February 12, 2020

「9999 Tetアプリ」高トラフィック対応、AWSをインフラとして使用

パートナー名:株式会社リッケイソフト
ケーススタディ:「9999 Tet」というアプリケーションのインフラストラクチャとしてAWS(アマゾンウェブサービス)を使用しています。
作業範囲:開発、展開、およびメンテナンス

OSAmazon Linux

データベースMySQL

AWSサービスAmazon Elastic Beanstalk, Amazon EC2, Amazon RDS for MySQL, Amazon S3,

Amazon Elastic Load Balancing, Amazon ElastiCache for Redis, Amazon CloudFormation,

Amazon CloudWatch, Amazon Route 53

 

顧客情報:

顧客名:AIC Joint Stock Company
業界・分野:非開示
従業員数:1200名以上
設立年:2005
システムURLhttps://api.tetvietaic.com/

 

顧客からの要求:

AICは、Tetとして知られるベトナムの旧正月のイベントにおいて、ベトナム人向けのアプリケーションを立案し、 Rikkeisoftは、その設計開発展開および保守サービス全体を請け負いました。「9999 Tet」は、オールインワンアプリケーションとして設計されており、文化、娯楽、慣習、交通、医療、ショッピングなどのさまざまなTetに関するカテゴリの情報を提供しています。

このアプリケーションは年末年始にアクセス数の集中が予想されていました。たとえば、このアプリケーションには「ラッキーマネーシェイク」と呼ばれる機能があり、ユーザーは自分の携帯電話を振って年越しの間にギフトカードの形でラッキーマネーを受け取ることができました。 Tet後、アクセス数は大幅に減少すると予想されていました。

アクセス数が集中する際、自動的にスケールアップし、その後アクセス数が減るとスケールバックできる柔軟なインフラストラクチャが求められました。

悪意のある攻撃に対して強固なセキュリティーを保つ一方、監視とメンテナンスに多くの労力を使わないソリューションが求められました。

 

解決策:

AICのビジネスの性質により、顧客は物理的なインフラストラクチャに依存しています。
ただし、この場合では、開発及びリリースプロセス全体で1.5か月しかいないためクラウドベースのアプローチの方がより時間と費用効果が高くなります。
そのため、拡張性と柔軟性により、AWSを提案しました。

バックエンドはPython Djangoで標準のウェブアプリケーションとして開発されたため、AWS Elastic Beanstalkは、展開プロセスを合理化するために使用されました。自動的な拡張性については、AWS CloudWatchを使用し、負荷を監視し、AWS Autoscalingを使用してAWS EC2のクラスターを管理しました。

AWS LoadBalancerは、これらのクラスターに接続するために提案されました。
データ保存については、3つのサービスの組み合わせを提案しました。
 アプリケーション保存用のAWS ElasticCache
 データベース用のAWS RDS、私たちの場合、RDS MySQLクラスターはアクティブ・レプリカ構成で提案されました。
 公開コンテンツ、ユーザー生成コンテンツ、プラグインや静的コンテンツなどのアセットを含むメディアの保存と配信用のAWS S3

セキュリティについては、プライベート(開発環境とCMSを実行するノード)を分離するために、そしてネットワーク(アプリケーションAPIのノード)を公開するためにVPCを提案しました。
AWS Route 53はドメイン名管理にも提案されました。

 

結果:

アクセス数が集中する際、ほとんどのユーザーが同じコンテンツを閲覧するため、ElasticCacheを増やしてパフォーマンスを向上させました。

イベント後、ElasticCacheはコストを節約するために小さな設定に縮小されました。

旧正月の期間中にサーバー過負荷が報告されることはありませんでした。

このアプリケーションは、

100万人以上のユーザーにサービスを提供し、旧正月の期間中にうまく運用することができました。

  • Google PlayストアおよびApple ストアでの100万件以上のアプリのインストール
  • ピークする時に8000人以上のユーザーがオンライン
  • ラッキーマネーシェイクの120万件以上の取引

 

顧客の声:

顧客は、サービスの品質と費用対効果の両方の点で、AWSインフラストラクチャに基づくソリューションに満足しています。

このプロジェクトはAICにとってAWSを利用した最初の案件でしたが、成功と判断され、今後より多くのユースケースにつながることでしょう。

 

プロジェクト期間: 1.5ヶ月

 

システムアーキテクチャー:

 

 

 

