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日立製作所、AIを活用したビジネスマッチングの実証実験を開始

カテゴリ:売上拡大業種/職種別利用シーン


企業経営における出資先の選択や人脈作りは、従来は企業経営者の「専権事項」だと思われてきました。こうした企業経営における重要な判断にも、AIが活用されつつあります。本記事では、ビジネスマッチングや企業の人脈作りにおけるAIの活用事例を紹介します。

日立のAI「Hitachi AI Technology/H」を活用したビジネスマッチング

日立製作所は、2018年1月15日、株式会社山口フィナンシャルグループと株式会社山口銀行と協働して開発したAI「Hitachi AI Technology/H」を活用したビジネスマッチングサービスの実証実験を開始しました。
 
企業間パートナーシップの締結のような企業経営と営業に関わる業務は、企業のトップや営業職の手腕が大きく左右する属人的なものと考えられがちです。そうは言っても、提携企業の経営状況や過去の企業提携事例といった情報を参照すれば、客観的な判断をくだせるのも事実でしょう。
 
日立をはじめとした3社が発表したサービスでは、株式会社帝国データバンクが管理している企業情報や取引データにもとづく企業信用調査データをAIで分析することによって、適切なビジネスマッチングを提案します。今回開始する実証実験では、山口県下松市にある日立の鉄道車両製造工場とのビジネスマッチング提案を検証して、その有効性を確かめます。
 
日立と帝国データバンクは、以上のサービスだけではなく、今後も企業データをAIで分析することによって付加価値を付与してビジネスに役立てるサービスを拡充する予定です。

Creww株式会社と松尾研究室によるマッチングAIアルゴリズム

日本最大級のスタートアップのコミュニティを運営しているCreww株式会社と東京大学の松尾研究室は、2017年7月14日、スタートアップ企業と大企業のマッチングを予測するAIアルゴリズムの実証実験を開始しました。
 
同アルゴリズムは、簡単に言えば、大企業がスタートアップ企業に出資した場合の結果を予測する、というものです。詳しく述べると、成長予測アルゴリズムとマッチング予測アルゴリズムのふたつの機能があります。
 
成長予測アルゴリズムでは、創業年や業種等のスタートアップ企業の基本的な情報を入力すると、将来の資本金を予測する、というものです。マッチング予測アルゴリズムは、スタートアップ企業のURL等の基本情報と大企業が出資可能なリソース等を入力すると、両社がマッチングする確率を算出します。この予測は約450もの観点から形成された予測モデルが活用されており、マッチング予測算出時には予測にもっとも寄与した観点も提示されます。
 
ちなみに、松尾研究室を率いるのは『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』の著者として知られる日本におけるAI研究の第一人者である松尾豊氏です。

中小企業経営者の出会いを提供する「Linker」

株式会社ディーノシステムは、2017年9月25日、中小企業経営者の出会いを提供するマッチングアプリ「Linker」をリリースしました。
 
同社は経営者動画メディア「日本の社長.tv」を運営することを通して、6,000人以上の中小企業経営者を紹介してきました。さらに、日本各地で中小企業経営者を対象とした交流会を実施していましたが、参加者の人脈作りには不十分なものを感じていました。そこで、中小企業経営者の出会いをより効率的に提供するサービスとして「Linker」が開発されました。
 
同アプリの使い方は簡単です。まず、ユーザはプロフィールを登録すると、AIがユーザに最適と判断した経営者がおすすめされます。おすすめされた経営者のなかで興味のあるヒトがいたら、「会いたい」あるいは「興味あり」というステータスにチェックを入れます。そして、ユーザどうしで「会いたい」「興味がある」を選択していたら、マッチング成立です。マッチングしたユーザは、Facebook等で連絡を取り合い実際に会うことができます。
 
AIがレコメンドする頻度は毎週月、水、金曜日の3回で、その都度5人の経営者をおすすめします。ユーザは同アプリのおすすめを待っているだけで、人脈を広げるチャンスに出会えるというわけなのです。

 

 

以上のように、AIは出資先の検討や人脈作りといった企業経営における重要事項においても活用されつつあります。そして、AIが順調に進化すれば、AI企業コンサルタントのようなものも誕生するかも知れません。

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