いま「AIの重要な基盤」としてRDBが再注目されている3つの理由
AI活用が進む一方で、企業ではデータのサイロ化や前処理の負荷増大が課題になっている。本資料では、構造化／非構造化データを一元管理し、AI活用を支える次世代型データベース基盤の特徴を紹介する。
2026/08/07
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- データ分析
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「データ分析」の検索結果一覧（2ページ目）
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年間200時間超の業務を削減、ナブテスコに学ぶ「現場主導の全社DX」
工場や倉庫などの現場では、人手不足などにより業務負担の増大が懸念されており、業務のデジタル化と業務プロセスの改善が急務となっている。そこでモバイルアプリの作成からデータ連携までをノーコードで実現できる製品が注目されている。
2026/08/07
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HubSpotの活用が思うように進まない？ データ管理の課題と解決方法
HubSpotはマーケティング、営業、カスタマーサービスの全領域をカバーし、効率的な業務体制を構築するのに有効なツールだ。一方で、データの管理に課題を抱える企業も少なくない。HubSpot活用における課題と解決方法を紹介する。
2026/08/06
顧客データの重複は40％超、精緻な名寄せで業務効率と営業成果を向上させる秘訣
マーケティングや営業の成果を最大化する上で、顧客データの「名寄せ」は重要だ。しかし、企業の社内データには平均約41％もの重複が存在する。高精度な名寄せによって膨大なデータを一元化し、本来の価値へ変える手法を解説する。
2026/08/06
失敗しない「CRMマーケティング」の実践方法
B2Bビジネスにおいて、顧客との関係を構築するために多くの企業がCRMマーケティングに取り組んでいる。しかし、実践の場ではデータにまつわる課題に悩まされるケースも少なくない。直面しがちな3つの課題とその解決策を紹介する。
2026/08/06
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。
2026/08/06
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- マーケティング／営業
最大80％がデスクなし 製造業の従業員満足度を高めるためには何が必要か
製造業においては効率性と生産性を最大化することが重要な課題だ。そのためには全ての従業員の潜在能力を引き出すようなHR運用が必要になるが、現状ではオフィスにデスクがないなど、HRサービスが十分に行き届いていないケースが多い。
2026/08/04
- カテゴリ：
- 経営とIT
- IT経営／IT戦略系ソリューション
約7割が低品質なCXでブランド乗り換え――優れたカスタマーサービスの実現法は
優れたカスタマーサービスを理由に、ブランドを知人に勧める顧客は実に多く、80％超を占めるという調査結果もある。だが、企業はカスタマーサービスをはじめとするCX施策に十分なリソースを割けていない。そこで期待されるのが生成AIだ。
2026/07/30
- カテゴリ：
- CX
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AI時代に求められるCRMへの変革術：パナソニック コネクト、JCOMの事例も紹介
ビジネスを取り巻く環境が変化する中、従来型のCRMを使い続けることでさまざまな課題が生じている。顧客体験の観点から昨今の企業が直面する課題を整理するとともに、これからの時代におけるCRMのあるべき姿について解説する。
2026/07/30
IBMメインフレーム運用改善の勘所 「CPU利用料」最適化を効果的に進めるには？
IBMのメインフレーム「IBM Z」を使う組織にとって、価格モデルが変更された今はCPU使用量の最適化が大きなテーマだ。本資料では、バッチ処理におけるソート操作を大幅に効率化するデータ処理ソフトウェアを紹介する。
2026/07/28
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