デジタル戦略とAWS
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近代は機械化・自動化の歴史 AI, IoTの本質は全産業の自動化 デジタル変革が必須. デジタル≠電子化 AIの⺠主化:クラウドにより誰でもAIが利用可能. 経営幹部の視座は，”現在最適”ではなく”未来最適”. 静かなる有事が進行中. 毎年1%の新入社員が減っているのをご存知ですか? 今後30%の効率化が必要.
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- 7. 7 ドメイン技術通信を伴うデジタル化 IoT = ICT + OT (Operational Technology) IoT + AI ＝これまでコンピュータとは無縁だった産業 の⾃動化・⾃律最適化 Society 4.0はICT， Society 5.0はAIの時代． 全産業の最適化とプラットフォーム化
- 8. Bloomberg BETA(VC)によるトレンド分析資料・2016向けより抜粋 エージェント/アシスタント ⾃動制御(ドローン、⾃動⾞、船、⼯場機器) Security HR Marketing カスタマーセンター 社内稼働管理 市場分析 基盤機能提供(機械学習基盤、⾳声認識、画像認識・･･･) 広告 農業 ⼩売 財務管理 法務 医療 ヘルスケア 教育 流通 投資分析 AIサービス提供者向け各種ツール提供 社会問題 材料/製造 ※Pitchbook調査に AI関連といわれる企業数は 1100社以上※。 適⽤分野は対話/⾃動制御/ ｾｷｭﾘﾃｨ/･･･広告/医療/農業･ など多種多様。 ⾮ICT分野のデジタル変⾰ が進⾏中 8 ⽶国内AI関連事業の概況
- 10. 10
- 14. ⾮定型 定型 知識労働 作業労働 第II象限: AIが強化 第Ⅰ象限 AI/ロボティクスが分担 第Ⅳ象限：AI/ロボティクスが代替 スポーツの審判 スーパーのレジ係 第Ⅲ象限：AIが代替 農産物の仕分け係 俳優 ⻭医者 読影医 保険の審査担当者 不動産のブローカー 消防⼠ 税務申告代理⼈ 司法書⼠ 建設機器操作員 経営者 エコノミスト 介護⼠ 精神科医 弁護⼠ ⼯場の組み⽴て係 ⼩売接客係 IoTのターゲット RPA! 注：職ではなくタスクが置換される． 14
- 15. 15 クラス1 Robotic Process Automation ・データ⼊⼒や、複数アプリケーションの連携が必要な単純作業の定型業務 クラス2 Enhanced Process Automation ・構造化されていないデータの収集や分析が必要な業務 クラス 3 Cognitive Automation ・⼤量のデータを基に学習して最良の判断が必要な業務 イマちょーホットなRobotic Process Automation(RPA)
- 17. 時給$15x10週間 ＝$6000/⼈年 x500⼈＝＄３M 時給$50x52週間 ＝$104,000/⼈年 x75⼈＝＄7.8M 時給$25x52週間 ＝$52,000/⼈年 x5000⼈＝＄260M 時給$62x52週間 ＝$124,800/⼈年 x500⼈＝＄62M 17 National Robotics Engineering Center, CMUの ⾃律⾃動化のケーススタディ (2014)
- 18. 4〜５農場が共同で ２０００⼈規模の ⾃律⾃動化 ２年でリターン PoC前に中⽌ 事業者が リスク取らず 企業秘密 18 National Robotics Engineering Center, CMUの ⾃律⾃動化のケーススタディ (2014)
- 22. Time Fulfillment Progress Blueprinting（概念設計） Instrumentation（実装設計） Pilot & ROI（仮説検証） Scale（展開) Machine Data Analysis（データ解析） System of Systems（システム連結） Time 壁 22 IoT Customer Journey
- 23. 23 AWS IoT アーキテクチャー Endpoints デバイスの導⼊、 管理、SWアップ デート デバイスの 監査と保護 IoTデータ分析と インテリジェンス Gateway モノ センサー、実⾏ クラウド 保存、計算 ローカルでの安全な トリガー、アクション、 データの同期 知能 (Intelligence) 洞察と論理 → 実⾏ 安全な デバイス接続と メッセージング
