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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June 5, 2024

グリーンAIとは?持続可能な社会をAIで実現 

気候変動や資源枯渇といった環境問題は、企業活動や私たちの生活に大きな影響を及ぼします。そこで、AI技術およびIoT技術の発達に伴い、AIを活用して持続的な社会を実現する「グリーンAI」という取り組みが注目されるようになりました。本記事では、グリーンAIの概要や注目される背景、メリット・デメリット、具体的な事例についてご紹介します。  グリーンAIとは? グリーンAIとは、AIを活用して環境問題を解決し、持続可能な社会を実現する取り組みのことです。  現在、世界中が2050年のカーボンニュートラルな社会の実現に向けて、さまざまな取り組みを実施しています。  それと同時に、AI技術およびIoT技術が急速に発達しており、上手く活用することで持続的かつ循環型社会の実現を効率よく進めていけることが期待されています。  グリーンAIが注目される背景 グリーンAIが注目される背景は、持続可能な社会の実現と環境問題の解決に大きく貢献できるからです。気候変動や資源枯渇といった環境問題は、企業活動に直接的な影響を及ぼします。グリーンAIを活用することで、エネルギー消費の最適化、廃棄物の削減、資源の効率的利用が可能となり、環境負荷を軽減できます。  また、持続可能なビジネスモデルの構築は、企業の社会的責任(CSR)を果たし、顧客や投資家からの信頼を高めることに繋がります。さらに、環境保護に対する取り組みは、規制対応や市場競争力の向上を図る上でも重要です。したがって、企業はグリーンAIを導入し、環境問題への取り組みを強化することで、持続可能な社会の実現に寄与すると同時に、自社の持続可能な成長を促進できるわけです。  グリーンAIのメリット エネルギー効率の向上 グリーンAIの導入により、企業はAIシステムのエネルギー消費を最適化できます。高効率なアルゴリズムとハードウェアを活用することで、電力消費を削減し、運用コストの低減と環境負荷の軽減が実現します。また、IoT機器からデータを取り込むことで無駄なエネルギー消費を特定し、エネルギーの効率的な使用を実現します。  環境負荷の軽減 AI技術を活用して廃棄物管理や資源のリサイクルプロセスを改善することで、企業は環境に対する負荷を大幅に削減できます。例えば、AIを用いたスマートグリッドやエネルギーマネジメントシステムは、再生可能エネルギーの効果的な利用を促進します。  社会的責任(CSR)の向上 グリーンAIへの取り組みは、企業の社会的責任(CSR)を果たす一環として重要です。環境保護に積極的に貢献する姿勢は、消費者や投資家からの信頼を高め、ブランド価値の向上にも寄与します。また、持続可能な社会の実現に貢献することで、企業の社会的評価も向上します。  新たなビジネスチャンスの創出 環境問題の解決に向けた技術革新は、新たな市場機会を創出します。グリーンAI技術を駆使して、エコフレンドリーな製品やサービスを開発することで、企業は新たな顧客層を開拓し、競争力を強化できます。持続可能なビジネスモデルは、長期的な成長と安定収益をもたらします。  グリーンAIのデメリット 高初期投資コスト グリーンAIの導入には、初期投資が高額になることが多いです。エネルギー効率の高いハードウェアの購入や設計、データセンターの設置や運用にかかるエネルギー、最適化されたアルゴリズムの開発には多くの投資が必要です。これが中小企業にとっては特に大きな負担となり、導入の障壁になる可能性があります。  技術的な複雑さと専門知識の必要性 グリーンAIを効果的に活用するには、高度な技術的専門知識が必要です。エネルギー効率の高いAIモデルの開発や運用には、特定のスキルセットを持った人材が必要であり、これらの人材を確保することが難しい場合があります。また、既存のシステムとの統合も複雑であり、実装には時間とリソースを要します。  効果の測定と評価の難しさ グリーンAIの取り組みの効果を正確に測定し評価することは容易ではありません。エネルギー消費の削減や環境負荷の軽減の具体的な数値を把握し、経営に反映させるためには、適切な評価指標とデータ収集手段が必要です。しかし、これらのデータを収集し分析するための仕組みが整っていない企業にとっては、効果を正確に評価することが難しく、取り組みの継続性に影響を与える可能性があります。  プライバシー侵害のリスク グリーンAIの取り組みには、データ収集と分析が不可欠であり、その過程でプライバシー侵害のリスクが生じます。例えば、エネルギー消費の最適化やスマートグリッドの運用には、個々の消費者や企業の詳細なエネルギー使用データが必要です。これらのデータは、誤用や不正アクセスにより、個人や企業のプライバシーが侵害される可能性があります。企業はこれらのリスクを認識し、適切なデータ保護対策を講じることが重要です。  各業界におけるグリーンAIの活用方法 エネルギー業界 エネルギー供給の需要予測が不正確だと、エネルギーの無駄が発生しますが、AIを活用することで、需要予測の精度が向上し、エネルギー消費の効率化が図られます。これにより、企業はコストを削減し、社会全体のエネルギー効率が向上し、環境負荷が軽減されます。  製造業 AIを活用することで、生産ラインの稼働をリアルタイムで監視することができ、エネルギーや資源を最適化できます。これにより、企業は生産効率を高め、生産過程で生じる廃棄物を削減し、環境への影響を最小限に抑えることができます。  農業 農業において、作物の病害虫管理や水資源の効率的な利用は重要であり、収穫量に大きな影響を及ぼします。企業は、AIを活用することで、精密農業が可能となり、資源の無駄を最小限に抑えつつ収穫量を最大化できるでしょう。これにより、企業は収益を増加させ、社会に安定した食糧供給を提供することが可能になります。  物流業 物流業では、AIを活用することで、最適な配送ルートを計算し、効率的な物流を実現することで、燃料の無駄遣いや排出ガスの排出を抑えることが可能です。これにより、企業は運送コストを削減し、配送の迅速化を図り、環境への排出ガスを削減できます。  まとめ グリーンAIは、AI技術を駆使して持続可能な社会を目指す取り組みです。エネルギー効率の向上、環境負荷の軽減、CSRの向上、新たなビジネスチャンスの創出など、多くのメリットがあります。一方で、高初期投資コストや技術的な複雑さと専門知識の必要性などのデメリットも存在します。各業界における具体的な活用方法を通じて、企業は環境問題への取り組みを強化し、持続可能な成長を促進できます。  株式会社リッケイは、べトナムTop10のICT企業であり、1600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。  

