旭化成・ミスミに学ぶ
その「極意」とは
情報連携が変化の激しい時代に生き抜くカギに
DX を支援するノウハウや体制が、AWS 内に蓄積・整備さ
れている点も重要なポイントだ。
「 Amazonは流通業という印象が強いと思いますが、その
中ではロボットやシリコンの開発・製造も行われており、製
造業としての顔も持っています。そのため製造業に関連す
るデジタル活用も自ら実践しており、AWS を使って Amazon
が行ったDX の知見もお客様に提供できるのです 」（ 川又氏 ）
一方で、IT 部門主導で事業部門が受け身のままの DX で
は、なかなかビジネスに貢献するまでに至らないことも
多い。そこで、問題の解消に向けて、AWS では IT 部門主
導型の DX を支援するだけではなく、事業部門主導型の
DX も積極的に支援できる体制を整えている。
「 例えば機械学習を
活用したいというニー
ズは多いのですが、こ
れ に 対 し て は 複 数 の
選 択 肢 を 用 意 し て い
ます。機械学習の知識
があるデータサイエン
ティスト向けにはモデ
ル を 迅 速 に 準 備・ 構
築・デプロイができる
マネージド型サービス
を、知識や経験が少な
い方にはノーコードで
外 観 検 査 や 異 常 検 知
の AI の モ デ ル を 構 築
す る こ と が で き る AI
サービス群をご用意している、といった形です。これらを
使い分ければ、自社にいる人材のレベルに合わせて無理
な く 機 械 学 習 を 活 用 し た 取 り 組 み を 推 進 で き ま す 」と
戸田氏は語る。
加えて、部門横断型で全社的な DX を推進するための
人材育成支援も行っている。具体的には「 イノベーショ
ンにはどのような組織やメカニズムが必要なのか 」、「 い
かなる考え方で推進すべきなのか 」を学べるワークショ
ップなどを提供する。またアイデアの実装段階では、技
術 支 援 を 提 供 す る AWS の ソ リ ュ ー シ ョ ン ア ー キ テ ク ト
がユースケースにあった提案を行い、スモールスタート
で無理なく DX の第一歩を踏み出せる。
重要なのはデジタルを
企業価値に結びつけること
最後に、このようなメリットを新たな価値に結びつけ
るには、各事業部の現場の知見とうまく融合していく必
要があることを強調しておきたい。
「 重要な事はデジタルとリアルの融合。例えば AI の故
障予測をきっかけとして人間が動くためには、業務フロ
ーやルールが必要。この業務ルールが競争力です。現場
の知識を持った人間にしか出せないアイデアを得ていく
には、その余力を捻出するために、AI などのデジタルが
得意な部分は、積極的にクラウドを活用してアウトソー
スすべきだと思います 」と戸田氏は語る。
ハ ー ド ル が 高 い と 感 じ ら れ て い た 製 造 現 場 で の ク ラ
ウド導入だが、具体的な活用方法が見えてきている。言
うまでもなく、クラウドの強みである試行錯誤の容易さ
を生かすことの恩恵は計り知れない。ぜひ、この機に自
社 の ビ ジ ネ ス 変 革 の 検 討 要 素 に 入 れ て み て は い か が だ
ろうか。
日経 BP 社の許可により「日経クロステック Special 」に 2021 年 10 月29日より掲載された広告を再構成したものです。©日経 BP 社
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図5 AWSが提供する機械学習サービスの全体像
機械学習の知識レベルに合わせたサービス群を用意しており、自社に合わせた粒度のサービスを選択することで、業務現場
でも、担当者が考える DX 施策をすぐに実装できるようになる
