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全29件の記事

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AI業務効率化の前提条件：データ整理とフォーマット統一が成功の鍵

AI導入しても成果が出ない企業の共通点は「データ整理」の不足。データ集約・フォーマット統一・分析基盤の構築がAI活用の前提条件。実際の支援事例から、データの土台を整える重要性と実践方法を解説。

田中慎

2025年10月26日

12分

#AI#業務効率化#データ分析

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AI時代のプロダクト乱立時代に必須の『アトリビューション戦略』とは？認知獲得とブランド構築の新常識

AI開発コストの劇的低下によりプロダクト乱立時代が到来。LayerX福島氏が指摘するように、「作れること」から「認知されること」へのシフトが企業の生存条件に。アトリビューション戦略の重要性と実践方法を解説。

【AI活用度に潜む"見えない差"】なぜ同じツールを使っても企業によって成果が大きく変わるのか

AIの活用度には想像以上のボラティリティがあります。同じツールを使っていても、成果に大きな差が生まれる理由と、その解決策を解説します。

AIで"人を減らす"だけでは終わらない——業務効率化から新規事業・BPO展開へ広がるAI経営の可能性

AI導入の本質は「コスト削減」ではなく「価値拡張」にある。業務効率化を超えて、自動化された仕組みを新規事業やBPOとして収益化する「AIネイティブ経営」の実践手法を解説。AIで利益を生む自動化への道筋を示す。

生成AI時代のキャリア戦略：個人で始める武装と組織を動かす力

徒歩と新幹線ほどの速度差が生まれるAI時代。個人がAIリテラシーを身につけ、自ら変化の起点となることでキャリアを加速させる実践的な戦略を解説。Dify/n8n等のツール活用、情報収集戦略、組織を動かす方法まで網羅。

PalantirのFDE（Forward Deployed Engineer）とは？役割・スキル・キャリアパスを徹底解説

Palantir Technologiesの独自職種FDE（Forward Deployed Engineer）について徹底解説。顧客現場で製品カスタマイズと課題解決を担う技術職の役割、必要なスキル、SES/SIerエンジニアとの違い、キャリアパスまで、実践的な情報を網羅的に紹介します。

LayerXのAI推進体制を徹底分析：「Bet AI」で企業向けプラットフォームを実現する組織の秘訣

LayerXのAI推進体制の全体像から実装の詳細まで徹底解説。AI・LLM事業部を独立させたプロダクト開発体制、大手企業向けプラットフォーム「Ai Workforce」の実践事例、Bet AIコミットメントの組織運営、専門チームの役割分担まで、エンタープライズAIビジネスの成功要因を凝縮。

IVRyのAI推進体制を徹底分析：プロダクトドリブンな組織でLLM技術を社会実装する仕組み

IVRyのAI推進体制の全体像から実装の詳細まで徹底解説。LLM技術を中核に据えたプロダクト開発体制、NLPエンジニアチームの役割、220名規模組織での技術発信、AIブログリレーキャンペーンの実践まで、プロダクトドリブンなAI推進の成功要因を凝縮。

メルカリのAI推進体制を徹底分析：AI-Native組織への全社変革を実現する100名タスクフォースの仕組み

メルカリのAI推進体制の全体像から実装の詳細まで徹底解説。AI-Native宣言による全社変革、100名規模のAIタスクフォース、社内ツール「Ellie」の75%利用率、分散型AI推進体制、OKRへのAI活用目標組み込みまで、AI組織変革の成功要因を凝縮。

サイバーエージェントのAI推進体制を徹底分析：AIオペレーション室を中核とした全社変革の仕組み

サイバーエージェントのAI推進体制の全体像から実装の詳細まで徹底解説。AIオペレーション室を中核とした推進体制、6,200名リスキリング、40プロダクト並行開発、AIドリブン推進室の技術支援体制まで、大規模組織でのAI推進の成功要因を凝縮。

tacomsのAI推進体制を徹底分析：AI Labを中心とした全社展開の仕組みと成果

tacomsのAI推進体制の全体像から実装の詳細まで徹底解説。AI Labを中心とした推進体制、AIチャンピオン制度の運用、実践事例とROI、導入プロセスまで、成功するAI推進のエッセンスを凝縮。

AI BPOとは？BPO×生成AIの基礎から導入・比較・事例まで

BPOとAI BPOの違い、導入手順、比較観点、ユースケース、費用感の考え方を網羅。経営と現場が迷わない実装の型を解説します。