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。
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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。
Rahul Awati()
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。
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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。
CaseHub.News()
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。
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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。
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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。
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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。
Robert Peledie()
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。
CaseHub.News()
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。
Rahul Awati()
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。
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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。
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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。
CaseHub.News()
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。
CaseHub.News()
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。
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