本セミナーはWebセミナーです。

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、事前に以下のURLでテストをお願い致します。 https://zoom.us/test

BIツール、RPA、AI、チャットボットを導入したのにDXが加速しない

業務効率化のためにBIツール、RPA、AIやチャットボットを導入したものの、現場で機能せず、ビジネス全体が加速しないという問題は世界中で起きています。この原因はどこにあるのでしょうか？

大量の文書・レポート作成で直面する、リソース不足という課題

文書やレポート生成に関連する業務改善は、近年、RPAを適用して業務プロセスを自動化させる試みが盛んに行われてきました。 しかし実現に向けて様々な壁があります。プロセスの途中で「レポートや文書を作成する必要があり、完全な自動化が行えない」というケースを経験したことはあるのではないでしょうか？ また、アナリストからのデータをとりまとめてレポートを作成するような業務では、大量のデータの取りまとめと理解、文書の構成と執筆による作成者の工数は非常に大きなものです。作成できるレポートは一般的・汎用的なものになりがちで、大量生成ができません。人的リソースがボトルネックになってしまっているのです。

NLG（自然言語生成）を活用した大量の文書生成

上記課題を解決する一つが、NLG（自然言語生成）の技術です。シンプルに言うと、「理解不能なデータ」を「理解可能な自然言語」に変換します。入力されたデータに基づいて、文章の要約、叙述、詳説を自動化します。 この技術を用いて、商品の仕様データから商品説明文を自動生成したり、気象データから天気予報記事を自動作成も実現可能です。

本セミナーでは、「RPAやAIを導入したがDXが加速しない」という課題に対して、年間150億以上の文章生成実績のある自然言語生成エンジン「Wordsmith（ワードスミス）」の活用をしたDX事例をご紹介します。NLG（自然言語生成）でデータを「言語化」し、要約や叙述を自動化するソリューションについて解説、デモも行います。

プログラム　

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング

13:05～13:15　Wordsmithソリューション紹介

13:15～13:30 ビジネスの自動化とDXの加速事例ご紹介

13:30～13:40 Wordsmithデモ

13:40～14:00 質疑応答

主催

株式会社デリバリーコンサルティング

共催

StatsPerform社

超高齢社会の日本、介護業界の人材不足・スタッフの業務負荷に課題

超高齢社会が到来した日本では、高齢者や認知症の人の増加が見込まれています。そのため、介護を必要とする被介護者が増え、介護サービスへの需要は今後さらに増加、多様化することが予想されています。

しかし、介護業界では慢性的な人材不足が起きており、それに伴う現場スタッフの負荷増大などが課題となっています。

トイレ・ベッド見守りにおける被介護者へのプライバシー配慮

介護を必要とされる方に起きやすいリスクとしては「トイレ内での倒れ込み」「ベッドからの転落」などが挙げられます。見守りサービスを活用すると、事故の予防や重症化などを防ぐことが可能です。

しかし、見守りサービスの中には、カメラ映像による監視をベースとするものもあります。その場合、「常に監視されている」と対象者が心理的な不安を抱いたり、トイレ内での状況の把握が難しいなど、被介護者のプライバシーに対する配慮が課題となることもあります。

そうした課題を解決する手段として「ICTを活用した業務の効率化」が注目を集めています。各種センサーやIoTなどの先進技術を活用し、高齢者などの被介護者の安否や健康状態をリアルタイムにモニタリングする「高齢者見守り」サービスが多く登場しています。

「AI ×赤外線 シルエット」で「安心・安全」な見守りサービスを実現

本セミナーでは、介護業界の課題を解説するとともに、被介護者のプライバシーに配慮した新しい見守りサービス「kizkia-Knight」について、実際の利用シーンなどを交えてご紹介いたします。

このサービスでは、赤外線センサーを活用したシルエット画像をAIで解析することで、プライバシーに配慮しながら、リアルタイムに被介護者の姿勢や動作を識別します。これまで把握が難しかった、暗い場所やトイレなどにおける転倒を検知できます。また、スマホ・タブレットへの通知や閲覧などで遠隔地にいてもスムーズに被介護者の安否を確認できます。

介護施設では、転倒検知時の画像と現在のリアルタイム画像を比較し、現場への駆け付けの判断材料としても活用でき、夜間帯の転倒把握など少人数での見守り業務の効率化に役立てることが可能です。「安心・安全」な見守りサービスを実現したい方は、ぜひ参考にしてください。

