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Copyright 2016 FUJITSU LIMITED
富士通のお客様と社会への約束
企業
企業競争力の 強化に貢献し
ともに成長していく
社会
様々な“つながり”により、人に優しい豊かな社会
を実現していく
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オープン・サービス・イノベーション
共創型サービスモデルへ 1.
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出典 ITR「大きな転換期にある企業IT」を元に作成
ホスト/端末 クライアント/サーバ Web クラウド/モバイル
1980年代 1990年代 2000年代 2010年代
汎用コンピュータ（メインフレーム）
ミニコン/スーパーミニコン
オフコン
サーバ
パソコン（スタンドアロン）
パソコン（クライアント）
シンクライアント ダム端末
仮想サーバ
スマホ/タブレット
テクノロジの転換点
企業ITの変遷
クラウド、モバイル、IoT、ＡＩといったデジタルイノベーションの潮流は、かつての産業革命（エネルギー、機械）に匹敵。
トレンド
今がまさにテクノロジの転換点。
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従来の接点
新しい接点
ITR内山氏資料を元に作成
共創型 サービスモデル
（ビジネス、社会のあり方を刷新）
情報 システム 部門
事業 部門
経営者 生活者
経営方針 経営課題
課題解決 説明責任
事業方針 収益目標
事業戦略 収益責任
事業課題／業務課題／ニーズ
課題解決／活用促進／ガバナンス
ICT活用領域の拡大
課題認識
受託型 サービスモデル
(業務効率化、コスト削減）
（出典）ヘンリー・チェスブロウ(2012)『オープン・サービス・イノベーション』をもとに当社作図
様々な企業や個人のアイデアを活かす時代へ
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他社
自社
個人
オープン・サービス・イノベーション
自前主義との決別 “編む力”がビジネスを強くする
共 創
サービスで 考える
“コト”
商 品 プロダクト
“モノ”
自社だけでなく、様々な企業や個人のアイデア・技術を組み合せてイノベーションを創出
オープン・サービス・イノベーションの４要素
①サービスで考える
*「オープン・サービス・イノベーション」を参考に当社作成
④ビジネスモデルの変換
③オープン・イノベーション（ビジネス・エコシステム）
自社 個人 他企業
②共創（Co-Creation）
モノ コト
“編む力”
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開発 問題発見 （共感/課題定義）
アイデア創発 プロトタイピング サービス拡大
/事業化
顧客開発
技術調達 （研究・開発）
権利化
資金調達
メディア化
アイデアソン/ハッカソン クラウドファンディング 販売
人材育成
場づくり ものづくり/サービス化
プロセス
OSIのキーファクター
OSIプロセス実現の手段
①事業を製品中心ではなく， サービス中心で捉え直す
②ユーザをパートナーにサービスを共創する
④外部に対して開放的な新しいビジネスモデルに転換する
③内部のイノベーションを加速するために 意図的に外部との知識変換を促す （オープンイノベーション）
オープン・サービス・イノベーションのプロセス
共創のためのメディア①
『人が中心』 『共創（Co-creation）』 『日本再発見』
http://www.ashita-lab.jp/
コンセプト
検索 あしたのコミュティーラボ
ソーシャルイノベーションのためのメディア
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『あしたのコミュニティーラボ』
共創のためのメディア②
コンセプト
デジタル化によるイノベーションのためのメディア
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http://digital-innovation-lab.jp/
検索 Digital Innovation Lab
『Digital Innovation Lab』
『ビジネス変革』 『オープンイノベーション』 『最先端ICT』
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共創のための場①
『人(Human)・地域(Area)・企業(Business)をデザインする』
『ほどく→結う→価値にする』 『デザイナーを中心とするクリエイティブプラットフォーム』
コンセプト
HAB-YU Platform
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新たな価値づくりやさまざまな課題発見や解決に取り組む共創プラットフォーム
共創のための場②
『BUILD YOUR DREAMS HERE』 『アイデアをカタチにすることができる場所』 『会員同士のコミュニティの場を提供』
コンセプト
TECHShop
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世界のメイカームーブメントを牽引する会員制DIY工房
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「ハック（Hack）」と 「マラソン（Marathon）」を 組み合わせて作られた造語
ソフトウェア技術者などが 短期間でソフトウェアやサービスを 開発するというイベントとして 世界中で開催
共創のための手法 “ハッカソン”
これからのSEに必要な所作を身につける場
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“受託型SEを“共創人材”へ、ハッカソンを推進する富士通”
日経BP社 ITpro特集記事
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/020200024/?ml
富士通は社内外の人材を含めたハッカソンを多数開催している。その狙いは受託型SEを“共創人材”へ育てること。社内ハッカソン「FUJI HACK」の事例や役員インタビューを基にその取り組みを浮き彫りにする。
トレンド
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今なぜAIが利用されるか 2.
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Why Artificial Intelligence?
