採用難や生産性低迷を抱える製造業、“人が辞めない”工場を実現する具体策とは
製造業は人的リソースの確保に大きな課題を抱えている。また広い空間で担当を超えた関係構築が難しく、人材価値や開発力、生産性の向上を実現しにくい。本資料に登場する、工場の各種データを生かした空間最適化事例に着目したい。
2026/09/30
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「データ分析」の検索結果一覧（3ページ目）
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まだ社内で眠らせたまま？ AI活用の糧となる「データ資産」を有効利用するには
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。
2026/09/29
研究分野でAI活用が進まない？ 真の成果につなげるデータ管理の在り方とは
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。
2026/09/28
社内データ資産をもとに文章を生成、“専属秘書”のように頼れる生成AIサービス
社内文書の散在でナレッジ活用が進まないという課題の解決策として、生成AIとRAGを組み合わせた企業向け生成AIサービスが注目されている。専属秘書のように、社内情報を踏まえて検索から文章生成まで支援する、その実力を解説する。
2026/09/28
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データを安全に管理しながら製造DXとAI活用を推進、その具体策とは？
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？
2026/09/25
AIの成果は“受け入れ準備”で変わる？ その理由と成功に導く実践ポイント
近年、AI導入の動きが加速しているが、AI活用の成果を最大化するにはAIの受け入れ準備、つまり「AIレディネス」を整えることが大前提となる。その理由を確認しながら、AIレディネスを実装するためのフレームワークを紹介する。
2026/09/18
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生成AIだけで新規事業を進めて大丈夫？ 調査で分かった計画通りに進めるコツ
新規事業の推進に当たり生成AIを活用して情報を収集するケースが増えているが、「AIだけ」に頼った企画づくりでは撤退・終了のリスクが高くなる。250人を対象とした調査の結果を基に、新規事業を計画通りに進めるためのヒントを探る。
2026/09/17
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ものづくり産業研究の第一人者が語る、デジタルグローバル競争時代の勝ち筋とは
バブル崩壊以降、日本は「失われた30年」といわれてきた。しかし、日本の製造業はこの30年で付加価値生産性を倍増させ、輸出額も着実に伸ばしている。ものづくり産業研究の第一人者が、日本製造業を分析し、「勝ち筋」について解説する。
2026/09/17
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証券会社のAI導入を成功させるには？ 保守的な文化や規制の壁の乗り越え方
資産運用やアセットマネジメントを担う証券会社においても、AIは業務変革をもたらしている。自動化により効率性が向上する一方、保守的な文化や複雑な規制が壁となり、導入に慎重な企業も多い。本資料では、その活用実態と成功の鍵を探る。
2026/09/10
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金融業DXを成功させるための4つのポイント：クラウドファーストから自動化まで
DX推進に当たって、既存IT環境が足かせになっていないだろうか。レガシーなシステムや複雑なITインフラのままでは、DXのデジタルファーストを実現しがたい。そこで限られたリソースの中でも実行できる4つの対策に注目したい。
2026/09/10
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