ホワイトペーパー AI・生成AI 生成AI活用「1歩先」に進める“ある改革”、超重要な「７つの検討事項」とは？ 生成AI活用「1歩先」に進める“ある改革”、超重要な「７つの検討事項」とは？ 2025/08/29 多様なビジネスシーンで生成AIの活用が進む一方、データプライバシーやバイアス問題、規制への対応やエネルギー問題などの課題も浮き彫りになっている。これらを解決し、生成AIの価値を最大限引き出すためには、信頼できる生成AI基盤の構築が不可欠だ。アプローチ次第では導入を容易にし、プロジェクト全体の成否を左右する。本資料は、生成AI基盤を構築するため、ツールセット選定やモデルのチューニング、ライフサイクル管理など、重要な7つの検討事項とその実践的指針を解説している。
ホワイトペーパー AI・生成AI 高額なLLM利用には課題多い？すべて解決に導く…「SLM×新しいアプローチ」とは 高額なLLM利用には課題多い？すべて解決に導く…「SLM×新しいアプローチ」とは 2025/08/29 生成AIが企業活動に革新をもたらす一方、プロプライエタリーな大規模言語モデル（LLM）の高額なライセンス費用や、トレーニングと推論に必要な大規模なハードウェア、データサイエンス人材の不足などの課題が浮き彫りになっている。こうした中、使用範囲を限定し、必要なリソースやデータを削減できる「小規模言語モデル（SLM）」が注目を集めている。さらに、これらを駆使してビジネス成果を挙げるためには、オープンソースのアプローチを採用することが不可欠である。本資料は、オープンソースの生成AI基盤が重要になる理由や具体的な構築方法などを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 実はスキル不要？ 誤解だらけの「AI導入」、ロードマップの作り方と超実践方法 実はスキル不要？ 誤解だらけの「AI導入」、ロードマップの作り方と超実践方法 2025/08/29 AIの活用によって成果を上げる企業が増えており、AIは企業の標準ITワークロードとなりつつある。しかし、導入には専門的な知識や環境整備が必要で、多くの課題に直面している。これらの課題を克服し、AI導入を成功させるためのアプローチを本資料で紹介する。ロードマップの作り方やAI基盤の構築といった実践的な取り組み方から、運用に向けてのスキルアップや専門的なサポートの活用方法まで幅広く解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 生成AI導入「4つの壁」とは？ 開発を「7割短縮」するクラウドネイティブ環境の構築法 生成AI導入「4つの壁」とは？ 開発を「7割短縮」するクラウドネイティブ環境の構築法 2025/08/29 企業における生成AI導入が急速に進展し、AIインフラの支出も急拡大している。一方で、コストの増大、ファインチューニングの複雑性、単一プロバイダー依存による柔軟性の欠如、部門間の連携不足による運用化の困難さという4つの深刻な課題が浮き彫りになっている。これらの課題を解決するため、生成AIの導入から運用化までスムーズに進める方法を紹介する。運用効率50%向上や開発サイクル70%短縮などを実現するハイブリッドクラウド環境について、オランダ金融企業の事例とともに詳細に解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI なぜAI活用しても「開発生産性」が上がらない？ 成果を爆上げする“4つのポイント” なぜAI活用しても「開発生産性」が上がらない？ 成果を爆上げする“4つのポイント” 2025/08/29 AIの活用が進み、日本国内では開発分野における「開発者体験の向上」を8割が実感していることが調査結果で明らかになった。その一方で、開発生産性での成果実感は半数以下にとどまる。その要因として生産性の測定の難しさが挙げられる。こうした課題を踏まえ、AI活用の成果を実感し、さらに推進するための4つのポイントを提示する。具体的な企業事例を通じて、単なるAI導入だけでなく、業務プロセスや組織を抜本的に変革する「AIトランスフォーメーション」への移行までを解説する。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX milab事例：非デザイナーの社長が挑んだ、デザイン業務の「完全内製」革命 milab事例：非デザイナーの社長が挑んだ、デザイン業務の「完全内製」革命 2025/08/28 BELLグループの1社で防災事業に特化したmilab。同社では展示会用チラシやポスターなどを自社で制作するか、外部に発注していた。しかし、専門ツールを扱える従業員がごく一部に限られ、学習時間とコストも膨大だった。こうした中、社長自身が新ツールの試験導入に取り組み、これにより制作業務の完全内製化を実現し、従来は外注で1～2週間かかっていた制作フローが、イベント直前まで調整可能な体制へと劇的に変化。ブランドイメージ統制と業務効率化も実現した。その詳細な経緯について、代表取締役社長 狩野 貴史氏が語る。
