「CX分野のAI活用」はここで差がつく 押さえておきたい2026年以降のAIトレンド
AIを活用した顧客体験は、推論から意思決定までを行うエージェンティックAIの登場によって、新たなフェーズへと移行している。消費者やCXリーダーを対象に行った調査を基に、2026年以降のCXを形作るAIトレンドについて解説する。
2026/02/19
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「エンタープライズAI」の検索結果一覧（11ページ目）
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AIの成果を最大化する鍵、「AI対応データ」を準備するための6つのステップ
AIをビジネスで生かし、大きな成果を得るには、「AI対応データ」が必要だ。しかし、AI対応データを手に入れるためには、地道なデータ準備が不可欠となる。本資料では、AI対応データを準備するための6つのステップを紹介する。
2026/02/19
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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
AIエージェントを今すぐ使い始めるには？ 10の具体的活用方法と導入のヒント
AIエージェントのビジネス実装が急速に近づいてきた。企業はAIエージェントを具体的にどのような業務で導入し、どのように課題の解決や価値創造につなげられるのか。本資料では、その実際的なユースケースと導入に向けたヒントを紹介する。
2026/02/19
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AIエージェントで理想的な「社内問い合わせ対応の仕組み」を作る秘訣
デジタル化の加速に伴い、社内問い合わせは増加／複雑化し、担当者の負荷増大や属人化が課題となっている。本資料では、社内システムやマニュアルなどの情報を統合して、AIが回答するというAIエージェントによる解決策を紹介する。
2026/02/19
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- CX
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従来型AIではなく「業務特化型AI」を選ぶべき場面とは？
人手不足で注目されるAIサービスだが、「精度が不足している」「セキュリティに不安がある」といった問題がある。このような問題を解決するのが、専用プライベート環境で各社固有の業務プロセスに対応可能なAIエージェントサービスだ。
2026/02/19
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- AI／機械学習／ディープラーニング
OTデータの分断をどう解消する？ DXを加速させる安全なデータ共有の仕組み
製造業では、OTデータの分断や部門間の連携不足が要因で迅速な意思決定や業務の最適化が妨げられている。これを解消するには、OTを含むさまざまなデータを一元的に管理し、統合されたデータを可視化／分析できる環境を整えることが重要だ。
2026/02/18
現場業務における熟練者のノウハウをAIに継承するために必要な取り組みとは？
インフラなどのトラブルへの対応に当たる熟練者のノウハウを、AIに継承するプロジェクトは、当初有用な結果を得られなかった。その原因を探る中で見えてきたのは、熟練者の思考プロセスをAIが理解できるように翻訳することの重要性だった。
2026/02/18
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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
AI活用の課題、ミッションクリティカルな現場で使える回答が得られない理由とは
判断が人命に直結するようなミッションクリティカルな現場でのトラブル対応において、AIへの期待は高まっている。しかし、マニュアルなどを取り込むだけでは、現場が判断材料にできる回答を得られないケースもある。
2026/02/18
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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
チャット形式が本当に最適か？ 社会インフラ保守でのAI活用で求められるUIとは
社会インフラ保守分野でも生成AIの活用は進みつつあるが、判断が人命に直結するような現場では、プロンプトを打つ余裕がないことも多い。AIと対話せずとも、現場が即座に判断を下すための情報を提示させるには、どのようなUI／UXが最適か。
2026/02/18
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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
コンタクトセンター業務を劇的に改善、次世代AIエージェントの可能性とは
顧客体験（CX）の向上に向けて、AIエージェントを導入しようとする動きが広がっている。特に自律型AIエージェントは、コンタクトセンターの業務を劇的に改善すると期待されている。AIエージェントの可能性や導入のヒントを紹介する。
2026/02/16
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- コンタクトセンター／CTI
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