June 5, 2024

ChatGPT-4oは何がすごい?アップデート内容をわかりやすく解説

5月13日にOpenAIは、ChatGPTの最新モデルであるGPT-4o(ジーピーティーフォーオムニ)を公開しました。GPT-4oでは、新機能が追加されただけでなく、性能も強化されました。マルチモーダル対応や応答速度の向上、多言語対応能力の強化など、大幅にアップデートされています。本記事では、GPT-4oの概要や具体的なアップデート内容、そしてビジネスシーンでの新たな活用方法について詳しく解説します。  ChatGPT最新モデルのGPT-4oとは? 最新モデル「GPT-4o(ジーピーティーフォーオムニ)」は、米OpenAI社によってリリースされた最新のAIチャットボットモデルです。  ChatGPTは、もともとは生成AI搭載のテキストベースのチャットボットとして開発されました。ところが、1つ前の「GPT-4」モデルでは、画像の読み込みや説明、画像の生成機能が追加されました。そして、今回の最新モデル「GPT-4o」では、なんと音声入力機能の追加が予定されています。  つまり、ChatGPTの最初のモデルでは、テキストで質問をしたらテキストで回答が出力される「テキスト→テキスト」から始まりましたが、それが「GPT-4o」では、「画像→文章」や「文章→画像」、「音声→文章」、「音声→画像」と、複数の形式のデータを同時に処理できるマルチモーダルなAIモデルへと進化しています。  これにより、これまで以上に幅広く、複雑で高度なタスクをAIが処理できるようになり、あらゆる分野において一層効率化が進むことが期待されます。  ChatGPT-4oのアップデート内容 返答スピードの向上 まず「GPT-4o」は、従来のモデルよりもさらに返答速度が向上しました。音声入力に限っては、最短で232ミリ秒、平均では320ミリ秒と人間同士の会話スピードと変わらず、スムーズなやりとりが実現されます。  英語以外の言語能力が向上 ChatGPTは、英語ベースのデータでトレーニングされているため、従来のモデルでは、どうしても英語以外の出力精度が高いとは言えませんでした。ところが、「GPT-4o」では、英語以外の言語、それも特に日本語における返答精度が大幅に向上しました。これは、「GPT-4o」モデルの訓練に英語以外の他言語データでも訓練されたからです。これにより、日本語を始めた非英語言語の理解および返答の精度が向上し、従来モデルの出力内容の違和感(ChatGPTらしさ)が軽減されました。  Google DriveやOneDriveからファイルがアップロード可能に! こちらは、有料ユーザー限定の新機能ですが、ユーザーはChatGPTをGoogle DriveやMicrosoft OneDriveと連携することで、保存されているファイルをアップロードできるようになりました。  従来のモデルでも、ファイルのアップロード機能や画像入力、資料のコピペによってドキュメントや表、グラフに関する質問やタスクをChatGPTに依頼することできました。一見すると大した機能ではないようにも思えますが、OneDriveやGoogle Driveから”直接”アップロードしたり、テキストや音声で”直接”ファイルやグラフを作成・修正したり、複雑なデータ分析ができたりするため、作業効率と精度が劇的に向上します。  音声による入力が可能に!(今後数週間でα版としてリリースされる予定) 音声入力は今回のアップデート内容の中でも最も注目すべき新機能と言えます。ユーザーは、これまでテキストベースでChatGPTとやり取りをしていましたが、GPT-4oモデルでは、有料ユーザー限定で音声によるやり取りが可能になりました。  OpenAI公式によると、音声モードは今後数週間でα版がリリースされる予定とのことです。  ChatGPTが音声を認識、処理することができるようになることで、多言語による会話や、議事録作成の完全自動化、文字起こしなど、今後対応できるタスクの幅が広がることは間違いないでしょう。  