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© 2019 NDI SOLUTIONS LTD.
NDISの DX の取組みデジタルトランスフォーメーション
PAGE 2
NDIソリューションズ 沿革
NDIソリューションズ株式会社は創業38年のIT企業
企業における基幹系業務システム開発・基盤構築を中心に事業を展開
トッパン・ムーア株式会社（現トッパン・フォームズ株式会社）のソフトウェア事業部門が独立し「トッパン・ムーア ビジネスシステムズ株式会社」を設立
1981年1月
＜創業＞
「トッパン エムアンドアイ株式会社」を設立。IBM社のソリューションプロバイダーとして
各種サーバーの販売及びサービス事業の営業を開始
1994年10月
＜設立＞
「TMIソリューションズ株式会社」に商号変更2015年1月
＜商号変更＞
三谷商事株式会社および凸版印刷株式会社より日本電通株式会社に株式が譲渡され、日本電
通グループに加わる
2015年7月
＜株主変更＞
「NDIソリューションズ株式会社」に商号変更2016年1月
＜商号変更＞
PAGE 3
NDIソリューションズの取り組み
BIGDATA
IoT AI ROBOTICS
技術動向と市場動向に応じた先端技術の取り込み
お客様の現場力向上に貢献
インフラソリューションの更なる高度化
IBM i (AS/400)インフラサービス
～2015年（TMI） 2016年～（NDIS）
アジェンダ
PAGE 4
DXとは
NDISにおけるDXの取組み
お客様におけるDXに向けた取組み事例
1
2
3
今後の展望、共創に向けて4
おわりに5
１．DXとは
PAGE 5
世の中の動き
PAGE 6
根本背景
⚫ 日本の生産性の低さ(世界26位)
と 少子高齢化世界に
取り残されたくない日本
⚫ 世界経済のリーダーシップGAFAM vs BATH
(米IT 5強 ) (中国IT 4強 )
● 働き方改革
● Society5.0→ コネクテッドインダストリーズ
MaaS
● キャッシュレス・ビジョン
● DX（Digital Transformation）
→ 2025年の崖
● プログラミング義務教育化
● 全大学生AI初級教育 など
国家施策
＋技術動向
● ５Ｇ（第５世代移動通信システム）
諸々・・・
世の中の動き
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根本背景
⚫ 日本の生産性の低さ(世界26位)
と 少子高齢化世界に
取り残されたくない日本
⚫ 世界経済のリーダーシップGAFAM vs BATH
(米IT 5強 ) (中国IT 4強 )
● 働き方改革
● Society5.0→ コネクテッドインダストリーズ
MaaS
● キャッシュレス・ビジョン
● DX（Digital Transformation）
→ 2025年の崖
● プログラミング義務教育化
● 全大学生AI初級教育
国家施策
＋技術動向
● ５Ｇ（第５世代移動通信システム）
諸々・・・
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DXとは
“DXとは、企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して
顧客や社会のニーズをもとに製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、
企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること。”
経済産業省 2018年12月発表：「DX推進ガイドライン」の定義
変化に俊敏に対応できる企業文化や体質への変革
DXの目的
● 変化に俊敏に対応するには、高速にビジネスプロセスをまわし、
高速に見える化し、高速に意思決定・行動しなくてはならない。
● その手段としてデジタルテクノロジーを駆使する。
新しいテクノロジーを活用したITシステムを作ることが目的ではない。
PAGE 9
DXの3つのポイント
企業の現状
環境整備とIT導入
・ビジネスモデル・業務プロセス・各種ルール・顧客/取引先
徹底的デジタル化
コンピューターが理解できるデータ処理
企業データ
構造化データへ
