人工知能とIoT実装化の付加価値  APIエコノミーと人工知能

この記事は2016年10月発行のエスネットワークス産業調査レポート vol.4より転載しております。

CFOだけではなく、経営に携わる方であれば、常に自社の業界をはじめ、各種セクターの動向に目を向け、ビジネスの次の一手を考えられていることと思います。産業調査レポートは注目が高まるIoTやXaaSサービスを中心に各業界の動向をまとめております。

 

01 IoT+PaaS実装化の2層構造

loTレイヤーは、インダストリ4.0対応の新機能として、loTデバイスインターフェース、ビッグデータ、人工知能による分析、プッシュ型MA(Marketing Automation)を実装します。
PaaSレイヤーは、既存の基幹業務システム、SCMシステム、CRMシステムとデータ連携をはかり、クラウド上ERPを実装します。

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02 IoTレイヤーの新機能

 

IoTレイヤーのデータの流れ


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03 IoT新機能を活用するポイント

人工知能は、データ解析アルゴリズムに依存します。インプットデータの精度が低い、有意なデータセットが用意されていないと、分析した結果は問題解決情報にはなり得ません。ヒトが考えうる以上のアウトプットを導くには工夫が必要になります。

新機能を活用するための要点整理


①インプットデータ別のアルゴリズム
 数値データVS画像・音声データ、静的データVS動的データ別のアルゴリズムの区別
②ビッグデータ分析 
 数値データに対するデータサイエンスアプローチ、画像・音声データに対するディープラーニングアプローチの区別
③分析結果の見える化
 BIツールの前処理としてのデータクレンジングの必要性を認識

 

04 人工知能(AI)のインプットデータ別系統

人工知能は2つの系統に分かれます。系統①は、数値データに対しデータサイエンスアプローチにて問題解決情報をアウトプットするもの、系統②は、音声や画像などのビッグデータに対し深層学習によるパターン学習を行い、行動予測をアプトプットするものです。

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系統①   数値ビッグデータに 多様なメタタグ(属性因子)の付加と仮設設定を行い、有意データを見出す
        クレンジング作業にて、問題解決情報を導き出す「発見作業」

系統②   音声や画像データなどのビッグデータをもとにパターン学習を行い、人間では認識困難なパターンを
        問題解決情報として導き出す「深層学習と発見作業」

 

05 APIエコノミーの台頭

他社ビジネスやアプリケーション、IoTなどの最新デバイスは、複雑化と多様化が進んでいます。IoTとクラウドの実装では、それらの連携を自在に行うためにAPI(Apprication Programming Interface)を活用するAPIエコノミーが主流になりつつあります。企業も自社で開発したアプリケーションのAPIを積極的に公開して、他社との子レボレーションを推進しています。

APIエコノミーの概念


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06 PaaSレイヤーの機能

PaaSレイヤーは、基幹業務システム、SCM、CRMのアプリケーション群によって構成されます。
製造業、サービス業もしくは、付加価値製品、非付加価値製品などの特長によって、SCM重視もしくはCRM重視の性格を有します。

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価値連鎖における力点が置かれるポイントで、システム構築のアプローチが異なります。SCMを重視するか、基幹業務システムとのデータ連携を重視するか、CRMを重視するかによって、オプション機能の取り込み方や全体のIoT実装方法が異なります。

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07 Iot+PaaSの実装法

機能ありきではなく、運用ができるか、それが投資に見合うリターンを生み出すかに比重が置かれます。そのためにも、できるだけ汎用化させたイメージを持ち、付加価値を加えるオプション機能を本当に必要かどうかを検討しながら、付与することが現実的です。「できるだけ簡単な実装か」によるスタートアップが望まれます。

<注意点❗️>
・オーバースペックにならないこと(何が必要で何が必要でないかを見極めること)
・機能からではなく運用から構築すること(運用できるシステムであること)
・コストがかかりすぎないこと

STEP1 最低限の業務システムを抽出する


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STEP2  システム構築アプローチ法


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執筆者

NEXT CFO 編集部

 NEXT CFO編集部

経営者・管理職にCFOの役割を広めたい!CFOが活躍する社会をつくることで、日本経済を活発にしたい!そんな想いでNEXT CFOのメディアを運営しています。