データ分析は今、戦略的な意思決定を迅速かつ正確に行うために有用なツールとして、幅広い業務部門/事業部門に導入されつつある。そこで課題となるのが、使用するプログラミング言語も、スキルレベルもさまざまなユーザーのすべてに使ってもらえるデータ分析環境をどのように実現するかということだ。
あらゆるビジネスでデータ分析への依存度が大きく高まっている現在、分析ツールの選定、調達、実装、管理は、企業競争力を大きく左右する問題となっている。オープンソースと商用ツールはもはや二者択一の選択肢ではなく、それぞれの利点を活かして併用することが導入成功のカギになることも少なくない。
本資料では、オープンソースと商用ツールの併用でデータ分析の効果を最大化した、さまざまな業界の事例を紹介。さらにデータ分析に関わるすべての工程で両者が果たす役割分担について解説する。米国のある銀行では、複数の異なる分析ツールを一つのプラットフォーム製品で統制する仕組みにより成果をあげている。
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。
