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# データ戦略

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生産・製造管理

脱「紙とストップウォッチ」…製造現場の“ムダ”をデータで激変「5つのステップ」

脱「紙とストップウォッチ」…製造現場の“ムダ”をデータで激変「5つのステップ」
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多くの製造現場では、いまだに「勘」や「過去の経験」に頼った生産管理が行われています。データ活用に取り組んでいるものの、その多くが単なる情報の可視化にとどまり、「経営改善」という本来の目的まで結びついていないのが実情ではないでしょうか。そこで今回、IE（インダストリアル・エンジニアリング）の視点から、製造現場の実績データをいかにして「利益」に転換していくか、その具体的な手法を解説します。記事中には、船井総合研究所が作成した「データ活用のフロー」を解説しているPDF資料（無料、全14ページ）を用意しているのでぜひご活用ください。

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デザイン経営・ブランド・PR

生成AIに「脅威」を感じた1,000億円企業社長…BCG流「思考法」で導き出した決断は

生成AIに「脅威」を感じた1,000億円企業社長…BCG流「思考法」で導き出した決断は
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「うちの仕事、AIに全部取られるんじゃないか」──売上1,000億円企業の社長が感じた危機感は、多くの経営者が抱える不安そのものだ。市場調査という専門性の高い業務でさえ、生成AIで顧客企業が自前でできてしまう時代が来ている。だが恐怖で立ち止まることなく、第1回で紹介したBCG流の思考ツールを武器に、冷静な分析を開始した。社長が導き出した結論とは何か。『BCG　経営課題解決「20の思考ツール」　成果を最大化する「7つの要素」』を上梓したボストン コンサルティング グループ（BCG） マネージング・ディレクター＆シニア・パートナーの井上潤吾氏が、事例とともに解説する。

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データ戦略

データアナリストとは？仕事内容や年収・資格・向いている人は？

データアナリストとは？仕事内容や年収・資格・向いている人は？
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ビジネスの現場で「データドリブン」という言葉を耳にする機会が増えた。その中核を担うのがデータアナリストという職種だ。単なる数値チェック係ではなく、データを読み解き、経営判断や事業改善につながる洞察を引き出す専門家である。平均年収は700万円を超えるとされ、キャリアの選択肢も豊富だ。だが、求められるのは技術力だけではない。ビジネス理解力やコミュニケーション能力も不可欠となる。本記事では、データアナリストの業務フローから年収事情、必要なスキル、さらには未経験から挑戦するための実践的なロードマップまで網羅的に紹介する。

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AI・生成AI

【ガートナー解説】日本企業のアプリ刷新成功は「わずか2割」？裏にある“4つの原因”

【ガートナー解説】日本企業のアプリ刷新成功は「わずか2割」？裏にある“4つの原因”
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競争激化や生成AIの登場で、業務アプリケーションへの変革圧力が高まっている。しかし、ガートナーによると、2028年までにビジネス戦略と連動したアプリ刷新を行い技術的負荷を低減することができるのは日本企業の2割にとどまる見込みだという。なぜ、企業は刷新に苦戦し、適切なアプリケーション戦略を立案できないのか。その背景にある「4つの原因」と解決法について、ガートナーの本好宏次氏が解説する。

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AI・生成AI

ガートナー警鐘、その製品「実はAIエージェントじゃない」？見極め方と導入法を解説

ガートナー警鐘、その製品「実はAIエージェントじゃない」？見極め方と導入法を解説
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ビジネスにおけるAI活用の広がりに伴い、近年注目を集めている「AIエージェント」。市場にはAIエージェントと名乗る製品が多く存在するが、その中には、RPAやワークフロー自動化ソリューションが「AIエージェント」と呼ばれる現状がある。本当に「AIエージェント」と呼べる製品をどう見極めれば良いのか。そして、それらを効果的に運用するにはどんなアプローチが有効なのか。ガートナーのピーター・デン・ハーマー氏が解説する。

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AI・生成AI

生成AI活用の「足を引っ張る」想定外コスト増、ガートナー解説「10の対処法」とは

生成AI活用の「足を引っ張る」想定外コスト増、ガートナー解説「10の対処法」とは
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生成AIのビジネス活用が本格化する今、企業の前に立ちはだかるのがコスト急増の壁だ。推論処理費用やプロンプト設計の運用コストなど、AI活用に関するコスト負担が想定以上に膨らみ、深刻な事態を招きかねない。コスト最適化を実現しつつ、AI活用で確固たる効果を挙げるにはどうしたらよいのか。ガートナーの桂島航氏が「10のベストプラクティス」を解説する。

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M&A・出資・協業・事業承継

NTTデータ、AWSと戦略提携を発表　企業のシステム刷新とAI活用を後押し

NTTデータ、AWSと戦略提携を発表　企業のシステム刷新とAI活用を後押し

NTTデータは2026年1月29日、米クラウド大手アマゾン ウェブ サービス（Amazon Web Services＝AWS）と戦略的協業契約（Strategic Collaboration Agreement＝SCA）を締結したと発表した。両社はこの契約に基づき、企業の古い基幹システムの刷新やクラウド移行、生成AIやエージェントAIの導入支援を共同で進める。業種を問わずデジタル変革を後押しし、企業がより効率的で柔軟なIT基盤を構築できるよう支援することが狙いだとしている。

