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経営視点から考察するデジタル戦略
〜クラウドがもたらすビジネスインパクト〜
栄藤 稔(えとう みのる)
⼤阪⼤学 先導的学際研究機構 教授
株式会社 みらい翻訳 社⻑
株式会社 コトバデザイン 社⻑
科学技術振興機構 CREST⼈⼯知能領域 研究総括
10/10/2018
1
2
質問
御社のデジタル戦略は?
ITが企業競争⼒の源泉だと考えている経営者が少ない.
3
4
クラウドありきでITシステムを作り直す別働隊
を少数名で作りましょう. 
それが企業ができるデジタル変⾰の第⼀歩.
本⽇,お伝えしたいこと
5
デジタルの意味は何か.
その世界で何ができるようになるのか.
もし社⻑が「今年はデジタルで⾏く」と⾔ったら?
6
http://college.nikkei.co.jp/article/97932412.html
デジタルとは
電⼦化のことではない.それは顧客接点の変化に対応できる
ように組織をIT化し,その上で顧客利⽤を観測し,その満
⾜度を最⼤化できるように従来の商売のやり⽅,営業基盤を
変えるという意味をもつ.
7
ドメイン技術通信を伴うデジタル化
IoT = ICT + OT (Operational Technology)
IoT + AI =これまでコンピュータとは無縁だった産業
の⾃動化・⾃律最適化
Society 4.0はICT, Society 5.0はAIの時代.
全産業の最適化とプラットフォーム化
Bloomberg BETA(VC)によるトレンド分析資料・2016向けより抜粋
エージェント/アシスタント ⾃動制御(ドローン、⾃動⾞、船、⼯場機器)
Security HR Marketing カスタマーセンター 社内稼働管理 市場分析
基盤機能提供(機械学習基盤、⾳声認識、画像認識・・・・)
広告 農業 ⼩売
財務管理
法務
医療
ヘルスケア
教育 流通 投資分析 AIサービス提供者向け各種ツール提供
社会問題 材料/製造
※Pitchbook調査に
AI関連といわれる企業数は
1100社以上※。
適⽤分野は対話/⾃動制御/
セキュリティ/・・・広告/医療/農業・
など多種多様。
⾮ICT分野のデジタル変⾰
が進⾏中
8
⽶国内AI関連事業の概況
全産業の
Automation, ⾃動化
9
10
11
AIで今,起きようとしていること
プラットフォーム⾰命 (サイバーX 実空間の統合最適化)
アマゾンの⼩売:ネットで注⽂(サイバー空間)ロボットで梱包,ドローンで配送
(実空間).
Uberの貨客混載物流:スマホで注⽂(サイバー空間),⾞で⽣鮮⾷品も配送(実
空間)
農⽔産物の商流が劇的に変化する前兆がある.
定型業務の置換:医療・農作業・投資信託の⾃動化が進展.
障碍者,⾼齢者の社会システム参加を可能とする⼈に優しいAIインタフェースの出現.
12
AIで将来,起きそうなこと
社会システムの変⾰
(需要と供給の⾼度なネットワーク形成による効果)
シェアリングエコノミーの進展(所有から共有へ). 
                 → 資本主義そのものが変化
雇⽤のフリーランス化 (AIにより動的再配置が可能).
新交通システム,新物流システムの登場.
社会意思決定システムの変⾰ 直接⺠主制も可能に.
13
https://www.jcer.or.jp/policy/policy-proposal/detail5394.html
⾮定型
定型
知識労働 作業労働
第II象限: AIが強化 第Ⅰ象限
AI/ロボティクスが分担
第Ⅳ象限:AI/ロボティクスが代替
スポーツの審判
スーパーのレジ係
第Ⅲ象限:AIが代替
農産物の仕分け係
俳優
⻭医者
読影医
保険の審査担当者
不動産のブローカー
消防⼠
税務申告代理⼈
司法書⼠ 建設機器操作員
経営者
エコノミスト
介護⼠
精神科医
弁護⼠
⼯場の組み⽴て係
⼩売接客係
IoTのターゲット
RPA!
注:職ではなくタスクが置換される.
14
15
クラス1   Robotic Process Automation
・データ⼊⼒や、複数アプリケーションの連携が必要な単純作業の定型業務
クラス2   Enhanced Process Automation
・構造化されていないデータの収集や分析が必要な業務
クラス 3   Cognitive Automation
・⼤量のデータを基に学習して最良の判断が必要な業務
イマちょーホットなRobotic Process Automation(RPA)
16
https://www.youtube.com/watch?v=YTSiZgGTljE
Robotics Process Automation
時給$15x10週間
=$6000/⼈年
x500⼈=$3M
時給$50x52週間
=$104,000/⼈年
x75⼈=$7.8M
時給$25x52週間
=$52,000/⼈年
x5000⼈=$260M
時給$62x52週間
=$124,800/⼈年
x500⼈=$62M
17
National Robotics Engineering Center, CMUの
⾃律⾃動化のケーススタディ (2014)
4〜5農場が共同で
2000⼈規模の
⾃律⾃動化
2年でリターン
PoC前に中⽌ 事業者が
リスク取らず
企業秘密
18
National Robotics Engineering Center, CMUの
⾃律⾃動化のケーススタディ (2014)
19
農業⽣産者による、開封〜組⽴設置〜登録〜利⽤開始 15分は業界最速を実現 
IoT⽔⽥センサデバイスのプラグ&プレイと

