当講演資料の無断転載、使用は厳禁です『ビジネス AI による業務プロセスの高度化に向けて』～何から始める？業務プロセスのAI活用～
2021年7月12日
髙橋 蔵人（株）aiforce solutions 共同創業者 取締役COO
東北大学 データ駆動科学・AI教育研究センター 特任准教授（客員）（株）ミヤックス 代表取締役COO

本日のアジェンダ

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自己紹介（中小企業経営者・AIベンチャー経営者・大学教授）
DXとAI
AI業界の動向
AIテクノロジー概論
AIを触ってみよう！（イメージのみ）
AIテーマ選定フレームワーク
さいごに（質疑応答）

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2本日のゴール
最近様々な場面で耳にする「DX（デジタルトランスフォーメーション）」。東北経済産業局では、DX について理解を深めていただくためのセミナー等を開催してきたところですが、実際に「何から始めたらよいのか」「デジタルツールでどんなことができるのか」について知りたいという方も多いのではないでしょうか。そこで今回は、データドリブン経営の必要性を踏まえた、業務プロセスの変革に向けて、「DX ～業務プロセス変革に向けて～」と題し、事業者の皆様から AI 等のデジタル技術による業務プロセス変革に係る最新の動向について、基調講演およびソリューション紹介を行っていただきます。

• DXの本質を理解する• DXにおけるAIの位置づけを理解する• AI業界で本当に起こっていること、背景を理解する• AIでできることを理解する• 受講者全員が、自分でAIを「触って、動かす」疑似体験をする• AIを分解できるようになる（活用テーマの選定のフレームワークを理解する）→ 業務課題解決の手段の一つとして「AI」を捉える→ 新規事業を立案する際に「データｘAI」を意識する
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会社紹介

資本業務提携CONFIDENTIAL ©︎2021 aiforce solutions Inc. All Rights Reserved

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DXとAIの話に入る前に

デジタル時代の潮流と日本

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VUCA時代とAI？
今日、世界はインターネットで結ばれ、どこかで変化が起こると、瞬時にその変化が広がる
VUCA（ブーカ）と呼ばれる不確実な時代である。
VUCA とは、

Volatility
Uncertainty
Complexity
Ambiguity（変動性・不安定さ）、（不確実性・不確定さ）、（複雑性）、（曖昧性・不明確さ）の略語である。

日本の企業、経営者が、VUCA時代を勝ち抜くための鍵がDXへの取り組みであり、その核となるテクノロジーの一つがAIと考える。
しかし、そのAIの活用には課題が山積。メディアで取り上げられるほどAIは浸透していない。
その現場で日々、AIを活用できる人を育成し、ビジネスや社会にAIを浸透させることで、労働生産性を大幅に上げ日本再興を目指しているAIベンチャーの取組みの一部を紹介する。

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6デジタル時代の潮流
コロナ禍でも「デジタル企業」は変わらず・・・
デジタル化への適応は必須、デジタル化の波は急加速
しかし、日本企業がそこにはいない

出所）日経新聞 2017/6/2
https://www.nikkei.com/article/DGXLZO17212690S7A600C1MM8000/2021.04

出所）Top100 List 2021/4
https://www.corporateinformation.com/Top-100.aspx?topcase=b

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7日本企業がVUCA時代を勝ち残り、どのような企業に変革すればよいのか？

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（再掲）GAFA+M,その他「デジタル企業」とは？
「デジタル企業」とはどのような企業なのか？
デジタル化やデジタル事業を通じてデータを集め、AIを活用しそのデータを価値に転換している企業

データとAIで課題解決、価値創造する企業

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9そのために企業が行っていること

DX
よし！DXを推進しよう！！！
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DX？
毎日のように「DX」表題のニュースに溢れているが、その本質とは？

日経新聞 2020.6.4 きょうのことば DX
https://www.nikkei.com/article/DGXKZO59953540T00C20A6EA2000/

メディア、紙面では
AI,デジタルからDXへ
コロナ以前は、AI,IoT,デジタルという文言が→「DX」に統一されつつある

コロナ禍でもDX推進企業は時価↑判子をなくしてもDX紙をなくしてもDX

市場は、コロナ禍においてもDXを推進している企業には積極的に投資実行

これまでのIT化と何が違うのかわからないものも「DX」

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DX？
DX（Digital Transformation)とは、「現状の事業（As-Is）を①デジタル技術の組合せと②データ活用で競争力のあるミライの事業（To-Be）に転換・変革する」ことである

DX活動（デジタル化） DXを達成した後の姿手段であるはずの「Digital」の話だけが先行され、もしくは目的化されているが大事なのは、「DXを達成した後の姿」の議論に力点が置かれることが望ましいと考えます
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（参考）ソト向けDX と ナカ向けDX

