Microsoft Azure 活用による

新たな

デジタルビジネスの創出

日本マイクロソフト

2019/11/19

第4次産業革命

18世紀 19世紀 20世紀 現在

第1次産業革命

蒸気

第2次産業革命

電気

第3次産業革命

コンピューター

第4次産業革命

デジタル

製造 流通 小売

かつての姿

現在の姿

製品の組立

コネクテッド製品

煩雑

効率的

画一的

パーソナライズ

データ+

インテリジェンス

業務を

最適化

製品の

変革

お客様と

つながる

社員に

パワーを

業務を

最適化

製品の

変革

お客様と

つながる

データ

ビジネス全体からの

デジタル シグナルの取得

2インテリジェンス

データの接続と統合

対応

ビジネス的成果の拡大

社員に

パワーを

データ +

インテリジェンス

デジタル フィードバック ループ

レガシーシステム

ERP在庫

管理CRM 人事

LOB

APPS

営業

マーケティング マネージャー

リクルーター

ロジスティックス

マーチャンダイザー

HR

ドライバー

財務

新しいユーザー体験将来

Digital Feedback Loop

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サイロ化されている現在のデータ

PowerAppsMicrosoft FlowPower BICommon Data

Service

レガシーシステムに分断されたデータを解放

オンプレミス

ERPMRP CRM HRLOB

APPS

共有のデータモデル

ワークフロー

アプリ間のデータフローインテリジェンス

(AI | BI)

データ

ガバナンス(ID | セキュリティ)

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営業

マーケティング マネージャー

リクルーター

ロジスティックス

マーチャンダイザー

HR

ドライバー

財務

新しいユーザー体験デジタル変革

デジタル変革の加速

3rd PartyCloud

On-premiseSystem

• デジタルフィードバックループを実現する基盤

• 分断されたシステム間のデータ連携Connectors + GatewaysAzure Active Directory

イノベーションを実現するアプリ Power BIPowerApps FlowTeams

Microsoft Azure とは

Microsoft Azure 54の地域/140ヶ国で提供

Azureでは、

“リージョン“ という名前

でDC場所を区別している

https://azure.microsoft.com/ja-jp/global-infrastructure/regions/

Microsoft Cloud Network

150億ドルの投資

Microsoft Azure は信頼されるクラウド

HIPAA /

HITECH ActFERPA

GxP

21 CFR Part 11

ISO 27001 SOC 1 Type 2ISO 27018

CSA STAR

Self-Assessment

Singapore

MTCSUK

G-Cloud

Australia

IRAP/CCSL

FISC Japan

New Zealand

GCIO

China

GB 18030

EU

Model

Clauses

ENISA

IAF

Argentina

PDPA

Japan CS

Mark

Gold

CDSA

Shared

Assessments

Japan My

Number Act

FACT UK GLBA

Spain

ENS

PCI DSS

Level 1 MARS-EFFIEC

China

TRUCS

SOC 2 Type 2 SOC 3

Canada

Privacy Laws

MPAA

Privacy

Shield

ISO 22301

India

MeitYGermany IT

Grundschutz

workbook

Spain

DPA

CSA STAR

Certification

CSA STAR

Attestation

HITRUST IG Toolkit UK

China

DJCP

ITARSection 508

VPATSP 800-171

FIPS 140-2High

JAB P-ATO CJISDoD DISA

SRG Level 2

DoD DISA

SRG Level 4

IRS 1075DoD DISA

SRG Level 5

Moderate

JAB P-ATO

ISO 27017

早わかり Microsoft Azure の 3 つの特徴ビジネスに効く、Microsoft Azure。IaaS も PaaS も Linux も Windows も Microsoft Azure で、使い方は無限大。

04

インフラの拡張 IaaS 管理とセキュリティ インテリジェント

Trusted Cloud

Azure

オンプレミス

VPN

専用線

バックアップ

監視

セキュリティ

Azure Stack

Azure Azure

オンプレミス

デジタル

トランスフォーメーション

AI IoT

ビッグデータWeb リアルタイム

モバイル 動画 DevOps

機械学習

Azure IaaS で

豊富なインフラストラク

チャー機能で思いのまま

にデータセンターを拡張

できます

運用監視とセキュリティ

からハイブリッド データセ

ンターまで安心してお使

いください

AI、ビッグデータ、IoTな

どあらゆる PaaS がそ

ろっています。Azureで

デジタルトランスフォー

メーションを始めましょう

05Microsoft Azure の全体ブロック図IaaS、PaaS、そのほかのサービスをバランスよく実装、IaaS と PaaS が連携したシステムも構築できます！