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クラウド

Boxが「Box Zones」を発表　AWSとIBMクラウドで世界中でデータ保存が可能に

Boxが「Box Zones」を発表　AWSとIBMクラウドで世界中でデータ保存が可能に

Boxは9日、Amazon Web Services（AWS）とIBMクラウドを活用し、日本、ドイツ、アイルランド、シンガポールにおいて、Boxのコンテンツの保存が可能になる「Box Zones」を発表した。各国で、企業に求められるデータ保存の必要条件に対応しつつ、重要なコンテンツの一元管理と生産性の向上を支援するという。日本ではAmazon S3を利用し、8月中に提供を開始する予定。

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データ戦略

シビックテックとは

シビックテックとは

シビックテック（Civic Tech）とは、シビック（Civic：市民）とテック（Tech：テクノロジー）をかけあわせた造語。市民自身が、テクノロジーを活用して、行政サービスの問題やや社会課題を解決する取り組みをいう。

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AI・生成AI

サイバーエージェントがAIで挑む「値引き革命」、クーポン費用“7割減”の仕組みとは

サイバーエージェントがAIで挑む「値引き革命」、クーポン費用“7割減”の仕組みとは

サイバーエージェントが展開する「価格エージェント」は、AIと経済学を組み合わせた独自のアプローチで、クーポンやポイント配信の最適化を実現している。勘と経験に頼った一律配信から脱却し、ユーザー単位で購買行動の変容をAIで予測することで、誰にいくら値引きすべきかを精緻に見極める「価格エージェント」はどのようにして生まれたのか。同社 価格エージェント事業責任者の藤田光明氏と、AI事業本部の春日瑛氏がその裏側を明かした。

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金融AI

AI導入でむしろ顧客離れが加速？ 金融機関が直面する「意外な落とし穴」

AI導入でむしろ顧客離れが加速？ 金融機関が直面する「意外な落とし穴」

金融機関のデジタル変革が加速し、AIやデータ活用による業務効率化への期待が高まっている。しかし、検討不足のままAI導入を進めた結果、顧客満足度の低下や業務品質の悪化、さらには解約率の上昇を招くケースが後を絶たない。特に、カスタマーサポート部門でその傾向が顕著だ。効率化と顧客体験の両立を叶え、“真の成果”を上げるデータ活用戦略をどう構築すべきか。

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データ戦略

「もはや急務」の製造業DX、データドリブン実現に必須「3つのフェーズ」を徹底解説

「もはや急務」の製造業DX、データドリブン実現に必須「3つのフェーズ」を徹底解説

人手不足や技術継承など、多くの課題を抱える製造業において、DXの推進はもはや不可欠だ。その一環として、積極的なデータ活用が求められているが、成果にうまく結びつかないケースも多い。製造業の企業が「真のデータドリブン組織」に生まれ変わるにはどんなアプローチが有効なのだろうか。カギとなる「3つのフェーズ」について解説する。

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ストレージ

東大・江崎教授が解説「企業の正しいデータ戦略」、重要になる「2つの要素」とは

東大・江崎教授が解説「企業の正しいデータ戦略」、重要になる「2つの要素」とは

生成AIの急速な普及により、企業が扱うデータ量は飛躍的に増加している。そうした中で近年注目されているのが「ストレージの活用方法」だ。従来は企業内において限定的に利用されているストレージであったが、現在ではグローバルに分散したデジタル空間上において、柔軟かつ効率的に活用することが求められている。東京大学情報理工学系研究科で教授を務める江崎浩氏が現代において企業が取り組むべきストレージ戦略を解説する。

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AI・生成AI

東大教授が指摘「AI時代」こそバックオフィスが重要なワケ、「人間独自」の強みとは

東大教授が指摘「AI時代」こそバックオフィスが重要なワケ、「人間独自」の強みとは

生成AIの進展は、企業の業務の在り方を大きく変えつつあるが、これは財務や人事といったバックオフィス部門でも例外でない。そればかりか、これらの部門は今後、生成AIを活用して“戦略的な役割”を担う存在になり得ると指摘するのが、東京大学大学院 経済学研究科教授の柳川範之氏だ。生成AIがバックオフィス部門にもたらす変化と企業が知っておくべき対応策について柳川氏が解説する。

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CRM・SFA・コールセンター

顧客接点のAI活用わずか「1％」台──なぜ取り残されたのか？ サイロ化が生む悲劇

顧客接点のAI活用わずか「1％」台──なぜ取り残されたのか？ サイロ化が生む悲劇

AI時代と言われ、さまざまな業務でAI活用が進む中、企業の「顔」と言える顧客接点でのAI活用はわずか「1％」台に過ぎない。多様化するチャネルとバラバラなシステム、そこから生まれる「データのサイロ化」が、企業の変革を阻む厚い壁となっている。バックオフィスとは異なる、顧客接点ならではのAI活用の難しさとは何か。1％の壁を乗り越え、真の顧客体験を創出するための具体的なアプローチを紐解く。