ホワイトペーパー データセンター・ホスティングサービス 建設ラッシュ続くデータセンター、最新トレンド「コンテナ型」の検討ポイントとは？ 建設ラッシュ続くデータセンター、最新トレンド「コンテナ型」の検討ポイントとは？ 2025/08/25 近年、クラウドサービスやエッジコンピューティング、AIの普及などを背景に、データセンターの建設ラッシュが続いている。しかし、急速な需要増に伴い、用地確保や電力・冷却対策、環境配慮などの課題も浮き彫りとなり、従来のビル型データセンターだけで応えるのは困難になっている。そこで注目されるのが「コンテナ型データセンター」だ。設置場所の選択肢が広く、柔軟な拡張が可能で、短期間で稼働に移せる。本資料は、コンテナ型データセンターのメリットや導入時の検討ポイント、最新トレンドをわかりやすく解説する。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX 実践する企業が急増？ 提案書・PRチラシの「デザイン内製化」で…凄い効果出たワケ 実践する企業が急増？ 提案書・PRチラシの「デザイン内製化」で…凄い効果出たワケ 2025/08/25 プレゼン資料や社内資料、チラシやパンフレットなど、ビジネスでは資料のデザイン性が成果を左右する重要な要素となる。しかし、社内でデザインスキルを有した従業員は限られており、外部に依頼する予算も限られているのが実情だ。こうした中、オンラインデザインプラットフォームを導入する企業が増加している。クリエイターの業務を効率化し、デザインスキルを持たない従業員でもデザイン作業を容易に行うことが可能となる。その具体的な特徴や効果について、3社の企業事例も交えて紹介する。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX 調査で判明、提案書作成に画像編集…「本業じゃない仕事」に奪われる時間がヤバい理由 調査で判明、提案書作成に画像編集…「本業じゃない仕事」に奪われる時間がヤバい理由 2025/08/22 現代のビジネス現場では、デザイナー以外の職種でもクリエイティブ作業に膨大な時間を費やしている。調査によると、約36%のビジネスパーソンが「クリエイティブ作業をしていない」と回答したにも関わらず、実際には93%が、社外向け提案資料の作成、写真編集、動画作成などのクリエイティブ業務に関わっていることが判明した。しかし、4人に1人はこれらの作業に業務時間の約30%を費やしており、本来の業務に集中できない状況が続いているという。本資料では、615名を対象とした調査結果をもとに、ビジネスパーソンのクリエイティブ作業の実態と課題を明らかにし、その解決策を提示する。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX 認識のズレやマンネリ化など…デザイン業務「3大課題」を解決する“ベストな仕事環境” 認識のズレやマンネリ化など…デザイン業務「3大課題」を解決する“ベストな仕事環境” 2025/08/22 クライアント向けの視覚的な資料制作などのデザイン業務に頭を悩ませている企業は多い。クライアントとの認識ズレによる大幅な修正、特定の担当者しか把握できてない進め方や進捗状況、そして日々の業務に追われて新しいアイデアを生み出す時間が確保できず、マンネリ化や質の低下を招いているのが現状である。本資料は、コミュニケーションの活性化や効率化などを実現し、デザイナーが本来の創造的業務に集中できる環境を整備する方法について解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI いまさら聞けない「AIの始め方」、初心者に役立つAI導入8つのステップ いまさら聞けない「AIの始め方」、初心者に役立つAI導入8つのステップ 2025/08/22 多くの企業が競争力を強化するためにAI活用に注力し始めている。ただ、AIを最大限に活用するには、現在多く利用されている2つの主要なタイプを始めとして、AIに関するさまざまなことを知っておく必要がある。以下の資料では、AI台頭の歴史から「予測AI」と「生成AI」の違い、活用によるメリットを解説。さらに適切なAIモデルを選択するポイント、AI導入に役立つ8つのステップなどを解説する。いまさら聞けない「AIの始め方」を身につけ、自身の業務にぜひ役立ててほしい。
