２-３ＩｏＴ（モノ＋組織） ●社会課題：組織力向上による作業効率改善、活性ある社会実現ハピネスの客観計測事例：コールセンター身体運動の持続時間分布から、幸福感と相関の高い「動きの多様性指標」を抽出電話セールスにおける受注率向上「歩行」のリズム 1.2 0.40 三軸加速度 1.0 0.35 集 0.30 団活 0.25 性 0.20 度 0.8 「タイピング」のリズム三軸加速度受注 0.6 率 0.4 0.2 0.0 受注率休憩中の活発度 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 0.15 休憩中の職場の活性度と受注率に相関を発見動きの多様性指標頻度高ハピネス低ハピネス持続時間 T 0.90 チームをつくり、ワークスケジューリングを合わせることで受注率が１３％向上 0.85 0.80 0.75 0.70 施策前施策後 © Hitachi, Ltd. 2016. All rights reserved. 9 １．ソサエティ5.0でめざす姿２．IoTによる社会課題解決３．社会課題解決の実現アプローチ４．まとめ © Hitachi, Ltd. 2016. All rights reserved. ３-１アプローチ社会視点でのソリューション、サービス開発社会課題の抽出・把握（NEXPERIENCE）社会課題の分析（ビッグデータ/AI）バリューチェーン創生（Cyber-PoC/ 共生自律分散）社会課題解決 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. © Hitachi, Ltd. 2015. 2016. All rights reserved. 11 ３-２社会課題の抽出・把握（NEXPERIENCE）３つのアプローチで社会課題を抽出・把握１. 社会課題の発掘と共有社会の本質的課題や潜在的なニーズを発掘・シェアエスノグラフィ調査２. ステークホルダーとの持続的な協創課題の発見・解決サイクルを迅速に繰り返すＥｘアプローチ３. 将来ビジョンからのイノベーション創出将来の社会課題とそれらが解決された姿を描き、それを可能とする破壊的イノベーションを開発ビジョンデザイン © Hitachi, Ltd. 2016. All rights reserved. 12 ３-３社会課題の分析 (人工知能:ＡＩの活用) 種別テキスト型（質問応答型）ディープラーニング（パターン識別型）人工知能“H” （データ判断型）分析対象となるデータ言語テキスト画像音声多元数値代表的な技術入力データ経営・業務データ・財務（POS、受注）・顧客（会員データ）・業務（人事、施設） • Web検索 • 評判分析 • 情報抽出 • 顔認識 • 音声認識 • データマイニング • 故障診断 • 店舗分析人工知能“H” データの自動解釈と組合せの大量生成業績改善施策業績に関連する要因を統計的に絞り込み流通・店員配置最適化物流・倉庫作業最適化現場・人間行動データ・センサデータ・システムログプラント・運用コスト最適化 © Hitachi, Ltd. 2016. All rights reserved. 13 ３-４価値の検証（Cyber-PoC） Cyber-PoC： Cyber-Proof of Concept 価値を見える化するCyber-PoCによりバリューチェーン探索・検証提供価値の見える化複数シミュレーターの統合実データでの検証 Cyber‐PoC による協創 PoC コンセプト改良現場（特区等） [例] 都市鉄道と省エネ製品のご提案都市人流・交通量の計測結果製品投入効果検証経営KPI比較評価電力フロー電力消費量従来システム省エネシステム初期コスト/運用コスト累積コスト © Hitachi, Ltd. 2015. 2016. All rights reserved. 14