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	<title>デジタルトランスフォーメーション  |  太郎は考えた</title>
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	<description>WEBマーケターが役立つ情報発信</description>
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	<title>デジタルトランスフォーメーション  |  太郎は考えた</title>
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		<title>AI・機械学習ってなに？文系・非エンジニアでも「なんとなく」わかる</title>
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		<dc:creator><![CDATA[太郎（毎日サイト更新中）]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 09 Oct 2020 09:14:42 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[デジタルトランスフォーメーション]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[機械学習]]></category>
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					<description><![CDATA[なんとなくでも、AIや機械学習を理解できるように、情報をまとめました。 AIは大分類で2つあります。 1つ目は汎用AI 2つ目は特化型AI 目次 汎用AIとは？私たちがAIと聞いて真っ先に思いつくのがこちらの汎用AIです [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>なんとなくでも、AIや機械学習を理解できるように、情報をまとめました。</p>



<p>AIは大分類で2つあります。</p>



<p>1つ目は汎用AI</p>



<p>2つ目は特化型AI</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number-detail toc-center border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-2" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-2">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">汎用AIとは？</a><ol><li><a href="#toc2" tabindex="0">私たちがAIと聞いて真っ先に思いつくのがこちらの汎用AIです</a></li></ol></li><li><a href="#toc3" tabindex="0">特化型AIとは？</a><ol><li><a href="#toc4" tabindex="0">世の中で実用化されているAIが特化型AIです</a></li><li><a href="#toc5" tabindex="0">認識系AI（識別・検知）</a></li><li><a href="#toc6" tabindex="0">予測型AI（分類・スコアリング）</a></li><li><a href="#toc7" tabindex="0">制御系AI（誘導・最適化）</a></li></ol></li><li><a href="#toc8" tabindex="0">機械学習の基礎・概論</a><ol><li><a href="#toc9" tabindex="0">教師あり機械学習とは？</a></li></ol></li><li><a href="#toc10" tabindex="0">機械学習を経て予測できるもの参考例</a><ol><li><a href="#toc11" tabindex="0">1,分類　</a></li><li><a href="#toc12" tabindex="0">2,回帰　</a></li><li><a href="#toc13" tabindex="0">3,時系列予測　</a></li></ol></li><li><a href="#toc14" tabindex="0">最後に</a></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2><span id="toc1">汎用AIとは？</span></h2>



<h3><span id="toc2">私たちがAIと聞いて真っ先に思いつくのがこちらの汎用AIです</span></h3>



<p>新たな情報を取得すれば、鉄腕アトムなどのように人間のよに理解し自立的に判断する能力をもてるAI</p>



<p>※現在はまだ実在しません。</p>



<h2><span id="toc3">特化型AIとは？</span></h2>



<h3><span id="toc4">世の中で実用化されているAIが特化型AIです</span></h3>



<p>アレクサやシリなどのAIスピーカー、チャットボット、将棋AIなど人間が知識を使っておこなう特定の作業を支援する機械やロボット</p>



<p></p>



<p>特化型AIはさらに3つに分類できます。</p>



<h3><span id="toc5">認識系AI（識別・検知）</span></h3>



<p> 例えば、アレクサやシリ　など</p>



<h3><span id="toc6">予測型AI（分類・スコアリング）</span></h3>



<p>例えば、データロボット（B2Bのツールです）など</p>



<h3><span id="toc7">制御系AI（誘導・最適化）</span></h3>



<p>例えば、マイクロソフトがだしている「りんな」など</p>



<h2><span id="toc8">機械学習の基礎・概論</span></h2>



<h3><span id="toc9">教師あり機械学習とは？</span></h3>



<p>過去のデータからパターンを学習し未知のデータに対し予測をスコアリングする技術です！</p>



<p>学習〜予測の流れ</p>



<p>1,教師データから反復的に学習し、そこにあるパターンを発見</p>



<p>2,新たな未知のデータに対し機械が発見したパターンを当てはめて答えを予測</p>



<p>具体例：過去の定期商品の購買履歴を学習させ、購入後どのような人が定期を解約するか予測をたてる。など</p>



<h2><span id="toc10">機械学習を経て予測できるもの参考例</span></h2>



<h3><span id="toc11">1,分類　</span></h3>



<p>※クラス分けを目的とした手法</p>



<p>例：顧客が商品を買うか、買わないか分類</p>



<h3><span id="toc12">2,回帰　</span></h3>



<p>※数値を予測する手法</p>



<p>例：最高気温から商品の販売数や売上を予測</p>



<h3><span id="toc13">3,時系列予測　</span></h3>



<p>※時間や季節を加味して数値を予測する手法</p>



<p>例：過去の傾向から商品の売上や解約数を予測する</p>



<h2><span id="toc14">最後に</span></h2>



<p>なんとなく、AI・機械学習の事がわかってきたと思います。</p>



<p>この情報をとっかかりとして、本などで詳しく調べていただければと思います。</p>
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			</item>
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		<title>DX推進するなら、もちろんRPA知ってますよね？【3分で解説】</title>
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		<dc:creator><![CDATA[太郎（毎日サイト更新中）]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 01 Jul 2020 13:40:34 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[デジタルトランスフォーメーション]]></category>
		<category><![CDATA[DX]]></category>
		<category><![CDATA[RPA]]></category>
		<category><![CDATA[オートメーション化]]></category>
		<category><![CDATA[業務の自動化]]></category>
		<category><![CDATA[業務効率化]]></category>
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					<description><![CDATA[DX（デジタルトランスフォーメーション）=デジタル化対応には様々なものがあります 例えばマーケティングデータの統合や、マーケティングオートメーション（MA）の導入等です。ただDXと言っても切り口が異なると手法や導入ツール [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[
<p>DX（デジタルトランスフォーメーション）=デジタル化対応には様々なものがあります</p>