出典：東北経済産業局DXセミナー 20210205_https://www.tohoku.meti.go.jp/s_joho/topics/pdf/210205_2.pdf
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実はDXには2種類がある

（参考）経営者が目指すDX（ソト向けのDX）
DX銘柄企業の将来像（26社*2021年）

出典：経済産業省 2020年8月25日デジタルトランスフォーメーション銘柄 （DX銘柄）2020
https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/keiei_meigara/report2020.pdf

経産省が「DX認定」制度開始（出所）経済産業省：ニュースリリース 20201109.情報処理の促進に関する法律」に基づくDX認定制度のWeb申請受付を開始します

CONFIDENTIAL ©︎2021 aiforce solutions Inc. All Rights Reserved15デジタル化とDXは別のプロセス

DXの「肝」となるテクノロジーが「AI」

参考：世の中「AI」という言葉に騙されている・・・「AIスタートアップ」に分類される欧州の企業の4割が、テクノロジーを誇大宣伝していることが明らかになったとロンドンのベンチャーキャピタルが発表しました。AI企業を名乗るスタートアップのプロダクトや、公式サイト、公開されたドキュメントを調査した結果、4割の企業がAIというには、具体的な根拠に乏しいテクノロジーであることが分かったというものです。
欧州のAIスタートアップ企業数

メディアやAIベンダーに頼ることなく、自身が「AI」とは何かを理解する必要がある。

４割

１２５０社

１５８０社

AI技術を使っていない！？

（出典）AIを名乗るスタートアップの4割が誇大宣伝である事が判明 2019.03.14
https://forbesjapan.com/articles/detail/26077

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本日のアジェンダ

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自己紹介（中小企業経営者・AIベンチャー経営者・大学教授）
DXとAI
AI業界の動向
AIテクノロジー概論
AIを触ってみよう！（イメージのみ）
AIテーマ選定フレームワーク
さいごに（質疑応答）

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AIの歴史～第三次ブーム～
現在２０２１年は、第三次AIブームと言われています。過去２回のブームは、それに応えれるハードウェアとデータが十分でなかったのです。これまでのブームと違い、AIに必要な３要素（ハードウェア、データ、アルゴリズム）それぞれが揃ったことが現在のブームの特徴です。

データハードウェア（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/h28_03_houkoku.pdf

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アルゴリズム20

AI市場の現状
メディアが言うほどAI商用化が進まない• AIで何ができるのか理解されていない。
• PoC, PoC, PoCばかりでいつまで経ってもサービス化できない。
• PoC（実証実験）の期間が３～６ヶ月と長い。
• PoCは、効果が不明なのに、５００万円～５０００万円。

超大手しか実験できない大手企業

日本を支える大多数の中堅・中小企業には浸透しない予算潤沢な企業のみAI導入

中堅企業

中小企業

CONFIDENTIAL ©︎2021 aiforce solutions Inc. All Rights Reserved21ビジネスにAIを活用することで効果が期待できるものの、多くのビジネスマンが、「ビジネス」と「AI」が紐づけられていない

AIは「作る」から「使う」時代に・技術が台頭しビジネスで活用されるには10年かかるといわれています。
・2021年現在、AIはまだ駆け出しかもしれません。
・では10年後はどうでしょうか？
10年後、職場で誰もがプログラミングを使い、AIを作る、もしくは使っている姿が想像できますか？

重要なのは、AIを「使う」時代のビジネスモデルを考え実行することではないでしょうか。

AI開発者
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AI活用者
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デジタル時代にはデータやAIを活用した

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AIビジネスプロデューサーのスキルセット
UX ストラテジスト（*UsereXperience)

社会課題やビジネス課題の背景を理解し、To-Beモデルを設計できるスキル

AI ビジネスプロデューサー
関係者の合意形成を醸成しながら、As-Is ⇒ To-Beへの変革プロジェクトを推進できるスキル

ビジネス構想力（ビジネスモデル/UXデザイン）データ
ビジネス推進力
サイエンス（プロジェクトマネジメント/プロブレムソルビング）（統計解析・機械学習/データハンドリング等）

AI データサイエンティスト
AI技術と既存技術を組み合わせて、実現方法を提案・開発できるスキル
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本日のアジェンダ

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自己紹介（中小企業経営者・AIベンチャー経営者・大学教授）
DXとAI
AI業界の動向
AIテクノロジー概論
AIを触ってみよう！（イメージのみ）
AIテーマ選定フレームワーク
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AIでできることは何ですか？
貴社の答えは皆一緒でしょうか？

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AIという言葉の定義
よく「AIって何ですか？」という質問を受けます。「Artificial Intelligence」の略称であり、日本語に訳すと「人工知能」となります。「人工知能」という言葉の定義までは広く世に知られております。

