Part 2

職場でのAI実用化、今と未来

  

600職の代替可能性を試算

  

この2~3年でAIを実用化する企業が急増

 

深層学習技術を活用して修理サポートの効率化を目指す

 

ロボット16種類182台が働く次世代サービス業の実験場

 

Interview 澤田秀雄 ハウステンボス代表取締役社長、エイチ・アイ・エス代表取締役会長

 

IBMの「ワトソン」を活用して顧客対応の品質向上を目指す

 

機械学習で故障原因を特定 100点超の部品データを記録

 

AIが一人ひとりの好みを判断 1万2000通りのDMで売り上げ向上

 

部屋の写真をAIが分析 汚れ度合いを4段階で判定

 

「価格弾力性」を予測 売り上げが最大になる宿泊料金を決定

 

顧客の嗜好をAIが分析 一人ひとりに最適な商品を提案

 

Interview 大西 洋 三越伊勢丹ホールディングス社長

 

今は全く見えない新しいビジネスモデル発掘

 

防犯カメラの画像からレジの渋滞を予測

 

全社を挙げてAI活用のサービス開発 個人間の中古車取引の価格を予測

 

社員3000人と6万枚の画像を学習 似合うメガネを判定するAIを開発

 

機械学習の活用によって待ち時間の予測精度を2~3割改善

 

バラ積みロボットのアルゴリズムをベンチャー企業と共同開発

 

ビールの需要を機械学習で予測 新商品でも誤差は1%内に

 

顧客の問い合わせにAIが応える 深層学習で配送時間通知の精度を向上

 

倉庫の作業データをAIで分析 手順を最適化して渋滞を解消

 

「活躍する可能性」を入社前に分析 人事評価の自然言語も認識

 

最適な学生に面接をオファー 機械学習で企業と学生の好みを把握

 

勤怠関連のビッグデータを分析することで4カ月後の退職確率を算出

 

電子メールを分析して情報漏えいの恐れがある社員を抽出

 

「ワトソン」が社員をサポート 人事や法務の問い合わせに自動回答

 

アルゴリズムを切り替え、精緻に予測 太陽光、蓄電池、発電機などの稼働を最適化

 

従業員の日常業務を肩代わり 成長速度や役割、組織も変化

 

賛否が分かれる議題に対してAIが賛成・反対の意見を提示

 

interview 占部利充 三菱商事 ビジネスサービス部門CEO 常務執行役員

 

interview 古森重隆 富士フイルムホールディングス会長・CEO