ホワイトペーパー AI・生成AI ゼロから始める「AIアプリ」開発、オープンソースで始める実践入門 ゼロから始める「AIアプリ」開発、オープンソースで始める実践入門 2025/08/22 AIベースのアプリケーション開発が加速する中、MLOps（機械学習運用）やオープンソースのAIツールに注目が集まっている。特に、オープンソースAIは柔軟性とカスタマイズをもたらし、自社の要件に適した開発環境を構築できる。本資料では、オープンソースのAIツールや基盤、戦略を自身のプロジェクトに適用したいと考えている開発者を主な対象として、オープンソースAIを実装する方法を分かりやすく解説する。予測AIと生成AIのそれぞれの特徴や違い、初心者でも進められる具体的なAI対応アプリの構築例などを紹介。入門ガイドとしてぜひ活用してほしい。
ホワイトペーパー AI・生成AI 投資対効果は驚異の「7倍」、AIプラットフォーム移行の完全攻略 投資対効果は驚異の「7倍」、AIプラットフォーム移行の完全攻略 2025/08/22 AI/ML（機械学習）の開発競争が熱を帯びる中、多くの企業がオープンソース・プロジェクトを使用して独自のAIプラットフォームを構築し、イノベーションの促進に取り組んでいる。AIプラットフォームによって、データサイエンティストと開発者のそれぞれのニーズに応じて、さらに両者が協調しやすい環境を提供することが可能になる。調査会社フォレスターによると、その導入によって「投資収益率（ROI）703％」や「仮想マシンフットプリントの50%削減」などの効果をもたらすという。ただし、テストや統合には大規模なチームと労力が必要になるという。以下の資料では、AIプラットフォームへの移行を成功させるための6つのステップを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 22万エクサバイト時代到来、勝ち抜くための「AI/ML環境」と「MLOps」の実践ガイド 22万エクサバイト時代到来、勝ち抜くための「AI/ML環境」と「MLOps」の実践ガイド 2025/08/22 デジタル時代において競争力を左右する重要な資産となったデータ。そこからビジネス価値を引き出すためにはAI（人工知能）とML（機械学習）、DL（ディープラーニング）の戦略的活用と、それらを継続的に改善する「MLOps」の導入が不可欠だ。業界を問わず、AI/MLは既にビジネス成果をより早く実現するために役立てられている。金融サービスや通信、製造などさまざまな業界におけるAI/MLのユースケースを踏まえ、本番環境利用に適したAI/ML環境の構築・運用方法、MLOps実践のポイントなどを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI BMWやエクソンモービルは「AI」や「機械学習（ML）」をどう活用？ 8社の先進事例集 BMWやエクソンモービルは「AI」や「機械学習（ML）」をどう活用？ 8社の先進事例集 2025/08/22 業界・業種を問わず、ビジネスにおいて人工知能（AI）と機械学習（ML）によるデータ活用は不可欠となってきた。たとえば、アイルランド政府の農業食料海洋省では、機械学習を使用したテキスト分析により、データ分析とセキュリティを強化した。また、高級車市場の世界的リーダーであるBMW グループでは、膨大な量のデータと機械学習を自動運転車の開発に活用している。AI/ML活用の先進企業は、どのようにプラットフォームを構築したのか。8つの業界におけるAI/ML導入事例を紹介する。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX 【マンガ】チラシの締切まで48時間…デザインセンス「ゼロ」の僕を救った“神テク” 【マンガ】チラシの締切まで48時間…デザインセンス「ゼロ」の僕を救った“神テク” 2025/08/21 印刷の締切まで残り48時間──営業部の高杉は展示会の資料制作に追われていた。今からでは外注することもできないし、自分でやるにしてもデザインセンスはゼロに近い……。と、そこへ現れた謎の女性・佐須は、「自力で、しかもたった1日で作成できる」という方法を伝授。さらには、バナー作成に追われる広報、素材集めに四苦八苦する事業部、制作依頼ラッシュでパンク寸前のマーケ部長──社内の“お困り案件”を次々と解決していく佐須。忙しいビジネス現場を救う、超時短かつ高品質な資料作成の“裏ワザ”とは？