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January 8, 2025

2025年の10大テクノロジートレンド:ガートナー発表

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January 8, 2025

2025年のテクノロジーとセキュリティ予測:Forresterの洞察

〜進化を続ける技術が示す新たな方向性〜 昨年、多くの企業が新しい技術に挑戦し、重要な学びを得ました。その経験を踏まえ、2025年はこれまでの教訓を実行に移す年となりそうです。この記事では、専門的な分析で知られるForresterが発表した『Predictions 2025: Technology & Security』(英語)に基づき、テクノロジーとセキュリティ分野で注目すべきトレンドを考察します。 【予測1】AIOpsの採用が3倍に増加する可能性 ITシステムがますます複雑化する中、2026年までにAIOps(AIによる運用自動化ツール)の採用率が3倍に増加するとForresterは予測しています。2025年には技術的負債が深刻化する技術リーダーが50%以上に達し、2026年には75%に上昇する見通しです。 AIOpsは、システム運用データを解析してインシデント対応を自動化し、ビジネス成果を向上させるツールとして注目されています。この技術は、膨大なデータをリアルタイムで分析し、潜在的な問題を早期に検出する能力を持っています。そのため、運用コストの削減や障害発生時の迅速な対応を可能にします。 一方で、AIOpsを導入するには、組織全体の運用プロセスやデータ管理の見直しが求められます。また、AIの提案を効果的に活用するためには、運用チームの教育とトレーニングが重要です。 AIOpsは単なる運用ツールにとどまらず、業務プロセス全体の最適化を目指すものであり、企業がこの技術を活用することで、より効率的な運用モデルを構築する可能性が広がります。 【予測2】AIの投資回収(ROI)を急ぎすぎる危険性 Forresterの調査によれば、米国の生成AI導入企業の49%が「1〜3年以内」、44%が「3〜5年以内」に投資回収(ROI)を期待しているとしています。しかし、短期間でROIを達成しようとする動きが、AIプロジェクトの早期縮小や戦略上の誤りを招くリスクがあると指摘されています。 生成AIや機械学習プロジェクトの効果が見えるまでには、データ収集やモデル改善に一定の時間を要します。短期的な成果を優先するあまり、プロジェクトを中断してしまうと、長期的な競争力向上の機会を失う可能性があります。そのため、企業はまず自社のデータ資産を最大限に活用し、差別化されたユースケースを明確にすることが重要です。 さらに、小規模な成功事例を積み重ねることで、次のプロジェクトへの資金と経験を蓄積するアプローチが有効です。こうした段階的な投資拡大の戦略により、長期的な価値創出につながる基盤を築けるでしょう。 【予測3】TuringBotsで開発プロセスを加速 生成AIを活用したソフトウェア開発ツール「TuringBots」の導入により、チームの30%がソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)の効率を向上させると予測されています。特にChatGPTやGoogle Geminiのような大規模言語モデル、およびトークン処理能力が大幅に向上した基盤モデルが、この進展を後押ししています。 TuringBotsは、コード生成やテスト自動化にとどまらず、製品要件の文書化やフィードバック分析といった分野にも応用が可能です。これにより、開発チームの負担を軽減し、製品の市場投入までの時間を短縮する効果が期待されています。 この技術は、反復作業をAIに任せることで、開発者が創造的なタスクに集中できる環境を提供します。ただし、生成AIの提案を正確に評価し、必要に応じて修正するスキルをチームが持つことが不可欠です。さらに、ツール導入だけではなく、チームの運用文化やプロセス全体の見直しも求められます。 TuringBotsの活用は、効率化だけでなく、競争優位性を高める手段として重要な位置を占めるでしょう。 【予測4】EU AI法に基づく生成AIプロバイダーへの罰則の可能性 EU AI法が2025年に発効し、生成AIプロバイダーが初めて罰金を科される可能性が指摘されています。この法律は、AIモデルのトレーニングデータの透明性や、モデル評価の結果公開を求めており、コンプライアンスが欠如した企業は罰則の対象となります。 生成AIを活用する企業にとって、信頼性の高いプロバイダーを選定することが一層重要となるでしょう。また、自社での利用プロセスやリスク管理体制を強化することで、規制への対応とAI技術の倫理的導入を両立させる姿勢が求められます。 【予測5】プライベートクラウドの成長とVMware以外の選択肢 プライベートクラウドへの関心が再び高まりを見せており、NutanixやOpenStackといったVMware以外の選択肢が注目されています。特にデータ主権やセキュリティ、規制対応を重視する企業がこの傾向を推進しています。 オンプレミス(社内設置型)とパブリッククラウドを組み合わせたハイブリッドクラウド戦略が多くの企業で採用されており、プライベートクラウドはその重要な構成要素として位置づけられています。このアプローチは、セキュリティリスクを軽減し、規制要件に対応しつつ、運用コストを最適化する手段となり得ます。 VMware以外の選択肢へのシフトが進む背景には、同社の価格変更やバンドル戦略への不満が挙げられます。これにより、柔軟性やコスト効率の高いソリューションがますます注目されています。 以上、Forresterの予測を基に、2025年のテクノロジーとセキュリティの注目すべきトレンドを考察しました。 これらの予測は、単なる未来の展望にとどまらず、企業の戦略に活用できる実践的な指針です。それぞれのトレンドを柔軟に取り入れ、ビジネスの成長を促進する一助としてください。 無料eBookのダウンロード 保存版 オフショア開発入門ガイド2023 オフショア開発を始める前の気になる疑問を解決!オフショア開発を検討中の方に向けて、オフショア開発の基本的な知識から注意点までを解説します。 今すぐダウンロード(無料) 無料eBookのダウンロード チェックリストでわかる 失敗しないオフショア開発会社の選び方 オフショア開発会社選びの準備から開発開始まで、多様な角度からチェックポイントを網羅。チェックリストを活用して効率的な選定や基準作りに役立ちます。 今すぐダウンロード(無料)