プログラム

15:45～16:00　受付

16:00～16:05　冒頭挨拶

16:05～16:50　プライバシーに配慮した高齢者の見守り～介護現場の見守り業務の負荷軽減～

介護現場における見守り業務の課題を説明するとともに、AIと赤外線センサーにより被介護者のプライバシーに配慮した新しい見守りサービス「kizkia-Knight」について、実際の利用シーンなどを交えてご紹介いたします。

16:50～17:00　質疑応答

主催

三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社

本セミナーは、シスコシステムズ合同会社、ネットアップ合同会社が主催するWebセミナー「DXでさらに企業進化を　AI＋自動化でビジネスをパワーアップ」のご紹介です。

コロナ渦で大きなビジネス変革に迫られる中、多くの企業がデジタルトランスフォーメーションへの歩みを進めています。こと、データ活用というテーマは、ビジネス変革に対応するための有効な手段として注目を高め、急速に利用が広がっています。

消費者の行動分析に基づいた戦略を実行する、消費者の購買思考を分析して即座に対応する、……データ活用や自動化を駆使したこうした取り組みは、企業が進化し成功するためのカギだと言えるでしょう。本セミナーでは、「AIなどを活用したデータ活用」をテーマとし、これを実現するためにはどんな考え方をインフラに取り入れる必要があるのかを、コンバージドインフラストラクチャ「FlexPod」を交えながら紹介します。

シスコとネットアップによる共同ソリューション「FlexPod」は、2020年、登場から10周年を迎えました。両社では様々なビジネスソリューションを共同開発・リファレンス化し、事前検証済みプラットフォームとしてこの「FlexPod」を提供。10年にわたり、企業の課題を早期解決に導いてきました。セミナーでは長年の実績で培ったノウハウのもと、データ活用を進める上であるべきインフラについて解説。さらに、基調講演に良品計画でEC事業を牽引する角田 徹 氏を招き、デジタルを活用した顧客戦略や店舗活動の取り組みについても紹介します。

プログラム　

13:00～13:30　調整中

株式会社良品計画 オープンコミュニケーション部

EC事業部長 角田 徹 氏

【プロフィール】調整中

【講演概要】調整中

13:30～14:00　クラウドで進化するコンバジードインフラ FlexPodの運用管理と自動化

シスコシステムズ合同会社 クラウドインフラストラクチャ/ソフトウェア事業 テクニカルソリューションズアーキテクト 加藤 久慶 氏

【プロフィール】 Ciscoにてクラウドによるインフラ運用管理・自動化関連のソフトウェアを中心にテクニカルセールスに従事。

【講演概要】 CiscoとNetApp両社では事前検証済みリファレンスアーキテクチャデザイン「FlexPod」を迅速な設計と導入を目的にして発展させてきました。本セッションではCiscoが提供するIntersightに触れ、お客様の課題であるクラウド運用管理・自動化をテーマにFlexPodを導入するメリットについてお話いたします。

14:00～14:30　 AI Control Plane/Data Science Toolkit のご紹介

ネットアップ合同会社 ソリューション技術本部 ソリューションアーキテクト部 シニア ソリューション アーキテクト

大野 靖夫 氏

【プロフィール】

IAサーバベンダー等を得て2014年にネットアップに入社、仮想化やコンテナのソリューション提案のご支援を中心に活動。

【講演概要】

AIやデータ分析で必要になる大量のデータ。ネットアップのストレージには、これらの処理を高速に、効率良く行う機能が搭載されています。こういったストレージ機能の活用は、ストレージの専門家でなくても可能です。 本セッションではオープンソースのソフトウェアスタックとしてNetApp AI Control Planeと、データ管理機能を統合するためのオープンソースソフトウェアである NetApp Data Science Toolkitをご紹介いたします。

14:40～14:50 Q&A クロージング

※スケジュールおよびセッション内容は予告なしに変更になる場合があります。

※参加条件 企業におけるIT部門、事業企画部門、開発部門ご担当者様

主催

シスコシステムズ合同会社、ネットアップ合同会社

協力

株式会社マイナビ コンテンツメディア事業部 マイナビニュースセミナー運営事務局

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 事前に以下のURLでテストをお願い致します。 https://zoom.us/test    