Azure Datacenter Infrastructure

AzureBackup

Site Recovery

AzureMonitor

AzurePolicy

AzureBluepirnts

LogAnalytics

Azure Migrate

DataboxFamily

Compute Storage Networking

LinuxVirtualMachine

Compute/Containers Web/Mobile DevOps/Developer

ContainerInstance

Functions

Service Fabric

Integration IoT Data Services

Service Bus Event Grid

Logic AppsAPIManagement

Management Platform as a Services (PaaS) Security

Infrastructure as a Services (IaaS)

Disk

Storage

Managed

Disks

WindowsVirtual Machines

Express

Route

Load

Balancer

Azure

Firewall

Virtual

WAN

NetworkWatcher

Virtual

Network

VPN

Gateway

Media Services

Content DeliveryNetwork

Media/CDN

CognitiveServices

IoT Hub

StreamAnalytics

Role- based access control

AzureDigital Twins

Time SeriesInsights

IoT Central

IoT Edge

Bot

Services

SQL DataWarehouse

AzureDatabricks

HDInsight

AI

MachineLearning Studio

MachineLearning Service

Azure

Search

Analytics

Data Lake

Storage Gen2

Mobile Apps

Web Apps Logic Apps API Apps

NotificationHubs

SignalRService

ApplicationInsights

LabServices

Azure DevOps

SDK

SQLDatabase

Data Factory

Database forMySQL Cosmos DB

Database forPostgreSQL

Database forMariaDB

DatabaseMigration Service

Azure Cachefor Redis

Azure AD

Key Vault

Security Center

DDoSProtection

Multi-FactorAuthentication

Azure ATP

Azure AD forDomain Services

Azure ADB2C

Cost Management

Video Indexer

Content Protection

KubernetesService

SQL DataWarehouse

TableStorage

Microsoft Azure のすべてのサービス一覧 = https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/

Microsoft AI と機械学習データを自由に扱えれば AI と機械学習が効果を発揮し始めます

05Microsoft Azure の全体ブロック図IaaS、PaaS、そのほかのサービスをバランスよく実装、IaaS と PaaS が連携したシステムも構築できます！

Azure Datacenter Infrastructure

AzureBackup

Site Recovery

AzureMonitor

AzurePolicy

AzureBluepirnts

LogAnalytics

Azure Migrate

DataboxFamily

Compute Storage Networking

LinuxVirtualMachine

Compute/Containers Web/Mobile DevOps/Developer

ContainerInstance

Functions

Service Fabric

Integration IoT Data Services

Service Bus Event Grid

Logic AppsAPIManagement

Management Platform as a Services (PaaS) Security

Infrastructure as a Services (IaaS)

Disk

Storage

Managed

Disks

WindowsVirtual Machines

Express

Route

Load

Balancer

Azure

Firewall

Virtual

WAN

NetworkWatcher

Virtual

Network

VPN

Gateway

Media Services

Content DeliveryNetwork

Media/CDN

CognitiveServices

IoT Hub

StreamAnalytics

Role- based access control

AzureDigital Twins

Time SeriesInsights

IoT Central

IoT Edge

Bot

Services

SQL DataWarehouse

AzureDatabricks

HDInsight

AI

MachineLearning Studio

MachineLearning Service

Azure

Search

Analytics

Data Lake

Storage Gen2

Mobile Apps

Web Apps Logic Apps API Apps

NotificationHubs

SignalRService

ApplicationInsights

LabServices

Azure DevOps

SDK

SQLDatabase

Data Factory

Database forMySQL Cosmos DB

Database forPostgreSQL

Database forMariaDB

DatabaseMigration Service

Azure Cachefor Redis

Azure AD

Key Vault

Security Center

DDoSProtection

Multi-FactorAuthentication

Azure ATP

Azure AD forDomain Services

Azure ADB2C

Cost Management

Video Indexer

Content Protection

KubernetesService

SQL DataWarehouse

TableStorage

Microsoft Azure のすべてのサービス一覧 = https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/