ChatGPT-4oの料金は? ここでは、高性能マルチモーダルチャットボットChatGPT-4oの気になる料金をご紹介します。  ChatGPT-4oは、なんと有料版「Plus」ユーザーだけでなく、「無料」ユーザーにも提供されています!ただし、使用できる機能やチャットできる回数に制限があります。  無料版では、質問できる回数が5時間ごとに10回となっています。有料版だと、3時間ごとに80回と質問できる回数が大幅に増加します。  また、無料版では、GPTs、画像生成機能、音声入力機能、One DriveおよびGoogle Driveとの連携機能が提供されていません。そのため、これらの機能を利用したい方は有料版「Plus」ユーザーへのアップデート(1か月あたり20米ドル )をお勧めします。  無料版と有料版の違いに関して以下の表にまとめましたので、そちらをご参照ください。 ChatGPT-4oのビジネスにおける新たな活用法 ChatGPTの従来のモデルでは、主に情報収集やブログ記事やSNS投稿などのコンテンツ生成、翻訳、画像生成が主な用途でした。ここでは、GPT-4oの新機能により、新たにビジネスで実現できるようになることをご紹介します。 会議の議事録作成の効率化・自動化 GPT-4oの音声入力機能により、会議の議事録作成が大幅に効率化することができます。GPT-4oを使えば、会議の音声を自動で文字起こしし、要点をまとめたレポートを生成できます。これにより、議事録作成の手間が省けるだけでなく、会議の内容を正確に記録することができるでしょう。  電話応対業務の効率化・自動化 GPT-4oの音声入力機能により、 電話応対業務の効率化も可能です。顧客からの問い合わせ内容を音声で入力し、GPT-4oに適切な回答を生成させることで、オペレーターの負担を軽減できます。さらに、音声認識と翻訳機能を組み合わせれば、多言語での問い合わせにも柔軟に対応できるようになります。 海外における売上機会の増加 これまで、日本企業が海外に製品やソリューションを提供したい場合、「言語」という障壁がありました。ところが、今回のGPT-4oに追加された音声入力・認識機能により、ほぼ同時通訳が可能となったため、母国語(日本語)を通じて外国企業に対してアプローチすることができるようになりました。これは、日本企業の海外進出および海外売り上げ増加に寄与するでしょう。  複雑なデータの処理 OneDriveやGoogle Driveとの接続により、複雑なファイルの処理が容易になりました。例えば、Excelの複数シートにわたるデータや、PDFの詳細な内容をそのまま解析できるようになります。これにより、データの一貫性を保ちつつ、複雑なデータセットを迅速かつ正確に処理できます。データの抽出、クレンジング、統合がシームレスに行えるため、プロジェクトの効率と精度が向上します。  グラフや表の作成および編集 OneDriveやGoogle Driveに保存されたデータを直接参照し、グラフや表を作成、編集することが可能になりました。これにより、データを手動で転記する必要がなくなり、プロンプトを通じてリアルタイムでのデータ更新や修正が簡単に行えます。ビジュアルなデータ分析が迅速に行え、プレゼンテーションやレポート作成の時間が大幅に短縮されます。 まとめ 今回の記事では、OpenAIの最新モデル「GPT-4o」の概要やアップデート内容、ビジネスにおける新たな活用方法についてご紹介しました。特に、音声入力機能が追加されたことにより、より一層生成AIの活用が促進され、業務効率が向上していくことでしょう。  本記事を通して、ビジネスにおける生成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、1600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。  