December 10, 2024

カスタムAI開発で実現できることとは?課題や事例も紹介

企業がデジタル化を進める中で、業務の効率化や競争力の強化を目的としてAIの導入が求められています。しかし、既存の汎用AIツールでは解決できない個別課題や高度なニーズに対応するには限界があります。こうした背景から、企業独自の要件に合わせた「カスタムAI開発」の重要性が高まっています。  本ブログでは、カスタムAI開発で企業が実現できること、主な課題や開発事例をわかりやすく解説します。  カスタムAI開発とは? カスタムAI開発とは、既存の汎用AIツールではカバーしきれない企業独自のニーズやビジネス課題に合わせて、AIモデルやアルゴリズムを一から構築・最適化する手法です。  標準的なソリューションを導入する代わりに、自社のデータ、業務フロー、ビジネスゴールに最適化した「オーダーメイド」のAIを構築することで、データ活用による業務効率化、競合優位性の獲得、柔軟なスケールアップを可能にします。  カスタムAIで実現できること 業務プロセスの高度自動化・効率化 カスタムAIは、特定の業務プロセスや課題に完全に適応する点で、パッケージシステムと大きく異なります。パッケージシステムは汎用的な機能を提供するため、業務フローに合わない部分のカスタマイズや調整が必要となり、結果として効率低下や追加コストが発生する場合があります。一方、カスタムAIは、自社のデータやプロセスに基づき一から設計されるため、無駄のない自動化が可能です。例えば、製造業での異常検知では、一般的なAIツールでは拾えない自社特有の欠陥パターンも高精度に検出できます。これにより、精度向上と時間短縮を実現し、競合他社との差別化を図ることが可能です。  高精度な予測分析・意思決定支援 パッケージシステムは、モデルが事前に設定された標準データやルールに基づいているため、自社の業務特性やデータ特性を完全には反映できません。一方、カスタムAIでは、自社固有のデータを用いてモデルを一から設計・チューニングすることで、個別のニーズに合った高精度な予測が可能となります。例えば、物流業界では、特定地域の季節需要や配送パターンを考慮した予測モデルを構築することで、適切なリソース配分や在庫管理が実現できます。これにより、より確実で迅速な意思決定が可能になり、競争優位性を確立できます。 パーソナライズされた顧客体験の提供 パッケージシステムは一般的な顧客セグメントを基に設計されるため、自社独自の顧客データや購買行動パターンを十分に活用できない場合がありますが、カスタムAIは、自社の顧客属性、行動履歴、嗜好データを基にしたモデル設計が可能です。そのため、顧客一人ひとりに最適化された提案が実現することができます。例えば、ECサイトでは、顧客が閲覧した商品や購入履歴に基づき、好みにピッタリ合うレコメンデーションを提供することで、購入率や満足度を大幅に向上させることができ、顧客ロイヤリティの向上につなげることができます。  製品・サービス品質の改善 カスタムAIでは、自社の製造プロセスやサービス特性に応じたモデル構築が可能で、それは製品・サービス品質の向上に寄与します。例えば、製造業における品質検査では、独自のデータセットを活用し、微細な欠陥や異常パターンを検知する専用モデルを開発でき、こ結結果、検査精度が向上し、不良品の発生を最小化できます。また、サービス業では、顧客のフィードバックや利用履歴を基にサービスのパーソナライズや問題点の迅速な特定を可能にし、これは顧客満足度向上につながります。 セキュリティ・コンプライアンス対応の強化 パッケージシステムは標準化されたセキュリティモデルを備えていますが、個々の企業特有の規制要件やデータ保護方針には十分対応できない場合があります。一方、カスタムAIでは、自社の業界規制や運用環境に合わせてモデルを設計・最適化できるため、高度なセキュリティ対策を実現できます。例えば、金融業界では、不正取引を検知するAIを開発する際、独自の取引データやパターンに基づいてチューニングを行い、標準的なシステムでは検出できない異常を発見できます。また、データプライバシーを重視したモデル設計により、厳格な規制にも適合可能です。これにより、リスク低減と法令遵守を同時に達成し、信頼性の高い運営が可能になります。 新規事業開発・イノベーション創出 カスタムAIは、企業独自のアイデアや未開拓市場に対応したモデルを一から設計できるため、独自性の高いソリューションを構築可能です。例えば、物流業界でのドローン配送を例にとると、地形や天候データを組み合わせて最適なルートを計算するAIモデルを開発することで、従来の配送方法では難しかった地域への効率的なサービス提供が可能になります。また、医療分野では、企業独自の研究データを活用し、新薬開発や個別化医療を推進するAIを構築することで、革新的な事業展開が実現します。これにより、他社にはない価値を提供し、市場での競争力を大幅に向上させることが可能です。 カスタムAI開発の主な課題 長い開発期間 カスタムAI開発では、ゼロからのモデル設計やデータ整備が必要なため、開発期間が長くなる傾向があります。特に、自社データの収集・前処理、モデルの設計・学習・検証プロセスは多くの時間と労力を要します。また、開発途中での要件変更や精度向上のための反復作業が加わることで、さらに期間が延びるリスクがあります。 高額な初期費用 カスタムAI開発は、モデル設計、データ整備、システム構築において、専門知識やリソースが必要となるため、初期費用が高額になりがちです。特に、高度なAIアルゴリズムの開発や、自社データの収集・前処理、学習に必要な計算リソースの確保には多大なコストがかかります。また、専門人材の確保や育成費用も負担となる場合があります。 専門人材の確保・育成 カスタムAI開発には、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、業務知識を持つドメインエキスパートなど、多様な専門人材が必要です。しかし、これらの人材は需要が高く、確保が難しい場合があります。さらに、チーム内でのスキル向上や新しいAI技術への対応も重要な課題です。 継続的な運用保守コスト カスタムAIモデルは、導入後も継続的なメンテナンスやアップデートが必要です。