スケーラビリティをAWSサービスを活⽤して実現
20
スマート農業向け システム&サービス スタック
ビジネス基盤
の布⽯
21
セキュリティ/認証/スケーラビリティ/データストレージ/データ加工
ベジタリア スマート農業 IoT基盤構成概念図
 Time
Fulfillment Progress
Blueprinting(概念設計)
Instrumentation(実装設計)
Pilot & ROI(仮説検証)
Scale(展開)
Machine Data Analysis(データ解析)
System of Systems(システム連結)
Time
壁
22
IoT Customer Journey
23
AWS IoT アーキテクチャー
Endpoints
デバイスの導⼊、
管理、SWアップ
デート
デバイスの
監査と保護
IoTデータ分析と
インテリジェンス
Gateway
モノ

センサー、実⾏
クラウド

保存、計算
ローカルでの安全な
トリガー、アクション、
データの同期
知能 (Intelligence)

洞察と論理 → 実⾏
安全な
デバイス接続と
メッセージング
24
所有から共有・利⽤へ
ほとんどの自家用車は、1日あたり22時間は駐車場に止まったまま使用されていない
クラウドの本質:Best Practice
データサイエンティストデータベースエンジニア
25
駆逐
傾向
こんなギャップを埋めるキーワードは”クラウド”
=
AIの⺠主化
26
クラウドが世界を⾷んでいる
27
IT系スタートアップ創業時の平均⼈数
2.5
28
AIの果実
組織のIT化
データマ
イニング
プロジェ
クト発⾜
(2007)
挑戦者の
領域
(2012-)
Biz Design -> Architecture Design -> InstrumentationBy Iret
Web-based system
(Shabette-concier, etc.)
クラウドネイ
ティブの領域
(2014-)
信⽤・信頼の壁
Business system (Personal data analytics, etc.)
Society5.0領域
Security
Governance
Cost management
400~ AWS accounts
Education
Cloud native system design
全社への浸透
5⼈でスタートしたドコモのデジタル変⾰
インターネット
ペタバイト級のデータ+機械学習+並列分散計算モ
ビッグデータからの⾏
動パターン分析による
サービス利⽤促進/ユー
ザビリティ向上
多種多様なログに基づ
くクロスレコメンド/
チューニングによる精
度向上/対象ユーザ・
ビッグデータを⽤いた
辞書構築による⽂字認
識・画像認識精度の向
ビッグデータを⽤いた
ネットワークルーティ
ングの最適化/解約に
つながる⾏動パターン
ビッグデータを⽤いた
ハザードマップ/犯罪
発⽣マップの⾼精度化・
カバレッジ向上
交通機関・公共施設の
運⾏最適化による待ち
時間の最⼩化
マーケティング リコメンデーション メディア理解オペレーション最適化 セキュリティ 社会インフラ最適化
業務システム
のデータ
様々な
ログファイル
CRMシステム
の顧客データ
Webサイト,
ブログ
ソーシャル
メディア
静⽌画,動画 センサデータ
Business Intelligence Data-Driven Innovation29
ドコモにおけるビッグデータ活⽤(2010-)
30
会社の⽅針に関係なく,こだわったこと
クラウドの⽣産性 → 内製 → ROIに責任
Business Intelligence → Data Driven Innovation
31
挑戦者の
領域
(〜2015)
問題外
の領域
クラウド導⼊は⼊札で!
クレジットカードがない請求代⾏お願い,定額ね!
ITインフラを変動費化したい
プロジェクトベースで
クラウド移⾏
PoC⽌まり症候群の壁
AIの果実
組織のIT化
私の阪⼤チーム
イマココ
32
挑戦者の
領域
(〜2015)
とりあえずクラ
ウド移⾏の領域
@システム更改
(2015〜)
問題外
の領域
クラウド導⼊は⼊札で!