Azure AI/データ分析サービス

AI in Power BI Machine Learning

StudioMachine Learning

service

Custom ServiceCognitive Service

Business User Data Scientist深層学習/GUI

機械学習/GUI機械学習/GUI

深層学習/API

機械学習&深層学習/

プログラミング

• ビデオインデクサー

Cognitive Services

即座に使える 深層学習 API を提供

Cognitive Service 事例（顔・感情）

エイベックス・ホールディングス様- 観客の感情分析 –

Uber様- ドライバー顔認証 –

セキュリティ強化のため、Cognitive Services FaceAPI を活用し150万人以上のドライバーの顔認証義務付け、ドライバーと乗客の双方を守り、不正行為を防止

ライヴ・イベントなどの来場者の顔を認識し、ライヴの盛り上がりや演奏されている楽曲と感情の関連性を分析、数値化

Azure Machine Learning Studio

機械学習のモデル開発の入門

◼ GUI フローで機械学習モデル開発

データ取り込み、変数加工、学習、モデル公開までを

全てGUIで完結。形跡はフローとして可視化。

◼多数の手法とチューニング

複数の回帰、分類、クラスタリング、レコメンデーショ

ンの手法と、パラメータチューニングの機能を搭載

◼API化で即座に他のアプリから利用

Web サービス化することができ、他のアプリケーション

から簡単にモデルを利用することが可能

分析手法 業務適用例 アルゴリズム

分類

与えられたデータの所属するカテゴリを予測する分析手法

解約予兆分析販促効果測定与信分析DM ターゲティング不良品分析故障予測

• Decision Forest / Decision Tree• Decision Jungle • ニューラルネットワーク• ロジスティック回帰• Support Vector Machine• Bayes Point Machine

回帰分析

与えられたデータに対応する実数値を予測する分析手法

売上（需要）予測販売計画品質管理販促効果測定

• Decision Tree 回帰• Bayesian 線形回帰• ニューラルネット回帰• 線形回帰• 順序回帰• ポアソン回帰

クラスタリングデータを互いに類似するもの同士に分類する分析手法

顧客グルーピングメール キャンペーン

• K-means

その他レコメンデーション異常検出画像処理・解析

• Matchbox Recommender• Anomaly 検出• Open CV ライブラリ

Azure Machine Learning Studio

実装アルゴリズム

回帰分析

• 既存のデータから関数を作成し、未知のデータに対し、関数値を予測する

• 回帰分析の例• 「気温」 を説明変数とし、「おでんの売上数量」 を目的変数とする

回帰直線 (Y ＝a X ＋b) から

気温が 15 ℃ のとき、

おでんは 100 個売れることが予測できる

クラス分類

• 特徴 (説明変数) とクラス (目的変数) を持つ既存データを使用して対象データがどこに分類されるかを特定する

• デシジョン ツリーを使用したクラス分類の例

• 「顧客の年齢」 と 「宿泊プランの価格」 を説明変数 (X) とし、「ジャングル探検ツァーに参加するクラス」 を目的変数 (Y) とする

X2 < 2 万円？

X1 < 25？

識別境界面

A

X1 < 40？

YES NO

B

YES

C

YES

NO

D

NO

クラスタリング

• データをクラスタと呼ぶグループに分ける

• クラスタとは同じクラスタのデータならば互いに似ていて、違うクラスタならば似ていないようなデータの集まり

• K 平均法 (k-means) アルゴリズム

• 中心点と各データの間の距離が最小になるように中心点とデータの分割を決める

• 購入した食品の種類により 4 つのクラスターにグループ化した例

「 Face API は毎時数千人か

らのサインインリクエストに対し

迅速かつ正確にドライバーの

認証を実現しています。」

Dima Kovalev, Product Manager, Uber

Face API

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セキュリティ強化のため、Cognitive Services Face API を活用し150万人以上のドライバーの顔認証義務付け、ドライバーと乗客の双方を守り、不正行為防止を図っています。

https://newsroom.uber.com/securityselfies/ http://japan.cnet.com/news/service/35089519/

Uber : 2009年に設立したライドシェアリング企業。今や66ヵ国、508都市でサービスを提供サンフランシスコ最大のタクシー会社はUberの影響により破産申請創業6年で時価総額 が GEやホンダを超える（6兆円）といわれるユニコーン企業