非構造化データの活用
画像 音声
動画
コンピューターが理解できるデータ処理
AI IoT
DXの目的
環境変化への早期対応新しい事業、新しいビジネスモデルの
創出
他業態・他企業とのデジタル連携変革 創造／共創
ポイント１ポイント2
ポイント3
PAGE 10
DXの3つのポイント
企業の現状
環境整備とIT導入
・ビジネスモデル・業務プロセス・各種ルール・顧客/取引先
徹底的デジタル化
コンピューターが理解できるデータ処理
企業データ
構造化データへ
非構造化データの活用
画像 音声
動画
コンピューターが理解できるデータ処理
AI IoT
DXの目的
環境変化への早期対応新しい事業、新しいビジネスモデルの
創出
他業態・他企業とのデジタル連携変革 創造／共創
ポイント１
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DXのポイント1 日本の中堅・中小企業 “あるある”
出展 独立行政法人経済産業研究所
日本の労働生産性は 25年前のアメリカの労働生産性の水準 に留まっている。
日本の生産性がアメリカにキャッチ・アップ出来ずにいる一因として指摘されるのが
日本のITの導入の遅れ である。
日本の中堅・中小企業 “あるある”
● 事務所の掲示板（ホワイトボード）で社員のスケジュールを管理している
● 全て電話、メールでやり取りしている
● 必ず集まって会議している
● ファイルキャビネットが紙でパンパン
● FAXで書類、伝票のやり取りをしている
● 社員の勤怠管理を名簿表に手書きしている
● CD-Rやフロッピディスクでデータを渡している
● プリンターで印刷して紙を渡している
● 税理士に毎月領収書を送っている
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DXのポイント1 拡張性・可搬性のある柔軟なIT基盤も必要
オンプレミスデータセンタ
データセンタ パブリック・クラウド パブリック・クラウド
ハイブリッド・クラウド マルチ・クラウド
コンテナ サーバレス マイクロサービスコンテナ管理HCI
（Hyper Converged Infrastructure）
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DXの3つのポイント
企業の現状
環境整備とIT導入
・ビジネスモデル・業務プロセス・各種ルール・顧客/取引先
徹底的デジタル化
コンピューターが理解できるデータ処理
企業データ
構造化データへ
非構造化データの活用
画像 音声
動画
コンピューターが理解できるデータ処理
AI IoT
DXの目的
環境変化への早期対応新しい事業、新しいビジネスモデルの
創出
他業態・他企業とのデジタル連携変革 創造／共創
ポイント2
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● 今まではJPEG画像ファイルから得られる属性情報は
ファイル名やサイズ､幅･高さ等であり、被写体自身の情報は得られなかった。
＜DOG_001.JPG ファイル＞
属 性 値
ファイル名 DOG_001.JPG
ファイルの種類 JPEGイメージ
サイズ 84.3KB
幅 1024 ピクセル
高さ 683 ピクセル
DXのポイント2 “非構造化データ”の例 – 画像、音声、動画・・
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属 性 値（確信度）
認識した物体、状態
Chihuahua dog (97%）
small dog （98%）
dog （98％）
animal （98%）
● 画像技術AIに先程のJPEG画像ファイルを解析させた結果
被写体が何か、どんな状態かをコンピューターが認識できるようになった。
出典： https://www.ibm.com/watson/services/visual-recognition/demo/
DXのポイント2 “構造化データ”の例 – 画像データ
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DXのポイント2 “データの構造化”の例 – 紙帳票のOCR
仕入先からの紙帳票（請求書等）
画像データ化 OCR