クレジットカードがない請求代⾏お願い,定額ね!
ITインフラを変動費化したい
プロジェクトベースで
クラウド移⾏
PoC⽌まり症候群の壁
近畿⼤学の業務システム基盤
BandaiのIT基盤
外注丸投げ
思考停⽌症候群の壁
クラウドインテグレーター
に丸投げ(これは悪くない!)
AIの果実
組織のIT化
私の阪⼤チーム
イマココ
33
挑戦者の
領域
(〜2015)
とりあえずクラ
ウド移⾏の領域
@システム更改
(2015〜)
問題外
の領域
クラウ
ドネイ
ティブ
の領域
クラウド導⼊は⼊札で!
クレジットカードがない請求代⾏お願い,定額ね!
ITインフラを変動費化したい
プロジェクトベースで
クラウド移⾏
PoC⽌まり症候群の壁
近畿⼤学の業務システム基盤
BandaiのIT基盤
外注丸投げ
思考停⽌症候群の壁
クラウドインテグレーター
に丸投げ(これは悪くない!)
武闘派CIOの存在
⽇経デジタル
東急ハンズ
フジテック
Biz Design -> Architecture Design -> Instrumentation -> Operation
By Iret, Server Works, etc.
AIの果実
組織のIT化
Prototype -> Product
技術⼒の⾶躍が必要
私の阪⼤チーム
イマココ
34
挑戦者の
領域
(〜2015)
とりあえずクラ
ウド移⾏の領域
@システム更改
(2015〜)
問題外
の領域
クラウ
ドネイ
ティブ
の領域
⽬指す
領域
スタート
アップの
領域
クラウド導⼊は⼊札で!
クレジットカードがない請求代⾏お願い,定額ね!
ITインフラを変動費化したい
プロジェクトベースで
クラウド移⾏
PoC⽌まり症候群の壁
近畿⼤学の業務システム基盤
BandaiのIT基盤
外注丸投げ
思考停⽌症候群の壁
クラウドインテグレーター
に丸投げ(これは悪くない!)
武闘派CIOの存在
⽇経デジタル
東急ハンズ
フジテック
メルカリ(AWS+GCP)
クックパッド
Abeja
SkyDisc(製造現場の
不具合判定 by AWS AI)
Biz Design -> Architecture Design -> Instrumentation -> Operation
By Iret, Server Works, etc.
AIの果実
組織のIT化
壁は無い!武闘派CIOの存在Prototype -> Product
技術⼒の⾶躍が必要
私の阪⼤チーム
イマココ
35
周回遅れの理由
1.ITなしでもいまは会社が成り⽴っているので,デジタル変⾰する必要がない.
2.AI, IoTと聞くと焦りはするが,どこから⼿をつけて良いかわからない.
3.そもそもデジタル戦略が不明確.IT投資の⽬的が明確ではない.
4.IT部⾨はコストセンターであってプロフィットセンターでない.効率化は求め
るが,競争原資になるとは思っていない.
5.クラウドと⾔っても対応の仕⽅がわからない.
• Gemeinschaft and Gesellschaft :⼀乗⾕の朝倉義景 vs 楽市楽座の織⽥信⻑
36
陥りやすい我々に⽋けている視点
楽市楽座の本質を知ろう.
経営幹部の視座は,”現在最適”ではなく”未来最適”にある.
ITシステムの内製はできる.(ムラ社会とは異なる⼈事制度必須)
ITは少ない投資・⼈数からスタートできる.
収益責任を負うIT部⾨をつくる(+管理会計).
IoTとか⼈⼯知能とか
機械学習
ビッグデータ
ビジネス設計
センサー・ネットワーク技術
クラウド&データベース技術
システムエンジニアリング
企業⽂化・組織改⾰
ICT⼈材育成・スタートアップ
デジタル変⾰37
「AIやIoTと⾔う前」にデジタル変⾰が必要!
38
申し上げたいこと
近代は機械化・⾃動化の歴史 AI, IoTの本質は全産業の⾃動化
デジタル変⾰が必須. デジタル≠電⼦化
AIの⺠主化:クラウドにより誰でもAIが利⽤可能.
経営幹部の視座は,”現在最適”ではなく”未来最適”.
静かなる有事が進⾏中.
毎年1%の新⼊社員が減っているのをご存知ですか?
今後30%の効率化が必要.

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