AIを継続的な「価値創出装置」に変えるAIファクトリー構築法
AIの普及が進むが、一方でその効果が全社的な経営インパクトにつながらないというジレンマに陥っている企業は少なくない。この原因となるデータ基盤の課題を解消し、継続的な価値創出をかなえる「AIファクトリー」の構築方法を解説する。
2026/08/21
- カテゴリ：
- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
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「データ分析」の検索結果一覧（1ページ目）
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調達・購買のアナログ業務を刷新、データとAIで成果を出す「間接材調達DX」
多くの企業で調達・購買部門のデジタル化の遅れが課題となっている。この解消策として、見積もりから支払いまでの全プロセスを可視化し、物品材・サービス材を問わず一元管理して、コスト最適化を実現する間接材調達基盤が注目されている。
2026/08/21
- カテゴリ：
- 経営とIT
- IT経営／IT戦略系ソリューション
「ファイルサーバのクラウド移行」ガイド：落とし穴から事前設計、移行手順まで
ファイルサーバ更改を機にクラウドストレージへ移行する企業もあるが、その際は、特性や制限事項を踏まえた事前設計が欠かせない。本資料では、移行プロジェクトの考慮点、権限設計、具体的な移行手順、データ移行のポイントを解説する。
2026/08/20
有効活用できない社内データを“蓄積”から経営“資産”へと変える方法とは？
社内に眠るデータを有効活用できずに悩む企業は多い。原因である“サイロ化”や“汚れ”を解消し、単なる“蓄積”を価値ある経営“資産”へと変えるにはどうすればよいのだろうか。本資料では、この解決策を解説する。
2026/08/20
生成AI活用やデータ分析を成功に導く、“データの汚れ”を解消する品質改善策
生成AIやデータ分析を推進する上でデータ統合は必要だが、「欠損や重複、表記ゆれにより精度の向上につながらない」と悩む企業は多い。手作業に頼らず信頼性の高いデータを迅速に整備／提供するための具体的なアプローチを解説する。
2026/08/20
- カテゴリ：
- データ分析
- BI／BA／OLAP
基幹システムを変えずに現場が動き出す、“使われるDX”の実践モデルとは？
DXが加速せず、導入したシステムが現場に定着しないという悩みは多い。本資料は、その背後にある「現場と基幹システムの分断」を指摘し、課題解決に向けたノーコードのソリューションを紹介する。
2026/08/20
信頼性の低い生データを活用する環境から脱却、データエンリッチメントの効果
生データの品質低下が意思決定や成長を阻害する中、企業が確かな洞察を得るためにはどうすればよいのか。本資料では、検証とエンリッチメントによってデータの信頼性を高め、データドリブン経営を推進するための実践的な方法を解説する。
2026/08/19
- カテゴリ：
- データ分析
- BI／BA／OLAP
東大教授と考える、AI時代の「データ主権」「信頼性」「ガバナンス」の在り方
AIから真の価値を得るためには、企業固有のデータを活用することが重要だ。本資料を通じて、その鍵となる3つの要素を解説するとともに、安全性を高めてAI-Readyな環境を構築するためのデータ基盤の在り方を探っていく。
2026/08/18
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- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
なぜ海外事業は失敗するのか？ 元味の素常務が語る、ASEAN事業成功の原理原則
ASEAN市場への進出を検討する企業は多いが、リスクを軽視したことによる事業の撤廃が後を絶たない。タイなどで事業を率いた元味の素常務執行役員の本橋氏が、経験から導き出した戦略立案の原理原則と一次情報の活用方法を解説する。
2026/08/14
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- CX
- マーケティング／営業
ChatGPT Enterprise活用ガイド：業務時間を1万7600時間削減したMIXIの事例も
急速に普及が進む生成AIだが、モデルの持つ高い能力を使いこなせず、ビジネス現場で成果を生み出せずにいる企業は少なくない。本資料では、大企業が安心して展開できる管理機能と安全性を備えたChatGPT Enterpriseの活用方法を解説する。
2026/08/12
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