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若年層は水をよく飲む。マイボトルも愛用している。ただし、マイボトルを使った給水には不満がいっぱい――そこに目を付けたのが、アサヒ飲料だ。同社は2024年12月2日に会員制のアプリ連動型ウオーターマネジメントサーバー「WATER BASE（ウォーターベース）」の実証実験を開始。洗練されたデザインのウオーターサーバーで給水すると、専用アプリで給水量を自動で記録できる。26年の本格導入を目指し、水を起点としたプラットフォームへの進化も構想する。 中心の「WATER BASE（ウォーターベース）」を挟み、アサヒ飲料未来創造本部CSV戦略部Sustainable Drinks推進特任部長の鈴木学氏（左）、同本部CSV戦略部長の三浦正博氏（右） アサヒ飲料は、若年層をターゲットとした会員制のアプリ連動型ウオーターマネジメントサーバー「WATER BASE（ウォーターベース）」の実証実験を、2024年1

身の回りのAIエージェント 実は、私たちの身の回りには、すでにAIエージェントの先駆けとなる存在が数多く存在します。例えば… 「Hey Siri、今日の天気は？」 「Alexa、リビングの電気つけて」 …といった具合に、スマートフォンやスマートスピーカーに話しかけた経験がある方も多いと思います。これらも一種のAIエージェントに該当すると言えます。 そして今、ChatGPTのような生成AIの登場により、AIエージェントは大きな進化を遂げようとしています。 具体的な例を見ていきましょう。 「週末のピクニックの準備を手伝って」という依頼に対して 天気予報を確認し、最適な時間帯を提案 行き先の混雑状況を調査し、ベストなスポットを推薦 持っていくと良い持ち物リストを作成 前日には準備すべき事項を自動でリマインド また、「今日は暑くなりそうだから快適に過ごせるようにして」という指示に対して 気温予測を

近年、生成AIを活用する企業事例が数多く登場しているが、その中でも1歩先を進んでいるのが、大手日用品メーカーの花王と広告代理店の博報堂だ。両社に共通するのは「合成データ」と呼ばれるデータを活用して新しいビジネスを生み出している点にある。そもそも合成データとは何か、花王、博報堂は合成データで、どのようなビジネスを考えているのか。本記事では、国内では数少ない「合成データ」の事例を詳しく解説する。 「合成データ」とは？ 近年、生成AI活用の広がりとともに注目されはじめているのが「合成データ（Synthetic Data）」だ。合成データとは、実際に存在するデータにそっくり似せて“人工的に作り出されたデータ”のことだ。 この合成データは「生成AI」のアプローチに非常に似ており、この応用例と考えることもできる。生成AIは、学習したデータを基に“実在しないデータ”を新たに生み出すアプローチであり、この

東京理科大学理工学部情報科学、同工学研究科経営工学専攻、博士（工学）。日米金融機関でのクォンツ実務経験や、金融機関向けコンサルティング会社でのコンサルタント経験を経て、2012年にブレインパッドに参画。卓越したデータマイニング、機械学習、モデリング技術を有し、人数・スキルレベルともに国内有数の当社データサイエンティスト組織を統括した経験があり、現在はプロジェクト等の品質管理やリサーチに従事。論文に「日本株式市場における投資家の取引行動とコスト構造の分析」（経営財務研究、25(1)）等がある。 2023年7月より現職。 AI関連ビジネスの収益化は困難か？ 株式会社ブレインパッド・山崎 清仁（以下、山崎）XaaSユニットを統括しております上席執行役の山崎です。私の担当する領域は、Rtoaster（アールトースター）を中核にしたプロダクト事業を技術面から支え、サービスの開発や安定した運営を担って

生成AIは2022年以降、急速に進化し金融業界での活用が進んでいますが、ガートナーのレポートによれば「過度の期待期」を超え、「幻滅期」に差し掛かっています。実際には、推論強化を含む新技術が登場し、生成AIは意思決定を支援するツールとしても進化している最中です。さらに、スマートフォンなどエッジデバイスでの活用が加速しており、金融サービスのパーソナライズが期待されていますが、現状にどのように向き合えばいいのでしょうか。金融DXをけん引してきた筆者が解説します。

JR東日本が、今後10年間の「Suica」の新機能構想を発表しました。 「ご当地Suica（仮称）」も計画 JR東日本は2024年12月10日、「Suica」の機能を順次進化させることで、従来の「移動のデバイス」を超えて「生活のデバイス」に変えていく構想を発表しました。 拡大画像 JR東日本は、自動改札機にSuicaをタッチせずに通過できる「ウォークスルー改札」の実現を目指す（画像：写真AC）。 これまで各Suicaの情報はカードや端末で管理されてきましたが、今後、センターサーバー化を進めます。これにより記憶容量が増え、Suicaでできることが大幅に増えます。 具体的には、例えばSuicaは少額決済を想定して2万円までしかチャージ（入金）できませんが、2026年秋頃には、モバイルSuicaアプリを大幅にリニューアルし、コード決済で2万円を超える買い物に対応。また、ユーザー間の送金やクーポン

