English 
富士通は、AWSジャパンと共同で、日本の小売業やサービス業におけるデジタルトランスフォーメーションの次の波を推進する「ビジネスクリエーションラボ」を立ち上げることを発表しました。このラボでは、富士通の深い専門知識とAWSのジェネレーティブAIおよびクラウド機能を組み合わせることで、企業がレガシーシステムを近代化し、新たな収益源を構築できるよう、概念実証から実装までわずか90日というスピードで支援します。.
研究室の主な目的
現場での問題発見富士通のコンサルタント、エンジニア、業界エキスパートが企業と直接協力し、潜在的な運用管理上の問題を発見します。.
迅速なPoCから実装へ： このラボは、アイデア出しからパイロットまで最短90日のアジャイル開発を約束し、クライアントがジェネレーティブAIのユースケースを迅速に検証することを可能にします。.
スケーラブルで標準化されたソリューションこのラボでは、富士通のサービス業や小売業のお客様との長期にわたる経験と、AWSの広範なクラウドインフラストラクチャを組み合わせ、EDI/メインフレームの近代化からAPI駆動型アーキテクチャまで、企業全体で拡張可能なモジュール式ソリューションを開発します。.
富士通は、このイニシアチブは段階的なデジタル化にとどまらないと主張しています。ジェネレーティブAIを主要なビジネス指標に組み込み、初日から測定可能な価値を引き出します。.
こちらもお読みください： シーメンスとIFS、自律型グリッドに関する戦略的提携を締結
すでに、大手食品流通の三菱食品が参考顧客として挙げられています。同社の情報システム部門の責任者は、専門家の頭脳に閉じ込められたレガシー・ナレッジが、AIを活用したチャットボットによってどのように伝達され、標準化されたかを強調しました。.
続いて、AWSジャパン エンタープライズ事業本部の堤裕之本部長は、「AIと深い専門知識を融合させたラボの設立は、小売・流通業界だけでなく、日本の産業界全体のビジネスモデルイノベーションを促進する可能性を秘めています。.
富士通の古濱淑子執行役員は、このラボが現場の業務上の問題とトップレベルのビジネス戦略とのギャップを埋めることで、AIの導入を単なるバックエンドの効率化ツールとしてではなく、ビジネス変革のためのテコとして機能させることができると付け加えました。.
日本のテクノロジー事情が意味するもの
伝統産業におけるジェネレーティブAIの導入加速
このラボは、最も重要な変曲点の1つを強調しています。ジェネレーティブAIは、もはや最先端のハイテク企業や大規模なネイティブ・インターネット企業だけの領域ではありません。富士通が持つ日本の小売業やサービス業における深い専門知識と、AWSのスケーラブルなクラウドおよびAIインフラを組み合わせることで、この取り組みはAI導入の摩擦を劇的に減らすことができます。.
メインフレームやEDIなどのレガシーシステムは、断片化されたデータとともに、日本のビジネスリーダーの足かせとなってきました。このラボは、組織が業務を再構築し、インフラを近代化し、実際のビジネスKPIと密接に結びついたAIのユースケースを実験するための構造化された方法を提供します。.
日本のクラウド＆AIエコシステムの強化
富士通、AWSと提携し関係強化。これにより、AWSのグローバルなクラウドパワーと富士通の日本におけるノウハウが融合。また、顧客との強い結びつきも活用します。このパートナーシップは、富士通の「テクノロジー＆サービスビジョン2025」をサポートするものです。このビジョンは、業界を超えたエコシステムを構築し、人とAIとの協業を目指すものです。.
ラボは日本の企業と提携し、AIソリューションを開発しています。これにより、クラウドの導入が促進され、データに基づいた意思決定が可能になります。また、日本企業のグローバルな競争にも貢献します。また、富士通のサステナビリティ・ビジョンもサポートしています。一時的なデジタル勝利だけでなく、永続的なインパクトを生み出すイノベーションを推進しています。.
