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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「エンタープライズAI」の検索結果一覧（10ページ目）
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AI時代のカスタマーサポートをどう評価する？ 押さえたい9つの指標と活用方法
カスタマーサポートでのAI導入が進む一方、従来の方法では効果や運用実態を可視化できないという、新たな課題が生まれている。そこでAIを導入した成果を正しく見極めるための9つの指標や、課題×指標のマッピングについて詳しく解説する。
2026/08/20
- カテゴリ：
- CX
- コンタクトセンター／CTI
組み込み開発でもAI駆動開発を取り入れたい――最大の難所をどうクリアする？
セキュリティ要件が厳しい組み込みソフトウェア開発の現場では、機密情報の漏えいやAIへの学習リスクから、一般的なクラウド型AIの導入が難しい。本資料では、このような課題を解決するためのアプローチを紹介する。
2026/08/19
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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
これまでの投資を「開発資本」として管理、AI時代を勝ち抜く無形資産の作り方
AI利用が活発化する一方、多くの企業が短期的な成果の創出に苦戦している。このような中で提唱されているのが、AIと人を包括した組織能力を「開発資本」として測定する方法だ。本資料ではそのフレームワークについて詳しく解説する。
2026/08/18
次世代無線規格とAI自動運用でどう変わる エンタープライズネットワークの未来
企業のAI活用が広がる中、通信の遅延やネットワーク障害が業務システムの応答性を左右している。一方、次世代ネットワークは「機器の更新」だけでは実現しない。この状況でAI導入とネットワーク刷新を進めるには。
2026/08/17
「とりあえず動く」が命取り レガシーネットワークを“今”刷新するべき理由
古い機器やOSで構成されたレガシーネットワークは、セキュリティや事業継続、AI活用を妨げる経営リスクになり得る。企業が刷新によって得られる効果と、段階的な移行を進めるための具体策を解説する。
2026/08/17
Salesforceの開発・運用でAI活用が拡大、出力結果の正しさをどう検証する？
Salesforceの開発・運用において生成AIやAIエージェントの活用が広がっているが、出力結果の正しさを検証する仕組みがないまま運用している企業も多い。本資料では調査の結果をもとに、AI活用の実態や課題を見ていく。
2026/08/17
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- システム開発
- DevOps／DevSecOps
AIの進化が押し上げるCXの基準、現場が抱える期待と実行のギャップとは？
AIの進化がCXの基準を上げ、消費者は「これまでに経験した最高のエクスペリエンスと同等の体験」を当然視するようになった。本資料では、急速に変化する期待と現場のギャップを可視化し、企業に求められる5つの施策について解説する。
2026/08/17
- カテゴリ：
- CX
- コンタクトセンター／CTI
AIが「わざわざ使うツール」になっていない？ 業務で自然に使う導線にする秘訣
ある調査によると、AIを業務に活用している、AIによるビジネスモデルや製品を提供できていると回答した組織はわずか2割にとどまっているという。その原因となっている「3つの壁」と、それらを乗り越えるための具体的な方法を解説する。
2026/08/14
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