May 9, 2024

デジタルツインとは?メリットやメタバースとの違いを解説

デジタルツインとは、実世界の物体やシステムを仮想空間上で「双子のように」正確に複製したデジタルモデルです。近年、製造業や都市計画、ヘルスケアなど幅広い分野で応用されており、効率向上、問題の早期発見、予測メンテナンス、コスト削減などの効果が期待されています。本記事では、デジタルツインのメリットやメタバースとの違い、各分野における活用事例などをご紹介します。  デジタルツインとは? デジタルツインとは、実世界の物体やシステムをデジタル上で、まるで「双子(Twin)」のように正確に複製したデジタルモデルのことです。  デジタルツインは、物理的な対象物の性能を効率よくシミュレーションをしたり、IoT機器やAIを用いて問題の事前予測および迅速な特定をしたりするのに役立ちます。  現在は、主に製造業や都市計画、ヘルスケアなどの分野で応用されており、 Fortune Business Insightsによると、世界のデジタルツイン市場規模は、2024年から2032年において年間平均成長率39.8%で成長し、177億3,000万ドルから2,593億2,000万ドルに達すると予測されており、急速に成長している分野です。  デジタルツインとメタバースの違い メタバースとは? メタバースとは、インターネット上に存在する仮想現実の世界のことで、ユーザーは主にアバターを通じて活動します。ユーザーは、メタバース上でゲーム、会話、会議、ショッピングなど多岐にわたる体験が可能で、それらの体験はあくまでデジタル上で完結します。 メタバースとデジタルツインの違い メタバースとデジタルツインはどちらも仮想世界の技術ですが、目的と機能に明確な違いがあります。メタバースは、ユーザーがアバターを通じて様々なインタラクティブな体験を楽しむための拡張現実のプラットフォームです。これに対し、デジタルツインは、実際の物体やシステムをデジタル上で正確に模倣し、そのデータを分析したり、シミュレーションをしたり、問題を事前に予測したり特定したりすることを目的とした技術です。メタバースは主に社会的・娯楽的な用途に使われるのに対して、デジタルツインは産業や研究での応用が中心という点で大きく異なります デジタルツインを活用するメリット 実世界の物体を低コストで拡張できる デジタルツインを導入することのメリットとして、低コストと高い拡張性があげられます。例えば、大規模な工場を全て物理的に建設しようとしたら、多くのコストと時間がかかります。また、工場が完成してから想定外の設計ミスが判明した場合、立て直しのコストと時間がかかります。 一方で、工場の一部を物理的に建設した後に、そのデジタルツインを構築し、工場の残りの部分もデジタル上で拡張し、入念にシミュレーションした後に、物理的な工場の残りの部分を増設することができれば、コストと時間を節約することができます。  市場投入までの期間を短縮できる デジタルツインは、設計・製造プロセスに革命をもたらし、新商品の開発から市場投入までの期間を短縮します。通常、新製品を開発したい場合、「物理的な試作品を製作し、テストし、フィードバックを設計に反映し、次の試作品を製作する」というプロセスを繰り返します。  一方で、デジタルツインを活用することで、物理的な試作品と全く同じものをデジタル上で構築することができます。デジタル上であれば、「テスト・フィードバック・改善」のプロセスを高速化することができるため、試作品を製作する回数を減らすことができ、結果として新製品を従来よりも早く市場に投入することが可能になります。  予知保全と迅速な問題特定 デジタルツインは、IoT機器を通じて、物理的な資産から継続的にデータを収集し、予測分析と機械学習を適用することで、潜在的な障害や故障を予測し、タイムリーに管理者に知らせることができます。これにより、潜在的な問題がエスカレートする前に特定して対処し、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。 各業界におけるデジタルツイン活用方法 製造業 製造業はデジタルツインと最も相性が良い業界の一つです。物理的な工場を実際に建設することは、多くの時間とコストがかかります。一方で、小さな工場を建設した後に、デジタルツインを用いることで、デジタル上で工場を拡張したり、シミュレーションしたりすることが可能です。また、製品開発においても、パートナーとデジタル上の設備を用いることで、設計、テスト工程を効率化し、リードタイムを短縮することができ、コストも同時に削減することができます。  さらに、IoT機器によるリアルタイムデータ収集により、企業は問題を事前に予測したり、故障がおきた際に、迅速に問題を特定したりすることができ、ダウンタイムを最小限に抑えることが可能になります。  ヘルスケア ヘルスケアでは、詳細な解剖学的・生理学的データとバイタルサインを統合することで、患者の人体をデジタル上に複製することが可能です。これは、リアルタイムの健康モニタリングと患者ごとに最適化された個別化医療を実現します。  また、人体のデジタルツインを構築することで、実際の患者に実施する前に、リスクの高い手術や医療療法、薬剤の投与をデジタル上でシミュレーションすることができます、これにより、手術や治療の安全性を事前に確認し、医療事故を減らすことができるだけなく、患者の手術や治療への心配や不安を軽減することにもつながります。  石油・ガス、エネルギー 石油・ガス産業におけるデジタルツインの応用は、掘削プロセスや運用の最適化、故障予測を効率的に行うために活用されています。これにより、生産性の向上、コスト削減、環境負荷の軽減が可能となります。また、リアルタイムでの資産管理や緊急時の対応が強化され、より安全で持続可能な運用が実現されます。  エネルギー産業においては、デジタルツインを導入することで、再生可能エネルギーの配置やパフォーマンスの最大化、電力グリッドの管理、エネルギー貯蔵と配分の改善を実現します。さらに、エネルギー消費分析や安全プロトコルの強化にも貢献し、持続可能な解決策を提供します。  まとめ 本記事では、実世界の物体やシステムを仮想空間上で正確に複製することによるさまざまなメリットをご紹介しました。効率的に製品開発、シミュレーションを進めることができ、リードタイムを短縮することができるだけでなく、開発コストを削減したり、予知保全や迅速な問題特定を可能にしたりします。  現在、デジタルツインは製造業、ヘルスケア、エネルギー、都市計画などの分野で活用が進んでいます。今後は IoT、クラウド、AI、5G、AR・VRなどの技術の進展により、さらに多岐にわたる分野での応用が期待されます。  「デジタルツインについてもっと詳しく知りたい」、「デジタルツインを導入したいがITリソースが足りていない、開発コストを削減したい」などのニーズをお持ちの企業様はリッケイにお任せください。日本における豊富な開発実績および1500名以上のITリソースをもって、お客様のIT課題を解決します。お気軽にお問い合わせください。  

April 4, 2024

小売業界におけるDXとは?メリットや導入されている技術を紹介!

