企業情報システムにおける先進的な技術の活用

2014年 5月 16日TIS株式会社油谷実紀

自己紹介

油谷実紀 (ゆたにみき )TIS株式会社　戦略技術センター

新規技術の企画、検証、導入 オープンソース・デザイン指向クラウドオーケストレータ

CloudConductorプロダクトマネージャーhttp://cloudconductor.org/

以前の担当業務 自社パッケージの開発とサポート 製造業向け EDIおよび生産管理システム導入

Twitter: @blackaplysiaFacebook: 油谷実紀Slideshare: blackaplysiaGithub: blackaplysia

本日のお題

本日は「企業情報システムとソフトウェア技術との関係」についてお話します

① 企業情報システムの実際～生産管理システムを題材にして～

② スマートデバイスの活用③ 将来的なソフトウェア技術：

CPSと Cognitive Systems

まず、この春、消費税とともに猫も杓子も話題にし、年度替わりとともに消えていった

IT関連の問題は ?

企業情報システムの「なぜ ?」

Windows XPサポート終了問題とは ?―Bloomberg Businessweek (2014/1/16)†1

「世界中の ATMがWindows XPからのアップグレード　のデッドラインに直面」

ATMは全米に 420,000台設置 世界中の ATMのうち推定 95%超がWindows

XP Windows XPはすべて 2014/4/9までに

Windows 7にアップグレードする必要あり 設置後 20年以上経過した ATMは、Windows

7がハードを対応しておらずアップグレード不可

†1　 http://www.businessweek.com/articles/2014-01-16/atms-face-deadline-to-upgrade-from-　　 windows-xp

企業情報システムとはどんなシステムであって何を価値としているのか

企業情報システムの目的

企業情報システムは、企業経営が必要とする情報を管理するシステム→企業の経営状況と経営資源を可視化し、 PDCA (Plan-Do-Check-Action)サイクルにより企業の目的を達成することを支援する 売上を伸ばす 利益を上げる 社員を雇用する 工場を建てる 銀行から借金する 社会に貢献する

「ヒト・モノ・カネ」　＝経営資源　　 (経営リソース )

企業の目的とは

営利企業は、利益を上げ、利益を配当として株主に還元することを目的とした企業

利益を最大化するたった 2つの方法は、収益の拡大と費用の低減

￥

費用

利益＝収益－費用

収益

利益の基本的な考え方

営業利益という指標

営利事業における代表的な指標が営業利益 売上総利益 (粗利 )＝売上高－売上原価 営業利益＝売上総利益－販売費及び一般管理費 (販管費 )

￥

売上原価

売上高 販管費

売上総利益(粗利 )

営業利益

売上総利益と営業利益

営業利益の最大化

営業利益を最大化する 3つの方法は、売上高増大、売上原価低減、販管費低減

売上高↑ 売上原価↓

売上個数↑売上単価↑

集中調達オフショア化

営業利益増大

販管費↓

業務効率化ネット販売

営業利益を最大化するための方策 (例 )

自社の分析と対策の計画実行

財務の視点 売上業界 3位へ

顧客の視点

業務プロセスの視点

成長／学習の視点(IT分野 )

売上 1,000億円

利益率の向上

リアルタイム分析 計画遵守率 UP

需要変動対応 生産数量増加

一元管理と可視化

計画のローリング

標準品比率 UP

海外生産比率 UP

生産シミュレーション

出庫／在庫管理強化

生産 L/T短縮

量産単価低減

データフローの見直し

バッチシステムの廃止

営業利益率 10%達成

市場拡大対応 顧客満足度向上

施策の指標 (KPI)化と情報システムでの対応策 (例 )

製造業企業情報システムの全体像

企業情報システム

事業活動調達先 調達 生産 販売 顧客

人事給与社員

株主

会計(経理 )

債権者給与計算

労働力給与

調達 販売

ステークホルダ

ステークホルダ

製造原価

配当

利子

買掛金 (債務 )

売掛金(債権 )

政府自治体租税凡例 「ヒト」「モノ」「カネ」の動き

「情報」の動き税

製造業企業情報システムの全体像

企業情報システム

事業活動調達先 調達 販売 顧客

人事給与社員

株主

会計(経理 )

債権者給与計算

労働力給与

調達 販売

ステークホルダ

ステークホルダ

製造原価

配当

利子

買掛金 (債務 )

売掛金(債権 )

政府自治体租税凡例 「ヒト」「モノ」「カネ」の動き

「情報」の動き税

生産

生産管理システムとは

販売計画需要予測

受注管理

基準生産計画所要量計算 調達管理

生産計画所要量計算

スケジューリング

実績登録

出荷管理

在庫管理原価管理

長期計画・指示

短期計画・指示

製造指示

生産管理システムの課題

大量生産から多品種少量生産へネット直販と BTO (Built-to-order)