<p>例えばマーケティングデータの統合や、マーケティングオートメーション（MA）の導入等です。ただDXと言っても<span class="marker-under-blue">切り口が異なると手法や導入ツールも全く異なります</span>。</p>



<p>今回はDXの中でも業務の自動化「RPA」について初心者向けにご紹介します。</p>




  <div id="toc" class="toc tnt-number-detail toc-center border-element"><input type="checkbox" class="toc-checkbox" id="toc-checkbox-4" checked><label class="toc-title" for="toc-checkbox-4">目次</label>
    <div class="toc-content">
    <ol class="toc-list open"><li><a href="#toc1" tabindex="0">RPA（アールピーエー）とは？</a><ol><li><a href="#toc2" tabindex="0">Robotic Process Automationの頭文字を取ってRPAといい「事務ロボット」のことです。</a></li></ol></li><li><a href="#toc3" tabindex="0">作業の自動化ならマクロでよいのでは？</a><ol><li><a href="#toc4" tabindex="0">マクロ≒RPAです</a></li></ol></li><li><a href="#toc5" tabindex="0">マクロとRPA違い</a><ol><li><a href="#toc6" tabindex="0">マクロはひとつのアプリケーションの自動化や、ひとつの動作の自動化です</a></li><li><a href="#toc7" tabindex="0">RPAは複数にまたがるアプリケーションの自動化や、複数の種類の動作の自動化です</a></li></ol></li><li><a href="#toc8" tabindex="0">RPAの種類</a><ol><li><a href="#toc9" tabindex="0">プログラミング型（導入ハードル高い）</a></li><li><a href="#toc10" tabindex="0">記録型（導入ハードル低め）</a></li><li><a href="#toc11" tabindex="0">パソコン稼働型</a></li><li><a href="#toc12" tabindex="0">サーバー稼働型</a></li></ol></li><li><a href="#toc13" tabindex="0">RPAの活用シーン</a></li><li><a href="#toc14" tabindex="0">RPAの運用体制やステップ</a></li><li><a href="#toc15" tabindex="0">最後に</a></li></ol>
    </div>
  </div>

<h2><span id="toc1">RPA（アールピーエー）とは？</span></h2>



<h3><span id="toc2">Robotic Process Automationの頭文字を取ってRPAといい「事務ロボット」のことです。</span></h3>



<p>生産工場では機械で車などの製品や部品の組み立て等をおこないますが、RPAは工場ではなく普段、我々がいる<span class="marker-under-blue">事務所で行う業務をロボットに自動で対応させるツール</span>の事です。</p>



<p>欧米企業では2017年頃から導入が活発になり、日本も約2年遅れで取り組みが進みはじめました。例えばRPAツールで有名なWinActor（ウィンアクター）は日本国内で約4000社（2020年時点で）程導入されているそうです。</p>



<h2><span id="toc3">作業の自動化ならマクロでよいのでは？</span></h2>



<p>このように思った方、鋭いです。</p>



<h3><span id="toc4">マクロ≒RPAです</span></h3>



<p>人が一定のルールでおこなっている事務作業を自動化するのがRPAでできる事であり、マクロでも、できる事です。</p>



<h2><span id="toc5">マクロとRPA違い</span></h2>



<h3><span id="toc6">マクロはひとつのアプリケーションの自動化や、ひとつの動作の自動化です</span></h3>



<h3><span id="toc7">RPAは複数にまたがるアプリケーションの自動化や、複数の種類の動作の自動化です</span></h3>



<h2><span id="toc8">RPAの種類</span></h2>



<h3><span id="toc9">プログラミング型（導入ハードル高い）</span></h3>



<h3><span id="toc10">記録型（導入ハードル低め）</span></h3>



<h3><span id="toc11">パソコン稼働型</span></h3>



<h3><span id="toc12">サーバー稼働型</span></h3>



<p>例えば、</p>



<p><span class="marker-under-blue">プログラミング型☓サーバー稼働型</span>のRPAツールで有名なのは「biz robo」や「Automation Anywhere」があります。</p>



<p>パソコン稼働型☓記録型のRPAツールで有名なのは「winactor」や「UiPath」があります。</p>



<h2><span id="toc13">RPAの活用シーン</span></h2>



<p>情報が電子化されRPAのロボット（システム）がデータに触れる事ができる状態であれば導入できます。もし導入できれば、ヒューマンエラーの防止（業務品質向上）、業務処理スピードの向上（残業削減）できます。別の切り口では、現在おこなっている社内のプロセスやシステムの変更をする事無くRPAで自動化できる業務があります。</p>



<h2><span id="toc14">RPAの運用体制やステップ</span></h2>



<p>1,最初はRPAツールの会社に1つ業務を自動化してもらいましょう</p>



<p>2,次は各部門のRPA担当をできれば選出しRPA会社の担当と二人三脚で各部署のRPAを実施、これを2〜3回おこない</p>



<p>3,最後は各部門毎に自立して業務を自動化できるようにする。</p>



<h2><span id="toc15">最後に</span></h2>



<p>重たい作業はRPA対応にも時間がかかります。</p>



<p>まず軽い身近な業務の自動化を進め、社内でもナレッジがたまり、RPAの理解が深まったタイミングで重たい作業のRPA化に取り掛かりましょう。これが社内RPAの社内浸透のプロセスで、デジタルトランスフォーメーション成功の要素の１つです。</p>



<p>※最近クラウド型のRPAツールも開発されたそうです。</p>



<p>※各RPAツールは代理店も取り扱っています</p>
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