コロナ禍で対面営業が難しい中、重要性が増すWebサイト

コロナ禍で、対面での営業が難しい状況が続いています。 そのような中、Webサイトから、いかに「問い合わせ」を獲得するのかが、増々重要になっています。    

SEOやリスティングをやっても、Webサイト訪問者の90～98%が離脱している

しかし実際には、SEOやリスティング広告などの施策により、せっかくお客様がWebサイトに訪問してもらっても、90～98%ものお客様がそのまま離脱してしまっています。   これを解決できるのが「チャットボット」です。 最近ではチャットボットを設置しているWebサイトも増えているため、ご存知の方も多いと思いますが、Webサイトの右下などに常時表示され、お客様が知りたいことに対して、わざわざページを遷移しなくても、すぐに直観的に質問でき、自動的に回答が得られる機能です。    

貴社のWebサイトからの問い合わせを、今日から20～100%UPする無料ハンズオン

メディアリンクが提供するチャットボット「sinclo」を導入しているお客様では、実際に20～100%もお問い合わせが増加しています。   今回は、このハンズオンの時間中に実際にチャットボットを作成し、その日から2週間無料お試しできる、無料ハンズオンを開催します。      

プログラム

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング

13:05～13:15　チャットボット「sinclo」のご紹介

13:15～14:15　ハンズオン

14:15～14:30　質疑応答

主催

メディアリンク株式会社

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、事前に以下のURLでテストをお願い致します。 https://zoom.us/test    

普及しつつある、 AIチャットボット

  2017年ころから、ヘルプデスクやコールセンターなどの業務自動化／効率化を目的として、AIチャットボットが広く使われるようになりました。特に最近では、働き方改革のためのツールとしても注目されています。  

「ルールの変更作業が大変」AIチャットボット運用の課題

  AIチャットボットは「ヘルプデスクやカスタマーサポートの業務負担を減らす」「顧客エンゲージメントを改善」「問い合わせを増やす」などの効果があります。   しかしAIチャットボット導入のために、一般的にはFAQなどの教師データの作成や整理を行う必要があり、導入までに数カ月かかる場合もあります。 さらに、業務が変更になった場合、FAQなどの教師データを再作成し、再学習する必要があり、頻繁に業務の変更がある現場では、逆に負担になってしまうことも多いようです。   このような理由から、  

「運用が大変で、コストパフォーマンスが悪い」

「導入したけど効果が出ていない」

  という企業は多数いらっしゃいます。  

ヘルプデスクのコストを40％削減した事例～教師データ不要のAIチャットボット活用～

  本セミナーでは、  

すぐに簡単に導入できる

業務変更にも柔軟に対応できる

  という特徴を持つ、「教師データ不要」のAIチャットボットについてご紹介するとともに、企業のヘルプデスクのコストを40％削減した具体的な事例についても解説します。    

プログラム

12:45～13:00　受付

13:00～13:40　 AIチャットボットの課題／教師データ不要のAIチャットボットで、すぐに導入でき、運用負荷も大幅軽減

（プレゼン内容） ・AIチャットボットの市場動向 ・AIチャットボットの課題 ・「教師データ不要」のAIチャットボット ・企業のヘルプデスクのコストを40％削減した具体的な事例

13:40～14:00　質疑応答

主催

日本システムウエア株式会社

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「BIダッシュボードを導入したのに意思決定が加速しない」

TableauなどのBIツールを導入したはよいが現場で機能せず、意思決定が加速しないという問題は世界中で起きています。レポートやダッシュボードはなぜ活用されないでしょうか？

企業が抱えるデータリテラシー不足問題

2019年のガートナージャパンの調査によると、BIツール導入企業の41%がツールを「利用していない」と回答し、「能動的に利用している」層を上回っています。使わない最大の理由は「ツールの使い方が難しい」（37%）ことで、使い手のリテラシーが不足している事が明らかです。 （参照: https://www.gartner.com/jp/newsroom/press-releases/pr-20190515）

この結果の背景には、 ・多くのビジネスマンは企業内で統計やデータサイエンスを学ぶ機会が少ない ・データサイエンティスト自体が人材不足 といった原因が考えられます。

データ分析者の負担が大きく、属人化しやすい

BIツールのデータは、読み解く側の負担が大きいため、企業内では使いこなせる人が限定されてしまうのが実状でしょう。ダッシュボードから必要な情報を読み取り、手作業でレポートを作成しているような業務は、アウトプットの品質が担当者の解釈に依存し、業務が属人化しがちです。多くの担当者が「データ」を「インサイト」へと変換できていないのです。

