特別広報企画 人工知能サミット 2018

REVIEW
AIがもたらすビジネス革命

その実現のためにいまなすべきこととは

NTTデータ

企業におけるAI活用の現実解

NTTデータ ビジネスソリューション事業本部 AI&IoT事業部 AI/Analyticsグループ 課長 小酒井 一稔 氏

企業におけるAI活用の現実解

NTTデータ
ビジネスソリューション事業本部
AI&IoT事業部
AI/Analyticsグループ
課長

小酒井 一稔

AIの技術をビジネスで活用していくためには、業務に組み込むまでのさまざまな試行錯誤を効率化する、自動化の技術が必要不可欠だ。NTTデータの小酒井一稔氏が、AI技術を活用する際の課題と、解決策としての自動化の技術を解説した。

AIの業務適用に向けては試行錯誤を前提とした運用が必要

 この数年、さまざまな分野でAIの活用に注目が集まったものの、PoC(概念実証)の実施にとどまり、ビジネスプロセスに組み込んで本格運用するまでには至らないケースが多くなっている。この理由を、小酒井氏は次のように指摘する。

 「AIは魔法の杖ではありません。ビジネス上の課題や、対象とするデータにより適用する技術は異なりますし、多くのAIエンジンの中から真に競争力のある技術やビジネス価値を創出できる技術を目利きすることが難しいのが現実です」

 技術の有効性を確認するためには分析設計から業務への組み込みまでの間に試行錯誤を繰り返したり、業務に適用するために既存の業務プロセスを再構築する必要もある。これらの作業を担える専門家の人材不足に陥っていることも、ビジネスでのAI活用を阻害している大きな要因になっているのだ。

 こうした課題を解決するために、NTTデータが2018年4月から提供を開始したサービスが「AI.Studio(エイアイスタジオ)」である。このサービスは、①AI活用に向けた業務改革コンサルティングや新サービス創出に向けたビジネス検討・実証実験プランの策定、②最適な AIソリューションと外部データを用いたシステムインテグレーション、③セキュアなシステムインフラ──などをワンストップで提供することが大きな特徴。AI活用の検討からPoC、商用化・業務運用までを一気通貫でサポートする。

「DataRobot」が機械学習モデルの生成を自動化するとともに、「AICYCLE」でモデルの品質維持を自動化することが可能

「DataRobot」が機械学習モデルの生成を自動化するとともに、「AICYCLE™」でモデルの品質維持を自動化することが可能

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2つの自動化技術で目指すは意思決定の自動化

 三菱重工航空エンジンとの実証実験では、AIエンジンとしてDataRobotを採用。DataRobotは、世界トップレベルのデータサイエンティストの知識や経験を組み込んだ機械学習自動化プラットフォームである。利用者は精度の高い機械学習モデルを短期間で構築、即座にシステムへ展開可能である。

 モデル品質維持の自動化を担うAICYCLE™は、予測モデル構築に必要なデータの前処理や蓄積、精度低下の検知と再構築、過去に運用した予測モデルの保存・管理などの機能を備えている。

 この2つの自動化技術により、分析から業務運用に関わる意思決定の自動化、すなわち自律化が実現できる。

 今後、AI.Studioのメニューとして提供可能な AIエンジンを拡充するとともに、分析の肝となる各種外部データも順次提供するという。小酒井氏は「さまざまな業種・業界におけるAI技術の活用を推進し、新たなビジネス価値の創出、ならびに継続運用による効果の最大化に貢献していきたい」と強調する。

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