次の5年、急進化するAIをどう活用するかが
勝敗を分ける――

次世代AI戦略2025

激変する20分野 変革シナリオ128

誌面サンプル読めます

次世代AIを活用した「企業が取り組むべき戦略テーマ」と「変革シナリオ」、最新AI事例を一冊に。

ディープラーニングがけん引した第3次AIブームが社会や企業に大きな変化をもたらしたことは言をまちません。画像認識、自然言語処理、データ分析といった領域での革新は企業のビジネスを一変させました。AIが業務を自動化することで、一気に生産性が向上します。

単なる効率化だけはありません。AIとIoT(インターネット・オブ・シングス)やクラウドなどの技術と組み合わせることで、過去になかった新ビジネスや新たなサービスを実現させることができます。AIはDX(デジタルトランスフォーメーション)の実現に欠かせない存在です。新型コロナウイルス感染症の脅威が去らない中、業務プロセスから人手を排除できるAIの価値はより高まっています。

本書では、XAI(説明可能なAI)、次世代ディープラーニング、次世代機械学習、記号推論との融合という次世代のAIを左右する4つの技術をAIのエキスパートが選び出し、その本質と今後のビジネスに与える影響を解説します。

次世代AIが産業、企業に与える影響も予測しています。金融、製造、リテール、物流・運輸、建設・不動産、情報・通信、製薬・医療、ヘルスケア・介護、第一次産業、地域・自治体の主要10 業種に加え、企業の意思決定・ガバナンスから未来の働き方といった10の注目動向を選び出し、その一つひとつについて、5年後に向け企業がどうすべきなのかを示します。

具体的には取るべき74の戦略テーマを策定し、128の変革シナリオを提示しました。単なるアイデアではなく、企業を変える具体的アクションにつながります。

さらに本書では、5年後の戦略を考えるヒントとするため10の業種で112の最新事例を取り上げました。

全ての企業はAIによる革新、DXに取り組まなければなりません。無視すれば厳しい競争に勝ち残れなくなります。本書は、経営戦略、事業企画、製品開発、技術開発の企画や実現に大きく役立つものになっています。ぜひ御社のアフターコロナの時代に向けた指南書としてご利用ください。

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次世代AIの
「威力」を知る。
使いこなすための戦略を描く。

特長1次世代AIの4大技術動向

各技術で実現できること、課題、解決後の姿を詳説

第3次AIブームで見えてきた課題に対する回答が、AIに新たなブレークスルーをもたらし得る4つの技術です。現在のAIとの違いを示しつつ、技術の概要、実現できること、課題、課題解決後の姿、代表的技術を詳しく解説します。

次世代AIの中核となる
4つの技術について
詳しく解説

●どのような次世代技術が研究され、応用技術の開発はどの程度まで進んでいるか。
●数年先の未来には、どのようなことが可能になるのか。
●産業界にどのような影響を与えるのか。

XAI(説明可能なAI)

4方向のアプローチでブラックボックスを回避

「XAI」は、根拠が説明不可能だったAIを説明可能な今後5年でAIが大きな影響を与えそうな動きを抽出ものに変える。

代表的技術
  • ■ 入出力の組み合わせからルールを抽出するGRex
  • ■ どの特徴に着目して予測したかを説明するLIME
  • ■ 画像を使って可視化するGradCAM ほか

次世代ディープラーニング

Attention機構をベースに革新続く

「次世代ディープラーニング」は、Attention機構によって、検索や自動翻訳等の自然言語処理の領域で、精度を向上させる。

代表的技術
  • ■ 自動翻訳の精度を一気に向上させたTransformer
  • ■ エポックメイキングな成果を出すBERT
  • ■ 過去最大のニューラルネットワークであるGPT-3 ほか

次世代機械学習

巨大な教師データセットからの解放

教師なし学習、メタ学習といった「次世代の機械学習技術」は、大量のデータを不要とする。

代表的技術
  • ■ 自己教師あり学習
  • ■ 自動でモデルを探索するAutoML
  • ■ よい初期値を学習するMAML ほか

記号推論との融合

既応的知能に熟考的知能が加わる

ディープラーニングを改良し「記号推論」と融合させることで、AIに論理的で言語化が可能な能力を加えようという動きが出ている。実現すれば人間の作業の代替が進む。

代表的技術
  • ■ 記号推論との融合
  • ■ 学習する方法を学習するメタ学習

特長2技術進化と変革シナリオ128[業種・動向別]

新たなビジネスの姿、企業が取り組むべき戦略

次世代AIはすべての産業に大きな影響を与えます。主要10業種と、今後5年でAIが大きな影響を与えそうな10の動向について、次世代AIの広がりに応じてどんな戦略に取り組むべきか、また、その変革シナリオをまとめました。5年後を見据えたAI活用戦略策定にお役立ていただけます。