データ特性の変化に応じた再学習や、モデル精度維持のための監視システムの構築には、時間とコストがかかります。また、運用中のトラブル対応やシステム改善を行うためのリソースも必要で、コスト負担が長期的に発生します。 リッケイのカスタムAI開発 会社概要 リッケイは、ベトナム最大級のITアウトソーシング企業であるRikkeisoftの日本法人です。AI開発やクラウドをはじめ、ソフトウェア開発、モバイルアプリ開発、データサイエンス、ローコード開発など、幅広いITサービスとデジタルソリューションを提供しています。高品質なサービスを、オフショア開発によるコスト削減という大きなメリットとともに提供するだけでなく、2,200名以上の豊富なIT人材を擁し、あらゆる案件に柔軟に対応できる体制を整えています。物流、小売業・EC、製造業、自動車業界、銀行・金融(BFSI)など、多様な業界において、1000件以上の豊富な実績があり、コストパフォーマンスに優れた高品質なサービスやマネージャークラスの高い日本語能力が評価され、顧客満足度97%を獲得しています。  リッケイのAI開発の強み・特徴 アジャイルな開発体制でスピーディーなカスタムAI開発を実現 カスタムAI開発における長い開発期間は、リッケイのアジャイル開発体制を活用することで大幅に短縮できます。柔軟なチーム編成と定期的なスプリントで、進捗を迅速に確認しながら開発を進めるため、要件変更にもスムーズに対応可能です。また、経験豊富なエンジニアがプロジェクトをリードすることで、無駄のない効率的な開発を実現します。タイムロスを最小限に抑え、競争力を早期に確立できる体制が整っています。 コスト競争力の高いITリソースで費用を最適化 カスタムAI開発の高額な初期費用は、リッケイのオフショア開発を活用することで抑えることができます。ベトナムのITリソースは、高い技術力を持ちながら、国内のIT人材と比較した際の人月単価が低い点が魅力です。当社の豊富なプロジェクト経験を持つエンジニアを活用することで、高品質なAIモデル開発をリーズナブルな価格で実現可能でき、ROIを最大化することが可能です。 AI専門のリソースを即座にアサイン リッケイソフトは、AI開発を専門に行う子会社「RIKKEI AI」を擁しており、音声認識、画像認識、自然言語処理、データマイニング、生成AI等に特化した人材をすぐにプロジェクトにアサインできます。AI専門組織を持つベトナムソフトウェア企業は当社を含めてわずか2社で、他社にはない専門性が強みです。独自の技術力と豊富な知見を生かし、カスタムAIプロジェクトを確実に成功へと導きます。社内にAI専門人材がいなくても安心してお任せください。  開発から運用保守までワンストップで対応 AIモデルは導入後も継続的な運用・保守が欠かせません。リッケイでは、開発から運用保守までワンストップで対応できる体制を整えています。データのアップデートやモデルの再学習、性能監視など、導入後のフォローも充実しており、お客様が安心してAI活用を続けられるよう、長期的なパートナーとしてサポートします。開発だけでなく、運用保守の負担も軽減したい企業様に最適です。  弊社のカスタムAI開発事例 事例①社内タスク処理を効率化するアシスタントチャットボット クライアント概要 1989年に設立された従業員数60,000名以上を擁し、グローバルに事業展開する通信・情報技術企業。  ビジネス課題 クライアントは、食事の注文や車の予約、休暇申請、支払い処理などを効率化する社内アプリを運用していましたが、操作が複雑で特に新入社員にとって使いづらいという課題がありました。その結果、従業員がアプリを利用するのに多くの時間を費やしてしまい、業務効率が低下していました。  リッケイのソリューション この課題を解決するため、リッケイは音声認識や意図検出、エンティティ抽出、音声合成、生成AI技術を活用し、アプリをより直感的かつ自然に利用できるアシスタントチャットボットをわずか2か月という短い期間で開発しました。  ビジネスへの貢献 リッケイが開発したアシスタントチャットボットにより、クライアントは以下の効果が得られました。 ・従業員満足度:機能に対する評価は90%以上の満足度 ・効率向上:アプリを通じたタスク処理に要する時間を62%短縮 ・利用促進:社内システムのインタラクション率が90%に上昇  事例②生成AIを活用した履歴書分析およびマッチングシステム 2つ目の事例は、生成AI技術を活用して、社内の採用業務を効率化する画期的なソリューションを開発した事例になります。  ビジネス課題 リッケイソフトの採用業務において、多数の候補者の履歴書を人事担当者が手動で処理する必要があり、大量の手間と時間を費やしていました。特に、技術職の募集では専門知識が必要なため、候補者と求人のマッチング精度が課題でした。  リッケイのソリューション リッケイは、生成AI技術を活用した「履歴書分析およびマッチングシステム」を2か月という期間で構築しました。 ・履歴書情報の自動抽出:データベースに適切な形式で保存 ・求人要件との自動マッチング:AIが最適な候補者を推薦 ・履歴書の分類と整理:専門分野やスキルに応じて効率的に管理  ビジネスへの貢献 ・業務時間の短縮:採用プロセスの時間を60%削減し、年間60,000件以上履歴書を処理可能 ・マッチング精度の向上:候補者と求人要件の一致率が80%に向上 ・コスト削減:採用業務の効率化により45%のコスト削減を実現 ・ユーザー満足度の向上:利用者の満足度が99%に到達  カスタムAI開発はリッケイにお任せください! 本記事でご紹介したように、カスタムAIは業務プロセスの効率化や高精度な予測分析、パーソナライズされた顧客体験の提供、さらには製品・サービス品質の向上やセキュリティ対応の強化まで、幅広い課題に対応できます。  リッケイは、お客様独自のニーズに応じたオーダーメイドのAIソリューションを設計・開発し、業務効率化や競争力強化を実現します。さらに、開発から運用保守までワンストップで対応することで、導入後も安心してAI活用を継続できます。コストパフォーマンスに優れたベトナムオフショア開発のメリットを活かしながら、高品質なサービスを提供いたします。カスタムAI開発をご検討中の方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。   