製品需要の多様化

物流リードタイム削減と製品在庫圧縮生産リードタイム削減と半製品在庫圧縮調達リードタイム削減と材料在庫圧縮

リードタイム削減

生産・調達拠点のグローバル化為替リスク、カントリーリスク24時間稼働

リアルタイム意思決定

設備としての生産管理システム

構築責任者は工場長以上、通常役員クラス生産管理システムは生産設備である→システム投資は生産設備に対する投資→稼働しはじめると長期間利用

システム稼働後は減価償却、回収の局面→投資対効果が問われる

新技術よりも山積する業務課題の対応

生産管理システムとは工場の設備である

枯れた技術の長期間利用が前提稼働後のシステム改修費用捻出は困難

これからの企業情報システム・・・スマートデバイスの活用

スマートデバイスの進化

黎明期

iPhone、 Android発表 (2007年 )

iPhone&Android、世界シェア50%超 (2011年 )

普及期

黎明期

iPad、 Androidタブレット発売 (2010年 )

普及期

スマートフォン

タブレット

端末多様化(2012年 )

コンシューマ市場ではこの数年のうちにスマートフォンとタブレットが席巻した

スマートデバイスの導入

企業でもスマートデバイス導入は年々増加†

1

スマートフォン・タブレット端末導入状況

†1 　日本情報システム・ユーザー協会 (JUAS), 企業 IT動向調査 2014.　　 http://www.juas.or.jp/servey/it14/it14_ppt.v4.pdf

企業情報システムとスマートデバイス

企業情報システムにおける期待効果マーケティングツール

製品カタログ／フライヤ フェイストゥフェイスでの料金試算等

インタラクティブな会議 遠隔会議 (音声、画面共有、電子黒板 ) ペーパレス会議

ワークスタイル変革 リモートデスクトップ “Bring your own device” (BYOD)

企業情報システムとスマートデバイス

企業情報システムにおける期待効果マーケティングツール

製品カタログ／フライヤ フェイストゥフェイスでの料金試算等

インタラクティブな会議 遠隔会議 (音声、画面共有、電子黒板 ) ペーパレス会議

ワークスタイル変革 リモートデスクトップ “Bring your own device” (BYOD)

工場では ?

工場におけるスマートデバイス

工場でスマートデバイス導入が進まない理由設備としての償却年数にしたがってシステムの更改スケジュールが決まる

作業チェックはそもそも IT化されておらず現場ではまだ紙運用も多い→あとで日報を入力する現場もある

両手を塞ぐような機器を持つことは危険軍手をするような現場では操作できない工場への導入が進むようなキラーデバイス／キラーアプリの登場が期待される

ウェアラブル端末の登場

黎明期

iPhone、 Android発表 (2007年 )

iPhone&Android、世界シェア50%超 (2011年 )

普及期

黎明期

iPad、 Androidタブレット発売 (2010年 )

普及期

スマートフォン

タブレット

端末多様化(2012年 )

黎明期ウェアラブル端末(メガネ型端末 )

Google Glass発表 (2012年 )Vuzix M100発表 (2013年 )

Google Glass

メガネ型端末によって、これまでにないコンセプトのディスプレイ環境が期待できるロケーションフリーハンズフリー 音声対話処理との親和性 http://www.slideshare.net/MikiYutani/

google-glassbasics-33225963

Vuzix M100

米軍も採用したスカウター技術を用いて拡張現実 (AR)の実用化をめざすロケーションに対応した情報の表示 画像認識、音声認識、音声合成によるインタラクティブ性

生産管理システムへの応用例

拡張現実 (Augmented Reality, AR)は現実へBefore After紙の手順書、紙の設計図面、紙の実績報告書…

次の作業の場所と関連図面が示される！

この中から該当する図面を探すのか…・

ウェアラブル端末の評価

両手を塞いでしまうというタブレットの致命的な弱点を克服している→情報表示端末としての期待が高まる

しかし、精度の高い情報入力手段がない 音声：設備の発する雑音の中での認識 ジェスチャ：認識精度と習熟容易性が課題

QRコード：柔軟性は低いが現段階ではほぼ唯一の現実解

今後活用が進むことに疑いの余地はない

生産管理システムにおける期待と課題

QRコードの例

ビッグデータ、その特性と将来性

Data is not big, but explosive

人類が創出した情報の総量は爆発的に増加→ 2020年には 35ZB=35×270B=約 350垓 (1020)Bに† 1

　 (最新版の予測† 2では 44ZB)