NLG（自然言語生成）を活用したデータ可視化、データ発信

上記課題を解決する一つが、NLG（自然言語生成）の技術です。シンプルに言うと、「理解不能なデータ」を「理解可能な自然言語」に変換します。例えばダッシュボードのヴィジュアライゼーションに加え、データの中から何が重要で何をすべきか（インサイト）を文章で表現し、伝達することができます。

他にも、 ・商品の仕様データから商品説明文を自動生成 ・気象データから天気予報記事を自動作成 などを実現できます。

本セミナーでは、「データの分析結果やダッシュボードが現場に伝わらない」という課題に対して、年間150億以上の文章生成実績のある自然言語生成エンジン「Wordsmith（ワードスミス）」の活用事例をご紹介します。NLG（自然言語生成）でデータを「言語化」し、現場へのデータの解説・伝達を自動化するソリューションについて解説します。

プログラム　

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング

13:05～13:30　Wordsmithによる業務課題の解決、改善のご紹介

プログラム内容 ・自然言語生成（NLG）活用の実際（仮） ・Wordsmithソリューションの紹介と活用事例

13:30～13:40　Wordsmithサービスデモ

13:40～14:00　質疑応答

主催

株式会社デリバリーコンサルティング

共催

StatsPerform社

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、事前に以下のURLでテストをお願い致します。 https://zoom.us/test    

AIは何ができるのか？どのように自社のビジネスに活用できるのか？

クラウドサービス普及による蓄積データの増大、ディープラーニングなどの技術の進歩やDX（デジタルトランスフォーメーション）への取り組みなどの背景により、AIを活用したいというニーズは急速に高まっています。   しかし、以下のような悩みを抱えている企業は多いようです。  

AIを使うと何ができるようになるのか？ 何ができないのか？

自社のビジネスに、どのように活用できるのか？

～高度なデータ活用から始めるAI / 機械学習システム構築の「７つのプロセス」「３業界での事例」～

    本セミナーでは、「プロセス」と「事例」をご理解頂き、その悩みを解決していきます。   まず「プロセス」ですが、実際にビジネスで効果が出るAIを構築するには、以下の「７つのプロセス」が重要となります。  

（１）Research & Choice　/ データの調査と選択　

（２）Bird’s View　/　基礎俯瞰

（３）Data Processing　/ データ加工

（４）Modeling　/　モデル作成

（５）Evaluation　/　評価

（６）Prediction　/　予測

（７）Implementation　/　実装

      本セミナーでは、まずこれらのそれぞれのプロセスについて解説します。    

事例から学ぶ

  次にビジネスにおける実際の導入事例について解説します。本セミナーでは以下の代表的な事例について解説します。  

（１）流通／小売業における需要予測

（２）金融機関における不正利用の検出

（３）営業・マーケティング業務における、顧客の行動予測

自社における具体的なAI活用をイメージするために（質疑応答や簡易アセスメントも）

  本セミナーの後半には質疑応答の時間もありますので、セミナー参加企業それぞれのAI活用について、専門家に対して具体的な質問をして頂くことができます。   また、別途お時間を頂きしっかりヒアリングさせて頂いた上で、どのような領域でAI活用ができ、どのような効果が期待できるか、簡易アセスメントも可能です。   本セミナーの最後にご案内させて頂きます。

プログラム

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング

13:05～13:45　高度なデータ活用から始めるAI / 機械学習システム構築の「７つのプロセス」、そして事例から学ぶ

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社データフォーシーズ

本セミナーはWebセミナーです

ツールはMicrosoft Teamsを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。

中堅中小企業でも、AI活用のニーズは高まってる

ディープラーニングなどの技術の進歩や、人口減少による人材不足、DX（デジタルトランスフォーメーション）への取り組みなどの背景により、AI（人工知能）を活用したいというニーズは急速に高まっています。   大手企業におけるAI活用が先行していますが、最近では中堅中小企業においてもAIを活用する案件が増えています。    

中堅中小企業のAI活用のユースケース

例えば以下のような例があります。  

店舗や試験会場などにおいて、Webカメラの動画から不正の疑いのある行為を検知し、声掛け

家畜や水産物など、従来作業員が目視で行っていた健康状態などのチェックをAIで代行

災害の被害状況確認を、衛星画像とAIを活用し早期に広域に渡って実現

具体的な活用イメージがわからない？

  しかし企業によっては、「AIの仕組みを理解できていないので、AIで何ができるのかが分からない。具体的に自社のどの業務に適用すればよいのか、イメージがわかない。」と感じていらっしゃる方も多いと思います。    