今日のデジタル時代において、消費者のニーズは多様化し、消費者の行動は複雑化・多チャネル化しています。小売業者はこれらの変化に対応するために、デジタル化、DX化が求められるようになりました。本記事では、小売業界がDX化を求められる背景やDX化に取り組むメリット、小売業界で導入が進んでいる技術についてご紹介します。  小売業界がDX化求められる背景 小売業界では、消費者の購買行動が急速にデジタル化しており、オンラインとオフラインの境界が曖昧になっています。また、パーソナライズされたショッピング体験や、より迅速なサービスが求められています。  さらには、生成AIやブロックチェーン、IoTなど新たなテクノロジーが次々と登場する中、効率的な在庫管理や物流、マーケティング戦略の最適化が不可欠です。各社は、競争力を維持するためにも、これらの課題に対応しなければならず、デジタルトランスフォーメーション(DX)が急務となっています。  小売業界がDX化に取り組むメリット 購買体験および収益機会の向上 小売業界がDX化に取り組むことで、購買体験を向上し、企業の売上向上に寄与するというメリットが挙げられます。例えば、ECサイトを構築し、AIチャットボットを搭載することで、消費者のオンラインショッピングニーズに24時間対応することが可能になります。さらに、購買履歴やブラウジングデータを分析し、顧客の好みに合わせた商品をレコメンドすることで、パーソナライズされたショッピング体験を実現し、顧客ロイヤリティの向上につながります。  効率的な在庫管理とコスト削減 AIやIoT技術を活用することで、在庫管理の精度を大幅に向上させることができます。例えば、センサーからのリアルタイムデータを基に在庫を自動追跡し、需要予測を精緻化することで、過剰在庫や品切れのリスクを減少させます。このようにして、在庫コストの削減だけでなく、物流の効率化も実現でき、企業全体としての運営コストの削減にも貢献します。  小売業界で導入されている技術 クラウドコンピューティング 小売業界は、クラウドコンピューティングを活用することで、在庫とサプライチェーンの管理をリアルタイムで行い、顧客データを分析してパーソナライズされた販売戦略を展開することが可能になります。これにより、顧客満足度を高めるだけでなく、運営コストの削減とビジネスの迅速なスケールアップが実現します。  生成AI 生成AIは小売業界で、顧客の興味や購買履歴に基づいたカスタマイズされた商品やプロモーションを生成することができます。例えば、フランスの大手化粧品会社ロレアルは、過去に蓄積された大量な美容データを基に、生成AI搭載の美容アドバイスツール「BeautyGenius」を開発しました。ツールはユーザーの肌の状態や美容に関する悩みやシーン別(長時間のフライトなど)に個別化されたアドバイスを提供することができます。   IoT IoT(モノのインターネット)技術は、小売業界における物理的なデバイスとデジタル世界の統合を促進します。店舗内のセンサーやスマートデバイスを通じて、顧客行動の追跡、在庫の自動監視、エネルギー使用の最適化などが可能になります。例えば、スマート棚は製品の在庫状況をリアルタイムで監視し、欠品時には自動的に従業員に補充するように知らせます。このようにIoTは、効率的な店舗運営と向上した顧客体験の実現を支援します。  AR(拡張現実)/VR(仮想現実) ARを活用することで、消費者はスマートフォンやタブレットを通じて商品情報をリアルタイムで視覚化したり、自宅で商品を仮想的に試したりすることができます。一方、VR技術は、消費者が仮想の店舗を訪れ、商品を閲覧したり、バーチャルな試着体験をしたりするを可能にしています。これらの技術により、オンラインショッピングの限界を超えた没入型の買い物体験を提供し、顧客の購買意欲を刺激します。  キャッシュレス・モバイル決済 キャッシュレス決済とモバイル決済の普及により、顧客はより迅速かつ安全に支払いを完了させることができます。これらの決済方法は、物理的なカードや現金を持ち歩く必要がなく、スマートフォン一つで簡単に支払いが可能になります。小売業者はこれを通じて、チェックアウトプロセスを大幅に短縮し、顧客体験を向上させることができます。また、デジタル決済のデータを分析することで、顧客の購買傾向を理解し、パーソナライズされたマーケティング戦略を展開することも可能になります。  ブロックチェーン ブロックチェーン技術は、小売業界において透明性と信頼性を高めるために利用されています。特に、サプライチェーン管理においてその効果を発揮し、原材料の調達から製品の最終消費者への配送に至るまでの各段階を記録し、追跡可能にします。これにより、偽造防止、品質保証、リコール時の迅速な対応が可能になります。また、消費者はブロックチェーンを通じて製品の出所や品質に関する情報を確認できるため、より安心して購入することができます。さらに、スマートコントラクトを活用することで、支払いや契約の自動実行が可能になり、取引の効率化が図られます。  RFID RFID技術は、小売業界における在庫管理と顧客体験の改善に革命をもたらしています。RFIDタグを商品に取り付けることで、商品の正確な位置と在庫レベルをリアルタイムで追跡できます。これにより、在庫の精度が向上し、品切れや過剰在庫のリスクが減少します。さらに、RFIDを利用した自動チェックアウトシステムは、購入プロセスを迅速化し、顧客のショッピング体験を大幅に向上させます。  まとめ デジタル時代の今日において、消費者の購買行動は、オンライン/オフラインの双方で変化し続けています。また、小売業界では、生成AIやAR/VR、ブロックチェーン、RFIDなどの新たなテクノロジーを活用することで、コスト削減、ビジネスプロセスの効率化、透明性の向上新たな購買体験の創出を実現しています。  株式会社リッケイは、日本のお客様に高品質かつコスト効率のよいITソリューションを提供するベトナムオフショア開発企業であるRikkeisoftの日本法人です。 Rikkeisoftグループ全体で1,500名以上のエンジニアを擁し、クラウド、AI、IoT、ブロックチェーンなどの最先端テクノロジーに精通しています。 お客様の業務や経営課題を把握し、DXに向けての構想及びシステム設計、開発、保守・運用に至るまで、ITを通してお客様の課題を解決するITソリューションを提供しています。特に小売業・流通業において豊富な実績があるため、DXパートナーをお探しの企業様は、 お気軽にご相談ください。