顔認証と自然言語解析を活用しお客様ごとに適したコミュニケーションを実現

AI接客トークアプリ「SynApps Cognitive Talk」

（実証実験協力）

Challenge

Pepperを接客に使う店舗に

てアンケート実施した結果

「Pepperともっとお話したい」

という声が多く、対話に課題

があると判明。

AIと会話記録を活用し、対話

を強化するアプリケーションを

開発。

Solution

・Faceで、個人を認識し、

お客様ごとの応対をする

・LUISで、お客様の話す

多様な言い回しに対応

・Text Analyticsで関心事

を解析、声掛けに活用

・Emotionで、会話中の

満足度を測定

・IoT Suiteで人感センサ

と連動、呼掛けに活用

Benefits

以下の効果を見込み、昨年12月より実

証実験を開始。

・Pepperの接客回数の向上

→ スタッフの負担軽減

・お客様満足度の向上

→ 契約継続率向上に寄与

・関心事のデータ分析を可能に

→ 分析をもとに対話術を

組み込み、成約へ導く

（次フェーズ実施予定）

店舗にて実証実験スタート！

（システム開発・提供）

お顔を覚えるロボットが、お客様をおもてなしロボットとAIを活用し、新しいテーブル接客を実現

株式会社ヘッドウォータース様「居酒屋接客ロボット」

Challenge

• 飲食店のテーブルにロ

ボットを設置し、お客様

をおもてなし

• ロボットとモバイルとAIを

融合し、１つのソリュー

ションを実現

Solution

• お顔を覚えて、ご挨拶し

ます

• 気の利いたお声掛けを

し、ご注文を促します

• モバイル・コントローラに

より、お客様を楽しませ

ます

Benefits ※目標設定※

• スタッフでは手がまわらないテーブルで

の接客を実現

• お客様を楽しませたことにより、リピー

ト客獲得を向上

• ロボットを介して、お客様とスタッフの

距離を縮めることを実現

（実証実験協力）

※実証実験中

近畿大学水産研究所 様 - AI/IoT を活用した養殖業事例

養殖マダイの稚魚の選別にマイクロソフトの画像解析と機械学習を活用

人手による作業の負荷軽減 & 効率アップで第 1 次産業の "働き方改革" を

目指す

【本事例のポイント】

• 養殖稚魚の選別作業工程にAIやIoTのデジタル技術を導入し、作業全体の効率

化を図る

• 作業の効率化によって、漁業という第1次産業における“働き方改革”の実現を目

指す

• 第１段階として、稚魚選別作業の要となるポンプ調節をリアルタイムで自動化、最

も効率的な作業を実現

今回の稚魚選別システムが成功すれば、そこで得られた作業の効率化や省力化、選別業務の標準化による業務品質のボトムアップ、

さらにスタッフの負荷軽減や人材の効率的配置などが実現し、やがて第 1 次産業の現場における "働き方改革" につながると期待し

ています

学校法人 近畿大学 水産養殖種苗センター

種苗事業部長 白浜事業場長代理

谷口 直樹 氏:

事例紹介：東京サマーランド – Cognitive Services で来客層把握

32

Power BIで顧客層など見える化

Microsoft Cognitive Services : Visionで、施設内の監視カメラからの映像をもとに来場者の数や性別、年齢、表情などを分析し、顧客層の把握、顧客満足度の把握、プロモーション効果測定に活用しています。

監視カメラ録画システム

＋

Microsoft Cognitive

LAWSON 2025 年のコンビニ• Pick & Go によりレジ打ちや金銭授受をせずにウォークスルー決済で購買• CEATEC JAPAN 2018 で IoT を中

心としたデジタル技術を活用した効率的なコンビニを出店

• 店舗におけるウォークスルー決済、および、リアルタイム在庫のデジタル トランスフォーメーションのためのプラットフォームとして Microsoft Azure を利用

コマツ -スマート コンストラクション クラウド サービス建築現場全体の ICT 化を推進。安全で生産性の高い現場づくり

• 建設機械の GPS 追跡や稼働状況のみならず、自動制御により熟練オペレーターと同等の制御が可能な ICT 建機で土砂掘削およびトラック搬出を管理

• オンプレミスで自社構築した場合に比べ、コストは 1/2 程度

http://rolls-royce.azurewebsites.net/

https://1drv.ms/f/s!Ai-W5iEG6SCOrYNKlWQpITkQfC_7SA

Microsoft Teams とはサイロ化された人を開放する

レガシーシステムに分断されたデータを解放

オンプレミス

ERPMRP CRM HRLOB

APPS

共有のデータモデル

ワークフロー

アプリ間のデータフローインテリジェンス

(AI | BI)