20領域・次世代AI変革シナリオ

主要10業種、注目10動向分析

企業が取り組むべき戦略テーマ、2025年に向けた変革シナリオを解説

10の主要業種

金融/製造/リテール(リアル店舗)/物流・運輸(モビリティー)/建設・不動産/情報・通信/製薬・医療/ヘルスケア・介護/第一次産業/地域・自治体

10の注目動向
(キーワード)
今後5年でAIが大きな影響を与えそうな動きを抽出
■ 人事データ活用の未来
■ 未来の働き方(エンゲージメント・メンタルヘルスケア)
■ 家庭内でのAI・デジタル体験
■ 消費者データ活用によるイノベーション
■ B2B営業イノベーション
■ 意思決定・ガバナンス
■ 自律型DI(デジタルインテリジェント)組織運営
■ 組織的クリエイティビティー創出
■ デジタル人材の採用・育成
■ SWエンジニア組織作り
10の主要業種・10の注目動向それぞれついて、下記の要素を表に整理。
74の戦略テーマ、128の変革シナリオについて詳しく解説しています。

■ メガトレンド:中長期の動向

■ Withコロナで発生・加速したトレンド

■ AIの技術進化の影響

■ 取り組むべき戦略テーマ:企業がAIを利用して取り組むべき戦略を、目的とともに示す

■ 次世代AIによる変革シナリオ:戦略テーマが、次世代AIの実装によりどのように具現化されるのかを示す

■ 関係する事例:第4章「最新AI導入事例112」掲載の関係する事例をもつ企業名を記載

3.2 製造業の未来

特長3国内外100社超の最新AI導入事例

企業別に導入目的や、採用したAI、適用領域を一挙掲載

AI導入の動きは確実に広がっており、AIの事業への関わりは年々深くなってきています。本レポートでは、10業種を対象に事例を分析。それぞれ、導入目的やAIの適用領域などをまとめています。次世代AI戦略を考えるヒントになる112事例です。

最新AI導入事例112

次世代AIへの胎動をつかむ

100社を超える企業の112のAI活用事例を10業種に分類して掲載。
[10業種]金融、製造、リテール、物流・運輸、建設・不動産、情報・通信、製薬・医療、ヘルスケア・介護、第一次産業、地域・自治体

下記の項目で整理し、1事例1ページで紹介しています。
■ 関連する動向
今後5年でAIが大きな影響を与え得る10の注目動向を提示
■ AIの適用領域
「画像/動画解析」、「音声解析」、「文章解析」、「データ解析」、「データの前処理」のうち、どの領域に関する事例なのかを示す
■ AI導入の目的
■ 関連する次世代AI技術
次世代技術「機械学習」、「XAI」、「ディープラーニング」、「記号推論との融合」のうち、どれに影響を受けそうかを示す
■ 利用開始時期
掲載事例の一部をご紹介
金融

JCB:自然言語処理AIで業務マニュアル検索を効率化
セブン銀行:ATM2万5000台刷新、AI搭載の顔認証で「新需要」開拓へ

製造業

LG電子(韓国):AIベースのカスタマーサービスで、不要な問い合わせを回避
NEC:数時間の作業を数分に圧縮、AIがロボットに作業目標を指示

小売・サービス

Bodygram Japan:写真2枚から全身の推定サイズを導き出すAI採寸
楽天:AIで顧客とのやり取りを自動化、成約率向上に貢献

物流

JR東日本:列車運行管理にAIを投入、円滑な指令業務を支援
全日本空輸:コールセンターのナレッジ蓄積にAI音声テキスト技術を導入

建築・不動産

オープンハウス:世界初、AIで宅地区割りの設計作業を自動化

情報・通信

アリババクラウド(中国):中国巨大クラウド開発のAIチップ、商品レコメンドなどに活用

製薬・医療

エムスリー:新型コロナウイルスの画像診断支援にAIを活用

ヘルスケア・介護

WINフロンティア:脈拍から感情を分類、疲れやストレスを可視化するアルゴリズム

第一次産業

BASF(ドイツ):カメラ画像から農薬散布のタイミングと散布量を判断

地域・自治体

内閣官房:デジタル関連政策でAIによる新生活様式を支援

こんな方にお勧めです!

