8 月 エンジニアの知見を全社と顧客へ展開 英デジタル銀行の生成AI水平展開術 開発現場で培ったAI活用ノウハウをいかに全社や顧客サービスへ広げるか。英デジタル銀行の副CIOが、日常業務を「スキル化」してスケールさせる実践知と、急速に進化するAIの目利き基準を明かした。 日本のAIエージェント導入は遅れているのか 足踏みの理由と「慎重」戦略 カスタマーサービス部門でのAIエージェント導入において、日本は世界に比べて遅れている。しかし、導入済みの企業は高い精度と成果を短期間で実感している。日本企業特有の「品質重視」に基づいたAI戦略の実態とは。 呼量削減はもはや時代遅れ コールセンターが追うべき「新基準」 呼量削減を重視した自動化が、未解決ループを生み顧客離脱を招いている。目指すべきは単なる応答回避ではなく根本解決だ。顧客体験を高め解約を防ぐ、コールセンターの新たな評価基準と設計思想を解き明かす。 “AIっぽい資料”を見抜く人が9割 見破られたコンテンツが招く商談機会の喪失 生成AIを用いた情報発信が広がる一方、B2B商材に対して「AI作成だ」と気付いた担当者の約半数が、問い合わせなどの行動を取りやめているという。なぜ好感度を保ちながらも購買行動はストップしてしまうのか。 「ChatGPT」は人間の17倍口コミを読む AI独自のWeb検索ルールとは? 従来のSEO対策だけでは、情報がAI検索に拾われない恐れがある。ChatGPTを構成する3種のクローラーの挙動を分析したところ、人間の閲覧とは全く異なるパターンが浮き彫りになった。どう対策すべきか。 生成AIで210億円の価値創出へ 英ロイズが踏み出す4000億円コスト削減とAI武装の全容 英ロイズ銀行は2030年までに全顧客対応をAI化する。全行員6.7万人をリスキリングし、エージェント型AIの導入で4000億円規模のコスト削減を狙う。AI主導型組織へ変貌を遂げる金融大手の生存戦略を解剖する。
エンジニアの知見を全社と顧客へ展開 英デジタル銀行の生成AI水平展開術 開発現場で培ったAI活用ノウハウをいかに全社や顧客サービスへ広げるか。英デジタル銀行の副CIOが、日常業務を「スキル化」してスケールさせる実践知と、急速に進化するAIの目利き基準を明かした。
日本のAIエージェント導入は遅れているのか 足踏みの理由と「慎重」戦略 カスタマーサービス部門でのAIエージェント導入において、日本は世界に比べて遅れている。しかし、導入済みの企業は高い精度と成果を短期間で実感している。日本企業特有の「品質重視」に基づいたAI戦略の実態とは。
呼量削減はもはや時代遅れ コールセンターが追うべき「新基準」 呼量削減を重視した自動化が、未解決ループを生み顧客離脱を招いている。目指すべきは単なる応答回避ではなく根本解決だ。顧客体験を高め解約を防ぐ、コールセンターの新たな評価基準と設計思想を解き明かす。
“AIっぽい資料”を見抜く人が9割 見破られたコンテンツが招く商談機会の喪失 生成AIを用いた情報発信が広がる一方、B2B商材に対して「AI作成だ」と気付いた担当者の約半数が、問い合わせなどの行動を取りやめているという。なぜ好感度を保ちながらも購買行動はストップしてしまうのか。
「ChatGPT」は人間の17倍口コミを読む AI独自のWeb検索ルールとは? 従来のSEO対策だけでは、情報がAI検索に拾われない恐れがある。ChatGPTを構成する3種のクローラーの挙動を分析したところ、人間の閲覧とは全く異なるパターンが浮き彫りになった。どう対策すべきか。
生成AIで210億円の価値創出へ 英ロイズが踏み出す4000億円コスト削減とAI武装の全容 英ロイズ銀行は2030年までに全顧客対応をAI化する。全行員6.7万人をリスキリングし、エージェント型AIの導入で4000億円規模のコスト削減を狙う。AI主導型組織へ変貌を遂げる金融大手の生存戦略を解剖する。
7 月 分析に1カ月かかる“手書きSQL”から脱却 「and ST」が実現した分析の民主化 データ分析は事業成長に不可欠だが、専門知識が求められるため属人化しやすい。「and ST」はSQL依存のデータ抽出を脱却し、インサイト獲得にかかる時間を最大1カ月から数分に短縮した。その仕組みとは。 Salesforce導入直後に陥る“運用崩壊” エレコムが選んだ「第3の道」 予算を注ぎ込んで導入した「Salesforce」も、現場に定着しなければ意味がない。ベンダーからの引き継ぎ直後、担当者のリテラシー不足と運用負荷に直面したエレコムはいかにして“運用崩壊”の危機を脱したのか。 障害時の「責任逃れ」をどう防ぐ? AWSが明かす報告書作成手順 システム障害の事後対処において、自己に都合の良い報告がなされるリスクは常にある。