日本企業のIT環境が抱える課題を国も看過できない状況になった。「2025年の崖」のリスクが高まる今、何を頼りにどう対処すればよいか。スペシャリストに話を聞いた。
RPAは業務を効率化できるが弱点もある――RPA導入企業が増えるにつれてその弱点が浮き彫りになってきた。一方、RPAに“あるもの”を組み合わせることで業務工数を約70％も削減し、ノウハウの継承も実現した企業がある。その方法とは。
ビジネスのあらゆる局面でITツールを使う昨今、データ分析が必要ない業務というのは、実はほとんどない。社員のデータ活用のスキルで差がつく理由を、事例とともに考察する。
たくさんの資料を作り、印刷し、配布するために多大な手間暇を掛けたのに、会議で「ただ資料を読むだけ」の時間が過ぎているとしたらもったいない。どうすれば会議のムダは減らせるだろうか。
企業を取り囲む環境は変化しており、データが中心となるこれからのビジネスにおいてバックアップの仕組みは軽視できない。最新のバックアップ事情について紹介する。
「Microsoft Excel」を使ったデータ分析やレポートを経営判断に利用する企業は珍しくない。だがファイルサーバで共有したExcelのデータシートで「データドリブン経営」を目指すのは限界がある。
現場を越えてさまざまなものをつなぐ「スマート工場」。ビジョンは分かるが、今、目の前にある機器や装置はどうすればよいか。現場では全体像を語り合うパートナーが求められている。
ブランドと消費者との関係に有力なマーケティング手法とはどのようなものか。トップマーケターの貴重なノウハウを紹介する。
スマートフォンの普及で企業と消費者のコミュニケーション手段は大きく変化した。そこで現在注目を集めるのがチャットだが、新たな運用課題も生じている。
コンタクトセンターにLINEを導入し、電話やメールとは違った新しい顧客体験を提供する企業が増えている。成功企業の取り組みを紹介する。
バックオフィスの煩雑な作業を自動化するロボティックプロセスオートメーション（RPA）が注目を集めているが、いざ導入してみるとさまざまな課題が浮上する。解決策は。
ビジネスに変革をもたらすとして注目を集めるAIだが、実業務での活用はまだ先と捉える企業は少なくない。しかしそれは誤解だ。容易に導入でき、現場で活躍するAIを紹介する。
欧米流のビジネススタイルの中で機能が磨き上げられたBIツールは、日本の企業文化になじまない場合がある。日本人に使いやすいUIを備えたツールとは。
SAPユーザーはデジタル変革の潮流を前に大きな課題を抱える。システムをどう変えるか、どんな計画で何に着手すべきか、人材をどう確保するか。先行企業に指針を聞いた。
国内企業の35％がランサムウェアの被害を受けた。100％防げる対策は存在せず、「検知」と「対応」を見据えた対策が必要だがリソース不足の企業には負担だ。解決策は？
グローバル企業では、時に全社の経営判断に時間を要する。本稿では約20カ月で世界8拠点を改革した日本の某メーカーの実例を基に、全社収益情報基盤の刷新方法を紹介する。
AIは感情論を廃し、人間が気付かなかった相関関係を見つけてくれる可能性を秘めている。だが、AIの学習過程において幾つかの弱点を露呈している。これを解決することは可能なのか。
売れる仕組みを作るためのCRM。市場にはさまざまなツールがあふれるが、無理なく無駄なく使いこなせるのか。導入に失敗しないための考え方とは。
データを武器に顧客を優良顧客に育てる手法、それが顧客管理（CRM）。大企業と同じような最先端のデジタルマーケティングを中小企業でも実現できないだろうか。
企業の生産性に大きく影響する、アプリケーションのダウンタイムやパフォーマンスの低下。この効率的な解消策として、ビッグデータと機械学習が注目されている。プロアクティブに問題に対処し、ダウンタイムを回避できるというのだ。
せっかく導入したBIから多くのユーザーが脱落し、Microsoft Excelにデータを取り込むためのツールとしてしか利用されない。そんな失敗に陥らないための秘訣（ひけつ）は？
多くの企業が悩む「データ統合」という課題。データを知見に変え、ビジネスの成果につなげるためにまず取り組むべきこととは何だろうか。