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX 年間「7840時間」削減！ブランド価値を爆上げする「社内資料の統一化」4つのステップ 年間「7840時間」削減！ブランド価値を爆上げする「社内資料の統一化」4つのステップ 2025/08/21 部署ごとに異なるデザインの資料が乱立し、ブランドイメージの統一に課題を抱えている企業は多い。営業資料や企画書、プレゼンテーション資料など、デザインや構成がバラバラになることで、顧客に与える印象が一貫せず、企業の信頼性に影響を与えているケースは少なくない。また、社内においては業務効率の低下や社員間の認識のズレを引き起こす。本資料では、社内資料の統一化を進めるための「4つのステップ」を示し、具体的な実践方法を解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI たった6名の企業が新規アポ率を20倍に！ 小さな組織でも成功するAI導入事例4選 たった6名の企業が新規アポ率を20倍に！ 小さな組織でも成功するAI導入事例4選 2025/08/15 AIの普及が進むとともに、AIに対する認識が「仕事を奪うもの」から「業務を支援し、生産性を高めてくれるサポーター」へと変化している。しかし、従業員300名以下の企業を対象とした調査結果によると、AI導入率は5.5%と低く、「難易度やコストが高い」とのイメージが根強い。こうした中、従業員数がわずか6名のマーケティング支援企業では、AIを活用したナレッジの共有や業務の効率化を実現し、新規アポ率を従来の20倍に向上させるなど、顕著な成果を上げている。本書は、この企業をはじめとする中小企業の複数事例を通じて、AI導入を成功させるためのポイントや具体的な効果を解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AI活用プロジェクトが崩壊しないために、データリーダーが実行すべき4つのステップ AI活用プロジェクトが崩壊しないために、データリーダーが実行すべき4つのステップ 2025/08/14 AI活用の成功のカギはデータが握っている。成功に導くため、データリーダーは最新かつ完全な状態の信頼できるデータソースを確保し、次の4つのステップに沿って全社的な改革を推進する必要がある。まず、AI導入のメリットを最大化するプロジェクトとは何かを把握し、次に実効性のあるAI戦略を策定する。そして、適切なガバナンスを確立し、理想的なAIチームを構築することだ。本資料は、これら重要な4つのステップの具体的な取り組み方法について解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 住友ゴム工業が目指す「真のデータドリブン」、待ち時間96％も削減した製造DXの全貌 住友ゴム工業が目指す「真のデータドリブン」、待ち時間96％も削減した製造DXの全貌 2025/08/12 タイヤ事業を軸足とした世界的メーカーの住友ゴム工業。同社は製造DXにいち早く取り組んでいた。だが、製造現場のIoTデバイスから生まれるデータは膨大で、サイロ化したオンプレミス環境ではスムーズにデータを処理できずにレスポンスの遅れが生じ、従業員のデータ利活用が思うように進まなかったという。そこで同社は、データ基盤の刷新を決定。それと並行して、3500名の従業員を対象としたDX人材育成プログラムを展開。この2つの取り組みを両輪として進めた結果、データ分析の処理時間を96%削減し、真のデータドリブン文化の醸成に向けた大きな成果を上げているという。その詳細を解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング タクシーアプリ「GO」のデータ活用術とは？ 