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DX記事一覧

DX(デジタルトランスフォーメーション)の要点を分かりやすく解説

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デジタルトランスフォーメーション(DX) の5つの技術と活用例

【事例あり】デジタルトランスフォーメーション(DX) の5つの技術と活用例

第5世代移動通信方式(5G)の本格的な商用サービスがスタートする2020年。いわゆる「5G元年」となるだけに、デジタルトランスフォーメーション(DX)施策を行う企業も増加傾向にあります。以前までは“SFの世界”でしかなかった通信技術や情報伝達の手段が、近未来の現実となりつつあります。 しかし、一口にDXと言っても、技術や用途はさまざま。導入を検討する企業としては、業務内容や目的などを踏まえて自社に適したテクノロジ

デジタルトランスフォーメーション(DX)とは何か?企業の課題解決事例をご紹介

デジタルトランスフォーメーション(DX)とは何か?企業の課題解決事例をご紹介

成功している企業はいち早くデジタルトランスフォーメーションに取り組んでいる ここ10年ほどでデジタルテクノロジーは大きく進化し、私たちの生活スタイルも随分と変わってきました。朝起きたらすぐにスマホで天気をチェックして、会社ではパソコンを使って競合企業の新製品売上予測をシミュレーションし、自宅に帰ったらサブスク型のストリーミング動画を家族と見る・・・。インターネットやスマホが普及していなかった時代では

デジタルトランスフォーメーション(DX)を支える技術と開発手法

入門編⑥:デジタルトランスフォーメーション(DX)を支える技術と開発手法

デジタルトランスフォーメーション(DX)とは、「企業が新しいデジタル技術を活用して製品やサービス、ビジネスモデルを変革することにより、競争優位性を確立すること」です。 これまでのコラムでは、ビジネスモデル、ITシステム、業務オペレーション、組織・人材などの幅広い観点から、デジタルトランスフォーメーション(DX)で目指すべき姿や、実現に向けた課題・進め方について紹介してきました。 しかし、デジタルトランス

業務効率化記事一覧

ITを活用した業務効率化のアイディアや事例をご紹介

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ITシステム活用による業務効率化

ITシステム活用による業務効率化〜その実態と実践にあたって押さえるべき注意点〜

日本の生産年齢人口は、2015年時点の7,592万人から、2060年には4,418万人まで減少すると予測されています(※1)。そのため、国内企業が中長期的な成長を実現するには、業務効率化によって一人ひとりの生産性を高めたうえで限られた人的リソースで業績を維持あるいは向上していく必要があります。 一方で、日本は諸外国と比較した場合の労働生産性の低さが度々指摘されています。実際、OECD加盟36カ国のうち、2017年時点で日本の

国内企業・自治体は業務効率化を目指して先端テクノロジーをどのように活用しているのか?

【最新事例を紹介】国内企業・自治体は業務効率化を目指して先端テクノロジーをどのように活用しているのか?

今日では多くの国内企業・自治体が様々なITシステムを駆使して業務効率化に取り組んでいます。そして、一部では様々な先端テクノロジーを活用することでさらなる業務効率化を目指す取り組みが加速しています。 そこで、本コラムではRPA、AI、IoTといった先端テクノロジーを活用して業務効率化に取り組んでいる国内企業・自治体の事例を紹介します。 国内企業・自治体における先端テクノロジーを活用した業務効率化の取り組み事

業務効率化ツール画像

業務効率化を目的としたツール選定で押さえるべき3つのポイント

我が国は少子高齢化の進展と生産年齢人口の減少という社会問題に直面しており、その影響から今後は労働力不足が深刻化すると予想されています。つまり、現在は業績が好調でさらなる事業拡大を目指していたとしても、将来的には国内企業の多くが労働力を確保することが困難になっていくということです。 仮に労働力が減ったとしても現状と同等あるいはそれ以上のアウトプットを生み出せるように、業務効率化を図って一人ひとりの

AI記事一覧

AI(Artificial Intelligence)の基礎から活用事例までをご紹介

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「ディープラーニング(深層学習)」〜「機械学習」1

AI活用のカギを握る「ディープラーニング(深層学習)」〜「機械学習」との関係性・活用時の課題を解説〜

企業向け、一般消費者向けを問わず、すでに様々な製品やサービスでAIが活用されています。今日、これほどまでにAIの活用が進んだ背景には、インターネットの普及やそれに伴うIoT技術の進歩、コンピュータの処理速度向上など、様々な要因があります。 そして、このところAI領域に大きなインパクトを与えているのがディープラーニング(深層学習)です。 そこで、本コラムではディープラーニングの定義や活用例、活用時の課題

国産AI

【大手・ベンチャー】国内企業が開発した「国産AI」6選

IBM社、Google社、Apple社など、AI(Artificial Intelligence/人工知能)製品の開発元としてしばしばその名前が挙がるのは主に海外企業です。 しかし、実は国内においても大小様々な企業がAI製品を開発しています。 そこで本コラムでは、「国産AI」の具体例を大手企業とベンチャー企業にわけて紹介します。 大手企業が開発した「国産AI」4選 NECグループの「NEC the WISE」 NECグループでは、「NEC the WISE」というAI製

機械学習とは?AI・ディープラーニングとの関係と機械学習導入時のポイントを解説

機械学習とは?AI・ディープラーニングとの関係と機械学習導入時のポイントを解説

企業のウェブサイトはもちろん、ニュースや新聞などでも機械学習という用語を目にする機会が多くなりました。 一方で、その定義やAI・ディープラーニングといった関連用語との違いを明確には理解できていないという方もいらっしゃるのではないでしょうか? そこで本コラムでは、AI・ディープラーニングとの関係を踏まえたうえで機械学習の定義を解説します。また、実際に導入する際に押さえるべきポイントを3つ紹介します。

IoT記事一覧

IoT(Internet of Things)の基礎から活用事例までをご紹介

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IoTを活用するための基盤、プラットフォームについて

IoTを活用するための基盤、プラットフォームについて

IoTとは「Internet of Things」の略で直訳すれば「モノのインターネット」です。IoTを活用する、ということはモノからデータを収集し、そのデータを活用して暮らしや業務に役立てることを意味します。 では、モノにセンサーを取り付ければすぐにIoTが実現され、活用できるようになるのでしょうか。残念ながらセンサーがひとりでにデータを収集して分析結果を示してくれるわけではありません。データを収集し、活用できるように

IoTとAIはなぜセットで使われるのか

IoTとAIはなぜセットで使われるのか

IoTと並んで近年よく見かけるワード「AI」。IoT製品の紹介の際には「IoT機器で取得したデータはAIを使うことによって~」などと並んで用語が使われることが多いですが、実際IoTとAIの関係というのはどのようなものなのでしょうか。 IoTとAIの定義 まずは、IoTとAIそれぞれの言葉の定義についてです。 ・IoT 「Internet of Things」。モノのインターネット。 身の周りにある様々なモノがインターネットで繋がること

IoTの必須アイテム「センサー」の種類と活用方法

IoTの必須アイテム「センサー」の種類と活用方法

これまでのコラムでは、IoTの活用事例や実際の製品を紹介してきました。その中でIoTを活用するということは、モノから得られたデータを活用することだとお気づきになったでしょうか。 モノからデータを取得するには、センサーの存在が不可欠です。 今回のコラムでは、IoTで利用される様々なセンサーと、そこから得られるデータの活用方法について解説していきます。 スマートフォンの内蔵センサー 個人デバイスとし

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