DX（デジタル・トランスフォーメーション）の掛け声の下、企業におけるデータ利活用ニーズが日増しに高まっていますが、しっかりと実行できている企業はまだ一部なのが現状です。今回は、三菱総研ＤＣＳがこれまで支援してきたさまざまな企業のデータ分析・データ利活用・DX人財育成プロジェクトの事例を紐解きながら、どうすればデータ利活用が定着するのか、その必要な条件とは何か を解説します。

データ分析・利活用に未着手で、どんな情報を使い、どこから着手して良いかわからず困っている、もしくは着手しているものの、うまく進められていない企業のご担当者必読です！

三菱総研ＤＣＳ（以下、ＤＣＳ）は、つくばクラフトビアフェスト実行委員会（以下、実行委員会）、つくば市と連携し、「人流解析」と「感情分析」を組み合わせた実証実験に取り組みました。会場内に設置したAIカメラやセンサーで来場者の動きを捉え、人の流れと混雑状況をリアルタイムに可視化。さらに、クローズドなSNS投稿やアンケートから来場者の感情を分析することで、「どこが混んでいるか」にとどまらず「どれだけ楽しんでもらえたか」までデータとして把握することを目指しました。本稿では、関係者へのインタビューをもとに、実証実験の背景や現場での工夫、得られた知見、そしてイベント運営やまちづくりへの今後の展開について紹介します。

世界的な食糧危機が懸念される一方、担い手の減少や高齢化など、労働力不足が深刻な問題となっている農業分野。その解決を目指しロボット、AI、IoTなどの先端技術を活用する「スマート農業」が注目を集めています。
その中で従来の課題を払しょくし、画期的な成果が期待されるのが、北海道大学で行われている超小型人工衛星により宇宙から地上の農作物のスペクトルデータを測定、解析する研究です。
三菱総研ＤＣＳ（以下、ＤＣＳ）は、累計50社以上のデータ分析業務支援で得たデータ解析・AI技術のノウハウを活かし協力。産学共同研究を行っています。

当社は、株式会社上島熱処理工業所様（以下、上島熱処理様）と共同で、金属熱処理工程における熟練技能者の暗黙知をAIに代替させる実証実験を実施。そこで得られた確かな成果を基に、新サービス「製造条件最適化ソフトウェア利用サービス」のベータ版のテスト販売を開始しました。本稿では本実証実験の目的と工程そして得られた成果について、詳細をご紹介します。

戸田建設株式会社と三菱総研ＤＣＳ株式会社は、『都知事杯OpenData Hackathon2021(*1)』に共同チーム「ToＤＣＳ」として共同参加しました。最優秀作品賞を獲得した、工事現場の昼食難民とキッチンカーの出店をマッチングするサービス『PECO navi TOKYO』の取り組みをご紹介します。

前回の取り組みレポートにて、当社と中島合金株式会社様（以下、中島合金様）が共同で実施した熟練技能者の暗黙知をAIに代替させる実証実験について概要をお伝えしました。本稿では、そこで得られたAI予測値の妥当性および業務への適合性、システムの使いやすさの結果について、詳細を解説します。

当社は中島合金株式会社様（以下、中島合金様）と共同で、純銅鋳造製造工程における熟練技能者の暗黙知をAIに代替させる実証実験を開始しました。
本稿では本実証実験の必要性と手順、期待効果について、詳細を解説します。

１台のサーバ上で構築可能なオープンソースの並列処理基盤を用いて、コストを抑えてCOBOLバッチ処理を約20倍高速化した実証実験について、詳細をご説明します。本稿では、第1弾「概要編」として並列処理基盤の技術選定のポイントを解説します。

１台のサーバ上で構築可能なオープンソースの並列処理基盤を用いて、コストを抑えてCOBOLバッチ処理を約20倍高速化した実証実験について、詳細をご説明します。本稿では、第2弾「設計編」としてAsakusa Frameworkを用いたバッチ処理の設計におけるポイントを解説します。

１台のサーバ上で構築可能なオープンソースの並列処理基盤を用いて、コストを抑えてCOBOLバッチ処理を約20倍高速化した実証実験について、詳細をご説明します。本稿では、第3弾「実装編」としてMicro Focus Visual COBOLとAsakusa Frameworkを用いたバッチ処理において、実装時に考慮した点やチューニングにおけるポイントを解説します。