AWSが実施している、内部の責任逃れを排除し、原因究明を可能にする客観的なレビュー体制とは。 NBAストリーミングの“ネタバレ”問題 AWSとタッグで挑む「遅延」との戦い NBAはAWSと提携し、AI技術を活用したデータ分析システムを構築した。新指標「Gravity」を導入するなど、10億人のファンそれぞれに合わせた視聴体験を提供する。配信を支えるインフラと技術を紹介する。 “W杯の熱狂”とビッグセールが重なったら? Amazonが挑む「パニック予測」 ブラックフライデーセールなどの急激なトラフィック増に対し、負荷検出後のシステム拡張では限界がある。Amazon.comは機械学習を用いて、いかに数千のサービスを事前拡張しているのか。 「CXツール」をAIで自社開発すると危険? 顧客データにもたらすリスク パーソナライズされた体験を提供するために、AI技術を活用して独自のCXツールを構築することは一つの手だ。しかし顧客とのやりとりをAIに学習させることで、リスクも生じる。利便性と欠点のトレードオフとは。
分析に1カ月かかる“手書きSQL”から脱却 「and ST」が実現した分析の民主化 データ分析は事業成長に不可欠だが、専門知識が求められるため属人化しやすい。「and ST」はSQL依存のデータ抽出を脱却し、インサイト獲得にかかる時間を最大1カ月から数分に短縮した。その仕組みとは。
Salesforce導入直後に陥る“運用崩壊” エレコムが選んだ「第3の道」 予算を注ぎ込んで導入した「Salesforce」も、現場に定着しなければ意味がない。ベンダーからの引き継ぎ直後、担当者のリテラシー不足と運用負荷に直面したエレコムはいかにして“運用崩壊”の危機を脱したのか。
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NBAストリーミングの“ネタバレ”問題 AWSとタッグで挑む「遅延」との戦い NBAはAWSと提携し、AI技術を活用したデータ分析システムを構築した。新指標「Gravity」を導入するなど、10億人のファンそれぞれに合わせた視聴体験を提供する。配信を支えるインフラと技術を紹介する。
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「CXツール」をAIで自社開発すると危険? 顧客データにもたらすリスク パーソナライズされた体験を提供するために、AI技術を活用して独自のCXツールを構築することは一つの手だ。しかし顧客とのやりとりをAIに学習させることで、リスクも生じる。利便性と欠点のトレードオフとは。
6 月 情シスを苦しめる“工数見積もり” 明治安田が「Agentforce」で脱属人化 システム開発における工数見積もりは、専門知識が必要なため特定の人材に負荷が集中しやすい。明治安田はこの課題を解消するために、「Agentforce」を活用している。属人化という負のループを断ち切る仕組みとは。 障害特定に4時間…… マルエツ運営元の“監視の死角”を破った共通ツールとは アプリケーション開発ベンダーとインフラベンダーで監視ツールが分断されていると、障害の原因特定が遅れがちだ。国内最大のスーパーマーケット企業連合は、4時間かかっていた原因特定を、いかにして短縮したのか。 「ポケモンGO」の運営は“AI任せ”だと大失敗? レイドを支えるインフラの正体 Nianticは「Pokemon GO」の人気機能において、参加率の数値を追い求めた結果、街が同じキャラクターだらけになるという致命的な問題に遭遇した。データへの過信が招くリスクに、同社はどう立ち向かったのか。 「AIで取引先を外す」経営者41.1% “見られる側”の対策は半数が未着手 人手不足や売り上げの伸び悩みを背景に、経営判断の相談相手として生成AIの活用が進んでいる。一方で、「自社が生成AIからどう見られているか」という視点が抜け落ちている実態が明らかになった。 「ChatGPT」は検索しまくり、「Gemini」は淡泊? AI検索の知られざる実態 生成AIが質問を受け取ると、その裏側でひそかに大量の検索を実行している。「ChatGPT」と「Gemini」の大規模なデータを分析すると、両者の間には明確な違いが存在した。生成AIは裏で何をしているのか。 CX部門を熱狂させる「バイブコーディング」の罠 情シスが警戒すべき“ノーガード開発” 自然言語の指示だけでAIがアプリケーションを生成する「バイブコーディング」が注目を集めている。CX部門のIT依存を解消し開発を爆速化させる一方で、セキュリティ脆弱性やシャドーIT化など、情シスが看過できない重大なリスクも潜む。 サービスデスク「通話5分に作業15分」を改善 NRIが築いた“後処理ゼロ”体制 人材不足が深刻化する中、サービスデスクの膨大な「後処理」の手間は現場を疲弊させ、業務拡大の足かせになる。金融水準の厳格な要件をクリアし、「後処理ほぼゼロ」を実現した野村総研のシステム移行術に迫る。 ツールだけではCXの全体像はつかめない 情シスが主導すべき「コンテキスト」重視のIT戦略 エクスペリエンス分析ツールの市場が急拡大する一方、データが示す「表面的な不満」への対処だけでは不十分だ。デルタ航空やUPSの実例から、「真の課題」を特定し、CXを劇的に改善する手法を明かす。
