DX＆働き方改革の実現を支援する
AIとの付き合い方
日本マイクロソフト株式会社
クラウドソリューション事業本部
インテリジェントクラウド営業統括事業本部
第四営業本部 本部長
巴山 儀彦（ともやま よしひこ）_________________________

本日のセッション

≠≠＝営業

ツール紹介

MSのAIと働き方変革の在り方ミッションの変更＝Empower

創業時

すべてのデスクと家庭にコンピュータを

現在

地球上のすべての個人とすべての組織が、より多くのことを達成できるようにする

製品数↑ x 社員数→＝圧倒的な生産性が必要
Customer
Risk & Priority

Blue Screen, Open System, PC Virus, Web APPs, Globalization, Environment, Public Cloud, Cyber Clime
Multi Vender, Internet, Productivity, Cost Redaction, Unified Communication, Mobile Work ・・・

MicrosoftCore Values

PC OSBasicWindowsPC Network

Trustworthy
Client & Server

Datacenter
Hybrid System

Cloud Service
Multi Device

Nest Step
1M$ /800,000

Nokia
Impact ➡

➡

600,000

100,000➡

LehmanShock
Quality & DOJ
Issue

400,000
50,000200,000

Revenue / Employee ($)
Revenue (m$)

〈10年〉で振り返るビジネスの結果 @ 日本マイクロソフト
20092019

厚生労働大臣表彰
輝くテレワーク賞+224% 時間あたり生産性（売上 / 労働時間）

200%

180%

総務大臣賞
情報化促進貢献表彰+202% 一人あたり生産性

ﾆｭｰｵﾌｨｽ賞
経済産業大臣賞+180%

地球温暖化防止活動
環境大臣表彰（売上 / 従業員数）

事業規模（年間売上高）テレワーク推進賞 会長賞

0%
-10%

-7%

従業員数-13%

業務時間（正社員総数）（年間総労働時間）

テレワーク先駆者百選 総務大臣賞
Great Place to Work

第1位
ﾜｰｸスタイル改革を支援するIT企業
第1位 日本マイクロソフト

-80%

-79%

ペーパーレス（年間総印刷枚数）

ダイバーシティ
１００選

価値観の実践 / 体験重視のカルチャー変革

マイクロソフトにとって “働き方改革” とはEmpathy

Diversity &Inclusion

Communication

Collaboration

共感

多様性と包括性

関係性

共創

HOTEL

コラボレーションの“ 非効率 ” と “ 機会損失 ” が ゼロ の状態

生産性がイノベーションのあがる × 打率があがる ＝売上増
コスト減の両立

いつでもどこでも誰とでもマイクロソフト“働き方改革”の結果としてのデータドリブンな組織
データ駆動型アプローチにより会社の変革を進めている• 主要な変革の 4 領域において、フィードバックループを持つ• 改善の仕組みを回し続けられることで成長を継続• データによる透明性の高い判断がビジネス価値の源となり、早く決めて早く実行することが出来る

Optimize
operations

Engagecustomers

①
データ②
分析

ビジネス活動を通してデジタル情報をキャプチャ
直観・仮定・経験則ではなく、根拠に基づいた洞察データを分析して洞察を得るData +Intelligence

Transform
products

Empower
employees

変革の 4 領域③
アクション

洞察をビジネス成果の向上に活かす

データドリブンな意思決定のサイクル

BIがMSにもたらした実践例(社内準備）

AIがMSにもたらした実践例(ビジネス編)
Key KPI
コスト削減

AI と既存事例から支払い処理の検証を自動化
経理作業とプロセスの自動化により、処理規模の拡大、ミス率の低下、生産性向上、監査のリアルタイム化を実現。
How Microsoft applied Azure Cognitive Services to automate
partner claim validation

コスト削減

異常検知の自動化で SOX 要件の運用管理を強化
時間とコストのかかる手動プロセスを自動化に置き換え
明細書の照合と承認にかかる時間を数日から数時間に短縮。
Finance uses anomaly detection for royalty statements

processing

時間創出

機械学習による四半期キャッシュフローの予測
過去24時間分のデータを含む当四半期の全データを処理し、更新された日次予測を生成。2,500万ドル相当の効率化が実現。
Microsoft transforms cash flow data into an intelligent analytics
platform

システム概要

営業予算

機械学習モデル

KPI管理データ

フォーキャストSAPMSX Insight Database

Azure利用データ

クラウド案件情報
D365 CRM

その他案件情報

ユーザー利用実績

テレメトリー

パーソナライズとセキュリティ

同じデータで会話をする
セールス

マネージャ

リーダー
（経営層）
MSX Leader Insights

Dynamics CRM
LinkedIn
MSX Manager Insights

Modern ROB
MSX Insights

役割ベースLeaders

Seller ＆ ManagerSpecialist

過度の期待と失望

AI への
研究 とビジネス を関連付けられる人材の不足

Deep Learning の Project は、現状非常に高コスト

Microsoft AI ＝人間の認識率を既に超えたレベルを計測
視覚(Vision)

2016

会話(Speech)

2017

March 2018

言語(Language)