  • 経営企画部門などで、AIによる自社事業への影響や可能性を分析したい方
  • 新事業開発などの部門で、AIを活用した市場参入を図りたい方
  • IT部門などで、AI導入による業務の置き換えを検討、計画している方

目次

本書の目次

第1章次世代AI戦略総論
第3次ブームを超えた次世代AIがDX実現のカギ

第2章次世代AIの4つの技術動向
注目はXAI、次世代ディープラーニング、次世代機械学習、記号推論との融合

2-1 XAI(説明可能なAI)
  • ─4方向のアプローチでブラックボックスを回避
2-2 次世代ディープラーニング
  • ─Attention機構をベースに革新続く
2-3 次世代機械学習
  • ─巨大な教師データセットからの解放
2-4 記号推論との融合
  • ─既応的知能に熟考的知能が加わる

第3章次世代AIで変わる10業種・10の注目動向
戦略テーマと次世代AIによる変革シナリオを提示

3-1 金融(従来型金融機関)の未来
  • ─AIの活用で、顧客にとってより身近な存在に
3-2 製造業の未来
  • ─AIをテコにモノ売りからサービス型モデルに変換
3-3 リテール(リアル店舗)の未来
  • ─デジタルと融合した顧客体験を実現
3-4 物流・運輸(モビリティー)の未来
  • ─AIにより効率性・快適性・安全性が劇的に進化
3-5 建設・不動産の未来
  • ─現場の暗黙知が段階的にデジタル化、AI活用が進む
3-6 情報・通信の未来
  • ─守りのITから攻めのDXへミッション転換
3-7 製薬・医療の未来
  • ─患者の行動データをAIで抽出、より良い医療の実現へ
3-8 ヘルスケア・介護の未来
  • ─AIの用途は現場負荷の解消中心の傾向が続く
3-9 第一次産業の未来
  • ─AIの認識能力を生かしたスマート化が進む
3-10 地域・自治体の未来
  • ─デジタル庁主導で変革、地域課題をAIで解決
3-11 人事データ活用の未来
  • ─勘と経験に頼っていた人事業務がAI化
3-12 未来の働き方(エンゲージメント・メンタルヘルスケア)
  • ─いつでも相談できるAIコーチが働き方改革を実現
3-13 家庭内でのAI・デジタル体験
  • ─家庭がオフィスや飲食店を吸収しAI活用が進む
3-14 消費者データ活用によるイノベーション
  • ─行動データをAIサービスで獲得し競争力強化
3-15 B2B営業イノベーション
  • ─営業プロセスの至る所でAI利活用が進む
3-16 意思決定・ガバナンス
  • ─AI前提の規範・組織・リスク管理の必要性高まる
3-17 自律型DI(デジタルインテリジェント)組織運営
  • ─AI・デジタル活用が最適に行われる組織の実現
3-18 組織的クリエイティビティー創出
  • ─社内の集合知がAIで簡単に見つけられるように
3-19 デジタル人材の採用・育成
  • ─内製強化がAI活用の成否を握る
3-20 SWエンジニア組織作り
  • ─企業の競争優位性を生む集団として重要性高まる

第4章最新AI導入事例112
業種は情報・通信、用途はデータ解析が最多

4-1 金融
  • JCB
  • LINE Credit
  • QUICK
  • 住友生命保険
  • セブン銀行
  • 仙台銀行
  • 東京海上日動火災保険
  • マネックス証券
  • みずほ銀行
  • 三井住友海上火災保険
  • 三菱UFJ銀行
  • 日本生命保険
  • 横浜銀行
4-2 製造
  • LG電子(韓国)
  • NEC
  • NTTドコモ
  • SUBARU
  • アサヒグループホールディングス
  • 住友化学
  • 住友ベークライト
  • 帝人
  • テクノア
  • 電通国際情報サービス
  • 東芝
  • 東芝デジタルソリューションズ
  • 日本ユニシス
  • パナソニック スマートファクトリーソリューションズ
  • 三菱総合研究所、横河ソリューションサービス
4-3 リテール
  • b8ta(米国)
  • Bodygram Japan
  • TableCheck
  • TOUCH TO GO
  • エアークローゼット
  • 俺の
  • トライアルホールディングス
  • 吉野家
  • 楽天
  • レインズインターナショナル
  • ローソン
  • ゑびや
4-4 物流・運輸(モビリティー)
  • JR東日本
  • NVIDIA
  • Starship Technologies
  • 西武ホールディングス
  • 全日本空輸
  • ファーストリテイリング
  • ブラックベリー
  • ヤフー
4-5 建設・不動産
  • オープンハウス
  • 大林組
  • 鹿島
  • 竹中工務店
  • 東急リバブル
  • 富士フイルム
  • 三菱地所
  • リース
4-6 情報・通信
  • Baseconnect
  • Cygames
  • ESPN(米国)
  • EY Japan
  • KDDI総合研究所
  • LAPRAS
  • Mantra
  • mmhmm(米国)
  • NBA(米国)
  • NEC
  • NEC
  • note
  • Pixellot(イスラエル)
  • RevComm
  • Tomofun
  • アリババクラウド(中国)
  • グーグル(米国)
  • コグ二ティ
  • ジーニー
  • スカパー・カスタマーリレーションズ
  • ソフトバンク
  • タイミー
  • タメニー
  • 電通
  • トレッタキャッツ
  • 日本コンピュータビジョン
  • 日立製作所
  • フェイスブック(米国)
  • 富士通
  • プラスアルファ・コンサルティング
  • ベルシステム24ホールディングス
  • マイクロソフト(米国)
  • マイナビ
  • ヤフー
  • ランサーズ
4-7 製薬・医療
  • Amazon Web Services(米国)
  • NECソリューションイノベータ
  • インファービジョン(中国)
  • エーザイ
  • エムスリー
  • 大阪大学、九州大学、ニコン
  • オリンパス
  • シーメンスヘルスケア
  • 田辺三菱製薬
  • 中外製薬
  • 日本IBM
  • 富士通
  • 理化学研究所
4-8 ヘルスケア・介護
  • WINフロンティア
  • フロンテオ
4-9 第一次産業
  • BASF(ドイツ)
  • カゴメ、NEC
  • クレバアグリ
4-10 地域・自治体
  • スペクティ
  • 内閣官房