情シスを苦しめる“工数見積もり” 明治安田が「Agentforce」で脱属人化 システム開発における工数見積もりは、専門知識が必要なため特定の人材に負荷が集中しやすい。明治安田はこの課題を解消するために、「Agentforce」を活用している。属人化という負のループを断ち切る仕組みとは。
障害特定に4時間…… マルエツ運営元の“監視の死角”を破った共通ツールとは アプリケーション開発ベンダーとインフラベンダーで監視ツールが分断されていると、障害の原因特定が遅れがちだ。国内最大のスーパーマーケット企業連合は、4時間かかっていた原因特定を、いかにして短縮したのか。
「ポケモンGO」の運営は“AI任せ”だと大失敗? レイドを支えるインフラの正体 Nianticは「Pokemon GO」の人気機能において、参加率の数値を追い求めた結果、街が同じキャラクターだらけになるという致命的な問題に遭遇した。データへの過信が招くリスクに、同社はどう立ち向かったのか。
「AIで取引先を外す」経営者41.1% “見られる側”の対策は半数が未着手 人手不足や売り上げの伸び悩みを背景に、経営判断の相談相手として生成AIの活用が進んでいる。一方で、「自社が生成AIからどう見られているか」という視点が抜け落ちている実態が明らかになった。
「ChatGPT」は検索しまくり、「Gemini」は淡泊? AI検索の知られざる実態 生成AIが質問を受け取ると、その裏側でひそかに大量の検索を実行している。「ChatGPT」と「Gemini」の大規模なデータを分析すると、両者の間には明確な違いが存在した。生成AIは裏で何をしているのか。
CX部門を熱狂させる「バイブコーディング」の罠 情シスが警戒すべき“ノーガード開発” 自然言語の指示だけでAIがアプリケーションを生成する「バイブコーディング」が注目を集めている。CX部門のIT依存を解消し開発を爆速化させる一方で、セキュリティ脆弱性やシャドーIT化など、情シスが看過できない重大なリスクも潜む。
サービスデスク「通話5分に作業15分」を改善 NRIが築いた“後処理ゼロ”体制 人材不足が深刻化する中、サービスデスクの膨大な「後処理」の手間は現場を疲弊させ、業務拡大の足かせになる。金融水準の厳格な要件をクリアし、「後処理ほぼゼロ」を実現した野村総研のシステム移行術に迫る。
ツールだけではCXの全体像はつかめない 情シスが主導すべき「コンテキスト」重視のIT戦略 エクスペリエンス分析ツールの市場が急拡大する一方、データが示す「表面的な不満」への対処だけでは不十分だ。デルタ航空やUPSの実例から、「真の課題」を特定し、CXを劇的に改善する手法を明かす。
5 月 モデルナが直面したデータ散在 Salesforceの「AIエージェント」が救世主に? ライフサイエンス業界ではシステムの分断によるデータの散在や業務の属人化が深刻な課題となっている。バイオファーマ企業のモデルナは「Agentforce Life Sciences」を導入し、この問題にどう立ち向かうのか。 AI時代にCIOが食べる“犬の餌”とは? 「eat our own dog food」の意味 海外IT企業のインタビューに登場する「eat our own dog food」。直訳すると奇妙ですが、IT業界に深く根付く重要な概念です。真の意味や意外な語源、情シスが陥りがちな落とし穴を解説します。 Excelと手作業の限界 サイロ化に悩むトランスコスモスの「ノーコード」活用術 現場主導の「個別最適化」は事業部門の機動力を高めるが、情報システム部門には技術的負債をもたらす。独自のExcel運用や肥大化したレガシーシステムから脱却し、全社統制と業務効率化を両立させた事例を紹介する。 激増する初歩的な質問 “人員増ゼロ”で相談6倍をさばくLINEヤフーのサポート運用 定型的な問い合わせの激増は、少人数のサポート体制を疲弊させる。AIチャットbotで解決しようにも、セキュリティ基準が壁になる場合がある。厳しい要件を突破し、サポート体制を拡張させたLINEヤフーの手法とは。 Twitterがモバイルアプリ改善で無視した「無駄な指標」、重視した「真の指標」 モバイルアプリケーションの性能悪化は利用者の不満を高め、離脱を引き起こす。既存の監視手法では改善効果を証明できず、膨大な検証作業に忙殺されていたTwitterは、この“限界”をどう突破したのか。
