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『キングダム』に学ぶ成り上がり「お惣菜屋さんからITコンサルタントへの奇跡」〜これだから乱世は面白い〜、思考を言語化していこう!

デロイト トーマツ ビジネスセミナー2018 Newテクノロジーの潮流(今後の打ち手の必要性)に参加しました

お疲れ様です。

 

デロイト トーマツ ビジネスセミナー2018 - トーマツグループ

 

ノートPC片手に参加してきました。

 

以下なぐり書きです。

 

 

★基調講演 

TQC 

トータルクオリティコントロール 

 

clean power 

 

アーク溶接 

 

オーダーメイド 少量生産 

標準品の大量生産 

コンフィギュレーション品 中、大量生産 

 

BTO Built to Order  

BTO自動化ライン実現に向けたものづくり 

→すべてをロボットにさせるのは難しい 

 

Deep Learning 

でやれることは大きくはない 

 

工程プランニング 

配置プランニング 

把持プランニング ものをつかむ AI Picking 

タスクプランニング 

パスプランニング 

 

 

 

画像認識見分けるようになる 

 

人間は数多くのセンサーを持っている 

 

会計はなくなる 

監査業務はなくならない 

 

ユーザーの説得が 

日本の課題 

 

全体の最適化を日本は進めるべき 

 

 

 

 

★日本におけるオープンイノベーション推進最前線 

大企業の組織構造の問題が新規事業の挑戦を阻害している可能性があります

 

セクショナリズム、ことなかれ主義の兆候 

 

ベンチャー企業 

リスクテイク 

イノベーションのジレンマ 

 

ステークホルダが増えることで意思決定が遅れる 

 

欧米のイノベーション 

 トップが宣言する 

 ドラスティックにかわる 

 

 

日本のイノベーション 

 ミドル、ボトムからの活動 草の根活動 

 辞表をにぎりしめながら活動をやってた 

 

 

イノベーティブな新規事業は探索と深掘から 

社内で明確化する 

社外にも参加してもらう 

 

人の動きに合わせてどれだけコンシェルジュできるか 

→2025年へ向けて 

 

 

 

★データ活用における最新のビジネスアナリティクス事例 

 

人工知能疲れ 

 

10年ごとに新しい潮流が生まれている 

 

 

データは新たな石油だ 

 

AI 

画像、音声データの高度化により活用領域が広がった 

→理由はよくわからないけど当たればOK 

 

データ活用の失敗は 

 

必要なデータがない 

データが少ない 

データの品質に問題あり 

データが古い 

ビジネスの理解が不十分 

 

ガーベジイン→ガーベジアウト 

 

 

全体的な話の流れとしては、

 

現在のAIは特化型AIなので利用できる場所はまだ少ない

センサーだらけの人間の凄さを改めて感じさせる、

 

という話の内容であった気がします。