- 28. 28 AIの果実 組織のIT化 データマ イニング プロジェ クト発⾜ （2007) 挑戦者の 領域 （2012-) Biz Design -> Architecture Design -> InstrumentationBy Iret Web-based system (Shabette-concier, etc.) クラウドネイ ティブの領域 (2014-) 信⽤・信頼の壁 Business system (Personal data analytics, etc.) Society5.0領域 Security Governance Cost management 400~ AWS accounts Education Cloud native system design 全社への浸透 ５⼈でスタートしたドコモのデジタル変⾰
- 29. インターネット ペタバイト級のデータ＋機械学習＋並列分散計算モ ビッグデータからの⾏ 動パターン分析による サービス利⽤促進／ユー ザビリティ向上 多種多様なログに基づ くクロスレコメンド／ チューニングによる精 度向上／対象ユーザ・ ビッグデータを⽤いた 辞書構築による⽂字認 識・画像認識精度の向 ビッグデータを⽤いた ネットワークルーティ ングの最適化／解約に つながる⾏動パターン ビッグデータを⽤いた ハザードマップ／犯罪 発⽣マップの⾼精度化・ カバレッジ向上 交通機関・公共施設の 運⾏最適化による待ち 時間の最⼩化 マーケティング リコメンデーション メディア理解ｵﾍﾟﾚｰｼｮﾝ最適化 セキュリティ 社会ｲﾝﾌﾗ最適化 業務システム のデータ 様々な ログファイル CRMシステム の顧客データ Webサイト， ブログ ソーシャル メディア 静⽌画，動画 センサデータ Business Intelligence Data-Driven Innovation29 ドコモにおけるビッグデータ活⽤(2010-)
- 30. 30 会社の⽅針に関係なく，こだわったこと クラウドの⽣産性 → 内製 → ROIに責任 Business Intelligence → Data Driven Innovation
- 33. 33 挑戦者の 領域 （〜2015) とりあえずクラ ウド移⾏の領域 ＠システム更改 (2015〜） 問題外 の領域 クラウ ドネイ ティブ の領域 クラウド導⼊は⼊札で！ クレジットカードがない請求代⾏お願い，定額ね！ ITインフラを変動費化したい プロジェクトベースで クラウド移⾏ PoC⽌まり症候群の壁 近畿⼤学の業務システム基盤 BandaiのIT基盤 外注丸投げ 思考停⽌症候群の壁 クラウドインテグレーター に丸投げ（これは悪くない！） 武闘派CIOの存在 ⽇経デジタル 東急ハンズ フジテック Biz Design -> Architecture Design -> Instrumentation -> Operation By Iret, Server Works, etc. AIの果実 組織のIT化 Prototype -> Product 技術⼒の⾶躍が必要 私の阪⼤チーム イマココ
- 34. 34 挑戦者の 領域 （〜2015) とりあえずクラ ウド移⾏の領域 ＠システム更改 (2015〜） 問題外 の領域 クラウ ドネイ ティブ の領域 ⽬指す 領域 スタート アップの 領域 クラウド導⼊は⼊札で！ クレジットカードがない請求代⾏お願い，定額ね！ ITインフラを変動費化したい プロジェクトベースで クラウド移⾏ PoC⽌まり症候群の壁 近畿⼤学の業務システム基盤 BandaiのIT基盤 外注丸投げ 思考停⽌症候群の壁 クラウドインテグレーター に丸投げ（これは悪くない！） 武闘派CIOの存在 ⽇経デジタル 東急ハンズ フジテック メルカリ(AWS+GCP) クックパッド Abeja SkyDisc(製造現場の 不具合判定 by AWS AI) Biz Design -> Architecture Design -> Instrumentation -> Operation By Iret, Server Works, etc. AIの果実 組織のIT化 壁は無い！武闘派CIOの存在Prototype -> Product 技術⼒の⾶躍が必要 私の阪⼤チーム イマココ
- 36. • Gemeinschaft and Gesellschaft :⼀乗⾕の朝倉義景 vs 楽市楽座の織⽥信⻑ 36 陥りやすい我々に⽋けている視点 楽市楽座の本質を知ろう． 経営幹部の視座は，”現在最適”ではなく”未来最適”にある． ITシステムの内製はできる．（ムラ社会とは異なる⼈事制度必須） ITは少ない投資・⼈数からスタートできる． 収益責任を負うIT部⾨をつくる（＋管理会計）．
- 38. 38 申し上げたいこと 近代は機械化・⾃動化の歴史 AI, IoTの本質は全産業の⾃動化 デジタル変⾰が必須． デジタル≠電⼦化 AIの⺠主化：クラウドにより誰でもAIが利⽤可能． 経営幹部の視座は，”現在最適”ではなく”未来最適”． 静かなる有事が進⾏中． 毎年１％の新⼊社員が減っているのをご存知ですか？ 今後３０％の効率化が必要．