Plug and Play Japan・株式会社ACES共催 AI研究セミナー「業界変革を実現するAI活用のススメ」(2022年5月17日) ACES登壇資料
D X プ ロ ジ ェ ク ト の 現 場DXプロジェクトは、経営戦略視点と現場業務の両者をリンクさせて推進することが重要24事 業 に つ い てDX推進プロジェクトの現状 ACESが提供する価値 = 確実性の⾼いDX技術的なアプローチ⽅法がわからずPoC*1ばかりで前に進まない経営戦略と結びついていないため短期的で部分最適な解決策になりがち事業インパクトにつながる経営戦略に基づいたDX戦略をデザインデータの構造化から業務フローへの組み込みまで現場視点のDXを推進AI・デジタルの専⾨性が少なく、戦略と実⾏に⼤きな溝がある実⾏・現場戦略・経営企画1 コンサルティング2 AI事業価値デザイン3 AIモジュール導⼊4 現場検証・運⽤5 デジタル事業実⾏*1: Proof of Concept(概念検証)の略93%のDXプロジェクト/顧客が初回PoCから前進/AI導⼊へ*2*2: DXパートナー事業の開始(2019年1⽉)よりPoCから前進してDXプロジェクトが継続中またはAI導⼊済のものを集計
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S T E P.1 コ ン サ ル テ ィ ン グ経営課題と現場のオペレーションを構造化した上で、DX戦略を策定。イシューを特定し、本当に実⾏するべきデジタル事業開発を⾒定める25ビジネス価値を創出するDX戦略例リアル店舗における売り上げ最⼤化のためのKPIツリー DX視点でのデジタルバリューチェーン構想
S T E P. 2 A I 事 業 価 値 デ ザ イ ン事業課題と最先端技術の双⽅を正しく理解するからこそ、AIが得意とするタスクまで事業課題を分解し、AIの事業価値と実現性を最⼤化する26これまでのAI活⽤ACESのAI活⽤KPI 課題 タスク事故件数事故件数 不安全な状態不安全な⾏動 不安全な⾏動認識不安全な⾏動注意不安全な⾏為不安全な位置⾏為A⾏為B⾏為C実現性が低いAIを最⼤限活⽤し実現可能性を⾼める事業の課題をAIが得意なタスクまで分解なんとなく・とりあえずAI
S T E P. 3 A I モ ジ ュ ー ル 導 ⼊東京⼤学松尾研究室のメンバーを中⼼に研究開発したAIモジュールを導⼊。柔軟な組み合わせを実現し多様なビジネスシーンに対応可能27AIアルゴリズムを独⾃で研究開発しモジュール化 ACESʼ AIモジュール: 柔軟に組み合わせられるAI基礎認知処理AIモジュール機能・知⾒AIモジュール顧客・製品特化AIモジュールAlgo 1 Algo 2 Algo 3 Algo 4業界・業務特化AIモジュールAlgo a Algo b Algo c Algo dAlgoAAlgoBAlgoCAlgo α Algo β Algo γAI トランスフォーメーション・・・・・・Ex: 2D Pose EstimationEx: Object TrackingEx: マルチカメラ作業員トラッキングEx: 作業⾏動定量化Ex: 組み⽴て作業解析・⽐較Ex: ⾃動⾞部品の組み⽴て作業改善Ex: 3D Pose EstimationEx: 製造のDXtアカデミアをバックグラウンドに持つ優秀なエンジニアがAIアルゴリズムを独⾃で研究開発最先端技術 AIアルゴリズム研究A 研究B研究C 研究D研究E 研究FAlgo 1Algo aAIモジュール化
S T E P. 4 現 場 検 証 ・ 運 ⽤現場のニーズに合わせ、アジャイルに検証。最適な技術基盤やソフトウェアを通してAIアルゴリズムを現場に提供28実運⽤を考慮したアジャイルな検証・導⼊実現性をユースケース・条件などで詳細に分解して検討・検証し、それぞれの改善⽅法などを整理し、より適切なシステム活⽤を実現現場で働く⼈のUXを考慮したソフトウェア開発(例)プレスリリースのデジタル管理ツール⼈の転倒検知に関する検証結果まとめ(⼀例)
S T E P. 5 デ ジ タ ル 事 業 実 ⾏ビジネス全体をデジタルで接続していき、データとAIアルゴリズムで業務プロセスの改善や優れた顧客体験を実現するデジタル事業へ進化させる29リアル空間デジタル空間デジタル空間で、今まで離散的だったサプライ/バリューチェーンを滑らかに接続した状態= 価値が最⼤化された状態にする。• 業務プロセスの再構築• 業務の均質化AIトランスフォーメーション• クロスセル、アップセル• 優れた顧客体験• 属⼈的な現場の⼈の知⾒をAIアルゴリズム化