AI」を策定し、グローバルに2019年7月より順次適用していきます。AI」は、データやAIの利活用が実業務適用に至らないという多くの企業が抱える課題に対し、お客様の目的達成に主眼を置き、業務実装と定着化による価値創出を目指すものです。当社がグローバルでお客様と取り組んできたデータやAIを活用したプロジェクトから得たナレッジと、長年培ってきた業種・業務のシステム構築ノウハウをもとに策定しました。分析フェーズのみならずプロセス全体へ、グローバルで実績のあるサービス・製品・先端技術などをフレームワークとして積極的に導入することで、個々のプロセス強化およびプロセス間でのナレッジ共有による効率化と精度向上を図るものです。データやAIを利活用することでビジネス拡大やビジネス変革を行う潮流が起きており、新たな価値創出を目指してデータやAIの利活用に取り組む企業が増え続けています。データ不足、データ準備の時間増、データ量増大に伴う資産増、分析結果からアクションへの乖離、データやAIの精度不足などの理由から業務適用が進まないことが大きな課題となっています。Zinrai(ジンライ)」を業界に先駆けて提供してきました。2019年3月には、AIの安心・安全な利用に向けて、AI倫理を含む価値観をまとめた「富士通グループAIコミットメント」を策定し、本コミットメントに基づき「人と協調する、人を中心とするAI」を具現化した技術やソリューション・サービスの提供をグローバルに推進しています。Data×AI」を策定しました。Data×AI」は、お客様の目的志向型ビジネスの実現を支援するプロセスとフレームワークです。データとAIの融合的利活用により、社会課題解決やビジネス目的を達成するためには、プロセス全体を貫く目的と仮説設計が重要です。当社は、データやAI、様々な技術を手段として捉え、お客様に、目的達成に向けたプロセスと合わせて、ソリューションやシステムインテグレーションに適用可能な各プロセスにおけるサービス・製品・先端技術を、フレームワークとして提供します。これにより、明確な目的と仮説を起点に、「Data×AI」の検証や学習を繰り返しながら全プロセスで効果を最大化します。その成果を業務に適用し、定着化を図ることで、「Data×AI」による価値創出が可能となります。より価値を創出する「(4)業務実行」の4フェーズで構成。-「(3)データ利活用」フェーズだけでなく、目的・仮説設定から定着までの全フェーズを支援するとともに、一部精度に課題があっても人による判断や作業と組み合わせて業務に部分適用しながら新たなデータ収集や最適化を行い、AIを学習・成長させることで確実な定着化を実現。これにより、データ不足、データ資産の分散・増大、データ準備に要する時間、部分最適なプロジェクト推進などが原因で、「Data×AI」が実業務適用に至らないという多くの企業が抱える課題を解決。業務実行する上で要となる「Data×AI」のセキュリティやガバナンスを考慮した運用設計により、持続可能な「Data×AI」を実現。プロセスの上流からセキュリティ設計を位置づけ、データ特性に応じて、匿名化や秘匿化などの人権上の配慮を踏まえた必要な対策を事前に取り込みセキュリティ対策を実現。本フレームワークは、目的志向型ビジネス向けの体系として各プロセスに最適なサービス・製品・先端技術などのソリューションを適用し「Data×AI」を実現。各プロセスで蓄積されたナレッジをリファレンス化し、お客様の目的に応じてカスタマイズ可能。欧州で展開しているヘルスケア、セキュリティ、リーガル分野に特化したデータ利活用サービスをはじめ、グローバルで実績のあるソリューションも含めて体系化し、共通フレームワークで「Data×AI」を強力に推進。世界中の研究開発拠点と連携し、既に各国で実装が進みつつある先端技術を導入。長年のデータ・AI領域における基礎・応用研究における先端技術の適用をグローバルに加速。図るとともに、各プロセスで蓄積した「Data×AI」のナレッジを他のプロセスにも展開することで、全フェーズで生産性の向上を実現。EMEIAが2018年11月に提供開始。Process」の全プロセスに適用。2018年9月に発表。