データ分析の属人化を防ぎ全社規模で迅速な意思決定を促すマルチユースBI。エンタープライズBIとセルフサービスBIの長所を兼ね備え、企業のあらゆるシーンで活用できる。
IoTを活用した新しいビジネスを創出し、デジタルトランスフォーメーションを実践するには。デジタル化がもたらすものは何か。事例と共に紹介する。
Microsoft Excelを使ってデータ集計・分析をしている日本企業は非常に多いが、現場の担当者はそこに多くの不便を感じている。なのに、なぜBI活用に踏み出せないのだろうか。
効率的な意思決定には欠かせないBIツール。だが組織にデータドリブンの文化が根付いていなければ定着は難しい。誰もがツールを使いこなし、スマートに意思決定をするには。
データドリブンな意思決定を志向する企業が増えつつあるが、たくさんのデータを持っていればビジネスに有利といえば、必ずしもそうではないようだ。
AppleやGoogleのようなデジタルジャイアントが圧倒的成長を遂げる中、業界のリーダー企業が反撃に転じている。デジタル時代における既存企業の戦い方を考える。
TechTargetジャパンとキーマンズネットは2017年11〜12月にかけ、ストレージ環境の利用状況に関するアンケート調査を実施した。本レポートでは、その概要をまとめた。
IoT／ビッグデータの取り組みが本格化し、「大量データからいかに価値を引き出すか」「有効なアクションにつなげるか」が、企業収益を左右する一大要件となっている。だが、データを蓄積していても有効活用できていないケースは非常に多い。その真因とは何か？ データの蓄積基盤となるデータレイクにフォーカスしながら、「データを資産化できない」本当の理由を探る。
理想的な顧客体験を提供するために作成する「カスタマージャーニーマップ」が注目されているが、もっと定量分析に基づいた再現性の高い手法はないだろうか。
人手不足や残業抑制には抜本的な業務見直しが必須。できるところから暫時的に導入できるAI基盤が登場したことで、ようやくAIを活用した働き方改革の実践方法が見えてきた。
「なぜ生産部門ではラインごとに部品生産数のばらつきが大きいのか？」と質問を受けた工場長。BIを使った生産データ分析へ挑んだが予想外の展開が……。
従業員からは「会議室が足りない」「空予約を何とかして」と突き上げられ、経営層からは「労働生産性向上を」とプレッシャーがかかる。総務部門の悩みをどう解決する？
少子高齢化による労働人口減という日本の課題解決に向けてAI（人工知能）活用は欠かせない。まずはAIの現状を正しく知ることから始めよう。
データを活用して意思決定を行う企業が増えているが、オーバースペックなBIを導入すると業務部門が「かやのそと」になりかねない。全社活用できるBIとは？
ビジネス規模が拡大することは喜ばしい。一方でその拡大に合わせた社内調整になかなか手が回らないことも少なくない。本稿はAIでその問題を解決した事例を紹介する。
日本企業が取り組む働き方改革。しかし変革のチャンスを前に進むべき方向性を見失っている企業も多い。4つの方向性でデジタル活用すれば企業価値を高める施策が打てる。
企業と消費者とを結ぶ「接点」が複雑化しつつある。これは課題であると同時にチャンスでもある。業務を効率化しつつ、新たな顧客価値を創造するために企業は今何をすべきか。
サイバー攻撃が日々進歩し、高度な対策が求められる一方で企業のリソースは限られる。今求められているのは、セキュリティ技術者の仕事を自動化する製品だ。
「後から利用者を増やせばいい」とスモールスタートしたBI。だが営業部門などで「使いたい」と要望があっても「使えない」とスモールエンドに。なぜ全社に広がらない？
改正個人情報保護法で新設された「匿名加工情報」制度は、個人識別性を持たない行動情報などの利活用を促す。前提となる「匿名加工」における、より安全な手法を解説する。
お知らせ
米国TechTarget Inc.とInforma Techデジタル事業が業務提携したことが発表されました。TechTargetジャパンは従来どおり、アイティメディア（株）が運営を継続します。これからも日本企業のIT選定に役立つ情報を提供してまいります。
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