセスイノベーション

AIを活用して株式会社竹中工務店

プロダクトイノベーション

AIによる設備の最適化・省人化

印刷物の校正・校閲作業を省力化
商品パッケージ上で文字・画像認識した情報と原稿の情報をAIが照合し、差異をアラート表示

センサーから取得したビッグデータとAIによって、運転条件を自動的に最適化し、省エネル

し、AIを活用して校正・校閲作業を省力化する。現在の校正・校閲作業の7割程の負荷削減を

ギーや省人化を実現します。更に、入居者の好みや快適性といったフィードバックデータを継目標に2020年春の実用化を目指す。

続的に学習し続けることによって、入居者にカスタマイズされた室内環境を自動的に提供。

(出典)働き方改革に向け、AIを活用して印刷物の校正・校閲作業を省力化（出典）竹中工務店とＨＥＲＯＺ、 AIを搭載した空間制御システム『ArchiphiliaTM Engine』を共同開発

https://www.dnp.co.jp/news/detail/1191338_1587.html

https://www.takenaka.co.jp/news/2019/06/01/index.html

株式会社テレビ朝日

プロセスイノベーション

プロダクトイノベーション

株式会社朝日新聞社

AIによる自動字幕「AIポン」

AIによる自動要約生成「AIポン」は、グーグルの音声認識技術「Google Speech API」を使い音声をテキストに変

過去の記事データを、効率よく処理させるために前処理・フィルタリングをした上で、ディー換。それをAIで修正して、Web通信で送出する。AIは、句読点の付与、「まあ」「あの」とプラーニングの機構を用いて学習させて、自動要約が生成される。また、出力する見出しや要

いった不要語の削除、放送禁止用語の自動削除・置換などを行う。
（出典）テレビ局3社が語る「自動字幕」の裏側
https://www.sbbit.jp/article/cont1/36795

AbemaのAIポンはすでに実用レベル？

約文の長さをコントロールできる。

（出典）自動要約生成API
https://cl.asahi.com/api_data/headlinegeneration.html©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

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AI人材の育成に関する
各社公表事例AI人材の育成事例（製造業）
株式会社東芝大学との共同プログラム

大学との共同プログラム

ダイキン工業株式会社

東京大学と共同で自社向けのAI分野の技術開発やAI技術者教育プログラムを開発

事業開発を担う人材を育成する社内講座『ダイキン情報技術大学』を開講

2019年12月から開発したAI技術者教育プログラムを利用を開始して現在東芝グループに750人

2017年7月に締結した大阪大学との情報科学分野を中心とした包括連携契約にもとづき、大阪大学の教授が社員を教育す
る、社内講座『ダイキン情報技術大学』を開講。社内の幅広い部門から選抜された受講者が9ヵ月間のプログラムを受講いるAI技術者を2022年度までに2000人に増やす予定。

し、週1回のペースで6ヵ月間実施するAIの基礎知識の講義や、その後3ヵ月間実施する実際の部門課題を取り入れたデータ解析の演習を通じて、所属部門に応じたAIの活用を推進できる3種類の人材を育成する。
（出典）東芝が2022年までにAI人材2000人育成

東大の知見取り入れた教育プログラムで（出典）AI分野の技術開発や事業開発を担う人材を育成する社内講座『ダイキン情報技術大学』を開講

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1911/07/news100.html

社内制度の整備

https://www.daikin.co.jp/press/2017/20171205/

株式会社ブリヂストン

社内人員を活用

オリンパス株式会社

データサイエンティストの社内認定制度を整備

ソフトウエア開発エンジニアに

2018年からデータサイエンティストの社内認定制度を整備。そのために必要な技能を教える研工場の自動化などで生み出した人員をソフトウエア開発の担当などに再配置し、2018年に都内修プログラムも導入し、潜在的な顧客ニーズを探し出し、ビジネスにつなげる戦略を進める。

の本社近くに作った施設などで開発の基礎を学ばせる。AIの基礎を習得した人材を現状の２倍

ディープランニングの基礎である150人前後に増やすことを目標としている。
（出典）ブリヂストン、ビッグデータ分析人材育成 ビジネス提案の新サービス
https://www.sankeibiz.jp/business/news/180306/bsa1803060610008-n1.htm（出典）AI人材、社内で育成 オリンパスなど開発で需要増
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO47324850S9A710C1EA5000/©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

53

AI人材の育成事例（製造業）
独自の育成プログラム

AGC株式会社

独自のデータサイエンティスト

日産自動車株式会社

大学との共同プログラム

横浜市立大学と連携した人材育成

育成プログラムの確立
独自のデータサイエンティスト育成プログラム「Data Science Plus」を確立し、2022年まで

日産自動車は2018年11月に横浜市立大学と「産学連携に関する基本協定書」を締結し、ビッグ国内外のグループ会社の社員の中からに50人以上の人材の育成を計画している。

