ホワイトペーパー ITコスト削減 なぜ電気料金は上がった？ 請求書から原因を見抜く「4ステップ」と削減事例 なぜ電気料金は上がった？ 請求書から原因を見抜く「4ステップ」と削減事例 2026/10/01 電気料金を抑えたいと自社のプラン設計を見直しても、内訳には複数の項目があり、市況による変動もあるため、どこから手をつければよいかわからないという担当者は多い。電力自由化によって電力会社や料金プランの選択肢は広がった一方、何を基準に比較すればよいのか判断に迷うケースも増えている。そこで本書は、法人の電気料金について、内訳の見方から請求額が上がった際に確認すべき4つのステップ、見直しのポイントまでを整理している。さらに、自社の状況に合わせて電力の購入方法を自由に設計するアプローチも解説する。法人向け新電力としての高圧・特別高圧区分における利用実績も豊富で、実際の削減事例もあわせて紹介する。 無料ダウンロードはこちら
ホワイトペーパー AI・生成AI 導入しても使われないCopilot…「2万人規模」の実践ノウハウに学ぶ、現場に定着させる方法 導入しても使われないCopilot…「2万人規模」の実践ノウハウに学ぶ、現場に定着させる方法 2026/09/30 生成AIのビジネス利用が広がる一方、AIツールを導入してみたものの、どの業務に生かせるか分からず、研修をしても実務に結びつかずに宝の持ち腐れになっている企業も少なくない。現在、さまざまなAI活用方法が模索され、それらを学べる機会もあるが、必ずしも自社の業務に適用できるとは限らないのが実態だ。そこで本資料では、無料の学習ステップでCopilotの基本を体験し理解を深めることから始め、その上で効果が見込める業務を見極めてから有料の実践トレーニングに進み、無理なく現場へAI活用を定着できるプログラムを紹介する。これには約2万人規模で培った実践ノウハウが詰まっている。
ホワイトペーパー AI・生成AI 定着しないAI活用…“導入止まり”企業の共通点とは？ 5つの視点とチェックリスト 定着しないAI活用…“導入止まり”企業の共通点とは？ 5つの視点とチェックリスト 2026/09/30 総務省の「令和7年版 情報通信白書」によると、日本企業の55.2％が業務で生成AIを利用している。一方で、十分に活用できていない企業も多いのが実態だ。これらの課題の背景には、技術そのものではなく、現場で継続的に活用される仕組み・体制を構築できていないことがある。成果につなげるためには、AI特有の落とし穴を理解し、適切な導入プロセスを設計することが不可欠だ。本資料では、AI活用が定着しない原因を整理した上で、5つの観点ごとのチェックリストで課題を洗い出し、成果につなげるためのアプローチを解説する。また、AIの“導入止まり”から脱却した企業の事例も紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI エージェント型AI「40％超」が失敗？ AI活用を加速して成果につなげる基盤構築の勘所 エージェント型AI「40％超」が失敗？ AI活用を加速して成果につなげる基盤構築の勘所 2026/09/30 ビジネスに生成AIの活用が欠かせなくなっていく一方、エージェント型AIプロジェクトの多くはPoC段階にとどまっており、その40％以上が中止または失敗に終わるとも予測されている。生成AIを効果的に導入し、ビジネス成果へとつなげるためには、ガバナンス・セキュリティを強化し、社内外のデータとナレッジを統合し、AI活用を支える基盤の整備が不可欠だ。本資料では、AI基盤の選定ポイントや、コスト・ROIの考え方、AI活用を加速するために必要なセキュリティとガバナンスの取り組みなど、実践的なAI基盤の構築方法についてユースケースを交えて解説する。
ホワイトペーパー クラウドストレージ・ファイル共有・ファイル転送 その使い方…「モンスターExcel」になってませんか？ 現場データ共有の最適解を徹底比較 その使い方…「モンスターExcel」になってませんか？ 現場データ共有の最適解を徹底比較 2026/09/29 Excelは多くの企業にとって無くてはならないツールである。しかし、便利すぎるが故に、本来の表計算という枠を超え、管理台帳など複数人でデータを蓄積・共有する用途にも使われているケースは多い。こうした使い方はいずれ限界を迎え、ファイルのロックや破損、複製されたファイルの乱立などの弊害が生じる可能性がある。その他にも「マクロ依存」の危険性も指摘されている。こうした中、Excelによるデータ共有・管理の代替策として、現場からそのまま報告を完結し、すぐに共有できるモバイルアプリの活用が注目されている。本書では、Excelに潜む課題を整理したうえで、オンラインスプレッドシートやモバイルアプリとの比較を通じて、現場のデータ共有に適したツールとは何かを検証する。