紙画像 会社名 品番・品名 数量
XXX株式会社 商品A 1
XXX株式会社 商品B 5
CSV（テキストデータ）
● OCR（光学文字認識）によって、文書の画像データをテキストデータに変換
● AIやOCRの発展によって、世の中にあふれている非構造化データ（画像、動画、音声）の多くは構造化できる
非構造化 構造化
PAGE 17
DXの3つのポイント
企業の現状
環境整備とIT導入
・ビジネスモデル・業務プロセス・各種ルール・顧客/取引先
徹底的デジタル化
コンピューターが理解できるデータ処理
企業データ
構造化データへ
非構造化データの活用
画像 音声
動画
コンピューターが理解できるデータ処理
AI IoT
DXの目的
環境変化への早期対応新しい事業、新しいビジネスモデルの
創出
他業態・他企業とのデジタル連携変革 創造／共創
ポイント3
PAGE 18
DXのポイント3 共創とは
共創Co-Creation
● 企業が様々なステークホルダーと協働して、共に新たな価値を創造すること
？
オープンな集合知
コンソーシアムやコミュニティで知恵を出し合い議論する
提供者 利用者
？
双方向化
製品の提供側と顧客が共に新製品のアイデアを出し合う。利用者の提供者化
？
外部の専門家と連携
価値を生み出したい主体の企業が、外部の専門家と協力して課題解決、価値創造を行う
主体企業
外部専門家
外部専門家
外部専門家
PAGE 19
https://direct.bk.mufg.jp/btm/ser_naiyo/api.html
DXのポイント3 共創の例 - 三菱UFJダイレクト「APIサービス」
連携する外部サービスの例
2．NDISにおけるDXの取組み
PAGE 20
2．NDISにおけるDXの取組み
“DXの前準備としての「働き方改革」” 対応
PAGE 21
PAGE 22
「働き方改革」に向けた 当社のIT導入・活用ロードマップ
目的 2017 2018 2019 2020
労働環境の柔軟性向上
生産性向上
人による労働の置き換え
PCセキュリティ強化 ノートPC配布 Office365 移行 タレントマネジメント導入
ネットワーク増速ワークフロー導入
勤怠管理システム導入
R2：会議室使用見える化
kintone営業日報資料共有
経営ダッシュボードver1
経営ダッシュボードver2
経費清算システム導入
システム間データ連携
名刺管理システム
kintone見込み客管理
kintone保守契約管理ver1
kintone物販業務ver2
統合顧客DB
電子契約書利用 電子請求書利用
SE業務ワークフロー
人事総務チャットボット
業務・ITヘルプデスク チャットボット
転記作業RPA化 BPA1：RPA管理 RPA活用範囲拡大
業務プロセスの可視化・分析
BPA2：請求処理自動化
経理業務効率化
ワークフロー（稟議・捺印）
kintone物販業務ver1
kintone保守契約管理ver2
kintone常駐者契約管理
ワークフロー（各種諸届等の電子化）
NDIS自社業務でのIT活用 2018年度サマリ
PAGE 23
管理・業務
RPA
68人日/月
省力化
新勤怠
10人日/月
省力化
Excel業務アプリ化
42個
Ciel人事総務AI
業績見える化
6日/月
早期化
150件/月
問合せ省力化
2018下期サービスイン 済
業務コミュニケーション改善テレワーク対応
経費精算の省力化ペーパーレス化
ペーパーレス化テレワーク対応
請求書のデジタル化
PAGE 24
テレワークの取組み強化
● 2019年度3Q お客様先・移動中におけるテレワーク
● 2019年度4Q BCP対策としてのテレワーク
● 2020年度 柔軟な勤務形態と勤怠管理 ＋ テレワーク
2019年 2020年
8月 9月 10月
11月
12月
1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月
11月
12月
イベント
テレワーク形態
対象（職種別）
勤怠
就業場所
設備
オリンピック7/22～9/6
テストTW0.5
TW0.1（お客様先,移動中)
TW0.5（BCPでの在宅勤務）
TW1.0（柔軟な勤怠＋テレワーク）
営業：全技術：全
管理：一部
営業：全技術：全管理：全
営業：全技術：全管理：全
フレックスタイム or 時差勤務固定勤務（9:00～17:45）