データなどを扱えるデータサイエンス人材の育成に乗り出した。

（出典）ＡＧＣが確立した独自「データサイエンティスト育成プログラム」の中身(出展)5万人足りない！ 争奪戦の様相呈す「AI人材」育成で注目の株＜株探トップ特集＞

https://newswitch.jp/p/19613

https://kabutan.jp/news/marketnews/?b=n201901300720

社内制度の整備株式会社小松製作所

専門知識や技術を教育する
研修プログラムによるAI人材育成

社内人員を活用

京セラ株式会社

AI導入工場での社員の研修

専門知識や技術を教育する研修プログラムを開始して、産業機械などから収集するデータを有

データサイエンティストの人材育成のためにAI導入工場で研修などを行い、2022年までに50人効に使える人材を社内に確保することをねらう。5年間で約100人を育成する予定。

ほどの育成を目指し、専門組織の立ち上げを計画している。

（出典）コマツがAI人材100人育成、早期に必要な事情（出典）京セラにとってAI人材の社内育成が急務のワケ

https://newswitch.jp/p/17578

https://newswitch.jp/p/17333©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

54

AI人材の育成事例（製造業）
社内プログラムと外部採用

三菱電機株式会社

社内プログラムによる教育

パナソニック株式会社

社内教育プログラムと外部採用の強化

社内の研修プログラムによる人材育成

2020年度末までに18年度比の2倍超の1300人ほどのAI人材の育成を、社内教育プログラムと外現場のニーズに合った研修プログラムを構築して実践的な教育を行い、AI人材の育成を推進す

部人材採用の強化によって目指す。AI技術を使った、顧客の課題解決ソリューションの創出をる。2021年までに1000人規模のAI開発体制を目指す。

ねらう。
（出典）三菱電機も倍増へ、電機業界でAI人材育成合戦(出展)パナソニックにおけるAI人材強化

https://newswitch.jp/p/18931

https://www.panasonic.com/jp/corporate/technology-design/ptj/pdf/v6401/p0110.pdf

社内制度の整備株式会社日立製作所

社内研修による育成

コニカミノルタ株式会社

社内教育の再構築と新卒採用の強化

研修機会の増加により意識改革

社内教育プログラムを再構築や数理統計専門の新卒採用を増やし、研究所にいる人工知能

国内の研究機関の機能を補充するとともにプログラミングをはじめとする研修の機会を増やし、（AI）分野の専門家やソフトウエア開発の社員らを教育する。データサイエンティストを2021

一人ひとりのスキルアップ、意識改革につなげ、IoT人材の増加を目指す。

年度までに3000人まで増やすことを目指す。

（出典）日立、データサイエンティスト4倍の3000人に（出典）コニカミノルタ、「IoT」人材2倍の500人にhttps://www.nikkei.com/article/DGXMZO32066320R20C18A6TJ2000/

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO40598360Z20C19A1X20000/©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

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AI人材の育成事例（他の業界）
大学との共同プログラム

株式会社みずほ銀行

人材育成機関の設立

SOMPOホールディングス
株式会社

東京理科大学とAIやビッグデータを活用する人材の独自の研修プログラムを創設

養成機関を設立

2019年6月、東京理科大学と独自の研修プログラムを創設。みずほ証券が各部門から社員を選

IT人材育成のデジタルハリウッドと連携し2017年4月に開講する。社内外から受講希望者を募り、自前で人抜して、プログラムは5〜7月と9〜11月にそれぞれ10回、計60時間実施する。

材を育成する。講座は年2回でそれぞれ定員は20人程度を予定しており、講座ではSOMPOホールディング
ス（HD）が持つ自動車の走行情報や健康関連のデータを活用する。

（出典）みずほ証券と東京理科大がＡＩ人材育成（出典）AI人材育成へ養成機関 損保ジャパン

https://www.sankeibiz.jp/business/news/190606/bse1906060500001-n1.htm

https://www.nikkei.com/article/DGXLASGC03H0B_T00C17A2EE8000/

人材育成機関の設立

株式会社
エヌ・ティ・ティ・データ

AI専門人材育成機関を設立

社内研修に導入

三井住友信託銀行株式会社

社員研修の一環として実務に向けたAI研修

2019年5月、AI（人工知能）に関する知見を集約したりAI専門人材を育てたりする組織「AI財産ネット株式会社のAI人材育成プログラムを社員研修の一環として実施。金融における統計

CoE（センター・オブ・エクセレンス）」を設立。2022年3月までに技術者を現在の1000人か

学とAI知識を大学院レベルの知識として習得し受講者のAIをはじめとした最先端技術による解ら5000人までに増やすことを目標としている。

決方法の模索・実施能力を高めることを目的とする。

（出典）NTTデータがAIなど高度デジタル人材を5000人育成へ、3年で5倍増（出典）財産ネット、三井住友信託銀行様向けAI人材育成プログラム実施

https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/news/18/05041/

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000013.000014669.html©Aidemy Inc. All Rights Reserved. Confidential.

