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中小企業はAI・IoTとどう向き合うか 【TIRIクロスミーティング2021】
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Koichi Masukura
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東京都立産業技術研究センター主催のTIRIクロスミーティング2021にて講演した資料です。 中小企業におけるDXやAIの必要性と、小さく始める取り組み方について説明しています
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中小企業はAI・IoTとどう向き合うか 【TIRIクロスミーティング2021】
1.
Bright Vision 中小企業は AI・IoTとどう向き合えばいいのか 株式会社ブライトビジョン 代表取締役社長 増倉孝一 TIRIクロスミーティング2021
2.
Bright Vision デジタルトランスフォーメーション(DX)とは 1. IT利用による業務プロセスの強化 2.
ITによる業務の置き換え 3. ITと業務のシームレスな融合 1 「ITの浸透が、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変化させる」 (2004年にスウェーデンのウメオ大学のエリック・ストルターマン教授が提唱したとされる) • すべての企業はITを中心とした組織、業務に変革していく • IT化を選択しない企業は、デジタル化の波により、 産業構造が破壊される可能性が高い • データを持つ企業が優位性を持つ
3.
Bright Vision IT、デジタル化による既存業界の破壊的再編 IT企業の新サービスによって、既存業界の状況が根本から 大きく再編される事例が加速している 2 タクシー業界 ホテル、旅館 決済
新聞、雑誌 個人の車をスマホで呼び出して、目的地まで載せて いくサービス。決済もスマホで完了する 個人の所有の家やマンションの短期賃貸を マッチングするサービス QRコードで即決済が完了。 金銭の受け渡しもQRコードでできる 多数のニュースソースから、自分の興味 のある記事だけを手軽に読むサービス
4.
Bright Vision 製造業も今後大きく業界構造が変化していく 3 2020年版ものづくり白書 (経産省) 今後10年くらいかけて自動車業界は いままでの多重下請け構造(垂直統合)から、各レイヤーの組み合わせ(水平分業へ)
5.
Bright Vision カイゼン効果の減少とイノベーションの期待 4 品質 生産性 時間 従来方式の カイゼン活動 AI・IoTなどによる 新たな方式 コスト対効果が大きい カイゼンは ほとんどやりつくされた 新たな方式に移行 することは現状の延長 では不可能 (破壊的イノベーション) 現在 AI・IoTなどによる 新たな方式が、 現状の方式より 勝る点がでてきた 旧来のやり方から、新しいやり方にいかにうまくタイムリーに乗り換えるかがポイント
6.
Bright Vision IT導入による生産性の上昇効果 5 ICTによる施策実施 ICTによる施策未実施 業務の省力化
3.32% 3.10% 業務プロセスの効率化 6.71% 2.71% 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 7.78% 1.96% 生産性の向上 (3年間の従業員一人あたりの総利益の上昇率)
7.
Bright Vision AI, IoT時代はピンチでありチャンスである 6 顧客からの依頼を こなせば利益が出た 自ら顧客に提案しないと ビジネスがとれない いままで
これから 多重下請構造からの 脱却が難しい 企業サイズに関わらず 対等にビジネスができる 比較的単純で作業的な 仕事でも利益がでた 機械化・EC化で、差別化 ができないと利益がでない 創造的で高利益 な仕事がやりづらい 創造性やオリジナリティ が高く評価される 従来技術の発展で 競争力が保てた AI等の新技術が 従来技術を凌駕 技術開発に多大な リソースが必要 IT技術は比較的 小さいリソースで可能 いままでのやり方に固執する企業は厳しい状況になっていく、 一方、新しいことにチャレンジする企業には大きなチャンスとなる
8.
Bright Vision DXを支えるキーテクノロジー 7 データ A I
IoT クラウド モバイル AI, IoT,クラウド, モバイルが最重要テクノロジー これらの技術でデータを活用して価値を創出する
9.
Bright Vision IoT&人工知能による新たな提供価値 8 モニタリングから自律運転へと 次第に高度な機能やビジネスへと発展していく 1.モニタリング 2.遠隔制御 3.予測 4.最適化 5.自律運転 ・故障監視 ・製品利用状況 ・製品稼働状況 ・トレーサビリティ ・製品機能の制御 ・他システム経由 の制御 ・プログラム制御 ・故障予測 ・不具合の判定・推定 ・製品機能の レコメンデーション ・ユーザ行動の予測 ・環境に応じた 設定自動変更 ・メンテナンス 最適化 ・ユーザーアシスト ・製品性能の最適化 ・自動運用 ・他システムとの 自動連係 ・自己診断・自己修理 ・製品パーソナル化
10.