November 15, 2024

AIで効率化できる業務とは?AIを活用するメリットや事例も紹介

AI技術の発展により、業務効率化が飛躍的に進む時代が到来しています。AIは人手不足の解消やミス削減に貢献し、企業競争力を高める新たな手段として注目されています。本記事では、AIがもたらす業務効率化のメリットや具体的に効率化できる業務一覧および成功事例をわかりやすく解説します。  AIを活用して業務効率化を進めるメリット 人手不足の解消 労働人口の減少が進む日本において、多くの企業が人手不足に直面しています。そこで、AIの活用が注目されています。例えば、ルーチンワークやデータ処理をAIに任せることで、従業員がより付加価値の高い業務に集中できるようになります。これにより、企業は人手不足を解消しつつ、人件費の最適化も図れるようになります。  人為的ミスの防止 人の手による作業では、どれだけ注意をしてもミスが発生する可能性があります。特に、データ入力や検品などの細かい業務では、些細なミスが後に大きな問題を引き起こすことも少なくありません。しかし、AIはその特性上、設定したタスクを正確かつ一貫して遂行することができるため、AIを活用することで、人為的なミスを防止し、修正作業やリカバリーの手間を大幅に低減することが期待されます。  業務の属人化解消 特定の業務が特定の従業員に依存する「属人化」は、企業にとってリスクが高く、業務の継続性に支障をきたす可能性があります。AIはこのような属人化を解消する手段として有効です。AIは一度設定すれば、誰に依存することなく、安定して業務を遂行することが可能です。さらに、AIによるデータ分析やレポート生成などを活用することで、情報が組織全体に共有されやすくなり、企業全体の業務が一貫してスムーズに進む体制が整います。  顧客満足度の向上 AIの導入によって、顧客対応のスピードと品質が向上し、顧客満足度を高めることができます。例えば、AIチャットボットは24時間365日対応可能で、顧客が時間を気にせず問い合わせできる環境を提供します。また、AIが事務的な作業を担うことで、従業員がより顧客対応に専念できるようになり、顧客一人ひとりに合わせた柔軟な対応が可能になります。このように、AIの導入は、顧客体験の向上に直結し、企業の信頼性やブランド価値を高める効果も期待されます。  AIで効率化できる業務の分野別一覧 カスタマーサービス カスタマーサービスにおいて、AIチャットボットは大きな効果を発揮します。製品やサービスのFAQを登録することで、AIが自動で顧客の問い合わせに応答し、24時間365日対応が可能になります。これにより、顧客は電話やメールの待ち時間なく、いつでも回答を得られるため満足度が向上します。また、社内の規定やマニュアルもAIチャットボットに登録すれば、社員も簡単に情報を検索でき、日常業務の効率化にもつながります。  データ処理 データの入力や処理には多大な時間と労力がかかりますが、AIによって自動化が可能です。例えば、「AI OCR」技術を活用することで、紙の書類から必要なデータをデジタル化し、システムに自動入力できます。これにより手作業のミスが減り、効率が向上します。また、アンケートの結果を自動集計・分析する機能もあり、迅速かつ正確にデータを活用することが可能です。  営業・マーケティング 営業とマーケティング分野では、AIがリードのスコアリングを行い、有望な顧客を自動で選別します。これにより、営業担当者は見込みの高い顧客に集中でき、成約率の向上が期待できます。また、AIが過去の行動データから顧客の好みを分析し、パーソナライズされたマーケティングコンテンツを提供することで、効果的なターゲティングが可能になります。  在庫管理 在庫管理の効率化にもAIは欠かせません。需要予測アルゴリズムを活用することで、適切なタイミングで在庫を補充し、在庫の過剰や不足を防ぐことができます。これにより、在庫管理コストを削減でき、常に顧客に適切な商品を提供する体制が整います。過去の販売データや市場のトレンドをもとに予測するため、季節商品や変動のあるアイテムにも対応可能です。  人事・採用 人事・採用の分野でも、AIは重要な役割を果たしています。例えば、エントリーシートのスクリーニングでは、応募者の学歴やスキルを基にAIが適性を評価し、候補者を絞り込むことが可能です。また、面接内容を記録し分析することで、候補者の特性や適性をデータ化し、より公正かつ効率的な採用が実現します。