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AI人材の育成事例（他の業界）
東京海上日動火災保険

社内独自の育成プログラム

株式会社三井住友銀行

他社によるAIに関する講義

株式会社

独自の育成プログラムによる人材育成

他社による人材育成のための講義

独自の育成プログラムを創設し、2019年度から育成を開始する。育成プログラムは、東京大大株式会社MILIZEによって「金融AIの学校」が開講。講師は全て現場で経験を積むAIエンジニア学院の松尾豊特任准教授が監修。

で、実践に即した講義を受ける。SMBCでは「金融AIの学校」の受講を通して、社内のAIリテ

数理系の技能を使う専門社員を中心に研修を実施する。

ラシーを高め、業務効率化を目指す。

（出典）東京海上ＨＤ（出典）AIと金融工学の会社「MILIZE」が、メガバンク向けにAI人材育成講座「金融AIの学校」を開講

データ分析のプロ育成

５年で１０倍以上に

ＩＴ人材不足解消へ

https://www.sankei.com/economy/news/190213/ecn1902130047-n1.html

社内独自の育成プログラム

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000037.000034351.html

株式会社パソナ

独自の開発支援ソフトを活用した研修

他社と連携した研修

パーソルプロセス＆テクノロジー
株式会社

富士通総研と連携した研修による人材育成

パソナテックは、独自のAI開発支援ソフト「Qumico（クミコ）」を使った人材研修を始め

富士通総研と連携した「AIエンジニア育成プログラム」と呼ぶ研修で、ビッグデータ解析などる。研修ではクミコを通じ、エンジニアが一般的なプログラム言語「C言語」を使ってAI開発のスキルをもつAI人材を育成する。AI開発に使われるプログラム言語「Python（パイソン）」ができるスキルを身につけさせる。

関連のソフトの実践など、6カ月間かけて教育する。

（出典）パソナやパーソル、AI人材の育成を本格化（出典）パソナやパーソル、AI人材の育成を本格化

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO34224430W8A810C1916M00/

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57

DXと組織体制づくり

中小企業のＡＩ・データ活用における課題と機会
中小企業のＡＩ・データ活用を阻害する最大の要因は、「ＡＩ人材不足」

出典：中小企業庁作成➢ 中小企業でもＡＩ活用は無関係ではなく、①実験に適した規模感の現場を持ち、②迅速な意思決定が可能で、③ゼロからラベル付データを蓄積できる、中小企業こそ、ＡＩの導入効果は大きいとされる。

59

経産省は、企業のDX経営改革を推進
・DX推進指標の策定
・デジタルトランスフォーメーション銘柄（仮称）の選定
・情報処理システムの刷新（2025年の崖）

出展：
https://www.meti.go.jp/press/2019/07/20190731003/20190731003.html
https://www.meti.go.jp/press/2019/01/20200106001/20200106001.html

60経団連は、企業DXの全体像を提言

出展：経団連http://www.keidanren.or.jp/policy/2020/038.html

61

【参考】経団連が定義するDX指標

出展：経団連http://www.keidanren.or.jp/policy/2020/038.html

62

AI活用に向けた組織体制づくり事例

事
業部

中研・IT部門主導

事業部強化型へ

経営

経営

事
業 …
部

中研

IT部門

デジ
タル

デジ
タル

事
事
業
業 …
デジタル
部
部

中研

IT部門

デジ
タル

デジ
タル

➢ 各事業部門にDX推進担当を配置し、各部内でAIリテラシー教育を実施。
PoC案件発掘を推進し、内製化へ

AI活用に向けて、アジャイル型の考え方への変革
ウォーターフォール

アジャイル

要件定義

要件定義
設計

プロトタイプ開発

実装

PoC（試作品）

プロトタイプ確認

テスト

統合・テスト

正解がなく、トライ&エラーのプロセスを重視

本運用

Twitterより引用 @shunsuke00
https://twitter.com/shunsuke00/status/1153129746269523968

お問い合わせ等ございましたら、お気軽に下記担当者にお申し付けください。

株式会社アイデミー 法人事業部
電話：03-6868-0998 （平日 10:00-17:00 受付）
メール：support@aidemy.net
担当：木内、吉田66