AIの基礎から解説

本セミナーでは、まず、初めての方にも分かり易く、AIの基礎について説明します。その後、中堅中小企業におけるAIの活用状況（市場動向）を紹介した上で、AWSベースのクラウドAIを活用した具体的な事例やユースケースなどについて解説します。    

プログラム

15:45～16:00　受付

16:00～16:40　中堅中小企業のための「はじめてのAI活用」

～AIの基礎、ユースケースと、AWSベースの「クラウドAI」の活用～ （プレゼン内容） ・AIの基礎 ・市場動向（中堅中小企業でどの程度AIが活用されているのか） ・AWSベースの「クラウドAI」を活用した、ユースケースの解説  

16:40～17:00　質疑応答

主催

東日本電信電話株式会社

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。 URLは直前に主催者（SCSK株式会社）より直接メールにてご連絡いたします。

OSS X Users Meeting #29

OSSユーザーのための勉強会コミュニティが主催する本イベント、2012年度から開催しており、今回で29回目となります。 今回は「OSSでのAI/Deep Learning」をテーマに、オンラインで開催させて頂きます。

AIの「ブラックボックス問題」と「解釈性」

近年のビックデータと深層学習の開発環境の普及により、AI（人工知能）は人間の能力を超える機能をもったシステムも開発できるようになってきました。 しかしながら、データから複雑かつ膨大なルールを自動的に導出するAIは、どのような判断をしているのかが人知を越えており、そのシステムの安全性を保証することが非常に困難です。

この問題に対して、AIに、なぜその結果を導いたのかがわかる「解釈性」を持たせる取り組みが行われています。

本セミナーでは、OSSでのAI、ディープラーニングの動向や、この「ブラックボックス問題」と「解釈性」について解説致します。

プログラム

14:15～14:30　受付

14:30～14:40　開会、ご挨拶

SCSK R&Dセンター

14:40～15:25　BERTによる自動テキスト要約

株式会社クラスキャット　代表取締役社長　佐々木 規行 様

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は Google 社から発表された自然言語処理技術です。 今回の公演では、OSSにおける自然言語処理テクノロジーのトレンドと、BERTによる自動テキスト要約について紹介します。

15:25～16:10　Tensorflow2：Keras 入門＆最新ライブラリー紹介

Google Cloud, Solutions Architect 中井 悦司 様

Tensorflow2では、標準コンポーネントとしてKerasが利用できるようになり、より簡単にカスタムモデルが作成できるようになりました。また、確率モデルとディープラーニングを組み合わせるTensorflow Probabilityや、量子コンピューターで用いられる量子回路のチューニングをディープラーニングで実行するQuantum Tensorflowなど、Tensorflowの応用分野を広げるライブラリーも増えています。本セッションでは、初心者向けにKerasの使い方を説明すると共に、Tensorflow Probability、Quantum Tensorflowなどの新しいライブラリーを紹介します。

16:10～16:20　休憩

16:20～17:05　機械学習モデルの解釈可能性について

日本マイクロソフト株式会社　カスタマーサクセス事業本部 Cloud Solution Architect　女部田 啓太 様

機械学習のアルゴリズムの進化によって、モデル構造が複雑になっています。モデル開発に従事する Data Scientist だけでなく、様々なステークホルダーがブラックボックスなモデルを理解できていないことが AI システムを構築・運用する上での課題になります。最近、機械学習モデルの解釈可能性の技術が注目されていて、Microsoft も積極的に投資をしています。本セッションではモデルの解釈可能性のための OSS　ライブラリの InterpretML について網羅的に解説します。

17:05～17:50　機械学習応用システムの開発技術（機械学習工学）の現状と今後の展望

国立情報学研究所 准教授 吉岡 信和 様

近年のビックデータと深層学習の開発環境の普及により、人間の能力を超える機能をもったシステムも開発できるようになってきました。 しかしながら、データから複雑かつ膨大なルールを自動的に導出する深層学習は、どのような判断をしているのかが人知を越えており、そのシステムの安全性を保証することが非常に困難です。 本講演では、深層学習によって訓練した訓練済みモデルを組み込んだシステムに関して、その安全性の担保の難しさを自動運転の事例で整理し、機械学習応用システムのための工学技術(機械学習工学)がどこまで対応できるのかを解説し、今後の研究開発の展望を説明します。

17:50～18:00　閉会、ご挨拶

スタイルズ／矢野 哲郎 様

18:00～19:00　交流会 ※任意参加、開催方式検討中

主催

SCSK株式会社