では、「人工知能」とは何なのでしょうか？？「人工知能」をもうひと段階分解してみましょう。
左図の通り、国内の主な研究者による人工知能の定義も様々です。
一旦ここでは、人工知能は以下の定義とします。

AI= Artificial Intelligence= 人工知能＝「人間の知的活動（知能）をコンピューター（機械）により再現したもの」（出典） 総務省 平成２８年度情報通信白書 第４章ICTの未来と未来の仕事 P.234より１部抜粋
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/pdf/

AIでできることは２つだけ！？– 現在のAIとは『AIで何ができるのか』を正しく理解することが必要です。
現在のAIは、人間の知能の一部を代替できるものとして特定型AIと呼ばれ、機械学習という技術で成り立っています。
将来のAI

人のような知能を持つAI

自動化レベル

汎用型AI（強いAI）

高

この写真 の作成者 不明な作成者 は CC BY-SA のライセンスを許諾されています

データを与えると予測・判断の方法で自分で学習するAI
特定型AI（機械学習）

••
•
•

数値
画像・動画
自然言語
音声など

活用事例

機械学習データ••••

Deep Learning
SVM
ロジスティクス回帰決定木など

➡︎••
•••
•

検索エンジン
レコメンドエンジン
デジタル広告配信
スパムフィルター
需要予測
異常・不正検知など

旧特定型AI（エキスパートシステム等）

現在

人が全てを教え込む必要がある
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「AI」でできることは２つだけ？！
「教師あり学習」とは、求めたい正解を含んだデータ（教師データ）をもとに学習する方法であり、①分類、②予測（回帰）の２つのことができます。
よって、AIを改めて説明すると、AI≒機械学習≒教師あり学習≒分類 or 予測とも言えます。
次元圧縮分類②教師な し 学習①教師あり 学習ク ラ スタ リ ン グ

機械学習

教師あり学習予測分類③強化学習出所） https://imgur.com/mZdJLdg

予測（回帰）

貸倒リスク
（％）

株価＄30

会社の仕事で長年勤めているこの人しかできない
分類（判断）
回帰（予測）
業務は、「データ」を「AI」で学習することでデジタル化できる！
つまり業務を継承すると同時に業務の効率化が実現！

出典：東北経済産業局DXセミナー 20210205_https://www.tohoku.meti.go.jp/s_joho/topics/pdf/210205_2.pdf

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会社の業務で長年勤めているこの人しかできない「分類（判断）」業務はありませんか？

分類（判断）・成約の高い案件とそうでない案件の分類
・貸出ししてよいかどうかの判断・知財を維持するかどうかの判断・採用すべきかすべきでないかの判断
・医者によるがん患者かそうでないかの判断など

本田技研工業における知的財産維持判定

70％削減見通し

知財部員の業務量【出典】IT Leaders 知財権利を維持するか否か、その判断をAIに任せられるか？─本田技研工業の挑戦 2019.09.24
https://it.impressbm.co.jp/articles/-/18567?fcf=e400c4bfbce55807207ca3076ca322e9
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会社の業務で長年勤めているこの人しかできない「数値の予測」業務はありませんか？
回帰（予測）

・〇日後の製品の販売予測（生産数量の決定）
・電力の使用量の予測
・不動産販売価格（調達価格）の予測
・経営における見通し値の予測
・〇日後の為替予測など

地方大手食品メーカー 業務の出荷予測(予測)目的

食品メーカーにおいて、適切な材料調達、在庫の最適化を行う目的として、工場の出荷数量の予測にAIを導入（AMATERAS RAY利用者：経営企画担当者）。工場生産本部調達担当者の「人の経験や過去実績」に基づき商品の出荷予測をしていた業務時間の短縮と精度向上による在庫数量の削減を達成（一部見込）

As-Is (人の経験や感に依存)

To-Be (AIを用いた予測)

全国、県内数多くの店舗に製品を提供しているため、受注確定後の生産開始では納期に間に合わず見込み生産を行っている見込み数の算出は担当者の経験に依存→過剰な生産や廃棄結果

数日先の需要量予測と製品別の生産時間を掛け合わせることで高精度な生産振り分けモデルを実現

生産本部調達担当者の稼働時間短縮と精度向上による在庫量削減
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36導入実績（PoCも含む）
経営企画

営業/
マーケティング

金融/保険

クロスセル・アップセル

食品・小売

出荷量予測

出荷構成比予測

インフラ/資源

電力需給予測

市況予測

財務/
経理

製造/
R&D

投資

法務/
特許

その他

あらゆる業種業態で属人化・ノウハウ化している予測・判断業務はデータとAIで再現できる可能性があります
為替予測

総合商社

総合商社

グロ バル
製薬メーカー

製薬
製造

部材出荷予測

不動産

販売予測

その他

新製品出荷予測

固定費予測

売上予測

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知財維持予測全業種予測

本日のアジェンダ

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DXとAI
AI業界の動向
AIテクノロジー概論
AIを触ってみよう！（イメージのみ）
AIテーマ選定フレームワーク
さいごに（質疑応答）

