企業は一人一人の消費者に合ったデジタルマーケティング戦略を生み出す必要に迫られている。そこで役立つのが機械学習だ。なぜなのか。
人工知能（AI）技術は、カスタマーサービス、価格の最適化、細分化した販売キャンペーンなど、顧客が関わるビジネスプロセス全体に浸透しているといっても過言ではない。デジタルマーケティングに取り入れられる機械学習は、新規顧客の開拓計画を自動化し、パーソナライズする能力を備えている。顧客との強固な関係性を構築するために、データと試験販売戦略からインサイト（洞察）を蓄積したり、顧客の意向や好みを掘り下げたりすることが可能だ。
企業が一般的なマスマーケティングの代わりにパーソナライズしたマーケティングを取り入れるには、各種戦略を迅速にテストできるよう、データを供給して階層化されたアルゴリズムを作成しなければならない。質の高いデータの不足とスケーラビリティの実現に伴う高額なコストが、パーソナライズしたマーケティングの普及を妨げているのが実情だ。
機械学習は、マーケティングで到達できるユーザーの範囲を拡大し、コンテンツの大幅なパーソナライズを可能にする。コンテンツのパーソナライズとレコメンデーションによるEコマースの成功は、一般消費者一人一人が自分にとって最適なオンライン顧客体験を求めていることを物語っている。
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営業資料や議事録といった資料作成において、生成AIへの期待が高まっている。中でも注目したいのがZoomの生成AI機能だ。会議データからの資料作成は、生成AI活用でどのように効率化されるのか。動画で紹介する。
ビジネスパーソンが直面する課題としてしばしば挙げられるのがオンライン会議における内容のキャッチアップだ。その解消に向け生成AIアシスタントへの期待が高まっている。そこでZoomに搭載されたAI機能を基に、その活用方法を紹介する。
生成AIの登場によって企業や個人の知識活動は大きく変化した。一方で規制への対応や透明性の確保などが重要な課題になっている。本資料では、今後10年を見据え、AI技術がどのように進化し、企業にどのような対策が求められるのか解説する。
生成AIは企業の競争力を左右する技術として注目を集めているが、その導入にはデータ準備をはじめ、多くの課題が立ちはだかる。こうした中、注目を集めているのが、HPEとNVIDIAが提供するターンキー型のプラットフォームだ。
AI活用に必要なデータだが、日々生成されるデータの量が急増し、あらゆる場所に分散する今、複雑なクラウド環境でそれらのデータをどのように管理すべきかに悩む企業は多い。この問題を解消する、インテリジェントなデータ管理の方法とは？
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いまさら聞けない「仮想デスクトップ」と「VDI」の違いとは
遠隔のクライアント端末から、サーバにあるデスクトップ環境を利用できる仕組みである仮想デスクトップ（仮想PC画面）は便利だが、仕組みが複雑だ。仮想デスクトップの仕組みを基礎から確認しよう。
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