待ち時間を解消しCXを高める 「コールセンターに電話をかけて、長時間待たされた経験がある人はきっと多いはず。生成AIを活用すれば、問い合わせへの返答までのタイムラグが短くなり、顧客体験価値（CX）が上がる。オペレーターにとってもやりがいを感じられるのではと考えた」 東京メトロのCX・マーケティング部長の川上幸一さんは、問い合わせへの生成AI活用の経緯をこう話す。 同社には年間、約25万件の問い合わせが寄せられる。このうち、15万件が電話、10万件がメール経由。オペレーターへの負担が大きい電話やメールでの問い合わせを減らすため、Webサイト上でチャットボットサービスも提供していたが、チャットボットを通じての問い合わせは、年間わずか1万2000件にとどまっていた。 「微妙につぼを外すマッサージ師のように、聞きたいこととは違うFAQを返してくる、あまりいけていないチャットボットでした」（川上さん

日経クロストレンドは生成AIプロンプトのポータルサイト「教えてAI byGMO」と共同で、マーケティング向けの自作AIツールコンテスト「実践！ マーケティングAIプロンプト＆GPTs」を開催した。24年9月の募集期間に集まった69作品の中から、審査員が厳選した受賞21作品をここに発表する。いずれもマーケ業務に役立つ力作ぞろい。ぜひ自分にぴったりのAIツールを探し、活用してみてほしい。 「教えてAI byGMO」と共同で自作AIツールコンテストを開催した。入賞者を一気に発表する（写真／JK_kyoto/stock.adobe.com）※応募69作品を投稿いただいたクリエイターの皆様、どうもありがとうございました 生成AI（人工知能）やChatGPT（チャットGPT）といっても、どんな命令文（プロンプト）を使えばいいのか、そもそも何ができるのかが分からない――。そんな人に、まず試してほしい機能

東京都は12月5日、AIによる行政サービス変革の実現に向けた「東京都AI戦略会議」の第1回を実施した。座長は東京大学の松尾豊教授で、東京都のAIアドバイザーに就任した安野貴博さんや、AIスタートアップSakana AIの伊藤錬COOなどが委員として参加。都の生成AIプラットフォームに対し、松尾座長が「めちゃくちゃいい。全体アーキテクチャをこれほど考えたものは見たことがない」と評する場面もあった。2025年夏ごろをめどにAI戦略を策定して公表する予定。 会議冒頭、宮坂学副知事が「スマート東京構想を進めているが、動きがものすごいAIについては別枠で、地方自治体やこの東京に取り入れることができるのかという問題意識でこのような場を作らせていただいた」と挨拶。今後、公務員の人数も減少していくことが見込まれる中、BPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）やDXによる効率化が必要として、AIに期待を

こちらはエムスリー Advent Calendar 2024 7日目の記事です。 前日は大垣さんのアニメキャラらしさ姓名判断師AIを作る ~字画に注目したモデリング~でした。とても面白いのでそちらもどうぞご覧ください。 はじめに こんにちは。AI・機械学習チームの氏家（@mowmow1259）です。 今回のテーマはリモートワークです。 最近オフィス回帰の流れがあるとはいえ、リモートワークを導入する企業はコロナ禍以前と比べて確実に増えてきています。 エムスリーでも2021年からリモート勤務がベースとなっており、さらに最近では関西と九州にもサテライトオフィスができるなど、全国各地からリモートワークで開発を進めています。 www.m3tech.blog リモートワークは通勤時間がない、家事育児などプライベートな時間と仕事を両立しやすいといったメリットがある一方で、生産性を落としてしまったり、メン

ついに、米Amazon.com（アマゾン・ドット・コム）の次世代物流施設が米国で動き出した。AI（人工知能）と多数のロボットを利用して在庫管理や配送を抜本的に見直す「第二の物流革命」だ。ロボットは施設当たり数万台。AIを駆使し、配送コストを従来の物流施設と比較して25％低減する。米ルイジアナ州の拠点を皮切りに、世界中の物流施設で次世代システムを採用する計画だ。 「これは商品保管システムのベースを『棚』から『カゴ』へ移行させる新しい技術だ」。アマゾンの電子商取引（EC）部門でCEO（最高経営責任者）を務めるダグ・ヘリントン氏は、2024年10月9日に米テネシー州で開いた記者発表会で、次世代システムをこう位置付けた。「棚」と「カゴ」とは何を意味するのか。それをひもときながら、アマゾンの次世代システムを動画や写真で解説しよう。