AIは進歩したか？
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コンピュータの進化、ビックデータの効果 自然言語処理やルールベースの進化 Deep Learning（深層学習）の深さ
1次：ダートマス会議 J. McCarthy らの研究分野がAIとされた (1956年) 2次：エキスパートシステム/ニューラルネットワーク、第5世代 (1980年代) 3次：Machine / Deep Learning (2013年～)
2010年
2015年
2025年
1986年
2045年 ？
1956年
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トレンド
“これがAI分野の先進スタートアップ企業だ”
Big Changeプログラムメンバによる寄稿(2015/12/28-2016/1/1)
①②「コア技術編」 ③ 「業務への活用編」 ④ 「業種への活用編」 ⑤ 「ヒューマン／ＨＣＩ、 サポートテクノロジー編」 http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13157 http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13158 http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13161 http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13162 http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13163
ITLeadersWeb版【年末年始特集】
これがAI分野の先進スタートアップ企業だ”
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SEの視点で俯瞰図を見る
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①コアテクノロジー 領域（機械学習、Deep Learning、画像認識 等）
②業務領域（営業、セキュリティ、リクルート、マーケティング 等）
③業種領域（教育、金融、医療、 小売 等）
④ヒューマン／HCI 領域 （拡張現実、ロボティクス 等）
⑤サポートテクノロジー領域 （ハードウェア 等）
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<引用元：http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13158> 19
注目すべきAIのスタートアップ6社の実力をチェックする
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<引用元：http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13161> 20
●Sales（販売）
●Security／Authentication（セキュリティ／認証）
●Fraud Detection（不正利用検知）
●HR／Recruiting（人事／採用）
●Marketing（マーケティング）
●Personal Assistant（個人秘書）
●Intelligent Tools（BIツール）
業務特化のAIベンチャーが台頭、様々な自動化･効率化をうながす。
業務特化
業務特化のAIベンチャーが台頭、様々な自動化･効率化をうながす。
Copyright 2016 FUJITSU LIMITED
<引用元：http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13161> 21
業務特化
(現在)
業種特化で既存事業を破壊するAIベンチャー、産業構造に大きな変革をもたらす。
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<引用元：http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13162> 22
●AdTech（販売／高度勧誘技術）
●Agriculture（農業）
●Education（教育）
●Finance（金融）
●Legal（法律）
●Manufacturing（製造）
●Medical（医療）
●Oil and Gas（石油／ガス）
●Media/Content（メディア／コンテンツ）
●Consumer Finance（信販/消費者金融）
●Philanthropies（慈善事業）
●Automotive（自動車）
●Diagnostics（診断）
●Retail（小売り
業種特化
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<引用元：http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13162> 23
業種特化
業種特化で既存事業を破壊するAIベンチャー、産業構造に大きな変革をもたらす。
人を補完する「いかにもAI」と、周辺を支援する「そこにもAI」
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<引用元：http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13163> 24
HCIは、以下の4つに分類されている。
●Augmented Reality（拡張現実）
●Gestural Computing（ジェスチャー）
●Robotics（ロボット工学）
●Emotional Recognition（感情認識）
支援技術は、以下の3つに分類されている。
●Hardware（ハードウェア）
●Data Prep（データ加工） ●Data Collection（データ収集）
人を補完する「いかにもAI」と、周辺を支援する「そこにもAI」
Copyright 2016 FUJITSU LIMITED
<引用元：http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13163> 25
拡張現実、ジェスチャー、ロボットなどの「いかにもAI」の活用もいいが、業務に精通する現場SEは、「そこにもAI」の活用で、お客様のビジネスに貢献すべきではないか。
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システムエンジニアは ｢AI｣にどう取組むべきか
3. How SE leads AI businesses?
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国内市場規模
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２３兆（２０２０年） ８６兆（２０３０年）
￥ AI Market in Japan
2015.9.15 EY総合研究所「人工知能がもたらす「創造」と「破壊」」より抜粋
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SEは、AIに対する見識を高める
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① 28
どのような観点でAI活用を進めるか？
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「Augmented Intelligence」
コンピュータのAIで人間の力を増幅させるという視点
現場のSEが、AIを業務領域に適用するためには、人工知能の構成（エンジン、知識蓄積、検索・判断、システム構成 etc)をふまえ、 以下の3つの観点で考える必要がある。
①どの業務にどのようにして使うか？
②業務知識はどのように蓄えるか？
③効果・価値の 測定と対価、利益は確保できるか？
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お客様業務における効果的なAI活用のアイデアを自ら立案し、ビジネス化を検討する。
顧客業務を熟知しているSE、AI技術を熟知している研究者、社内外の有識者らと、AIビジネスを検討する。
「業種・業務の現場で」考える。
アイデアソンやハッカソンを活用する。
実証実験を進める。
自社のみならず様々なＡＩ技術を
試してみる
「速く」「小さく」、各業種や業務
でのPoC/PoBを進める 仮説・検証・評価を繰り返す
モバイル IoT
BIGDATA
人工知能 (AI)
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オープン・サービス・イノベーションを実践する
Copyright 2015 FUJITSU LIMITED
FUJITSU Knowledge Integration
～つながる知と知が、未来をつくる～
まとめ
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