さらに、AIを用いた研修やオンボーディングの自動化も、早期に戦力化するために効果的です。  保守・点検 製造業やインフラ業界では、AIを活用した予防保守が広まっています。AIが設備の異常データや振動パターンを監視し、異常を検出した場合はメンテナンスを行うことで、故障による生産ラインの停止や安全リスクを未然に防げます。また、道路や建造物の劣化状況をAIで分析することにより、定期的な点検が効率化され、重大な故障の発生を防ぐことが可能です。  AIの導入で業務効率化を実現した事例 事例1:大手エレクトロニクスメーカーの社内業務効率化 課題:日常的な情報検索や書類作成、各種レポートの生成には多くの工数がかかり、社員が本来の業務に十分な時間を割けない状態が課題となっていました。AIソリューション:同社は、社内アシスタントとして生成AIを導入し、社員が求める情報の迅速な検索と、書類やレポート作成の自動化を実現しました。生成AIが日々のデータ処理を支援し、情報を簡単に取り出せるようにすることで、業務のスピードが大幅に向上しました。例えば、報告書のドラフト作成や情報分析など、煩雑なタスクをAIが自動で処理するため、社員はコア業務に集中できるようになりました。結果:導入から1年で、全社員の労働時間を合計18.6万時間削減することに成功しました。これにより、業務の効率化はもちろん、社員の負担軽減と労働生産性の向上を同時に実現し、企業の競争力も高まりました。  事例2:大手銀行の事務作業の効率化 課題:日本国内の大手銀行では、稟議書や社内報告書などの膨大な事務業務に多くのリソースが割かれていました。また、文書の確認・承認プロセスも煩雑で、全体の業務効率を改善する必要がありました。  AIソリューション:この銀行では生成AIを導入し、文書作成を自動化する仕組みを構築しました。具体的には、稟議書のドラフト作成や各種社内文書の作成プロセスをAIに任せることで、これまで手作業で行っていた業務を効率化しました。生成AIは、大量のデータから必要な情報を引き出して文書を生成し、稟議書作成にかかる時間を大幅に削減しました。 結果:AI導入により、月間22万時間の労働時間削減が見込まれており、業務効率と生産性の向上に大きく寄与しています。事務作業にかかる時間が削減されることで、社員はより付加価値の高い業務に時間を割けるようになり、全体のパフォーマンスが向上しました。  事例3:国内小売業チェーンの迅速な商品企画 課題:国内有数の小売チェーンは、消費者ニーズが多様化する中で、新商品の企画プロセスにかかる時間が長く、変化する市場に迅速に対応できないという問題を抱えていました。特に季節商品や流行の変化が早いアイテムについては、競争が激化しているため、短期間での市場投入が必要でした。AIソリューション:この小売業チェーンでは生成AIを活用し、商品企画のプロセスを効率化しました。AIが過去の売上データやトレンドを分析し、消費者が好む商品コンセプトを自動で提案できる仕組みを導入。これにより、商品企画チームは新商品のアイデア出しからデザインの試案作成まで、スピーディーに進められるようになりました。AIによるデータ分析は、担当者の意思決定をサポートするだけでなく、精度の高い予測を提供することで、競争力のある商品開発が可能になりました。 結果:商品企画にかかる期間が従来の10分の1に短縮され、トレンドに沿った新商品を迅速に市場に投入できるようになりました。これにより、消費者のニーズにタイムリーに応えられるようになり、売上の拡大と市場シェアの増加が期待されています。 カスタムAI開発で業務効率化を実現しましょう! AIの導入による業務効率化は、単なるコスト削減に留まらず、企業全体の生産性や競争力の向上に貢献します。特に人手不足の解消や、属人化・人為的ミスの削減、そして顧客満足度の向上においてAIは優れた成果を発揮します。  株式会社リッケイでは、企業ごとの課題やニーズに合わせた「カスタムAI開発」を提供しています。当社には、1800名のITエンジニアと1000件以上のプロジェクトで培った知見があり、それを基に、貴社特有の業務やプロセスに特化したAIソリューションを実現します。標準的なAIでは難しい、業界特有のニーズや個別プロセスに対応する柔軟な設計を行うことで、従来の業務を圧倒的に効率化し、精度と速度を飛躍的に向上させるAIを導入できます。自社の業務に最適化されたカスタムAIで、競争力のあるビジネスの実現をお手伝いいたします。まずは、お気軽にお問い合わせください。   