事業所、お客様先一部在宅
事業所、お客様先、在宅有料サテライト
事業所、お客様先、在宅
有料サテライト
① ② ③
PAGE 25
2019年4月 “BPA(Business Process Automation)推進部” の新設● 法律・制度、ビジネス環境、お客様動向、ニーズの多様性、テクノロジー動向・・の変化に、
迅速に対応できる事業形態に変革するための基盤組織 (社内ビジネスプロセスを握っている)
● 社内の業務処理を集約し、プロセスの見直し・分析による全体最適と自動化(BPA, AI)とともにデジタルテクノロジーを活用したDXの推進部門
● 自社AI商材や注力商材を業務で実験し、社内ショールーム化をすすめる
ＢＰＡ推進課
企画グループ
購買グループ
業務グループ
インサイドセールス
ＢＰＡ推進部
BPA1RPA Management BPA2
AI Document Processing
現在、所属社員の多くがテレワークReady
2．NDISにおけるDXの取組み
BPA推進部の活動サマリー
PAGE 26
BPA推進部 課長
西村 美保
PAGE 27
業務プロセスの可視化・分析
5.対策検討 6.ソリューション検討
7.変化点整理 8.展開計画
• 業務プロセス図を用いて業務の流れを整理
• 対象の業務プロセスの課題を整理
• 現状業務運用状況を分析• 定量的に重要性を評価
• 課題の対策・ソリューションを検討• ソリューション適用により変化する
業務プロセス範囲を特定• 期待効果、実現容易性の観点か
ら推進計画をまとめる
● 業務プロセス図をベースに現状整理・分析・対策検討を進めた
● 業務プロセス図を俯瞰し、全体最適を意識することがポイント
1. 現状整理
2. 課題/要望3.現状分析
4.現状評価
PAGE 28
業務プロセスの可視化・分析 業務プロセス作図ツール - “IBM BlueworksLive”
承認プロセスを自動化するときにはこのボックスを移動させれば変更点の周知徹底が可能。
所要時間や、作成するアウトプットなど記入できます。
使用システムのリンクを張っておけます。ここに作業での注意コメントを書いておくこともできます。
使用者が改善コメントなど記入できます。プロセス改善で活用できます。
今回ご紹介する、BPA推進部が進めるDXの取組み
PAGE 29
当社販売IT製品の保守関連業務
SEの見積・契約・案件アサイン業務
紙の請求書の買掛処理業務
1
2
3
● 業務プロセス全体の可視化・分析の結果、全体最適の視点で対応の優先順位を
つけ、展開計画を策定
● 今回はデジタル化、構造化対応、共創を進めている3つの業務を紹介
PAGE 30
● 保守関連業務は保守契約関連と請求関連あわせて88個の業務プロセスで構成
取組① 当社販売IT製品の保守関連業務 before
営業
アシスタント
業務グループ
購買グループ
経理
仕入先
保守契約・解約・更新 請求・入金消込
デジタル化
PAGE 31
● 担当部門では定年退職者と産休・育休取得者4名が見込まれており、業務自動化と引継ぎを容易にするためのプロセス見える化・ガバナンス強化が急務
デジタル化
多くの管理用Excelファイル、ITツールを使っており業務マニュアルもなく属人化しておりプロセスが 見える化 されていない。
どこかで止まってしまう。引継ぎが出来ない。
業務プロセス見直しとkintoneアプリ集約
により 見える化
紙帳票 を利用しており手間がかかる作業が多い
Officeファイル(Excel・Word)作成、メール添付印刷、捺印、PDF化、保存など
クラウドサイン導入により
契約書電子化→ BtoBプラットフォーム請求書導入による請求書電子化
ヒトの判断が不要なルーチンワーク
手間はかかるが、ヒトのスキルアップにならない仕事
ペーパーレス化とRPAによる自動化
取組① 当社販売IT製品の保守関連業務 before・解決の方向性
PAGE 32
● kintone保守業務アプリ＋電子契約によるデジタル化
取組① 当社販売IT製品の保守関連業務 保守契約 after
取引先マスタアプリ
取引先
保守更新案内アプリ
社員マスタアプリ 保守解約
アプリ
保守契約アプリ
契約データ連携
変更合意書
新規契約書
解約書
延長契約書
契約データ連携
電子契約
デジタル化