著者からのメッセージ

「次世代AI戦略2025」で我々が挑戦したのは『未来を創る』ことでした。

エクサウィザーズは、AIを用いた社会課題解決というビジョンを掲げて、各産業でAIの社会実装を手掛けるスタートアップです。AI技術と社会課題の最先端を理解している我々だからこそ、技術と社会の未来を示す"ハイブリッド"なレポートに落とし込むことができました。

レポートには、注目すべき4つの次世代のAI技術に加えて、今後5年間で企業が取るべき74の戦略テーマと128の変革シナリオにまとめています。

コロナ禍以前から日本は、超高齢化社会に代表されるさまざまな社会課題を抱えていました。将来の不透明なWithコロナの時代が続き課題は大きくなるばかりでしょう。環境の劇的な変化に対応しながら乗り越えていくためのカギの一つがDXであり、AIはDXに不可欠な中核技術の1つです。

これからの世の中を変えていく次世代AIを理解し、これに基づく戦略・変革シナリオを立てるためにぜひ本レポートをお役立てください。

代表筆者
株式会社エクサウィザーズ 取締役 大植 択真

著者大植 択真

株式会社エクサウィザーズ 取締役

京都大学工学部卒業。京都大学工学研究科修了(都市計画、AI・データサイエンス)。2013年、株式会社ボストンコンサルティンググループに入社。事業成長戦略、企業変革、DX推進、新規事業立ち上げなどの多数のプロジェクトに従事した後、2018年に株式会社エクサウィザーズに入社。2019年4月より、AI事業管掌執行役員として年間数百件のAI導入・DX実現を担当。2020年6月より取締役に就任。兵庫県立大学客員准教授。

著者遠藤 太一郎

株式会社エクサウィザーズ AI技術統括

会津大学コンピュータ理工学部博士前期課程終了(首席)。1996年、18歳からAIプログラミングを始める。米国ミネソタ大学大学院在学中に起業し、AIを用いたサービスを開始。AIに関する実装、論文調査、システム設計、ビジネスコンサル、教育等幅広く手がけた後、株式会社エクサインテリジェンス(現株式会社エクサウィザーズ)に参画。国立大学法人東京学芸大学准教授、理化学研究所 革新知能統合研究センター(AIP)客員研究員、超教育協会 理事/AI×教育WG リーダーとしても、AI時代の教育の政府提言を取りまとめている。

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【収録内容】
◉ 第2章「次世代AIの4つの技術動向」より、「次世代ディープラーニング─Attention機構をベースに革新続く」の一部
◉ 第3章「次世代AIで変わる10業種・10の注目動向」より「製造業の未来」「未来の働き方(エンゲージメント・メンタルヘルスケア)」の一部
◉ 第4章「最新AI導入事例112」より「b8ta」「Bodygram Japan」(リテール)、「Amazon Web Services」「NECソリューションイノベータ」(製薬・医療)
◉本レポートの全目次

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次世代AI戦略2025

激変する20分野 変革シナリオ128

  • ■著者:エクサウィザーズ 大植 択真、遠藤 太一郎
  • ■価格:書籍のみ:本体600,000円+税
       書籍+オンラインサービス:本体900,000円+税
  • ■発行日:2021年2月8日 発行
  • ■レポート:A4変型判、358ページ
  • ■発行:日経BP

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