本戦略の目的は、 Society 5.0 Q5:今後、AIやIoT、ロボットの導入を考えていますか。 中小企業の5割は、AI・IoT・ロボットの導入を考えていない。 一方で、3割程度は、導入済、導入予定、検討中と回答。 Q6:中小企業のIT導入が進まない理由は何だと思いますか。

Copyright © Nikkei Business Publications, Inc. All Rights Reserved. ipaが2019年度に実施した「企業におけるai利用動向アンケート調査」(ai白書2020掲載、以下「本調査」)では、aiの自社導入に関して、「すでに導入している」が4.2%、「現在実証実験を行っている」が4.8%となっており、併せても1割に達していません(図1)。 ai˜hub【図表2:ai-hub】 これまでにai導入における課題、ai活用 のポイントを説明してきたが、弊社では このポイントを踏まえたaiのプラット フォーム(ai˚hub)を構築した。この プラットフォームを活用頂くことで、正 しく・早くaiを活用することができるた アンケート調査結果: aiを導入するにあたっての課題 •「aiについての理解が不足している」が突出 (出典:ipa ai社会実装推進調査報告書/ai白書2019) 「何でもいいから、とにかくAIを導入してくれと社長が言っているんだ。急ぎで、何かAIっぽいシステムを作らないと叱られてしまう。手を貸していただきたい」――。, AI(人工知能)の導入や開発を受託するベンチャー、クロスコンパスの佐藤聡社長は「ウソと思うかもしれないが、こうした依頼は本当にある」と明かす。このような依頼をした企業がAIの導入で成功するケースはほとんどない。, 人間のクイズ王を破った米IBMの質問応答システム「Watson」や深層学習(ディープラーニング)の登場を機に、2012年頃に第3次AIブームが始まってから5年。今や多くの企業がAI導入の実証実験に乗り出している。, だが一方で、実験から1年以上が経過した今でも実用化のメドが立たずにいるケースが相次いでいる。技術の限界、AIに学習させるための正確なデータ収集の難しさ、費用に見合う成果が見込めないなど理由は様々だ。, もちろん全ての挑戦が成功することはあり得ないし、新たな取り組み自体は賞賛すべきことだ。試した手段では実現が難しいと分かれば、別の手段を模索することもできる。今後、試験運用を経てAIの実用化にこぎつける可能性もある。, ただしAIの実力を見誤ったり、従来の情報システムとの違いを知らずに導入しても、成功はおぼつかない。成果が上がらないまま実証実験ばかり繰り返し、いつしか出口のない無限ループへとハマってしまう。こんな悲劇を招きかねない。, これまでAIの導入プロジェクトを数多く手掛けてきたAI開発ベンチャーなどの証言をまとめると、AIの導入に失敗する主なパターンは4つになる。, 一つは、AI導入ありきで見切り発車してしまうケースだ。AIの導入で何を目指すか、必要なデータがあるか、導入対象の業務がAIに適しているかを十分に検討せずに企画するというものである。, 既存の情報システムの導入プロジェクトと同じように、目的や適合性を検討しなければ当然失敗する。だが空前のAIブームに踊らされるかのように「AIならなんでもできる」「とにかくAIを使ってみたい」と期待を先行させ、失敗に至るケースが増えている。, 「AIの理屈に合わない案件は絶対にうまく行かない」。コンサルティング会社のシグマクシスでAI分野を担当する溝畑彰洋ディレクターは断言する。同社はAIの導入を支援するに当たり、AIの導入には対象作業について「正解」を示した教師ラベル付きの学習データが不可欠である点を経営層に理解してもらうことを第一歩にしている。, データ分析企業ALBERT(アルベルト)の上村崇社長は「プロジェクトが始まったら、まずAIの実用性を評価する指標を顧客企業と共同で検討し、合意する。それができない案件は先に進めないようにした」と話す。評価指標の合意がないために、いつまでも本格的な実運用の議論に入れないケースが複数あったからだ。合意を必須にして以降、実用化に到達するケースが目に見えて増えたという。, 世界では5Gの次の世代「6G」に向けた議論も活発化しています。5Gから6Gに向けて通信はどのように変化し、社会やビジネスにどのようなインパクトをもたらすのでしょうか。国内外からキーパーソンが集まり、Beyond 5G/6Gの未来を描きます。, 「Beyond 5G/6G International Summit」の詳細はこちら, 2020年11月24日(火) 14:00~17:25 2020年11月25日(水)14:00-17:25, 2020年10月1日に起こったシステム障害と、過去の東証関連記事をまとめました。最新情報を随時追加します。. る4 。 近年のAIは、機械学習、特に深層学習(ディープラーニング)に基づくものが中心であるが、AI関 連の技術は急速に進展しており、AIに利用される技術に限定してAIの定義とすることはしない。 (B)戦略の目的. テクノロジーNEXT 2021 Beyond 5G/6G International Summit.


1.会社・団体等が抱える業務課題 2.aiソリューションの導入率 3.業務課題別のaiソリューション導入状況 4.業務課題における利用aiベンダー 5.業務課題における利用検討aiベンダー 6.学習データの収集方法 7.aiソリューションの導入時期 多くの企業がaiの実証実験に取り組む一方、実用化に至らない事例も相次ぐ。ai導入の失敗例を探ると、4つの要因が浮かび上がってきた。目的が不明確、特性の理解不足、開発丸投げ、運用軽視が「無限ループ」につながる。

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