November 15, 2024

【業務別】おすすめの無料AIツール11選

AIツールは今やビジネスやクリエイティブ分野において欠かせない存在となっています。特に、文章生成、画像生成、リサーチ、資料作成、情報整理など、それぞれの目的に特化したAIツールが続々と登場し、業務効率化やクリエイティブ表現の幅を広げています。この記事では、最新AIツール11選を紹介します。是非、これからの業務やクリエイティブワークをサポートするツール選びの参考にしてみてください。  文章生成 ChatGPT ChatGPTは、OpenAIが提供する人気の高い生成型AIで、無料版でも手軽に文章生成や情報収集が可能です。使用シーンとしては、アイディアのブレインストーミングや、メール・ブログなどの下書き作成、質問応答などが挙げられます。ChatGPTの強みは、その多様な応用性とわかりやすい会話形式で情報を提供する点です。特に簡単な質問に答えたり、クリエイティブな文章を生成したりするのに適しており、自然な対話形式でユーザーの入力に応じます。 ChatGPT: https://chatgpt.com/  Claude Claudeは、Anthropic社が開発したAIで、ChatGPTに似た機能を持ち、簡単なプロンプトで文章生成や質問への回答が可能です。使用シーンとしては、文章の要約やコンテンツの構成、スクリプト作成など、文章全体の構成を考慮したタスクに適しています。Claudeの強みは、論理的でわかりやすい文章を生成する点で、特に複雑な質問に対する整理された回答や長文の要約に優れています。 Claude: https://claude.ai/  画像生成 ImageFX ImageFXは、Googleが開発したシンプルで直感的に使える画像生成AIツールです。Googleアカウントがあれば、誰でも無料で高精度でリアルな写真生成が可能です。Stable DiffusionやMidjourneyなどの従来の画像生成AIツールでは、プロンプトを英単語ImageFXでは文章によるプロンプトを通じて画像生成が可能になりました。そのため、AIツールに使用に慣れていない方にとって非常に使いやすいツールとなっています。 ImageFX: https://aitestkitchen.withgoogle.com/ja/tools/image-fx  Canva Canvaは、クリエイティブなデザインを手軽に行えるプラットフォームで、多彩なAI機能が統合されています。特に「Magic Media」というAI機能を活用することで、テキストから画像を生成することが可能です。ユーザーは「写真」「鮮やか」「3D」「アニメ」「水彩画」などのスタイルを選んで、イメージに合ったビジュアルを簡単に作成できます。また、日本語プロンプトにも対応しているため、日本語での指示で希望の画像を手軽に作成可能です。 Canva: https://www.canva.com/  リサーチ Perplexity Perplexityは、対話形式でリアルタイムの情報検索と要約を提供するAI検索エンジンです。最新の自然言語処理技術とGPT-4o、Claude 3.5 Sonnetといった大規模言語モデル(LLM)を用い、ユーザーが入力した質問に対して関連性の高い情報を提供します。回答には参照元のURLも表示されるため、信頼性を簡単に確認でき、特にビジネスリサーチやニュースの最新情報の把握に適しています。さらに、PDFの読み込みや画像解析、コード生成などの機能も備えており、単なる検索を超えた多機能性が特徴です。 Perplexity: https://www.perplexity.ai/  Genspark Gensparkは、2024年にMainFunc社が開発した次世代AI検索エンジンで、ユーザーの目的に応じて最適化された情報を提供することを目指しています。従来の検索エンジンとは異なり、検索結果をリンクとして表示するだけでなく、ユーザーの質問に応じて「Sparkpage」と呼ばれる専用のページをリアルタイムで生成し、関連情報を集約します。このページには、AIコパイロットが内蔵され、追加の質問や情報の整理に応じることで、情報収集をサポートします。Genspark: https://www.genspark.ai/ Consensus Consensusは、科学研究に特化したAI検索ツールで、公開されている査読付き論文から必要な情報を抽出し、要約・集計して提供します。約2億件におよぶ学術論文が毎月更新されるデータセットから、信頼性の高い情報を得られるのが大きな特徴です。Consensusは、研究者や学生が自然言語で質問することで関連性の高い論文を検索し、主要な研究結果や方法論、結論を自動的に要約します。また、フィルター機能で発行年や研究分野を指定でき、効率的な検索が可能です。さらに、リンク共有やPDF出力などのシェア機能、カスタムフォルダやタグ付けが可能なリスト機能により、チームでの情報共有や引用管理もスムーズに行えます。 Consensus: https://consensus.app/  資料作成 イルシル イルシルは、テキスト入力のみでAIが自動的に美しいスライドを作成してくれる資料作成ツールです。特にプレゼン資料に適しており、デザインに不慣れな人でも簡単にプロ品質のスライドが作成できます。1,000種類以上の日本語対応テンプレートが用意され、「サービス紹介」や「目次」など用途別にテンプレートを選ぶことで、効率的に作成が可能です。デザインパーツやカラー変更、ロゴの一括挿入機能も備え、企業ブランディングに対応した資料が作成できます。資料作成の時間を大幅に短縮できるため、忙しいビジネスパーソンに最適です。 イルシル: https://irusiru.jp/  Gamma AI Gamma AIは、米国サンフランシスコのスタートアップが開発したプレゼンテーション資料や文書、ウェブページを瞬時に生成するAIツールです。ユーザーが提供するテキストや画像から、AIが自動的に最適なレイアウトやデザインを提案し、プロフェッショナルな品質のプレゼン資料を短時間で生成します。特にピッチ資料や研修教材など、視覚的でインタラクティブなコンテンツが求められるシーンに適しており、グラフやチャートの作成もワンクリックで可能です。Gamma AI: https://gamma.app/ja  図解生成 Napkin AI Napkin AIは、テキストをもとに自動で図解やグラフを生成するAIツールで、視覚化に特化した機能が豊富です。ユーザーがテキストを入力すると、AIがコンテンツを解析して最適な図解やフローチャート、グラフを提案します。生成されたビジュアルは色やフォント、アイコンなどを自由にカスタマイズできるため、プレゼン資料やレポートのスタイルに合わせた調整が可能です。また、Napkin AIは直感的なインターフェースを備えており、デザインスキルがなくても簡単に操作できるのが特徴です。さらに、日本語テキストにも対応し、PNGやPDF、SVG形式でダウンロード可能なので、多くのビジネスシーンや資料作成に活用できます。 Napkin AI: https://www.napkin.ai/  情報整理 NotebookLM NotebookLMは、Googleが2023年にリリースしたノートブック形式の情報整理ツールで、ユーザーがアップロードしたドキュメントの内容を効率的に整理・分類するためのAI機能を備えています。特に最新の「Gemini 1.5 Pro」と連携し、高度な情報要約や文脈に沿った検索を可能にしています。日本語にも対応し、PDFやGoogleドキュメント、テキストファイルなど多様な形式のファイルをインポートできるため、リサーチや文献管理が簡単に行えます。  NotebookLM: https://notebooklm.google.com/  まとめ […]