ノーコード・ローコードツールはソフトウエア開発を容易にしたが、カスタマイズ性が低い。生成AIを活用したコーディング支援サービスの登場がそんな状況を一変させた。新たなコード自動生成サービスが続々登場し、ユースケースを広げている。 プログラミングの知識がなくてもアプリがつくれる――。コード自動生成技術の歴史は、そんな未来を予感させ続けてきた。UML（統一モデリング言語）モデルの発展、BPM（ビジネスプロセスマネジメント）ツールによるモデリングとコードの自動生成、ノーコード・ローコード開発ツールなど、生成AI（人工知能）以前にも様々なコード自動生成のアプローチがあった。 特にノーコード・ローコード開発ツールは、ソフトウエア開発のハードルを下げている。「プログラミングの知識がなくても、ビジュアルなGUIの操作だけでアプリケーションがつくれる」。そんな触れ込みで多くのツールが登場、あるいはリブランデ

AIクローン技術を開発する株式会社オルツは、同社の「CloneM&A」を用いて、株式会社リロクリエイトのM&Aを支援したことを発表した。AIによるクローンマッチング技術を活用して実現したM&A成約は、世界初の事例となる（※）。 （※2024年11月12日現在、オルツ調べ。生成AI、LLMを活用したクローンマッチング技術による、実際のM&A成約事例） 「CloneM&A」は、売手企業のAIクローンを生成し、データベース内に存在する数千の買手企業クローンと仮想面談させることで、最適なマッチング候補先を探索するAIマッチングシステム。オルツのクローン生成技術により、企業が保有する音声データや事業資料などあらゆるデータから学習し、従来の属人的なキーワードマッチングを超える高いマッチング精度を実現している。 リログループは新規事業創出のためのM&Aを検討する中、オルツの「CloneM&A」が導き出す

製造現場では、材料や商品の運搬のために、キャニスター缶、ガスボンベ、IBCコンテナ、SUSドラムなどのリターナブル容器が使用されている。 企業によっては、容器保有数が5万点を超えたり、容器使用による1日の出荷数が1000点を超えたりする場合もある。 これらは、工場から出荷後、物流拠点や顧客の拠点へと複雑に動き回るため、移動履歴や在庫管理が難しい資材だ。 リターナブル容器の例 本来は、リターナブル容器に入った商品が目的地へ到着し、内容物が消費された後、容器は発送元へ返却されるが、管理方法は企業や拠点ごとにさまざまで、滞留や紛失することもある。 さらに、管理のしにくさから、リターナブル容器が紛失しても、いつ・どこで無くなったのか追跡や確認ができないという問題もある。 こうした中、株式会社サトーは、RFID対応の入出荷在庫管理システム「IritoDe（イリトデ）」シリーズの新パッケージとして、「

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鉄道事業（安全の取り組み） 鉄道事業（安全の取り組み）トップ JR西日本グループ鉄道安全考動計画2027概要 安全管理体制 安全管理体制に対しての第三者評価 福知山線列車事故後の安全性向上に関する取り組み 安全の取り組みの紹介 事故などの発生状況 お客様にご迷惑をおかけする事象への対策 お客様・沿線の皆様との連携 鉄道を支える人たち～社員紹介～ 鉄道安全報告書 踏切事故防止 安全研究所 鉄道事業（快適にご利用いただく取り組み） 鉄道事業（快適にご利用いただく取り組み）トップ CS向上の取り組み 技術開発の取り組み プロジェクト工事 JR WEST LABO 創造事業（物販飲食・不動産・SC・ホテルなど） 創造事業（物販飲食・不動産・SC・ホテルなど）トップ 物販飲食事業 ショッピング ホテル 住まい くらし 企業・IR・採用・法人向け情報 企業・IR・採用・法人向け情報トップ 企業理念・安

前回の記事でMicrosoft Formsというツールを使いスマートフォン上でアンケートを取り、「ネット・プロモーター・スコア」（NPS）のための回答を取得する方法を解説した。今回はそのデータをExcelと生成AI「Copilot」を使い、効率よく分析するための手法を示す。書籍『マイクロソフト「Copilot」の衝撃　生成AI時代のマーケティング』（日経BP）の共著者である赤井誠氏が解説する。 前回に引き続き、アンケート調査を例題にして、米Microsoft（マイクロソフト）の生成AI「Copilot（コパイロット）」の活用法を見ていく。 作成したアンケートに対して、回答が集まったとしよう。このデータをCopilotとExcel（エクセル）を使って分析していく。 「Copilot in Excel」を正式リリース ご存じのように、企業で広く使用されているExcelは、スプレッドシートの作成

小売店のデータ活用が進み、従来の属人的でウェットな営業が通用しなくなっている。その変化にいち早く気付き、徹底的に購買データを分析・仮説検証する営業スタイルに移行し、成果を上げているのがサントリーだ。同社の最強営業部隊を率いる営業推進本部家庭用統括部長の松谷隆吉氏が、取り組みの背景とともに、どのようにデータを生かし魅力的な営業提案につなげているのか、ポイントを解説する。 ※本稿は、2024年8月30日に開催した日経クロストレンド・カレッジのセミナー「サントリー最強営業部隊の裏側　小売店から求められる『次世代型の営業』とは」の一部を抜粋・再編集したものです。