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営業

マーケティング マネージャー

リクルーター

ロジスティックス

マーチャンダイザー

HR

ドライバー

財務

新しいユーザー体験デジタル変革

Microsoft Teamsとは

Microsoft Teams

統合デジタルワークプレイス＝以下のツールが統合された

共同作業を効率的に行うためのネット上の仮想職場

チームチャット（チャットベースコラボレーション）

チャット

テレビ会議

電話

ファイル共有

＋

＋

＋

＋

共同編集で書類作成を時短

手間のかかる社内メール・会議を半減

リンク/ゲストアクセスで安全なファイル共有

会議効率化

メール:社外連絡、チャット:通常社内連絡、社、

社内SNS:全社連絡手段として使い分けること

で、コミュニケーションの効率・頻度は向上

チャットで更新履歴を共有しつつ、Teams上の

ファイルを、Officeアプリで直接同時編集するこ

とで、効率的に作業分担

• リンク共有により、メール容量を削減し、常に最新版にア

クセスでき、権限のある人にだけ開示できる等の効果あり

• 社外には、ワンタイムパスワード付リンクで安全に共有

• OneNoteで、議事録を会議中に共同作成

• Streamで、会議を録画し、欠席者に共有

• PowerBIで、リアルタイムデータ参照して意思決定

• Plannerで、決定したタスクを割当て進捗を可視化

+様々なアプリとの組合せでより効果を発揮共同作業作業を効率的に行うための環境

Teamsと各種クラウドサービスを組合せ活用した働き方

提案

作業

意思

決定

作業 作業 作業 作業会議 会議 会議

HOTEL

◼ バケツリレー型連携（ウォーターフォール型） ◼ 非同期・リアルタイム連携（アジャイル型）

◼ 決まった時間に、同じ場所で、いつものメンバーと ◼ いつでも、どこでも、誰とでも

➡ より広範囲の人々と柔軟に連携可能

➡ 異なる文化・マインド・スキル・経験の掛け合

わせにより、

イノベーションがの確率が高まる

件名欄

本文欄

チームチャット投稿

② “勤怠連絡”チャネルを選択

① メニューから“チーム”を開く

③ 新規投稿欄の編集ボタンを押す

④ 件名を入力

⑤ 投稿 →返信をもらう

④ 本文を入力

※ TEST: (名前）○月○日 有休と記入してください

※ 都合により有休を取得します。と記入してください。

チームチャット投稿 <

投稿の例

返信の例

レガシーシステムに分断されたデータを解放

オンプレミス

ERPMRP CRM HRLOB

APPS

共有のデータモデル

ワークフロー

アプリ間のデータフローインテリジェンス

(AI | BI)

データガバナンス

(ID | セキュリティ)

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マーケティング マネージャー

リクルーター

ロジスティックス

マーチャンダイザー

HR

ドライバー

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新しいユーザー体験デジタル変革

デジタル変革の加速

3rd PartyCloud

On-premiseSystem

• デジタルフィードバックループを実現する基盤

• 分断されたシステム間のデータ連携Connectors + GatewaysAzure Active Directory

イノベーションを実現するアプリ Power BIPowerApps FlowTeams

© 2018 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, Office 365, Skype, and other product names are or may be registered trademarks and/or trademarks in the U.S. and/or other countries. The information herein is for informational

purposes only and represents the current view of Microsoft Corporation as of the date of this presentation. Because Microsoft must respond to changing market conditions, it should not be interpreted to be a commitment

on the part of Microsoft, and Microsoft cannot guarantee the accuracy of any information provided after the date of this presentation. MICROSOFT MAKES NO WARRANTIES, EXPRESS, IMPLIED OR STATUTORY, AS TO THE INFORMATION IN THIS

PRESENTATION.

Our Mission:

Empower every person and every organization

on the planet to achieve more.

“地球上のすべての個人とすべての組織が、

より多くのことを達成できるようにする”