AI時代の「市場調査」、データから“答え”を出すために必要な3ステップ
AIの発展でデスクリサーチが効率化される一方、他社との差別化が困難になり、人の手で現場の暗黙知などをつかみ取ることの重要性が高まっている。そこで本資料では、人とAIの得意分野を組み合わせた効果的な調査方法について解説する。
2026/11/02
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AIが苦手な「汚いデータ」になっていない？ AI投資を無駄にしないための注意点
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。
2026/10/30
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- データ分析
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低収益事業をどう見直す？ 成長性と資本収益性で考える資源配分の進め方
PL上の売上規模の重視や、事業縮小へのネガティブなイメージなどから、低収益事業を放置する企業は珍しくない。事業別の収益性やBSが不透明な中、迅速な資源配分をどう進めればよいか。本資料で事業ポートフォリオ管理の要点を整理する。
2026/10/30
溜めるだけのデータを成果に変える AI時代に求められる伴走型データ活用とは
社内に長年蓄積されてきたデータは、他社にはない独自の資産だ。本資料では、この資産の活用を社内に定着させ、ビジネス価値を引き出すための仕組み作りを、伴走型エンジニアであるFDEが構想から定着まで支援するサービスを紹介する。
2026/10/28
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温室効果ガス集計の自動化と市民開発で年100時間超を削減、AGCはどう実現した？
温室効果ガス排出量の集計にかかっていた、年100時間超の手作業を削減したAGC。それを実現できた背景には、集計作業の自動化と、ユーザー部門主体の市民開発があった。その中で活用されたプラットフォームの実力と、同社の取り組みに迫る。
2026/10/28
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AI時代の自律的なパートナー 「データエージェント」構築＆活用ガイド
データ分析に対するビジネスのニーズは高度化する一方で、より有用なインテリジェンスをより迅速に得るには高度な自動化システムが必要となっている。複雑な問題を自律的に解決するデータエージェントの仕組みと構築手順を紹介する。
2026/10/28
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AI時代の“研究開発基盤”改革術、R＆Dの待ち時間を削減して開発加速を図る方法
自動車や素材などの製造業では、競争力強化に向けて開発の迅速化が求められる一方、基盤整備の遅れによって待ち時間が生じ、研究開発を進められないという課題がある。本資料では研究開発DXを支える次世代R＆D基盤の設計原則を解説する。
2026/10/28
製造DXでデータ活用ニーズが拡大 分散データ活用とAI活用をどう実践する？
工場など、モノづくり現場のシステムも外部とつながるようになり、目に見える成果が創出される一方、リスクに備えることの重要性が高まっている。このような状況において、製造DXを推進させるためのデータ基盤に求められる要件とは？
2026/10/27
AIで使いたいデータが内外に点在、研究におけるAI活用を阻む“真の課題”とは
研究分野でAI活用へのニーズが高まる一方、期待したほどの成果が出ないという声も聞かれる。その原因は、AI自体の性能不足ではなく、研究データの分散やサイロ化にある。このような状況を打開し、AI活用で真の成果を出すための鍵とは何か。
2026/10/27
ポリプラスチックスに学ぶ：マルチAIエージェント基盤の構築と推進のアプローチ
「データ連携なくしてAI活用なし」を掲げ、マルチAIエージェント基盤の構築を進めるポリプラスチックス。サイロ化やスパゲティ化を防ぎ、ガバナンスを維持しながら成果を出す同社の具体的な取り組みを紹介する。
2026/10/27
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