ビジネスインパクトレガシーの近代化 + 新たな収益源
ビジネスモデルの観点から、ラボは2つの異なる、しかし補完的な方法で支援します：
レガシー業務の近代化：時代遅れのインフラに悩まされている企業は、API駆動型システムに徐々に移行し、生成AIを活用して暗黙知を体系化・標準化することができます。.
新たなビジネス価値の創造コスト削減だけでなく、このラボのジェネレーティブAIのユースケースは、企業が新しいサービス、より良い顧客エンゲージメント、新しい収益モデルを構築するのに役立つかもしれません。これは、日本のサービス企業が人手不足、マージンの圧縮、消費者の期待の高まりに直面している市場において非常に重要なことです。.
リスクの軽減と市場投入までの時間の短縮
AI変革の最大の障壁の1つは、技術的および戦略的なリスクです。ビジネス創造ラボは、抽象的なプロトタイプではなく、実行可能な成果を伴うPoCを組み込むことで、イノベーションのリスクを軽減します。さらに、富士通とAWSは、PoCからデプロイまでのサイクルを90日にすることを目指しており、反復学習と実際のビジネス成果のための高速フィードバックループを提供します。.
日本経済と世界のハイテク産業への広範な影響
国家競争力:日本企業の近代化とジェネレーティブAIの受容は、企業の生産性と革新的能力をさらに向上させ、国際市場における日本の競争力を高める可能性があります。.
才能とスキル： このラボは、日本企業におけるジェネレーティブAI、ベストプラクティス、部門横断的イノベーションに関する学習を加速させます。これにより、日本のデジタルスキル不足の解消に貢献します。.
持続可能な成長： AIの変革を企業のビジネスKPIと整合させることで、即時のROIと長期的な価値の創出が可能になります。また、デジタルの効率性は環境負荷の低減につながることが多いため、持続可能性の目標とも連動します。.
生態系の波紋： ラボ・モデルの成功は、製造業やヘルスケアなど他の産業でも再現され、日本全体により広くAI主導の変革を加速させることができるでしょう。また、このような取り組みは、日本のクラウドとデータのエコシステムを深化させ、世界のAIプレーヤーにとってより魅力的なものになるでしょう。.
注目すべき課題
ラボの野心は高いですが、課題もあります：
データガバナンス:規制産業におけるジェネレーティブAIには強力な管理体制が必要。データ品質、プライバシー、コンプライアンスを重視。.
変更管理： 多くの日本企業はいまだにヒエラルキー主義。AIを活用したワークフローを組み込むには、経営陣やオペレーションチームの意識改革が必要です。.
スケーラビリティ： PoCから本格展開への移行にはリスクが伴います。パイロット・プロジェクトで成功したからといって、それが組織全体で使われるとは限りません。.
イノベーションの持続可能性:富士通が価値を創造し続けるためには、ユースケースと測定可能なビジネスインパクトのパイプラインを常に安定的に確保する必要があります。.
結論
新しいビジネス創造ラボ AWSジャパン は、戦略的にタイムリーな賭けです。 富士通, これは、日本の小売業やサービス業における近代化と革新に関する深い業界専門知識とジェネレーティブAIを融合させたものです。これは、迅速なPoCを可能にし、レガシーシステム変革の摩擦を軽減し、ビジネスKPIにAIイニシアチブを固定するためのデジタルトランスフォーメーションの強力なエンジンになる可能性があります。.
富士通にとって、このイニシアチブは、AIとテクノロジーが単に業務を最適化するだけでなく、ビジネス価値、持続可能性、長期的な信頼の構築に貢献する、ネット・ポジティブな未来というビジョンを強化するものです。ジェネレーティブAIは、もはやオプションの実験ではなく、むしろ既存企業がデジタル時代における自己改革をますます追求するようになるというシグナルなのです。.
日本語