PAGE 33
● BtoBプラットフォーム請求書による請求書のデジタル化
● 請求データをRPAが会計システムへ自動転記
取組① 当社販売IT製品の保守関連業務 請求 after
保守システム管理データ
RPA支払
取引先
請求書
仕訳
RPA売上
入金消込
支払・通知書
会計システム
電子請求書
デジタル化
BPA1RPA Management
PAGE 34
取組② SEの見積・契約・案件アサイン業務 before・解決の方向性
● サービス案件の工数見積担当者アサイン・見積承認、契約書作成者アサイン、プロジェクト要員アサイン、プロジェクト完了報告 等を行う業務ワークフローに課題
デジタル化
全体の工程が不明確であり一切 見える化 されていない
どこかで止まってしまう。どこで止まっているのか分からない。
業務プロセス見直しと
kintoneアプリ集約により見える化
紙帳票 を利用しており手間がかかる作業が多い
Officeファイル(Excel・Word)作成、メール添付印刷、捺印、PDF化、保存など
クラウドサイン導入により
契約書電子化
リモートワークに適していない
スマホで承認などの業務を進めることが出来ない。
Notesからのシステム移行と紙のデジタル化
PAGE 35
取組② SEの見積・契約・案件アサイン業務 after 取組中
取引先マスタアプリ 取
引先社員マスタ
アプリ
案件管理アプリ
個別契約書管理アプリ
基本契約情報参照
基本契約書
個別契約書
商談マスタアプリ
営業支援商談管理
基本契約書・秘密保持契約書管理アプリ 秘密保持契約書
検収書
サービス完了報告書
契約書作成進捗連携契約書元
データ連携
電子契約
● kintone SE業務アプリ＋電子契約によるデジタル化
デジタル化
PAGE 36
購 買 請求書受領
Before:9分/1請求書 ヒトの作業量:9分/1請求書
発注と請求の
紐づけ確認
5分
販売管理システム
仕入登録
2分
BPA2
OCR/
RPA
購 買請求書
受領
スキャナーで
画像化
ＯＣＲ読み取り
ＲＰＡ
請求データ
比較
20秒
1秒
4秒
15秒
After:1分50秒/1請求書 ヒトの作業量:50秒/1請求書
AIが請求書識別と仕分け
読み取り
結果確認
30秒
ＲＰＡ
販売管理
買掛データ作成
20秒
ＲＰＡ
販売管理
入荷登録
20秒
2分
販売管理システム
買掛データ作成 9分→1分50秒に
約80％ 短縮
従来1請求書あたりにかかっていた業務
9分→50秒に
約90％ 短縮
ヒトの作業量
取組③ 紙の請求書からの買掛処理業務 構造化
非構造化 構造化
● BPA2（画像AI）・OCRが構造化し、RPAが処理することで買掛処理業務を自動化
BPA2AI Document Processing
目的 2017 2018 2019 2020
労働環境の柔軟性向上
生産性向上
人による労働の置き換え
PAGE 37
DX取組みロードマップ
PCセキュリティ強化 ノートPC配布 Office365 移行 タレントマネジメント導入
ネットワーク増速ワークフロー導入
勤怠管理システム導入
R2：会議室使用見える化
kintone営業日報資料共有
経営ダッシュボードver1
経営ダッシュボードver2
経費清算システム導入
システム間データ連携
名刺管理システム
kintone見込み客管理
kintone保守契約管理ver1
kintone物販業務ver2
統合顧客DB
電子契約書利用 電子請求書利用
SE業務ワークフロー
人事総務チャットボット
業務・ITヘルプデスク チャットボット
転記作業RPA化 BPA1：RPA管理 RPA活用範囲拡大
業務プロセスの可視化・分析
BPA2：請求処理自動化
経理業務効率化
ワークフロー（稟議・捺印）
kintone物販業務ver1
kintone保守契約管理ver2
kintone常駐者契約管理
ワークフロー（各種諸届等の電子化）
今回ご紹介の取組み：
● 「働き方改革」に向けた社内ITロードマップに 「DX取組み」を統合
PAGE 38
取組①② 契約・請求電子化ご協力のお願い
業務の効率化 コスト適正化 コンプライアンス強化
共通 • 紙にまつわる印刷、製本、郵送、保管作業を省力化
• 郵送時間を短縮• 一元管理• 検索が容易
• 紙代、インク代、切手代、人件費、保管料などを削減