April 4, 2024

【最新版】企業のAI活用事例5選 

ChatGPTの台頭により、企業におけるAI・生成AIの活用および投資が顕著に加速しています。そして、AIを導入した企業は、業務効率化やコスト削減、安全性の向上、ユーザー体験の向上などの恩恵を享受し始めています。本記事では、さまざまな業界における注目の最新AI活用事例を5つご紹介します。  AIを活用した森林調査 – 日立システムズ 日立システムズは、ドローンとAI解析ソフトウエアを駆使することで、森林調査の効率化に成功しています。従来、人の手による森林調査は19日もの日数を要していましたが、ドローンおよびAI技術の活用により、作業期間を4日程と8割短縮しました。  具体的には、ドローンでの写真測量とLiDAR測量により収集したデータをAIが解析し、樹種の識別や樹木の体積を推定します。同社は、宮城県牡鹿郡女川町の町有林での実証実験を実施したところ、森林内の樹種構成が以前とは異なることが明らかになり、それまでスギだと思われていた場所にヒノキやアカマツ、広葉樹が混在していることが判明しました。  この結果は、森林経営計画の見直しや詳細化に大いに貢献するだけでなく、森林調査の労力やコストを大幅に削減しながら、安全かつ迅速に行うことを可能にします。  森林の分析結果 (出所:日立システムズ) AIを活用した創薬 – シンセティックゲシュタルト シンセティックゲシュタルトは、AI創薬に取り組むスタートアップです。同社は大規模な化合物データベースを活用し、新薬開発に必要な低分子化合物を発見するためのAIモデルを開発しています。  具体的には、ウクライナのビルディングブロック化合物・スクリーニング用化合物・統合創薬サービスの世界的プロバイダーであるEnamine社が持つ化合物データベースを利用し、従来の方法と比較して20倍以上のデータ量でAIモデルを学習させることで、その性能を大幅に高めることに成功しました。  彼らのアプローチは、競合他社が主に利用している2次元のグラフ構造情報だけではなく、化合物の3次元構造データも考慮に入れることで、予測精度を向上させています。  初期段階では約4000万種類の化合物を学習に用いていましたが、将来的には約10億種類の化合物を選んで学習させる計画です。これにより、新薬候補となる化合物の発見可能性が高まります。  SyntheticGestaltは、新薬につながる化合物の発見に向けたAIモデルを手掛ける。(出所:SyntheticGestalt) 生成AIを活用した肌診断アプリ – ロレアル 世界最大級の化粧品会社であるロレアルは、「ビューティーテック」の分野でリーダーになることを掲げています。同社は、美容業界におけるAI活用の先駆者であり、世界最大のテクノロジー見本市「CES 2024」で生成AIとメタバース技術への投資を進めていることを明らかにしました。  同社は、これまでに蓄積した10ペタバイトの美容データを基に、生成AIを活用した美容アドバイスツール「BeautyGenius」を開発しました。BeautyGeniusの開発には、10種類以上の大規模言語モデルと15万点以上の画像データが活用されており、 ユーザーの肌の状態や美容に関する悩みを解決するための個別化されたアドバイスを提供することができます。  例えば、長時間のフライトで乾燥した肌にはアイクリームの使用を提案し、写真を通じた肌診断で具体的なスキンケアアドバイスも行います。また、特別な日のメークアップの相談にも応じ、メークの完成イメージや推奨化粧品を提案する能力を持っています。  このように、ロレアルは、美容とデジタルを融合し、新たな顧客体験を実現することで競争力を高めています。  ロレアル研究・技術担当副最高経営責任者のバーバラ・ラヴェルノス。