生成AI活用を社内全体で推進し、生産性向上やビジネス変革につなげる方法とは？
生成AIのビジネスにおける活用を検討する際には、実際に自社のどのような業務領域に、どのような形で導入するかを考慮する必要がある。本資料では、生産性向上につながる生成AI戦略について詳しく解説する。
2026/04/01
- 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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「ローコード開発」実践のヒント：AI主導のイノベーションに向けた4つの戦略
急速に変化する顧客ニーズに応えるような適切な製品を継続的に提供するためには、より多くのアプリを生み出す必要があるが、そのための開発者が不足している。そこで注目されているのが、生成AIやローコード開発プラットフォームだ。
2026/04/01
要求の解決時間が約4時間から1分未満に、IT運用の限界を超えるAI活用とは？
急増するITサービスとIT資産の管理運用に、課題を抱えている組織は少なくない。予測分析や問題解決の迅速化、生産性の向上を実現するためにはどうすればよいのか。本資料では、解決策としてAIエージェントを活用する方法を解説する。
2026/04/01
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CIO（最高情報責任者）必見、AIエージェントの各部門での活用方法と効果
企業がイノベーションを起こせるようにするには、インテリジェントでリアルタイムな意思決定ができる組織への変革が必要だ。その変革を主導する経営幹部が必要とするものを提供してくれるAIエージェントがあるという。
2026/04/01
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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エージェントの力を十分に発揮させ、ITサービスと運用を最新化する方法
企業がより生産性を高めるためには、AIエージェントが組み込まれた自律型ITが必要だ。このAIエージェントの力を発揮させる上では、データをAIに対応させることも求められる。そのために不可欠な要件や、AIがもたらす利点について解説する。
2026/04/01
- 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
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。
2026/04/01
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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
データで見る、生成AI時代のカスタマーサービスの在り方
優れたカスタマーサービスを理由に、ブランドを知人に勧める顧客は実に多く、80％超を占めるという調査結果もある。だが、企業はカスタマーサービスをはじめとするCX施策に十分なリソースを割けていない。そこで期待されるのが生成AIだ。
2026/04/01
- カテゴリ：
- CX
- コンタクトセンター／CTI
従来型CRMに潜む課題とは？ AI活用に向けた見直しのポイント
顧客との関係を深化させるために多くの企業が顧客関係管理（CRM）ツールを活用しているが、従来型CRMには顧客体験の向上を阻む課題が少なくない。本資料では、課題の中身を解説するとともに、AI時代に求められるCRMの特徴を紹介する。
2026/04/01
カスタマーサービスのAI活用は本当に効果がある？ 調査で見えた実態
カスタマーサービスにおけるAI活用が進んでいるが、適切なCX戦略を策定するには、投資の効果や顧客の懸念など、AIに関する疑問や課題を解消しておく必要がある。そこで調査結果を基に、顧客／CXリーダー視点でのAI活用の実態を探る。
2026/04/01
- カテゴリ：
- CX
- コンタクトセンター／CTI
製造業のHRリーダーが「卓越した従業員体験」を提供するための戦略とは？
製造業においては効率性と生産性を最大化することが重要な課題だ。そのためには全ての従業員の潜在能力を引き出すようなHR運用が必要になるが、現状ではオフィスにデスクがないなど、HRサービスが十分に行き届いていないケースが多い。
2026/04/01
- カテゴリ：
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- IT経営／IT戦略系ソリューション
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