• 書類のやりとりや保管時のアクセス履歴を記録
契約書 • 印紙代が不要 • 契約書の改ざんや紛失リスクを最小化
請求書 • CSVデータで明細を受領し、会計・販売システムと連携
• 担当者様→上長→経理担当者様など、承認リレーをシステム化
● ご案内済みと思いますが、契約・請求電子化はお客様にとっても、業務の効率化、コスト適正化などのメリットがございます。ご理解・ご協力をお願い申し上げます。
契約・請求電子化のメリット（お客様、弊社）
共創デジタル化
PAGE 39
グループ会社間での業務委託
三洋コンピュータ
＜岡山＞
NDIソリューションズ
＜東京＞
四国システム開発
＜徳島＞
NDISインサイドセールスにてストックビジネス管理・運用の共有化
34com業務部門へ保守管理業務、購買周辺業務を委託
クラウド
● グループ会社間でインサイドセールス、バックオフィスの業務委託を開始
● クラウド型の業務システム採用によるデジタル化が短期間での実現のポイント
共 創
PAGE 40
DX推進における学び
DX推進の ”キモ(肝)”
業務がわかること テクノロジーがわかること×
スキル獲得の方向性
● 社内SEが業務を学ぶ ・・・より
● 業務担当者がITを学ぶ
3．お客様におけるDXに向けた取組み事例
トオカツフーズ株式会社 様
PAGE 41
Power AI Visionで検品作業の精度向上を目指す
情報システム部 システム推進グループ
副主事 武藤 浩一
PAGE 42
～弊社の紹介～
トオカツフーズ株式会社
所在地 ： 神奈川県横浜市港北区日吉７－１５－１４
設立 ： 昭和４３年６月１２日
業種 ： 食品製造卸
売上高 ： 66,443百万円 （連結：113,812百万円）
※平成31年3月期
従業員数： 約3,700名
（社員：約600名／パートタイマー：約3,100名）
※平成31年3末日現在
※2019年7月株式会社日清製粉グループ本社が弊社の全株式を取得PAGE 43
～弊社の紹介～
事業内容
①フレッシュ惣菜事業
コンビニエンス・ストア（ＣＶＳ）向けの弁当・おにぎり・サンドイッチ・惣菜・麺類などの
調理済食品の開発・製造・販売 ※主な供給先は、株式会社ファミリーマート等
②冷凍惣菜事業
自社ブランドの「おまかせ健康三彩」や「おせち」、他社のＯＥＭ製品まで、
幅広く商品提案・開発・製造・販売
主要販売先
スターバックスコーヒージャパン株式会社、
株式会社ビッグ・エー、株式会社ファミリーマートなど （※五十音順）
PAGE 44
取り巻く環境
⚫人材不足
⚫新商品の投入・入れ替えサイクル
⚫業界再編
弊社の課題
• 判断が必要となる業務が属人化→ ルールがあいまい→ システム化困難
• 外国人労働者の教育・言葉の壁
• 短納期対応ワークロード
• 材料時点からの品質チェック
• 食材ロスの発生
• 再編で品揃えが一時的に増加後、少品種多ロットになり、原材料の仕入れにリスク
システム化方針
• 発注・生産プロセスの自動化
• タブレット活用
•検品・検査の自動化・レベルアップ
→AI活用
弊社を取り巻く環境とシステム化の展望
PAGE 45
サンドイッチ
検品作業
• カメラ一台でOK
• 学習用の既存の画像もある
• 効果が大きい (工場数・ライン数)
検品作業へのAI活用
PAGE 46
システム導入前
• ラインを流れてくるサンドイッチを検品• 商品をライン上から箱へ移動• 生産数をカウント（予定生産数に達したら先頭に伝える）【問題点】• 作業員の熟練度によって、包装不良を見逃してしまう• 体力や集中力の低下により、作業の精度が落ちる
PAGE 47
AI
IBM i①カメラ ②AI分析
④包装不良のみを検品
熟練度は必要無くなる
作業負荷が軽減される
システム導入後のイメージ
③包装不良のみ検出
PAGE 48
学習用画像：包装OK 学習用画像：包装不良
包装状態を判定する学習モデルを作成
PAGE 49
全て正解!!
正常な包装が判定できるか？
PAGE 50
正答率が2／5では…
包装不良を判定できるか？
PAGE 51
①特徴的な画像を選別
②画像を反転し、枚数を増やす
③モノクロにする
反転
モノクロ
学習画像のチューニング
PAGE 52
正答率が2／5では…
包装不良を判定できるか？ 再掲
PAGE 53
チューニング見直し後は･･･
全て正解!!
