AIを活用してより良いインサイトを獲得、「AI対応データ」を準備する方法
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。
2025/12/22
- 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
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。
2025/12/22
マーケティングにおいて競合他社に勝っていくためにはデータ活用がキーになるが、そのベースとなるデータ分析にかけられる時間や人的リソースには限界がある。そこで注目したいのが、AIを活用したデータ分析の自動化だ。
2025/12/22
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2025/12/22
競合他社に差をつける手段として注目度が高い「生成AI」。ビジネスメリットの話題には事欠かないが、意外にも企業における生成AI活用度は低い。原因の1つが学習機会の欠如だ。生成AIを効果的に導入し、活用できる人材を育成するためには?
2025/12/22
全社的戦略に基づいた一体感のあるDXを実現するには、全社員の共通言語としてDXリテラシーを身に付けることが重要だ。そこで、経済産業省策定の「DXリテラシー標準」に連動した内容を学習できるeラーニングサービスに注目したい。
2025/12/22
社員が業務で使うアプリケーションを使いこなせるようにすることは、DXを推進する上で重要な要素だ。本資料では、その理由を解説するとともに、ExcelやPowerPoint、生成AIなどの使い方を3~4時間で学べる実践型の研修サービスを紹介する。
2025/12/22
システム開発の発注においては、金額だけでなく「提案内容」や「担当者の対応」を決め手とするケースが半数以上を占めているという。調査データを基に業種別や企業規模別の優先事項を分析し、案件獲得力を高めるためのポイントを解説する。
2025/12/22
ある調査の結果から、ランサムウェア感染後の復旧率の低下、復旧までの時間の長期化という課題が浮き彫りとなった。これらの課題を克服するためには、被害を最小化し、迅速に回復する能力であるサイバーレジリエンスを高める必要がある。
2025/12/22
クラウドやオンプレミスが混在するマルチクラウド環境では、データ連携の負荷が課題になりやすい。自前でのデータ連携は、API連携の仕組みを開発することが必要になり、情報システム部門の負担も大きくなる。この課題の解消策とは?
2025/12/22
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2025/12/22