製造企業が「顧客体験（CX）の課題」に立ち向かい、克服するには？
製造業の経営幹部を対象にした最新の調査結果からは、メーカーがカスタマーエクスペリエンスの質を向上させるための戦略への投資を拡大させていることが明らかになった。しかし、その多くは投資に見合うだけの成功を得ていないようだ。
2026/07/01
- カテゴリ：
- CX
- マーケティング／営業
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「経営とIT」の検索結果一覧（64ページ目）
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SASE選定ガイド：製品比較の失敗を招く“評価軸の混乱ポイント”を徹底攻略
ゼロトラストの実現に向けてSASEが注目されている。しかし、ベンダーごとの定義の揺らぎや機能の違いから、選定に悩む企業は少なくない。自社に最適なSASEを見極めるための、3つの評価軸と4つのケーススタディーをプロが解説する。
2026/07/01
- カテゴリ：
- セキュリティ
- ゼロトラスト／SASE／SDP
多様化する顧客の期待、従来型CRMが抱える構造的な限界をどう解消する？
顧客のニーズが多様化する中、複雑化・断片化した従来型のCRMでは顧客の期待に応えられないケースが散見される。その理由を確認しながら、解決の鍵となるAI搭載型の“未来”のCRMについて解説する。
2026/07/01
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
- 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
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。
2026/07/01
- カテゴリ：
- CX
- コンタクトセンター／CTI
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
- 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
人事情報のリアルタイム可視化を実現するには？ データの分断を解消する秘策
人事業務におけるデータ活用の重要性が高まる中、沖電気工業ではセルフサービス型のデータ分析ツールを導入し、人事DX基盤を構築した。データの分断や手作業に起因する非効率の解消に取り組む同社の事例を紹介する。
2026/07/01
- カテゴリ：
- ERP
- HR Tech／人事／給与
Excel中心の反復業務や集計作業を脱却、AGCに学ぶ業務自動化＆データ標準化
グローバルに事業を展開するAGC。化学品カンパニーが中心となって進められた同社のDXは、製造領域にとどまらずビジネス領域にまで対象が広がり、現在では年間6000時間もの業務削減を実現するなど、大きな成果を挙げているという。
2026/07/01
- カテゴリ：
- 経営とIT
- IT経営／IT戦略系ソリューション
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
- 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
「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
- 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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