モデルナが直面したデータ散在 Salesforceの「AIエージェント」が救世主に? ライフサイエンス業界ではシステムの分断によるデータの散在や業務の属人化が深刻な課題となっている。バイオファーマ企業のモデルナは「Agentforce Life Sciences」を導入し、この問題にどう立ち向かうのか。
AI時代にCIOが食べる“犬の餌”とは? 「eat our own dog food」の意味 海外IT企業のインタビューに登場する「eat our own dog food」。直訳すると奇妙ですが、IT業界に深く根付く重要な概念です。真の意味や意外な語源、情シスが陥りがちな落とし穴を解説します。
Excelと手作業の限界 サイロ化に悩むトランスコスモスの「ノーコード」活用術 現場主導の「個別最適化」は事業部門の機動力を高めるが、情報システム部門には技術的負債をもたらす。独自のExcel運用や肥大化したレガシーシステムから脱却し、全社統制と業務効率化を両立させた事例を紹介する。
激増する初歩的な質問 “人員増ゼロ”で相談6倍をさばくLINEヤフーのサポート運用 定型的な問い合わせの激増は、少人数のサポート体制を疲弊させる。AIチャットbotで解決しようにも、セキュリティ基準が壁になる場合がある。厳しい要件を突破し、サポート体制を拡張させたLINEヤフーの手法とは。
Twitterがモバイルアプリ改善で無視した「無駄な指標」、重視した「真の指標」 モバイルアプリケーションの性能悪化は利用者の不満を高め、離脱を引き起こす。既存の監視手法では改善効果を証明できず、膨大な検証作業に忙殺されていたTwitterは、この“限界”をどう突破したのか。
4 月 Adobe、Salesforce、ServiceNowの「3つ巴」激化 AIが壊すCRM市場の境界線 生成AIの台頭により、Adobe、Salesforce、ServiceNowといった巨大ベンダーが互いの領域を侵食し合っている。Adobeが放った新戦略は、生成AIと既存のビジネスルールを融合させ、人間の仕事を「単発の作業」から「AIの品質管理」へと転換させる。激変するベンダー勢力図と、組織に求められる役割の変化を読み解く。 コンタクトセンターを”儲かる部門”に変える「AI活用6つのトレンド」 単なるコスト削減の道具としてAIを導入するだけでは、コンタクトセンターの真の価値は引き出せない。従来のチャットボットを超えた「エージェント型AI」や「顧客アウトカム」重視のROI測定など、今リーダーが押さえるべき6つの重要トレンドを解説する。
Adobe、Salesforce、ServiceNowの「3つ巴」激化 AIが壊すCRM市場の境界線 生成AIの台頭により、Adobe、Salesforce、ServiceNowといった巨大ベンダーが互いの領域を侵食し合っている。Adobeが放った新戦略は、生成AIと既存のビジネスルールを融合させ、人間の仕事を「単発の作業」から「AIの品質管理」へと転換させる。激変するベンダー勢力図と、組織に求められる役割の変化を読み解く。
コンタクトセンターを”儲かる部門”に変える「AI活用6つのトレンド」 単なるコスト削減の道具としてAIを導入するだけでは、コンタクトセンターの真の価値は引き出せない。従来のチャットボットを超えた「エージェント型AI」や「顧客アウトカム」重視のROI測定など、今リーダーが押さえるべき6つの重要トレンドを解説する。
3 月 「16歳未満はSNS禁止」「無限スクロールも規制」 波紋を呼ぶ英国の“超強硬策” 英国政府が16歳未満のソーシャルメディアの利用を制限する案を検討している。オーストラリアでは、既に同様の規制が進んでいるが物議を醸している。どのような危うさをはらんでいるのか。
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2 月 生成AI導入が「利益を食いつぶす」? ガートナーが警告する3ドルの壁と死角 「人件費の削減のために生成AIを導入する」という考えは、成り立たなくなる可能性がある。Gartnerは2030年までに生成AIのコストが人件費を超えると試算した。企業のAI活用方針は今後どうすべきか。
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