8 社のデータ分析基盤構築・活用事例集 タクシーアプリ「GO」のデータ活用術とは？ 8 社のデータ分析基盤構築・活用事例集 2025/07/31 データの重要性が叫ばれて久しいが、実際のビジネス現場ではデータ分析・活用に苦慮する企業は多い。そうした中、タクシーアプリを運営する GO は、月に 3～5 件の新機能をリリースし、アプリの操作ログデータをもとにその効果を評価し、データドリブン 経営に役立てている。作品投稿プラットフォーム「pixiv」を運営するピクシブでは、既存のダッシュボードに生成 AI を組み合わせ、データ利活用の促進を図っている。本資料は、これらの事例に加え、講談社や三菱地所など、計 8 社のデータ活用の取り組みと、各社がどのようなデータ分析基盤を構築したのかを紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【技術トップ 513 名調査で判明】生成 AI の成功に「インフラ戦略」が重要になる理由 【技術トップ 513 名調査で判明】生成 AI の成功に「インフラ戦略」が重要になる理由 2025/07/31 生成 AI の「導入の是非」を問う時代は終わった。現代の企業が直面するのは「どう実装し、どう価値を生み出すか」という課題である。世界 513 人のテクノロジーリーダーを対象とした調査によると、企業の大多数がセキュリティやデータ保護、地域ごとに異なる規制への対応に苦慮しているという。一方で、成功企業は戦略的なインフラ構築により大幅な効率化を実現していることが判明した。本資料は、調査結果を基に、企業の生成 AI 活用の実態や直面する課題、生成 AI の成功を左右するインフラ戦略について解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI コード生成やデプロイ自動化…生成 AI で「ソフトウェア開発」を爆速化する 10 の方法 コード生成やデプロイ自動化…生成 AI で「ソフトウェア開発」を爆速化する 10 の方法 2025/07/31 2030 年には大半のコードが AI によって生成される──今やソフトウェア開発は新たな時代に突入した。すでに生成 AI による開発者の支援は、コード生成やデプロイの自動化といった領域で活用されている現状にある。しかし、多くの開発者は安全かつセキュアなソフトウェア デリバリー加速のための生成 AI の最適な活用方法について疑問を抱えている。本資料は、開発ワークフローにおいて生成 AI で確実に成果を出すための 10 の実践的手順を体系化している。組織の準備状況評価から始まり、影響力の高い領域の特定、パイロット プログラムの実施、そして継続的な改善サイクルまで、段階的なアプローチを詳細に解説する。
ホワイトペーパー 人材管理・育成・HRM 牧野フライスがAIで変革した業務とは？「コスト15％削減」だけじゃない予想外の効果 牧野フライスがAIで変革した業務とは？「コスト15％削減」だけじゃない予想外の効果 2025/07/24 マシニングセンタの設計・製造で世界をリードする牧野フライス製作所。同社はコロナ禍をきっかけに、現場での経験や直感に頼ったサービス運用から脱却し、データに基づいた手法へと移行することを決定。人材市場の変動にも対応するため、従業員のキャリアパス構築やスキル開発の推進に取り組んだ。その一環として着手したのが、フィールドサービス管理業務のスマート化だ。結果として、リモート解決率は15%向上、内部損失コストも10～15%削減したという。その経緯を詳細に解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI どの工程・領域で効果を期待？調査で判明した…製造業の「AI導入の最新事情」 どの工程・領域で効果を期待？調査で判明した…製造業の「AI導入の最新事情」 2025/07/23 「製造業界ではAIの恩恵を享受しにくい」との認識が長らく一般的であった。ところが、近年この状況は劇的な変化を遂げている。独立系調査会社の最新調査では、製造業エグゼクティブの約半数がAIに対して好意的な見解を示すまでになった。この意識変化は確実に行動として現れており、AI関連投資が拡大の傾向にある。果たしてどの領域で活用が検討されているのだろうか。製造業界のAI導入における現状と課題を客観的データで解き明かし、今後の展望を具体的に明らかにする。
