6 月 データメンテ疲れを打破 Tableau無料版で実現する 安全な現場主導のデータ活用 生成AIやデータ活用の拡大に伴い、企業ではデータ整備の負担が増加傾向だ。一方、無料のデータ分析ツールにはセキュリティの壁がある。その壁を壊すのが、「Tableau Desktop」の無償版だ。そのメリットは。 「ムヒ」の池田模範堂が実践するナレッジ管理 生成AIで報告書作成時間を半減 池田模範堂は、品質保証領域の属人化と情報散在の課題を解決するため、生成AIツールを導入した。手書き文書のデータ化や過去事例の迅速な検索によって、報告書作成時間を半減させた2つのアプローチとは。
データメンテ疲れを打破 Tableau無料版で実現する 安全な現場主導のデータ活用 生成AIやデータ活用の拡大に伴い、企業ではデータ整備の負担が増加傾向だ。一方、無料のデータ分析ツールにはセキュリティの壁がある。その壁を壊すのが、「Tableau Desktop」の無償版だ。そのメリットは。
「ムヒ」の池田模範堂が実践するナレッジ管理 生成AIで報告書作成時間を半減 池田模範堂は、品質保証領域の属人化と情報散在の課題を解決するため、生成AIツールを導入した。手書き文書のデータ化や過去事例の迅速な検索によって、報告書作成時間を半減させた2つのアプローチとは。
5 月 データの“排ガス”か”宝の山”か 「オペレーショナルアナリティクス」のススメ 日々の会議やチャット、顧客対応から生じる膨大な「業務データ」。その多くは活用されず、価値のない“排ガス”として捨てられている。本記事では、Lenovoの事例を交え、AIを用いてこれらのシグナルを具体的な意思決定につなげる手法を詳説する。 「とりあえずデータを集める」は悪手? 報われない情シスのための現実解 企業におけるデータ活用の重要性は高まりつつある。一方、“データを集めさえすれば価値を生み出せる”という誤解も広まっている。企業のデータ活用を失敗させないための考え方を整理する。
データの“排ガス”か”宝の山”か 「オペレーショナルアナリティクス」のススメ 日々の会議やチャット、顧客対応から生じる膨大な「業務データ」。その多くは活用されず、価値のない“排ガス”として捨てられている。本記事では、Lenovoの事例を交え、AIを用いてこれらのシグナルを具体的な意思決定につなげる手法を詳説する。
「とりあえずデータを集める」は悪手? 報われない情シスのための現実解 企業におけるデータ活用の重要性は高まりつつある。一方、“データを集めさえすれば価値を生み出せる”という誤解も広まっている。企業のデータ活用を失敗させないための考え方を整理する。
4 月 無料版「Tableau」が登場 企業のデータ活用をどう変える? DX推進が叫ばれる一方で、機密データを扱う分析はセキュリティの壁に阻まれがちだ。無料ツールが抱えていたリスクに対し、セールスフォース・ジャパンは「Tableau Desktop」の無償版を公開した。その恩恵とは。 顧客データが”死蔵”される前に CDPを正しく選ぶための実務ガイド 散在する顧客データの統合は、マーケティングや営業の成果を左右する。本稿は、アイデンティティー解決やプライバシー保護など、現代のCDP選定に必要な5つの実務的ステップを解説する。単なる機能比較を超え、組織全体の価値を最大化する「戦略的な基盤選び」の勘所とは。
無料版「Tableau」が登場 企業のデータ活用をどう変える? DX推進が叫ばれる一方で、機密データを扱う分析はセキュリティの壁に阻まれがちだ。無料ツールが抱えていたリスクに対し、セールスフォース・ジャパンは「Tableau Desktop」の無償版を公開した。その恩恵とは。
顧客データが”死蔵”される前に CDPを正しく選ぶための実務ガイド 散在する顧客データの統合は、マーケティングや営業の成果を左右する。本稿は、アイデンティティー解決やプライバシー保護など、現代のCDP選定に必要な5つの実務的ステップを解説する。単なる機能比較を超え、組織全体の価値を最大化する「戦略的な基盤選び」の勘所とは。
3 月 名古屋市立大学が挑む“忖度なし”の人員配置 「属人化した異動案」を解消 「担当者の記憶」に頼る異動案作成はもう限界だ。名古屋市立大学は、分散した職員スキルを統合し、データに基づく適材適所へと舵を切った。同大学が選んだ「人事の武器」とは。
名古屋市立大学が挑む“忖度なし”の人員配置 「属人化した異動案」を解消 「担当者の記憶」に頼る異動案作成はもう限界だ。名古屋市立大学は、分散した職員スキルを統合し、データに基づく適材適所へと舵を切った。同大学が選んだ「人事の武器」とは。
1 月 新たな技術的負債「AI生成のごみデータ」が社内を埋め尽くす 「AIスロップ」は、企業のデータ品質や経営判断に悪影響を与えたり、低品質なデータをAIモデルが再学習する悪循環を生じさせたりする可能性がある。こうした事態を防ぐために、CIOやIT担当者は何をすべきか。 【G検定】画像に“見えない改変”を加えてAIを惑わせる攻撃、正しい呼び方は? AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、画像データに人間には判別できないほどの微小な変更を加え、AIの分類結果を誤らせる手法について取り上げます。
新たな技術的負債「AI生成のごみデータ」が社内を埋め尽くす 「AIスロップ」は、企業のデータ品質や経営判断に悪影響を与えたり、低品質なデータをAIモデルが再学習する悪循環を生じさせたりする可能性がある。こうした事態を防ぐために、CIOやIT担当者は何をすべきか。
【G検定】画像に“見えない改変”を加えてAIを惑わせる攻撃、正しい呼び方は? AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、画像データに人間には判別できないほどの微小な変更を加え、AIの分類結果を誤らせる手法について取り上げます。
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