January 2018

社員の業務をデータに変換
データ

デ企
ザ画
イ書
ン案

イベン
ト映像

カスタマーサポート

営業企画・マーケティング

資営
料業
作支
成援

デ企
ザ画
イ書
ン案

イベン
ト映像

デ企
ザ画
イ書
ン案

電話
問
合せメー
ル
問
合せ開発部門

サオ
ポン
ーラ
トイ
業ン
務

技術
情報

バ
グ
情報

ロー
ド
マ
ッ
プ

AIを用いた“働き方改革”による効果創出
コスト削減
これまでの業務をより効率的に時間創出

時間創出
これまでの経験則を可視化し、次の一手を決定

業務改善シナリオの例
対効果

実施方法

得られる可能性

コールセンターの文字起こし

作業時間費用の短縮
1回5分×20回/日=100分×1000人＝1666時間/日
×1500円＝約250万円/日

音声→テキスト化
による機会検知

VoCから新たな営業機会を創出

営業日報の音声入力化

顧客対応時間/費用の創出
1回20分×3回/日=60分×500人＝500時間/日
×1500円＝約75万円/日

営業効率の比較にて、改善ポイントを共有

社員学習の最大化

社内資料の統一
検索容易性の向上

業務時間を創出
1回1分×20回/日=20分×2000人=666時間/日×1500円=約99万円/日

組織のニーズの可視化
から知恵を共有

業務時間を創出AI

導入シナリオを適用させる業
務や課
題

パーソルキャリア様での“働き方改革”例＝AI検索エンジンによる時間創出
毎月積み重なる100件以上のコンプライアンス相談の過去事例の検索
一般的な全文検索
検索ワードに一致したかどうか順不同で判定
OneDrive for Business
個人データの保存領域

AI検索＜ 最新バージョンのファイルを上位にする、関連度順で表示

SharePoint Online

File Server

データベース/BLOB

チームで共有するデータの保存領域組織で共有するデータの保存領域組織で共有するデータの保存領域

試算.業務時間を創出
1回1分×20回/日=20分×2000人=666時間/日×1500円=約99万円/日18AIエコシステム
デリバリーパートナー
AIを使えるようにして欲しい方
Azure提供 AI Services

Azure Cognitive
SearchAzure Form
Recognizer

AIを使いたい方

Azure Bot
ServiceAzure VideoAnalyzer

Azure Immersive
ReaderAzure Cognitive Services

Language

VisionSpeechAzure Machine Learning
AIを作りたい方

Azure Metrics
AdvisorAzure Machine Learning

Decision

OpenAI

＄＝128.3試算*＝事前約定量にて変動**＝10秒/回試算

データ

0.5円~1.3円/回*

1.0円~2.1円/分*

0.3円~0.5円/400字≒1分*

0.5円~1.3円/回*

1時間あたり180円~470円**

60円~126円

180円~300円

180円~470円**

“カルビーのような IT に不得手なユー
ザー企業にとって、Azure の管理画面の分かりやすさ、使いやすさはとてもありがたいと思っています”
カルビー株式会社
Azure Cognitive Services“Azure Machine Learning では自動でパラメーターの調整が可能なうえ、複数の仮想マシンを同時に立ち上げての並行学習を行えるので、有効なパラメーターを効果的に見つけられました”
佐賀県
Azure Machine Learning
Azure Cognitive Search“オンプレミス サーバーを一から構築しAzure AIた場合の AI 診断システムと比較すると、Azure 上でのサブスクリプション形
Azure Machine Learning のコストはわずかであり、初期投資を抑えてコンパクトに開発を進める事が可能に”
コマツ産機株式会社
Azure Machine Learning“可能性はいろいろと感じています。
これからアイデアを創出していきたいと考えています。Azure Cognitive Services
を使えば AI を活用するシステムを手軽に作れるので、期待感は高まっています”
まいばすけっと株式会社
Azure Cognitive Services“Francfranc の DX に必要なツールを提供してくれるのが日本マイクロソフトです。
Data Hack も含めて当社に高い価値を提供してくれるパートナーだと思っています”
株式会社Francfranc
Azure Machine Learning“今回のプロジェクトで Azure Cognitive
Search はもちろん、マイクロソフトが提供する Azure 系サービスの知見を蓄えることができたのは、当社として大きな成果です”
株式会社丹青社
Azure Cognitive Searchまとめ：働き方変革におけるAIの在り方• 主役はみなさんであり、AIは手段・支援ツール• 本当のAI活用の目的は、業務生産性の最大化• どの業務を高速化するか、時間削減するかでROIを算出

＄＝128.3

データ

視覚＝0.5円~1.3円/回(¥51.331~ ¥128.326/1,000 トランザクション）
価格 - CognitiveServices オールインワ
ン | Microsoft Azure

音声＝1.0円~2.1円/分¥64.163 〜¥128.326/ 1時間
Cognitive Services のSpeech Services |Microsoft Azure

言語＝0.3円~0.5円/400
文字≒1分¥705.788 〜¥1,283.251/ 100 万文字あたり
価格 - Translator |Microsoft Azure

意思決定＝0.5円~1.3円/回¥51.331 ~ ¥128.326/1,000 トランザクショ
ン
料金 - Content
Moderator API |Microsoft Azureコロナ禍による非対面コミュ
ニケーションによる情報共有不足。ナレッジ共有のプラットフォームが必要に

ナレッジ マイニングでは、非構造化データから AI を使用して重要な情報を特定、抽出、インデックス付けする

プロジェクトの立ち上げからPoCまでわずか5か月で実装。
社内フィードバックでも93%が継続開発を望むという声カルビー株式会社

マーケティングキャンペーン
「Calbee大収穫祭」の応募にアナログな”はがき”を介して応募者の情報を管理

Azure Cognitive Services
を使った画像認識（OCR)
技術により応募条件の判別をデジタル化

Azure AIの画像・文字認識を活用した「カルビールビープログラム」というアプリケーションを短期間で開発・展開

まいばすけっと株式会社

小売業の中でも”乱れやすい”
パン棚の陳列や在庫補充などの最適化が店舗スタッフの大きな負担となっていた

店舗カメラ映像をもとにAzure Cognitive Servicesの画像認識を活用し、パン棚前状態をカメラで定量化

外部ベンダーに頼らず内製で棚の荒れやすさの定量化、廃棄バランスなど作業オペレーションを最適化するPoC実施