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。
James Alan Miller()
一部の担当者だけがAIを使う段階から、組織全体がAIエージェントを前提に働く段階へ。アトラシアンは、Jiraをはじめとする各種ツールとRovoでバラバラな情報の検索・共有・連携を1つにつなぐナレッジ戦略を提示する。
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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。
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AIによるビジネス変革が進む中、顧客向けサービスでのAI利用が注目を集めている。社内外のサービス管理を統合し、労働集約型の運用から脱却して「モダンなサービス体験」を実現するにはどうすればよいのか。
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さまざまな産業でDXが推進される中、オフィスのセキュリティや入退室管理の在り方が根本から問われている。ICカードによる管理は、カードの紛失やなりすましといったリスクに加え、管理部門の運用負担を増大させているからだ。
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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。
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航空機整備のシフト作成は、担当者の経験に依存しやすい。JALグループのある航空会社は、この作業を「AIエージェント」で自動化して作成時間を1時間から最短5分に短縮した。その方法とは。
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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。
Andrew Froehlich()
AIの活用領域が「エッジ」へと広がっている。ある大規模展示施設は、「トイレの待ち時間問題」をAIで可視化する実証実験に取り組んだ。その成果と、重要な役割を果たしたエッジインフラの中身とは。
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「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。
CaseHub.News()
コンタクトセンターにおいて呼量の削減は喫緊の課題だが、それだけでは顧客との信頼関係は築けない。単なる現場負担の軽減に終わらせず、顧客の声を貴重な資産へと変えているサーモスの取り組みから、コンタクトセンターの未来の姿を探る。
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生成AIの導入は実証段階を越え、本番運用が問われる局面に入った。さらに、AI導入の評価軸も変化しつつある。日本や海外の動向は。AI導入を成功に導くに当たってどのような選択肢を選べばいいのか。
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生成AIや大規模シミュレーションの普及により、単体GPUでは処理し切れない計算を効率的にさばく「クラスタ構成」のニーズが拡大している。だがその導入には高いハードルがある。その壁を越えるGPUサーバの選択肢とは。
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機密データは一歩も外に出せない、でもAI活用は止められない――。公共インフラを担うNTT東日本があえて閉域網にこだわり、運用のハードルを突破した方法とは。安全性・安定性とAI活用のスピードを両立する柔軟なIT基盤の全貌を紹介する。
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SSDやWi-Fi 6の普及でエンドポイントが高速化する一方で、コアネットワークは従来のままという企業は多い。このような企業のネットワークは、AIの普及とデータの急増に伴って「3つの課題」を抱えることになってしまったという。
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AI学習や推論の要となるGPUの需要が世界的に高まる中、希少なハイエンドGPUを活用できる国産クラウドサービスがある。最新GPUを搭載した計算クラスタ型サービスは、研究・開発現場の課題をどう解決してくれるのだろうか。
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「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。
Sean Michael Kerner()
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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