October 15, 2024

ChatGPTのアドバンスドボイスモードとは?ビジネスでの活用シーン

2024年9月にChatGPTの「アドバンスドボイスモード」がリリースされました。従来の音声機能を大幅に強化し、より自然で直感的な対話を実現が可能になりました。本ブログでは、「アドバンスドボイスモード」の概要や特徴、ビジネスにおける活用シーンなどについてわかりやすく解説します。  ChatGPTの「アドバンスドボイスモード」とは? 「アドバンスドボイスモード」は、ChatGPTの音声対応機能を強化した新機能で、より自然な対話体験を提供する高精度な会話モードです。従来のテキスト入力に比べ、迅速で直感的なコミュニケーションを可能にします。このモードは、以前のボイスモードと比べても、音声認識の精度や応答の速度が向上しており、会話の流れがスムーズです。また、多言語対応や音声感情の表現など、従来のボイスモードにない高度な機能が特徴です。 「アドバンスドボイスモード」の使い方 アプリのホーム画面右下のアイコンをタップ ChatGPTのアプリのホーム画面右下にあるマイクアイコンをタップします。 ボイスを選択 9つのボイスの中から気に入ったボイスを選択します。  会話を開始 ボイスモードが有効になると、マイクに向かって話しかけるだけで、リアルタイムの音声対話が始まります。 「アドバンスドボイスモード」 の特徴 1. 自然な会話 アドバンスドボイスモードは、従来のボイスモードよりも自然な会話体験を提供します。音声認識の精度が高まり、文脈に基づく応答が可能になったため、あたかも人間と話しているようなリアルさを体験できます。  2. 割り込み可能 ユーザーはChatGPTが話している途中でも割り込んで発言することができ、ChatGPTはそれに柔軟に対応します。これにより、会話の流れを遮ることなくリアルタイムで質問したり指示をしたりすることが可能です。  3. 複数の音声認識 アドバンスドボイスモードは複数のユーザーの声を同時に認識し、各音声に適切に対応できます。これにより、グループでの会話や複数人での利用がスムーズに行えます。  4. ユーザーに合わせてパーソナライズ ユーザーの話し方や好みに基づき、パーソナライズされた応答を提供します。これにより、利用者一人ひとりに適した対話体験が可能になり、使い勝手が向上します。  5. カスタム指示が使える ユーザーはChatGPTであらかじめ設定したカスタム指示をボイスモードに適用可能です。これにより、音声指示で特定のタスクを自動化したり、独自のコマンドを使った操作をしたりすることができます。  6. メモリ機能が適用される アドバンスドボイスモードは、通常のチャット同様にメモリ機能が適用されます。これにより、以前の会話内容を記憶し、ユーザーの要望に基づいて会話をすることが可能です。  7. 無料ユーザーでも利用できる 無料ユーザーでも月に15分間、アドバンスドボイスモードを利用可能です。これにより、手軽に音声機能を使用感を確かめることができます。  8. 会話はチャット形式で記録 アドバンスドボイスモードでの会話内容は、テキストチャット形式で自動的に記録されます。これにより、後から会話を見直したり、再利用したりすることが容易になります。  「アドバンスドボイスモード」 のビジネスにおける活用法 多言語MTG アドバンスドボイスモードを使用することで、言語の壁を超えたスムーズな会議が可能になるでしょう。例えば、日本人と英語話者がそれぞれ母国語で話す場合、アドバンスドボイスモードで最初に「日本語は英語に、英語は日本語に変換して」と指示を出します。これにより、双方は自分の母国語で話し続けるだけで、リアルタイムで相手に理解される内容に自動変換され、意思疎通が円滑に進みます。この機能は、国際的なビジネスの現場で特に役立ち、会議の効率化や誤解の防止に貢献することが期待できます。  営業のロールプレイング アドバンスドボイスモードは、営業のロールプレイングにも使用できます。例えば、「これからあなたに当社の商品を売り込むので買う気のないお客さんとしてふるまって」と指示すると、厳しい質問や反対意見を投げかけてくれるようになるため、営業スタッフはリアルな状況に即した対応力を磨くことができます。新人のスキルアップやトレーニングの効率化に大きく寄与することが期待されます。  まとめ 今回の記事では、ChatGPTの最新ボイスモードである「アドバンスドボイスモード」の使い方や特徴、ビジネスにおける活用法をご紹介しました。是非、多言語によるMTGや営業のロールプレイングにご活用ください。  本記事を通して、ビジネスにおけるAIの導入や利活用に可能性を感じた方も多いのではないでしょうか。株式会社リッケイは、べトナムTop10のICT企業であり、1800名以上のITエンジニアが在籍しています。また、AIに特化した関連子会社も有しており、ChatGPTと連携したロボットや生成AIを活用した人事向け履歴書分析ツールなどを開発しています。生成AIの活用や導入に関するご相談はお気軽にお問い合わせください。