CONFIDENTIAL ©︎2021 aiforce solutions Inc. All Rights Reserved38でもその「AI」を使いこなすのが難しいんでしょ？！

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AI構築のプロ「データサイエンティスト」• データサイエンティストの手作業でモデルを構築• モデル構築には通常 数週間~数ヶ月• 一つ一つ特注品なのでどうしても費用が高い（数百万 ~ 数千万）
• 統計とプログラミングの知識、データに関する勘と経験、ドメイン知識が要求される職人技

CONFIDENTIAL ©︎2021 aiforce solutions Inc. All Rights Reserved40AutoML• Auto Machine Learning = 自動 機械 学習• クリックだけで動作• データさえあれば、すぐにモデル構築• いつでも回せるので、モデル作り放題

でも難しいんでしょ？
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Auto MLとは？
(今日はAMATERAS RAY)
自分でAIをビジネスの課題と「触って、動かせる」ツール

データサイエンティストの業務を理解した専門家がデザイン
CONFIDENTIAL ©︎2021 aiforce solutions Inc. All Rights Reserved42誰もがAIを使うことができる「AMATERAS RAY」とは専門家でなくても、ブラウザのクリック操作だけで販売予測などを行なえる、純国産のビジネスAIツール。

従来の機械学習のアプローチとAMATERAS RAY
これまで高度な統計、プログラミングの専門知識が必須だった機械学習のプロセスを自動化し、非専門家でもAIモデル構築をし、ビジネスに活用することを実現するツールです。

従来の手法

課題設定

データセットの準備

データの前処理

くり返し

時間と労力

適用手法の選定

モデル構築・検証

デプロイ

機械学習
エンジニア

業務ユーザーabc

業務ユーザー

データ
サイエンティ
スト

専門性

AMATERAS RAY• 非専門家でもAIを活用可能に• 工数・期間を大幅に短縮

くり返し
課題設定

データセットの準備

データの前処理

適用手法の選定

モデル構築・検証

デプロイ

abc

業務ユーザー

業務ユーザーCONFIDENTIAL ©︎2021 aiforce solutions Inc. All Rights Reserved

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従来の機械学習のアプローチとAMATERAS RAY←通常、学習モデルを構築するにはPythonなどをこんなに書かないと…

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本日のアジェンダ

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自己紹介（中小企業経営者・AIベンチャー経営者・大学教授）
DXとAI
AI業界の動向AIテクノロジー概論
AIを触ってみよう！（イメージのみ）
AIテーマ選定フレームワーク
さいごに（質疑応答）

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「AI導入の正しいプロセス」に進む前に・・・「AI導入」のスタートラインに立つ前に
実は以下Step0-2の知識が必要！
Step2.
AIで自分の業務課題が解決できるかどうか理解できる
Step1.
AIでできることを理解する
自分でAIを分解できる力をつける↑AIテーマ選定フレームワーク（ビジネス編）

Step0.
なぜいまDX/AIなのか？
←AIテーマ選定フレームワーク
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本日のアジェンダ

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DXとAI
AI業界の動向
AIテクノロジー概論
AIを触ってみよう！（イメージのみ）
AIテーマ選定フレームワーク
さいごに（質疑応答）

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では、何から始めたらよいか？
１．「DX活動（デジタル化）」と「DXを達成した後の姿」の話をごちゃまぜにしない！
２．AIでできることを理解する（目線を合わせる）
３．AI活用のテーマを選定する①業務の課題を洗い出す（特にこの人がいなくなると困る業務）②分類、予測業務があれば、AI活用の可能性あり③投資対効果を算出
４．AIの試験的導入（データがあれば扱えるソフトウェアからスタート）

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AMATERAS RAYの活用イメージ
AMATERAS RAYを活用することで、AIモデルを低コストで構築し、業務プロセスに組み込むことが簡単にできるようになります。
業務プロセス
需要予測モデル

購買・在庫

生産

販売
需要予測

MRP

発注

計画 実行

原料価格予測

物流
入荷

過去実績

関連情報

原料価格予測モデル

外部データ

業績予測モデル

受注

在庫引当

出荷

会計
業績予測CONFIDENTIAL ©︎2021 aiforce solutions Inc. All Rights Reserved

財務会計

管理会計50本日のゴール• DXの本質を理解する• DXにおけるAIの位置づけを理解する• AI業界で本当に起こっていること、背景を理解する• AIでできることを理解する• 受講者全員が、自分でAIを「触って、動かす」疑似体験をする• AIを分解できるようになる（活用テーマの選定のフレームワークを理解する）→ 業務課題解決の手段の一つとして「AI」を捉える→ 新規事業を立案する際に「データｘAI」を意識する

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