ホワイトペーパー AI・生成AI アプリ管理が激変「AIインテリジェンス」はどう実現？“既存ツール”とAIの合わせ技 アプリ管理が激変「AIインテリジェンス」はどう実現？“既存ツール”とAIの合わせ技 2025/07/23 デジタルエコノミーの進展やクラウドネイティブ技術の普及によって、アプリケーションの複雑性が増している。従来のツールや管理手法では全体のリスクを把握しきれず、障害発生時の復旧に多大な時間とコストがかかり、エンジニアの負担も増大している。単なるツールの追加ではこれら問題の根本的な解決には至らない。求められるのは、既存のツールを最大限に活用しつつ、AIによるインサイトを組み合わせる新しい管理アプローチである。本資料は、アプリケーション管理の現状や課題を整理し、既存ツールとAIインテリジェンスを融合した包括的な運用管理について解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 注目高まる「オブザーバビリティ」が生成AIで“さらに進化”、9つの重要選定ポイント 注目高まる「オブザーバビリティ」が生成AIで“さらに進化”、9つの重要選定ポイント 2025/07/23 クラウドやコンテナ技術、生成AIなど、テクノロジーの進化によりIT環境は複雑さを増している。全体像の把握は容易でなく、予期せぬトラブルやパフォーマンス低下といったリスクが顕在化している。そこで注目を集めるのが「オブザーバビリティ」（可観測性）だ。システム全体や関連するサービスを可視化し、問題の迅速な特定と自動化による解決が可能となる。本資料では、オブザーバビリティツールを選定するのに役立つ情報を紹介する。AIによる自動インシデント修復などの特徴、導入のステップ、よくある疑問への具体的な回答などをまとめている。
ホワイトペーパー AI・生成AI 生成AI「期待以上の成果」日本企業は“たった9％”……33％の米国とは何が違う？ 生成AI「期待以上の成果」日本企業は“たった9％”……33％の米国とは何が違う？ 2025/07/17 生成AIへの関心が高まる中、企業間の競争は激しさを増している。しかし、経営関連業務に携わる会社員1000人を対象とした調査によれば、多くの企業がAIに興味を持っているものの、GPTの導入率は34%にとどまる。さらに、期待以上の効果を実感できた企業は日本ではわずか9%にすぎない。その背景には、「AIがよくわからない」「データをどう活用すればいいのか」といった悩みに直面している現状がある。AIの導入が一過性の流行や形式的な取り組みで終わらないように、調査を通じて浮き彫りになった課題や解決策について、企業の事例も交えて解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 年間6万2000時間も削減、業務を効率化してCXを向上する生成AIの活用方法 年間6万2000時間も削減、業務を効率化してCXを向上する生成AIの活用方法 2025/07/15 顧客体験（CX）の向上のために、生成AIの活用が急速に進んでいる。対話型チャットボットを活用することで、顧客はセルフサービスを効果的に利用できるようになり、顧客満足度の向上へとつなげている。また、自動化やノーコード開発を通じて、エージェントやフィールドサービス技術者の業務効率を大幅に向上し、それにより顧客の抱える問題を迅速に解決し、高度なCXを提供することも可能になっている。本書では生成AIを活用して、CXを向上しながらカスタマーサービスチームの業務を効率化する方法について解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 顧客が“ガッカリする”理由が判明、調査でわかった生成AI時代の5つのCXトレンド 顧客が“ガッカリする”理由が判明、調査でわかった生成AI時代の5つのCXトレンド 2025/07/15 顧客のサービスに対する期待は高まり続けており、CX（顧客体験）が損なわれた場合には、すぐにブランドの乗り換えが検討されるという現状だ。多くの企業は、顧客が自分で問題を解決できるよう、さまざまなセルフサービスのオプションを提供しているが、顧客はオペレーターとの対話を重視する傾向にあるという。しかし、オペレーターの業務負担は増大しており、優れたCXを提供することが難しい。この課題に対し、多くのCXリーダーはAIと生成AIの活用に注目しているという。約6400人を対象に実施した調査結果を基に、カスタマーサービスのトレンドについて解説する。
