富士通グループの各国・各地域の拠点情報の一覧です。各国・各地域ごとの拠点情報について、アルファベット順索引からお選びいただけます。戻るデジタルトレンドデジタルトレンドデジタルトランスフォーメーション(DX)DX実現に向けたオファリングデジタルマーケティングワークスタイル変革(働き方改革)サイバーセキュリティハイブリッドITFintech(フィンテック)ブロックチェーン5Gデジタルトランスフォーメーション(DX)富士通が目指すDXビジネス富士通は強みであるAIやIoT、5G、セキュリティなどのテクノロジーと、強固な顧客基盤に支えられた業種業務ノウハウを活かして、お客様、社会が求める価値を実現するデジタルトランスフォーメーション(DX)を追求していきます。様々な業種・業態のお客様との取り組みのなかで得たノウハウに基づき、お客様のデジタルトランスフォーメーションをご支援します。都市インフラ暮らしデジタルマーケティング個々のニーズに合わせ顧客体験価値を向上データ活用によりお客様とのデジタル接点を高度化。システム化に向けたコンサルティングからデータ分析、基幹システム連携、運用保守まで一気通貫で支援します。富士通自らが取り組む「働き方改革」の実践で得たノウハウをベースに、お客様の目指す働き方の実現を支援します。世界に広がる富士通グループ約300社での対策と運用で得たノウハウで、情報を「守る」だけでなく「利活用」する環境を実現。お客様のデジタルトランスフォーメーション(DX)を加速します。脅威に立ち向かう最新技術や社内実践による具体的なノウハウ(資料・ダウンロード)セキュリティマイスターが語る注目のトピックス(コラム)ハイブリッドITICTインフラ全体の最適化で、デジタルトランスフォーメーション(DX)を支えるインフラを実現オンプレミスからパブリッククラウドまで、お客様のビジネス価値最大化に向けた最適なICT環境をワンストップで提供します。様々な業種のお客様とのビジネスで培ったノウハウを活かし、金融機関と異業種、Fintech企業とをつなぐハブとしてイノベーション創出をうながし、金融デジタル革新(DX)を進めます。詳しく関連情報Fintech活用でビジネスはこう変わる(資料・ダウンロード)ブロックチェーン信頼のテクノロジーは、社会をもっと豊かにするあらゆる情報を改ざん不可能なかたちで記録できるブロックチェーンで、企業や業種の垣根を越えた多様なコラボレーションを創出します。DX」ブロックチェーン特集記事一覧5G5G時代のこれからのリアルを。ニューラルな5Gネットワークの創る4つのREALで、富士通は社会を変えていきます。MetaArc(メタアーク)AI・IoTなど最新のデジタル・テクノロジーとお客様・パートナー様との共創により、新ビジネスの迅速な立ち上げや既存システムの最適化を実現します。Zinrai(ジンライ)当社独自の高い技術力や幅広い業種ナレッジ、経験豊富なAI専門人材を強みに、お客様のビジネスに合わせたAI活用をご提案します。Annealer(デジタルアニーラ)デジタルアニーラが不可能を可能にする。社会の様々な分野で存在する組合せ最適化問題を瞬時に解く新しいアーキテクチャのコンピュータです。アリーナソリューション」で、スポーツ業界の発展に貢献します。個人のお客様向け製品コンピュータプラットフォーム富士通のコンピュータプラットフォームはビジネスの成長を支えます。ビジネスやテクノロジー、社員インタビューなどをご紹介しています。各種インターンシップやイベントもこちらからご確認ください。高品質な製品を低価格で販売するだけでは、企業は競争力を維持できない。顧客満足度を高めるには、販売した後の「顧客体験」も重視しなければならない。ここで重要な役割を果たすのが、訪問修理の円滑化だ。修理依頼を受け付けるオペレーターの判断ミスやバラツキによって、最適な訪問修理が行えていないケースは多い。この問いの解決に貢献するのがAIの活用である。ここではその具体的な取り組みを紹介する。競争の激化に伴って、企業は高品質な製品を販売するだけでは、競争力を維持し続けることが困難になっている。そこで重視されるのが、顧客満足度を高めるための「顧客体験」の向上だ。ここで大きな役割を果たすのが、販売後の保守を迅速かつ的確に行うことである。大型家電や業務用機器では、故障や異常が発生したときの訪問修理を円滑に行うことは、顧客満足度を大きく左右する要因になるといえるだろう。訪問修理では、顧客からの依頼をコールセンターのオペレーターが受け、「どのような手配が必要なのか」を判断し、しかるべき技術を持つサービスエンジニアへと引き継ぐことになる。サービスエンジニアはオペレーターが聞き取った状況から、修理などに必要な部品や工具を選定、現場に移動して対応を行う。重要なことは、サービスエンジニアが必要最小限の部品の持参ですむことと、1回の訪問で対応を完了させることだ。前者は交換部品の在庫削減に貢献し、後者は顧客満足度向上につながるからである。これらはトレードオフの関係にある。最小限の部品を持参して「実はほかにも必要だった」ということになれば、再訪問する必要が生じてしまう。逆に再訪問を防ぐには、「ひょっとすると必要になるかもしれない」部品を持っていくことになり、結果的に部品在庫を押し上げることになる。このような状況をできる限り回避するには、修理依頼を受け付けるオペレーターが、故障の状況を的確に判断し、サービスエンジニアに引き継がなければならない。そのためには経験豊富な、ベテランオペレーターが必要だ。人の判断にはバラツキがあり、常に的確な判断を行えるという保証は難しい。この問題を解決するにはどうすればよいのか。その答えの1つが「AIの活用」だ。実はこのような取り組みは、すでに始まっている。「訪問修理がこのような課題を抱えていることは、以前から複数のお客様から伺っていました」。課題の内容を聞いたとき、すぐに「AIを活用すれば解決できるのではないか」と考えたと振り返る。それでは具体的に、どのような形でこのプロセスにAIを組み込むのか。佐藤は次のように説明する。システム」に蓄積されているデータを確認。お問い合わせの際に得られる情報、例えば、故障の症状や利用状況など修理対象の判別に有効と思われる項目と、実際の修理の際に確認した情報、例えば、修理箇所や利用した部品などを教師データとしてAIが学習を行い、学習モデルを構築する。その際、トレードオフとなる「部品利用率」と「初回解決率」のどちらをどの程度重視するかを設定し、最適化していく。システム」と入れ替える。システム」に追加することも可能だ。運用中に追加された実績データは定期的に再学習とチューニングを施し、AIを強化していく。