†1 　喜連川 (2011), 情報爆発のこれまでとこれから . (原典は IDC/EMC、詳細は引用元参照 )　　 http://www.ieice.org/jpn/books/kaishikiji/2011/201108.pdf†2 　 EMC (2014), The Digital Universe of Opportunities. http://www.emc.com/infographics/digital-universe-2014.htm

情報爆発時代における情報の特性

情報は Edge-Heavy Dataの中に生まれる

データの特性分散 (distributed)周縁 (marginal)非構造化

(non-structured)

†1 　 http://www.flickr.com/photos/evadedave/336673564/※写真は Amazon UKの倉庫† 1

処理の特性非同期リアルタイム／ストリーミング

収集・蓄積から抽出・破棄へ

Edge-Heavy Data活用のアーキテクチャ

Edge-Heavy Dataを活用する複合プラットフォーム・アーキテクチャ① エッジ側で破棄／集計し情報を抽出② 用途に応じた情報への変形加工③ 適切なユーザエクスペリエンスを提供

構造化／正規化

セマンティックネットワーク

統計解析

ユーザエクスペリエンス

知的ユーザインタフェース

有用なビヘイビアデータの選択的収集と特徴量抽出

Cyber Physical Systems (CPS)

Cyber Physical Systems (CPS):Edge-Heavy Data + Cybernetic Model

Cyber World

CapturePlatform

DataPlatform

AnalyticsPlatform

Physical WorldSensors

Robots HeadMountDisplay

AugmentedReality

Interactionby Smartdevices

Feedback Loop

Cyber Physical Systems (CPS)

多様な技術の発展が CPSの実現を担う

CapturePlatformデータ

ストリーミング

複合イベント処理(CEP)による特徴量抽出

DataPlatform

AnalyticsPlatform

外部データ静的データ

非正規化データ

正規化データ

データストレージ

構造化／正規化／知識化自己学習

( 教師なし学習 )

コミュニケーション／

ビヘイビア生成

データ解析シミュレーション

強化学習( 教師あり学習 )

Cognitive Systems

見果てぬ夢：人工知能 (AI)の実現へTuring Test(1950)†1

Robert French (2012)†2

“ ふたつの技術革新によってチューリングテストが戻ってくる”①あらゆるデータをいつでも利用できること②データを収集、組織化、処理する　技術の高度化

†1 　人工知能学会 (2013),チューリングテストと中国語の部屋 . http://www.ai-gakkai.or.jp/whatsai/AItopics3.html†2 　 Keim, B.(2012), Artificial intelligence could be on brink of passing Turing Test.　　 http://www.wired.com/wiredscience/2012/04/turing-test-revisited/

IBM Watson (2011)

人間との共生

人間と共生をめざすアンドロイドやロボット Geminoid F (2010)†1

Developed by Osaka Univ. and ATR.Photo Credit: Osaka Univ.

Petman (2013)†2

Developed by Boston Dynamics (Google).

†1 　 http://www.gcoe-cnr.osaka-u.ac.jp/Geminoid/GeminoidF/f_resources.html†2 　 http://www.bostondynamics.com/robot_petman.html

Cognitive Systemsの脅威

全米の雇用の 47%は 20年以内にコンピュータ (自動化 )に置き換えられる、という予測† 1

†1 　 Frey, C.B. and Osborne, M.A. (2013), The future of employment: how susceptible are jobs to 　　 computerisation?　　 http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf

コンピュータ化の可能性が雇用に及ぼす影響

高齢化社会に向けた応用

来るべき少子高齢化社会の兆し

†1 　日本放送協会 . http://www.nhk.or.jp/special/detail/2014/0511/index.html†2 　東洋経済オンライン . http://toyokeizai.net/articles/-/31635

高齢化社会に向けた応用

Cognitive Systemsによる高齢者生活支援

見守り

道案内

パーソナルコンシェルジュ

ヘルスケア

音声による対話ショッピング支援

東京オリンピックに向けた応用

東京オリンピックの目玉は「観光 ×IT」

†1 　ロイター . http://jp.reuters.com/article/jp_column/idJPTYE98C03M20130913†2 　朝日新聞デジタル . http://wearable.asahi.com/speakers/2014021200001.html

東京オリンピックに向けた応用

Cognitive Systemsによる外国人観光客支援

観光地の説明

AR 翻訳

多言語対話

パーソナルコンシェルジュ

災害時対応

観光ルート提案

まとめ

① 企業にとって企業情報システムとは何か、とりわけ生産管理システムの現状と今後に向けた課題を例にとって説明しました

② 企業情報システムにとってスマートデバイスを今後の数年間で大いに期待できる技術です

③ ビッグデータから情報爆発時代になり、それを活用するためには CPSと呼ばれるプラットフォーム、そしてそれを応用するCognitive Systemsが近い将来現実になろうとしています