Fujitsu Standard Tool問題発見開発（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

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


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.

2


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。


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


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”


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


『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


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


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


世界のメイカームーブメントを牽引する会員制DIY工房


「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


“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


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？


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

15

16

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”


Copyright 2016 FUJITSU LIMITED 17

SEの視点で俯瞰図を見る


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



●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。



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。



●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



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」



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」



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。


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


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


① 28

どのような観点でAI活用を進めるか？


「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？

29


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


FUJITSU Knowledge Integration

～つながる知と知が、未来をつくる～

まとめ

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Documents

Fujitsu Standard Tool問題発見 開発 （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

Fujitsu Standard Tool問題発見開発（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