AIを活用したビジネス変革：調査結果に見る銀行業界の現状と変革実現の鍵
AIを活用したビジネス変革の必要性が高まる中、銀行業界でもその対応を迫られている。変革をリードしている組織では、どのように取り組みを進めているのだろうか。1125人を対象に行った調査を基に、変革の現状と変革実現の鍵を探る。
2026/07/02
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「AI／機械学習／ディープラーニング」の検索結果一覧（6ページ目）
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AI活用がうまくいく企業の特徴とは？ 4つの事例に学ぶ知識／リソースの補完術
AI活用が増加する一方、知識や人材の不足から導入に踏み切れない企業も多い。本資料で紹介する大津屋は、画像認識を用いたAI総菜会計システムを構築し、レジ業務の短縮化を実現している。どのように取り組みを進めていったのだろうか。
2026/07/01
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業務効率化の次のフェーズへ、AIエージェントで基幹業務はどう変わる？
さまざまな業務でAIエージェント活用が広がる中、業務効率化のフェーズから「自律型ビジネス運用」のフェーズへの移行も進んでいる。AIエージェントが基幹業務のプロセスをどう再構築しているのか、調達業務などの事例をもとに解説する。
2026/07/01
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【製造業必見】AI活用の成熟度を高め、利益率や生産性を向上させるためのヒント
製造業でもAIテクノロジーの導入が進んでいるが、成熟度スコアが前年比で低下するなど課題も多い。本資料では、AI活用の障壁となっている要因を解説するとともに、AIの成熟度が高い「先駆企業」の具体的な取り組みを詳しく紹介する。
2026/07/01
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顧客体験の常識が変わりつつあるAI時代 次に取るべき重要なステップとは？
生成AIの登場以降、多くの企業が、生成AIの活用によって顧客と従業員の満足度を向上させる方法を模索している。本資料では、生成AIでカスタマーエクスペリエンスを変革するために取るべき重要なステップを解説する。
2026/07/01
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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。
2026/07/01
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生成AI活用はどう進める？ 分析業務を変える4つのアプローチを解説
ビジネスにおいて大きな可能性を秘める生成AIだが、その活用を推進するには「どのような業務に適用するのか」「どう実装を進めるのか」を理解した上で、検討する必要がある。分析業務での活用に焦点を当て、4つのアプローチを紹介する。
2026/07/01
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「実利」につながる生成AI活用、克服すべき課題と成功に導く3つのポイント
生成AI活用の効果を最大化し、本質的な収益向上につなげていくには、誰が使っても同じ成果が出る仕組みを構築することが必要だ。その実現に向けて、克服すべき課題を確認しながら、生成AI活用を成功に導くための3つのポイントを紹介する。
2026/07/01
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マンガで解説、1日で生成AI環境を構築できるワークショップの中身とは？
生成AIの導入・活用促進において、スキルを持った人材の確保が課題となっている企業は少なくない。その解消に向け活用したい、自社データを活用した生成AI環境を1日で構築できるワークショップ型の研修サービスを紹介する。
2026/07/01
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機密性の高いデータを生成AIで扱える？ 活用拡大を阻むリスクと対策
生成AIは今や、単なるツールの枠を超え、業務のパートナーへと進化を続けている。その一方で、顧客データや契約情報、人事評価といった機密性の高いデータを生成AIで扱う業務では、意図しないデータ漏えいの懸念が付きまとう。
2026/06/29
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