(出所:Getty Images) 生成AIを活用したショッピング – ウォルマート 世界最大の小売企業として知られるウォルマートは、ラスベガスで開催されたCESカンファレンスで、ユーザーが欲しい商品を素早く検索し、頻繁に注文する商品の再注文プロセスを自動化する2つの生成AI搭載ツールを発表しました。  生成AI検索ツールは、マイクロソフトのAIモデルとウォルマートの買い物客データを組み合わせることで開発され、買い物客がブランド名や品目ではなく特定のユースケースを使用して商品を検索できるようにします。  例えば、友人複数人とフットボールの試合観戦をするために買い出しをするとき、これまではコーラ、ポテトチップス、タオル、ユニフォームなど商品名を個別で検索する必要がありました。一方で、ウォルマートが発表した検索ツールでは、「友人とフットボールの試合観戦」と入力することで、試合観戦に必要な厳選された商品リストを受け取ることができるようになりました。  同社は、カンファレンスの中で、「Walmart InHome Replenishment」と呼ばれる別のAIツールを開発中であると発表しました。このツールは、サブスクリプションベースのInHome配達サービスを利用する買い物客が、よく注文する商品をオンラインショッピングカートに素早く補充できるようにサポートします。  このように、ウォルマートは、ショッピングツールにAIを導入することで、ユーザーのショッピングに要する時間を削減することで、ユーザー体験を向上しています。  ウォルマート、Microsoftとの連携で生成AI活用 (出所:ledge.ai) AIを活用した踏切滞留監視システム – 南海電気鉄道 南海電気鉄道株式会社は、2024年3月11日に、AIを用いた踏切異常検知システムの導入試験を開始すると発表しました。このシステムは、踏切内に滞留している「人」を検知することで、安全・安定輸送の維持及び踏切の安全性向上を目指します。  南海電気鉄道株式会社がAIを用いた踏切異常検知システムの導入試験を始める背景には、踏切事故を未然に防ぐことによる安全対策の必要性があります。踏切は線路と道路が交差する場所であり、人が渡りきれずに列車と接触する危険性があります。  踏切事故が発生すると、列車の運休や遅延が発生し、他の多くの利用者にも影響を及ぼします。2022年度における列車の運休や遅延(30分以上)の件数を見ると、踏切事故が約30%(11件/36件)を占めており、これは大きな割合です。  今回試験導入を開始する新たな踏切異常検知システムは、遮断棒が下りた後に、AIによる画像処理によって人の滞留を検知すると、特殊信号発光機を動作させて運転士に迅速に異常を知らせます。   さらに、既に設置されている監視カメラを使用するため、容易かつ安価に導入できる点が特徴です。南海電気鉄道株式会社は、導入試験の結果を踏まえ、2024年度以降の本格導入を目指しています。  (出所:南海電気鉄道株式会社) まとめ 本記事では、様々な業界における最新のAI活用動向をご紹介しました。企業は、AIおよび生成AIを導入することで、従来のプロセスを効率化したり、安全性を向上させたり、ユーザー体験を向上させたりしています。AIの活用方法は企業によってさまざまであり、今後も次から次へと新たな活用法が生まれてくることでしょう。このAI時代において競争力を維持し、高めていくためにも、企業は既存のビジネスにどのようにAIを適用できるかを検討する必要があります。   株式会社リッケイは、1,000件以上のプロジェクトを通じ、日本のお客様からの信頼を積み重ねるオフショア開発企業です。グループ全体で1500名以上のエンジニアを擁し、 AIに特化した関連会社Rikkei AIも有しており、多数のAI/生成AI開発実績があります。日本の企業様向けにAIコンサルティングからAI開発、AI導入支援まで提供可能です。「AIをビジネスプロセスにどのように取り入れることができるのか相談したい」など、お気軽にお問い合わせください。 