Bright Vision 人工知能の特徴 人工知能ができること 人工知能ができないこと
決められた仕事を正確にこなす - モノや人を運ぶ、きれいにする - 作物を育てる、製品を組み立てる - 事務処理、管理作業 何かを見分けて、適切な答えを返す - 不審者や犯罪等の監視 - 定型的な顧客対応 (販売, 問い合わせ対応など) - 翻訳、通訳、テープ起こし 今までのデータに基づき、分析や予測する - 会社分析、株価予測 - 天気予報 - ビジネス分析、人事 ビジョンや目標を設定する - 事業経営、新規ビジネスの創出 - 戦略策定、ロードマップの作成 目に見えない問題を発見し解決する - カウンセリング、教師、コンサルティング - 研究者、リサーチャー まったく新しいものを作り出す - アーティスト、クリエーター、デザイナー - プロデューサー、新商品開発 感情や感性に関わるコミュニケーション - ディレクター、マネージャー、 営業提案 - ライター、演出 人と人工知能のそれぞれに得手不得手がある
11.
Bright Vision 人工知能の主な適用例 運 輸
金 融 • AIでのコールセンター業務 • 倒産や貸倒リスクの予測 • 株や先物などの自動 トレーディング • SNS書き込みを使った 株価予測 メディア • トラックやフォーク リフトの自動運転 • ドローンによる運輸 • 配送ルートの最適化 • 倉庫の自動整理、 自動ピッキング • 記事の自動生成 • 読者の興味に合わせた ニュースの提供 • 広告効果の予測と最適化 店 舗 / サービス • 画像認識による自動レジ • 万引き等の自動監視 • 個々の商品ごとの売上げ 予測と仕入れの自動化 • 顧客の好みに合わせた 商品をおすすめする 製 造 • 組立ロボットの自動制御 • 品質チェックの自動化 • 売上げ、在庫予測と生産 計画の最適化 医 療 / 介 護 • 電気、ガス、水道の 需要予測 • 発電所等の最適制御 • インフラの故障予知 • 機器側の自動最適制御 • 自動監視等のセキュリティ インフラ マネジメント/事務 • 高度なスケジュール管理 • 帳簿づけの自動化 • 音声認識による議事録作成 • 機械翻訳、通訳 • 従業員の評価、管理 • 経営リスクの分析 • レントゲン画像等の 自動診断 • ロボットによる介護 • 医薬の効率的な開発 • 病気診断支援システム ありとあらゆる業界で適用できる可能性がある
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Bright Vision IT&AIとの付き合い方 IT&AIの発展によりメリットを受けるポジション •
IT&AIを活用した新サービスを提供する • IT&AIの発展によりうまれるビジネスを提供 • IT&AIで作業を効率化する IT&AIが発展しても影響を受けづらいポジション • リーダーシップを必要とする役割、多くの人の意見をまとめる役割 • クリエイティブな仕事、調査して解決する仕事 • おもてなしの心や高度な対人スキルが必要な仕事 IT&AIが発展することで、必要性が低下するポジション • 決められたことや同じようなことを繰り返す仕事 • ルールに従って見つけたり判断する仕事 • 比較的単純な接客業 11 今後普及していくIT&AIを上手に利用すること、 ITやAIで置き換えられる側にならないことが重要
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Bright Vision IT化&AI PJのよくある失敗パターン 1.
費用と効果を正確に見積もってから取り組もうとする ⇒ ITは効果が長期間、広範囲に及び、見積もりが難しい。 AIはそもそもやってみないと、どれくらい性能がでるかわからない。 まず小さく始めて、トライ&エラーで進める必要がある。 2. あらゆるデータを収集、蓄積してから分析しようとする ⇒ 得られるデータのほとんどは価値のないデータで、分析しても有益な 結果は得られない。 仮説を立てる → データ収集 → 分析・モデル化 で進めることが必要。 3. 経営層が関与しない。現場に一任する ⇒ IT情報基盤は全社に関係する基盤となる。また技術を導入するだけで なく、プロセスや体制にも影響するため、経営層が関与しないと 単なるカイゼンで終わり、効果も限定的となる。 4. すべて自社内でやろうとする。逆にすべてを社外に丸投げする ⇒ 最新かつ広範囲の技術スキルが必要なので、自社で必要な人材を確保するの は難しく不効率。かといって、すべてを社外では自社にノウハウが残らない。 コアとなるところは自社、それ以外は社外というメリハリが必要。 ニッコロ・マキャヴェッリ 天国へ行く最も有効な 方法は、地獄へ行く道を 熟知することである Confidential 12
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Bright Vision 中小企業でのIT, AI,
IoTの進め方 1. 無料や安価なオープンソースやクラウドサービスを 自分たちで触ってみる 2. 他社の成功例を調べてみる。 単純作業の置き換えや、データ見える化などから取り組んでみる 3. 公的機関(都産技研、中小企業振興公社など)や、 専門家に相談してみる。 4. 技術習得や業界構造変化には、数年~10年以上かかるので、 早めに取り組んで、細く長く続けていく 13 お金をかけず、自分たちで楽しみながら試してみて、 少しずつ実用化したり、高度なことを手掛けたりするとうまく行きやすい
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Bright Vision 便利なサービス、ソフト、ハードウェア 14 クラウドサービス Amazon Web Service Google
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Bright Vision BRIGHT VISION ご清聴ありがとうございました http://brightvis.com/
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