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工場現場を、デジタルへ。製造現場DXオールスターフェスティバル

工場現場を、デジタルへ。製造現場DXオールスターフェスティバル

製造業のDXを一気に前へ進めたい―そんな皆さまに向けて、4社のITベンダーが集結し、製造現場の課題解決ソリューションを一挙公開する“DXショーケース”を開催します。製造現場の日報などの帳票のペーパーレス化、現場業務のアプリ化、製造ライフサイクル全体を見渡す可視化・最適化、リアルタイムな生産・出荷状況の把握、蓄積されたデータとAIの活用など、現場DXに欠かせないソリューションを、デモや事例を交えて15分ずつテンポよくご紹介。すでに一部のソリューションをご利用中の方にも、組み合わせによって広がる新しい可能性を発見できます。製造DXの「今」と「これから」が一気に分かるセミナーです。

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市場調査・リサーチ

【108社調査】製造業のデータ活用、明暗を分けたのは何か？

【108社調査】製造業のデータ活用、明暗を分けたのは何か？

製造業のデータ利活用が加速する中、調査では75%の企業が取り組んでいるが、成果を実感しているのは45.3%にとどまる。一方、成果を上げられていない企業も32.4%存在し、データを使いこなせる企業とそうでない企業の二極分化が進んでいる。何が企業のデータ利活用を阻んでいるのか。本資料は、製造業108社の管理職・役員を対象とした調査から、データ利活用の現状と課題、その解決策を明らかにする。

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データ戦略

AI・データ利活用の効果を最大化する「論理データ統合」、ユースケースから学ぶ実践術

AI・データ利活用の効果を最大化する「論理データ統合」、ユースケースから学ぶ実践術

製造業や金融業において効果的なデータ利活用を実現するためにはさまざまな課題がある。拠点や部門ごとのデータ分断が競争力低下を招く中、セキュリティとデータ共有の両立が求められている。さらに、マイグレーションや生成AI活用など、効率的なデータ利活用のために検討すべき事項は多い。これらの解決策として注目を集めるのが論理データ統合だ。本資料では、この技術を活用したデータ基盤により、データ統合やセキュアな共有、業務効率向上、効率的なマイグレーションやAIエージェントのガバナンス強化など、実践的なユースケースを紹介する。

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データ戦略

AI・データ利活用を加速する「論理データ統合」を徹底解説、データ統合の常識が変わる？

AI・データ利活用を加速する「論理データ統合」を徹底解説、データ統合の常識が変わる？

ビジネスのスピードが加速する中、必要なデータを安全かつ迅速に提供することが求められている。しかし、従来のデータ統合手法では物理的なコピーを繰り返すため、データの鮮度低下や管理コストの増大、セキュリティリスクの拡大を招いている。本資料では、データをコピーせずに論理的に統合する「論理データ統合」について解説する。さらに、この技術を活用したデータ基盤について、生成AIとの連携による自然言語でのデータ操作やメタデータ自動生成といった機能や特徴などを紹介する。

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IoT・M2M・コネクティブ

データドリブンで実現する製造業DX～AI時代の戦略的経営～

データドリブンで実現する製造業DX～AI時代の戦略的経営～

激化する国際競争、サプライチェーンリスク、そして人材不足など、製造業を取り巻く環境は大きく変化しています。激変する製造業では、AI/IoTを活用したデータドリブン経営が、企業の競争力強化に不可欠となっています。本講演では、当社にご相談いただいているケースから、データ利活用による戦略的経営のあり方について考察します。 ※ SBクリエイティブ株式会社 (ビジネス＋IT) 主催　2025年9月19日「製造DX-DAY@Industry Forum 2025 Autumn」より

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データ戦略

「基盤強化」×「分析組織強化」×「教育・普及」によるバリューチェーン全体での「AI民主化」に向けて

「基盤強化」×「分析組織強化」×「教育・普及」によるバリューチェーン全体での「AI民主化」に向けて

東京ガスグループでは、トレーディング、生産管理、設備保全、営業、マーケティング、カスタマーサービスなどビジネス全体でデータとAIを活用し、業務効率化と新たな価値創出を目指しています。全社的なDX実現に向けた、「基盤強化」×「分析組織強化」×「教育・普及」によるAI民主化の取り組みをご紹介します。 ※SBクリエイティブ株式会社 主催 2025年2月26日「DX時代のデータ活用・分析 2025 冬」より

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データ戦略

需要計画立案業務におけるDX推進事例：新製品需要予測モデルの開発と業務プロセスへの適用

需要計画立案業務におけるDX推進事例：新製品需要予測モデルの開発と業務プロセスへの適用

花王では、複雑なサプライチェーンの計画業務における意思決定を支援するため、DXを推進している。本講演では、一般的に難易度が高いとされている新製品の需要計画立案業務に対して需要予測モデルを開発、業務プロセスへ適用させることで収益改善に貢献した事例について紹介する。 ※SBクリエイティブ株式会社 (ビジネス＋IT) 主催　2025年8月29日「デジタル化によるサプライチェーン変革セミナー」より

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