膨大かつ多様なデータを、いかにビジネスに活かすかが、企業の競争力を左右する時代になった。しかし、従来のBI（ビジネスインテリジェンス）ツールは、データを分析・可視化するためにIT部門に処理を依頼したり、専門知識を必要としたりして、現場主導の迅速な意思決定に役立てることが難しかった。
そこで注目されているのが、業務部門の担当者が直接、必要なときに、ドラッグ＆ドロップなどのシンプルな操作で使える「セルフサービスBIツール」である。しかし、社内の様々な部門のユーザーから寄せられる多様な分析要件に対応しつつ、多様で複雑なデータを効率的に活用できるようなツールを見つけることは簡単ではない。
本資料では、独自の連想技術により、異なるデータの関連性を明らかにし、データに潜むストーリーを浮き彫りにするセルフサービスBIツールを紹介する。属人的な集計・分析作業から脱却し、正しいデータを共通のセキュアなプラットフォーム上で分析することで、誰でも同じ結果を得られ、気付きを共有できるという。
本資料では、人材とスキルの課題を、コストを削減しつつ克服していく解決策について、AIも組み込んだ統合デジタルプラットフォームの事例を踏まえて解説する。工場作業員向けに人事サポートの向上策も紹介する。
本資料では、AI主導のカスタマーサービス管理プラットフォームを用いて、CXの向上とコスト削減を両立する3つのアプローチについて解説。「担当者が対応するケースは60％減少」などが期待できるという。
本資料では、生成AI（人工知能）を組み込んだローコード開発ソリューションを駆使して、ローコード開発で企業の成長を加速させる3つの道筋について解説する。
本資料では、生成AIの特徴や活用事例、押さえておくべき倫理・コンプライアンスなどのポイントについて解説する。一からモデルを作成する必要がないAIプラットフォームも紹介している。
本資料では、生成AIの活用で企業が直面する3つの課題と、それを克服し「オープン」で「信頼できる」生成AIを作るための取り組みを紹介する。多様なモデルの活用とともにAI倫理ガイドラインを公表し順守することが重要という。
