俊敏性・速度・データ品質を満たす自動化、ハイパーオートメーションとは？
世界的なパンデミックを教訓に、企業においては「俊敏性」「速度」「データの品質と完全性」という3つのコアニーズが明らかになった。ビジネスデータが増加する中、これらのニーズを満たし、DXを推進するにはどうすればよいのか？
2024/04/18
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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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10分で分かる失敗しないデータ分析の進め方、5つのステップを詳しく解説
データ分析の重要性が広く認知されたことで、データドリブン経営を目指す企業が増加している。本動画では、これからデータ分析を始める企業向けに、まず何から始めればよいのかを分かりやすく解説する。
2024/04/17
- カテゴリ：
- データ分析
- BI／BA／OLAP
動画で分かるAIマーケティングの現在地、B2Bの現場ではどう活用されている？
マーケターの業務負担は増加の一途をたどっているが、これを緩和すると期待されているのが「AI」だ。現状、マーケティングにおいてAIはどう使われているのか、また、導入・活用のポイントは何なのか。有識者に取るべき戦略を聞いた。
2024/04/17
- カテゴリ：
- CX
- マーケティング／営業
ESG経営で重要な「ESGレポート」、精度を高めるために必要なデータの要件とは？
ESG経営に取り組む企業が増加する中、“ESGレポート”の重要性も高まっている。しかし、第三者保証が義務化されるなど、その要件も変化している。正確なESGレポートを作成するためには、何が必要となるのだろうか。
2024/04/17
- カテゴリ：
- 経営とIT
- IT経営／IT戦略系ソリューション
Microsoft CopilotがMicrosoft 365に統合、生産性を劇的に向上させる実力とは
生成AIツール「Microsoft Copilot」がMicrosoft 365に統合されたことで、日常業務における生産性の劇的な向上が期待できるようになった。その活用方法について、「企画書作成」などの具体的なシナリオで解説していく。
2024/04/16
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
成功事例に学ぶ、生成AIとデータを活用したビジネス変革
近年、生成AIの活用が企業の競争力を飛躍的に向上させる大きなチャンスとなっている。本資料では、AIとデータの組み合わせがビジネスにどのようなメリットをもたらすかについて解説する。
2024/04/16
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
企業データ管理ガイド：ビッグデータ管理の課題とその解決方法
今やビジネスにおいて利益を生み出す源泉として重要な「ビッグデータ」だが、膨大なデータを管理するうえでは多くの課題に直面する。課題を解決し、さまざまなビジネスニーズに対応可能なソリューションはないものだろうか。
2024/04/16
東北大学のAI開発環境刷新を2カ月で実現した、日本コムシスの取り組み
AI人材の育成に注力している東北大学では、計算リソース（GPU）の利用制限など、AI演習用のクラウド型開発環境に幾つかの課題を感じていた。そこで同校はAI学習基盤の刷新を計画したのだが、運用開始までに時間がなかった。
2024/04/16
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
基礎から解説：生成AI活用の第一歩は何から始めればよいのか？
データドリブン経営を推進する上では、データを分析し、価値ある情報を生成することが重要となる。そこで注目されているのが生成AIの活用だ。本資料では、数あるサービスの中でも「Azure OpenAI Service」に焦点を当て、特徴を解説する。
2024/04/16
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
手動診断の課題を解消してテスト期間を30％短縮、AIセキュリティ診断の実力とは
ランサムウェアをはじめとしたサイバー攻撃が激化する中、自社の脆弱性を可視化し、把握することは、多くの企業で喫緊の課題となっている。そこで重要なのがセキュリティ診断だが、手動の診断にはさまざまな課題があるという。
2024/04/15
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