Google,Yahoo,Facebookのバナー経由でSparkling Logic SMARTSの試行サービス開始

従来のBRMSは、業務ロジックとしての煩雑なビジネスルールをいかにIT化するかに焦点を置いている。

一方、SMARTSはそれに加え、データ活用による分析アプローチ(インパクト分析、シミュレーション、大量データからの予測分析ルーチン導出と設定)で業務の最適な意思決定(デシジョン)を可能とし、継続的な改善と高度化・最適化を実践できる「意思決定マネジメントシステム(Business Decision Management System)」を開発するICTソリューション。

□試行(2ヶ月間の無償トライアル)申し込みでのサポート、WorkSpace構築、試使用ライセンスアクセス、開発済みのデモアプリケーションの使用を提供。

また、OMG仕様のデシジョンモデリング(業務ロジックのITプログラム化)製品の試行も出来ます。

□適用業務の開発につきましてのご相談もさせて頂きます。

 

AI・ビッグデータ研究分科会                    リーダー:酒匂

はじめに、

本研究部会ではAI・ビッグデータを活用し、取得/識別された情報による判断、その判断で実行処理された履歴データの分析、その分析による新たな洞察(インサイト)の導出、検証、適用/学習、さらにたゆまない改善をというAIプロセスのICTソリューションのモデル構築と具体的な業務適用に関して研究する。

主なICTソリューション活用要素は大量なデータ、実行処理するルールエンジン、行動を決定する分析エンジン(機械学習;Deep Learningも含む)等となる。

研究の進めかたは、メンバーの認識共有化、AIプロセスの基本アーキテクチャーデザイン、最先端企業での適用事例のスタディー、他分科会の研究テーマへのソリューション連携・支援、物流関連サービスへの適用ソリューション研究、検証・実験について進めて行く予定である。

 

■デジタル化時代のビジネス変容と対応について

現在のビジネス環境では、デジタル化、場所や時間を問わず可能な通信環境の整備による変化で、企業の在り方そのもの、企業による価値創造の在り方が劇的に変わろうとしている。

「モノ売る」から、「サービス売り」へ 、「サービス売り」からサービス主体の関係性つくりへ変容している。

このサービス実行に欠かせない物流も重要なプロセスの一翼を担いICTをテコにした物流戦略の業務プロセスが必要となる。

 

■コンピュータの5番目の役割である判断(デシジョン)のICT化の必要性を認識

コンピュータの役割は、左図のような役割を担いながら多様化してきている。

大量のデータ取得、データ分析から識別/予測して意思決定を自動処理で行い、処理された履歴データのさらなる分析で洞察(インサイト)を導き、日々の業務 オペレーションをたゆまぬ改善と最適化でスマートにしていくことが求められている。

 

■効率性と柔軟性を実現する「AIプロセス・プラットフォーム」を構築

手段であるAIプロセスが生まれるまでの「基本エンジニアリングスタック」をデザインし、各技術の構成要素(機械学習、意思決定マネジメント、ビジネス分析:シミュレーション、インパクト分析、ヒートマップ分析等々)についての活用について理解を深めることに努める。

 

具体的には取引データや体系化されていないデータを、サービス改善・イノベーションの目的に合う分析シナリオ類型を決めて分析し、現場のSIDAサイクル(ミクロ)のアプローチと全体最適化をめざすPDCA(マクロ)アプローチを確立し、特定業務への適用を研究していく。

必要に応じ、データ分析の専門家主宰のサブ研究会も開催しながら進めて行くことを考えている。

すでに、当研究会向では「データマイニングと意思決定マネジメント」のWhite Paper、「分析シナリオ類型のチャート」を作成している。

 

■物流関連サービスの適用事例を調査し、分析力を原動力とした物流事業のイノベーションを産み出す

AIプロセスはどうあるべきか?についての研究をめざす。

収集したデータの全体計測の分析を行い、気づいていない知見を発見し、斬新なサービスへと進化させる。

この作業の中で、個客経験を共創しながら、顧客との新たな関係構築を可能にするビジネスモデルへと展開する。

「物流業界のAIプロセス」活用の最先端の適用事例を調査・学習して、考えられる経営資源との連携を図るサービスの在り方とその実現アプローチを研究する分科会として運営したい。