PAGE 54
画像解析モデル作成時のポイント
学習モデルの精度
画像の質・内容
汎用的な情報に着目する
PAGE 55
画像解析モデル作成時のポイント
汎用的な情報に着目する
例）サンドイッチ ： パッケージの形、ラベルの位置
・ 多くの種類のサンドイッチに利用できる
・ 長い期間利用できるモデル作成の工数を抑えられる
PAGE 56
画像解析モデル作成時のポイント
画像の内容・質
・ 「画質」 と 「データ量」 と 「学習モデル作成にかかる時間」 は、比例する
→ 学習に要する時間とのバランスを考える
・ 画像に占める割合が10%を下回ると、学習モデル作成の過程で消えてしまう
→ 検出したい対象が画像の10%以上になるようなアングルにする
PAGE 57
画像解析モデル作成時のポイント
学習モデルの精度
・ テスト時の精度は、未知のデータに出会ったときには保証されない
・ 「包装OKの確信度 100-80 はスルー。それ以外は人が再検品」のように、業務に必要なレベルを見極める
・ AIを含めた業務の流れを整理しておく
PAGE 58
弊社商品のご紹介
http://www.kenkosansai.net/
ご清聴ありがとうございました。 PAGE 59
PAGE 60
PowerAI Vision PoC技術支援サービス 開始
製造 小売・流通・サービス
• 製造ラインの外観検査工程• 設備の保全• 納入部品の仕分け• 従業員の安全管理
• 待ち行列監視• 需要予測• 棚の状態監視• 危険物判定• 駐車場監視• 来客カウント
画像分類(この画像はなにか)
物体検出(何が写っているのか)
動画の利用セグメンテーション(何がどこにありどんな形か)
画像AIができること
活用例
● 事例化に合意いただいたお客様に限り、PoC技術支援サービスを無償提供 （先着x社様）
4．今後の展望、共創に向けて
PAGE 61
PAGE 62
画 像 言 語
音 声 最適化・推論 AI以外の先進技術RPA管理
BPA1RPA Management
PoC：Proof of Concept、概念実証
BPA：Business Process Automation
BPA：Business Process Automation
これまで発表の先端技術系サービス
BPA2AI Document Processing
PowerAI Vision
PoC
AI PoC
PAGE 63
CBxユーザー企業同士の交流、そして共創へ
CB1ユーザー同士でAIチャットボットの運用について、意見交換しノウハウを共有
×今後の展望
CBx ユーザー同士の交流を活性化し
再利用可能なAI学習データ（コーパス）を共創する「コーパス友の会（仮）」の発足
例）Office 365 ヘルプデスク コーパス
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パートナー企業との共創1 CB3×OBC商蔵奉行クラウド（開発中）
● AIチャットボットCB3がOBC社商蔵奉行クラウドとAPI連携
● チャットは業務システムの新しいインターフェイス
チャットツール Botチャネル
チャットボット
対話エンジン
奉行クラウドAPI連携
販売管理システム
Webブラウザ など
API在庫は？
納期は？
自然言語で
問い合わせ
主要なチャット
ツールに対応
奉行クラウド API
を経由して情報取得
チャットボットが
問合せを解釈 / 返答生成
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パートナー企業との共創1 CB3×OBC商蔵奉行クラウド（開発中）
外出先から誰でも簡単に販売・仕入・在庫情報を活用し、商談スピードを向上
在庫の問い合わせ
得意先情報の照会
売上実績の確認
商品Aの在庫を教えて
昨日のA支店の売上実績は？
B社の電話番号と住所は？
在庫状況：商品A a倉庫 20個 引当可能
売上実績：A支店 1,206,000円
B社：電話番号 03-xxxx-xxxx住所 東京都・・・・・ 地図情報
へ
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パートナー企業との共創2 CB3×RPA
● AIチャットボットCB3 がRPA製品 UiPath、AutoMateとAPI連携
● APIをもたない業務パッケージソフト、自社開発アプリでもRPAを介することで外出先から誰でも操作可能
● 一部のお客様ではCBx＋RPA連携を業務活用中
見積作成
パスワード忘れた
ブラウザチャットツール
Webブラウザ
話し言葉で在庫、納期等の質問に回答
チャットボット
質問意図を判断し対応するRPAシナリオを
呼び出す
RPA 業務アプリ
RPAが業務アプリを操作し検索・入力処理を実行。
パッケージ、自社開発アプリ
５．おわりに
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本日のまとめ
１．DX の本質は ” 圧倒的なビジネススピードの獲得 “(デジタル化はその手段)
2．DX は次の3点がポイント
デジタル化
データの構造化
共創
・・・クラウド、AI、RPA、、、の徹底活用まず紙をなくす、から
・・・本格化する「データの時代」
・・・企業間の協働により新たな価値を短期に創出
当社採用ソリューションのすべて、皆様にご提案可能です。
ご清聴ありがとうございました。