March 25, 2024

Sales Cloudとは?セールスフォースのSFAツールをわかりやすく解説

総合コンサルティングファームTSUIDEが実施した「SFA・CRM導入実態に関する調査(2022年)」によると、調査対象者14000人のうち「SFA・CRMツールを導入している」と回答したのはたったの9.1%で、90%以上が未導入という結果でした。  このことからも、日本企業における営業のDXが遅れていることがわかります。本記事では、SFA・CRMを導入している企業の半数が利用しているSalesforce社の「Sales Cloud」の概要や主な機能、導入するメリット、導入する際の注意点をわかりやすく解説します。  目次 Sales Cloudとは? Salesforce Sales Cloudとは、営業チームが顧客データを一元管理し、営業プロセスを効率化するためのSFA(営業管理システム)です。  Sales Cloudでは、顧客に関するあらゆる情報(資料ダウンロード履歴や問い合わせ内容、商談履歴など)に従業員全員がアクセスすることができるため、マーケティング部などの他部門と連携して見込み度の高い顧客から優先的にアプローチしていくなど、効率的な営業活動を実現します。  つまり、Sales Cloudを導入することで、「営業活動が属人化している」「営業の進捗状況が把握できていない」「顧客管理ができていない」「部門間の連携が上手くいっていない」などの営業課題を解決することができるのです。  Sales Cloudの主な機能 顧客管理機能 Sales Cloudでは、顧客の会社名や役職、連絡先などの基本情報から商談内容、問い合わせ内容、趣味、社内での立場、Web上の行動(資料ダウンロード、セミナー参加、Webサイト閲覧など)提案内容(見積りなど)、メモなどあらゆる情報を一か所で管理するCRM機能が提供されています。これらの情報には、他部門もアクセスすることができるため、効果的なマーケティング施策や迅速なカスタマーサポートを可能にします。  スコアリング機能 Sales Cloudのスコアリング機能は、見込み客の行動(資料ダウンロード、セミナー参加、Webサイト閲覧など)やプロファイル情報に基づいてスコアを割り当て、その購買意欲や営業チャンスの可能性を数値化します。このスコアリングにより、営業チームは高いポテンシャルを持つ見込み客を優先的に識別し、効率的なフォローアップやカスタマイズされたコミュニケーションを行うことができます。結果として、リードの質の向上と営業プロセスの最適化が実現します。  商談管理機能 Sales Cloudの商談管理機能を活用すると、各案件の取引額や見込み度、進捗、競合相手、訪問日、訪問回数といった商談に関する多様な情報を一元的に管理できます。数量や価格などの商品情報の管理もできるため、自動見積もり機能により顧客データを即座に取り込み、迅速に見積書を作成できます。商談の成果(受注・発注)を含む詳細情報を登録することで、営業活動の質向上とチーム・メンバーごとの成績分析も可能になります。  売上予測機能 Sales Cloudの売上予測機能では、営業メンバー別やチーム全体の売上を予測できます。過去のデータと現在の商談進捗を分析し、将来の売上を予測します。この機能により、営業チームはリアルタイムで売上目標に対する進捗状況を把握し、必要に応じて戦略を細かく調整できます。また、管理者はチームのパフォーマンスを監視し、売上目標達成のための具体的な行動計画を立案することが可能になります。  レポート・ダッシュボード機能 Sales Cloudのレポート・ダッシュボード機能では、営業活動や顧客データから得られたインサイトを可視化することができます。レポートでは、営業成績、商談の進捗、顧客エンゲージメントなど、分析する対象をカスタマイズし、表・サマリー・マトリックスのいずれかの形式を選択し表示することができます。ダッシュボードは、レポートをもとに円グラフ・メーター・散布図などの形式で可視化することができます。  業務の自動化 Sales Cloudには特定の営業プロセスをユーザーが事前に定義したルールに基づいて自動化する「フロー」という機能があります。例えば、新しく獲得したリードを、特定の基準(地域、業界、リードの評価など)に基づいて、適切な営業担当者に自動的に割り当てたり、商談が特定のステージに進んだ際に、自動的にフォローアップのリマインダーを設定したり、顧客に次のステップの説明を含むメールを自動送信したりすることができます。  承認プロセスの自動化 Sales Cloudには、商談、割引申請、契約などの承認が必要な項目に対して、自動でワークフローを管理する承認プロセス機能があります。この機能を使用することで、特定の条件に基づいて承認要求を自動的に適切な担当者へルーティングし、そのプロセスの進捗を追跡できます。  例えば、ある商談が設定した金額以上である場合に自動的に上司の承認が必要になるプロセスを設定できます。上司が承認または拒否することで、商談は進行またはフィードバックが行われます。この機能により、承認プロセスの効率化、透明性向上、意思決定のスピードと精度が向上します。  モバイルアプリ Sales Cloudは、モバイルアプリケーションが提供されており、ユーザーは外出先でもデスクトップ版と同じように顧客情報の確認や更新、商談の管理、タスクやイベントのスケジューリングなどが可能です。また、レポートやダッシュボード機能により営業データをリアルタイムに分析することもできます。  Sales Cloudを導入するメリット 営業活動の効率化 Sales Cloudを導入することで、Web上の行動(HP上のページ閲覧や資料ダウンロード、セミナーへの参加など)などから見込み度の高い顧客群に絞ってアプローチしたり、各案件、営業メンバーごとの進捗を可視化したりすることができるため、組織単位で営業活動を管理、把握できるようになります。これにより、営業活動のボトルネックを瞬時に突き止め、解決することが可能になり、企業の売上を向上させることができます。  営業ノウハウ共有と教育コスト削減 営業部でSales Cloudを長期的に運用することで、営業活動のすべての履歴をクラウド上に蓄積していくことができます。これにより、過去のケースや優秀な営業メンバーの対応履歴などのリアルなデータからノウハウを効率よく学ぶことができるため、外部講師による教育コストなどを削減することができます。  他部門とのスムーズな連携 Sales Cloudに蓄積されたデータは、全部門の従業員がアクセスすることができ、これにより部門間のスムーズな連携を実現できます。例えば、マーケティング部が顧客の業種や企業規模、興味を持っている自社製品、見込み度などの情報にアクセスすることで、顧客にカスタマイズしたコンテンツを作成し、メルマガを配信するなどといったことも可能になるでしょう。また、カスタマーサクセス部であっても、営業部と顧客の過去のやりとりを把握できていれば、社内確認に時間を取られることなく迅速にカスタマーサポートを提供することができます。  導入する際の注意点 自社にカスタマイズしなければならない Sales Cloudは非常に柔軟性が高く、多くの機能を提供していますが、その全てがすぐに貴社の特定のニーズに合致するわけではありません。効果的に活用するためには、貴社の営業プロセス、顧客管理方法、レポートニーズに合わせて、システムをカスタマイズする必要があります。  […]