ホワイトペーパー AI・生成AI エージェント型AI、顧客の支持は「わずか19％」…？ 企業とのズレから学ぶCX改革 エージェント型AI、顧客の支持は「わずか19％」…？ 企業とのズレから学ぶCX改革 2026/09/17 生成AIが日常体験に浸透し、商品の情報検索や購入決定などに活用されるほか、顧客対応への活用にも期待が集まっている。調査によると、「顧客はAIエージェントとのやり取りを主要な方法にしたいと考えている」と信じる企業は49％に達した。しかし、同じように考える顧客はわずか19％にとどまり、認識のズレが生じている。さらに、AI活用のための準備体制が不十分であることや、経営陣と現場担当者との内部摩擦も明らかになった。この認識ギャップはどこから生まれているのか。本資料では、CX担当の役員および実務者3000名と顧客4000名への調査結果を基に、生成AIとエージェント型AIがCXにもたらす効果、企業と顧客の間に存在する認識ギャップ、今後企業が取るべきステップなどを解説する。
ホワイトペーパー クラウド 長いプロンプトはもう不要、Google Workspace Intelligence で実現する「察する AI」 長いプロンプトはもう不要、Google Workspace Intelligence で実現する「察する AI」 2026/09/10 生成 AI を業務に取り入れる企業が増える中、「コンテキスト不足」の課題が浮かび上がっている。多くの AI ツールは高度な思考力や創作力を備えているが、ユーザーに関する情報を把握していないため、作業のたびに長いプロンプトを入力したり、資料をアップロードしたりする必要がある。これを解決するのが Google Workspace の「Workspace Intelligence」という機能だ。必要なコンテキストを組み立て、ユーザーの意図を理解し、最も関連性の高い情報だけを提示する。これにより、Gmail や Google スプレッドシートなどのアプリを強化し、ユーザーはプロンプトのやり取りを減らせる。本資料は、その詳しい仕組みや効果などを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【知ってる？】「AIエージェント」と「AIワークフロー」の違い、失敗しない使い分け術 【知ってる？】「AIエージェント」と「AIワークフロー」の違い、失敗しない使い分け術 2026/09/07 生成AIの登場により、従来のAIワークフローが強化されただけでなく、AIエージェントという新たなフロンティアが開拓された。これにより、AIが自ら文脈を判断し、自律的に業務を遂行できるようになった。しかし、多様な業務が存在する現場において、ワークフローとエージェントのどちらを選択すべきかの判断は容易ではない。誤った選択は、現場の混乱やセキュリティリスクという壁を招きかねない。本資料では、両者の特性を比較した上で、タスクの性質に応じたツールの使い分け方と、AIツール導入を成功させるための強固なデータ基盤の重要性について解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング GMやスタバも急ぐ“データ基盤”の刷新、600人のエグゼクティブが明かすAI戦略 GMやスタバも急ぐ“データ基盤”の刷新、600人のエグゼクティブが明かすAI戦略 2026/09/07 生成AIの導入が世界的に加速し、経営陣はデータ・AIへの投資を増やしていることが調査で明らかになった。一方で、データ基盤のモダナイズやガバナンスとセキュリティの強化などの課題も浮かび上がっている。こうした中、ほとんどの企業ではデータ基盤に「レイクハウス」を導入済み、もしくはこれから導入する意向を示している状況だ。本資料では、4つの地域の12カ国のデータおよび技術部門のシニアエグゼクティブ600名を対象に調査を実施した。その結果を基に企業のデータ・AI活用戦略について解説する。また、GM、スターバックス、デル・テクノロジーズなど、名だたる企業の技術責任者たちが語る現場の生々しい声も収録されている。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 【2万社調査】なぜ導入はわずか19％？ AIエージェントの成否を分ける「ある戦略」 【2万社調査】なぜ導入はわずか19％？ AIエージェントの成否を分ける「ある戦略」 2026/09/07 生成AI導入は新たなフェーズに移行し、多くの企業が「AIエージェント」に焦点を合わせている。しかし、MITテクノロジーレビューの最新レポートによると、実際に導入している組織はわずか19％で、その大半が限定的な活用にとどまっているという。導入に成功した企業はどのような戦略を展開しているのか。本資料では、世界2万社以上のデータ・インテリジェンス・プラットフォーム利用データを分析した。その結果、「マルチエージェントシステム」への移行、新たな運用データベース、マルチモデル戦略、AIガバナンスへの投資といったトレンドが明らかになった。AIエージェントの現状や成功に必要な要素を解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング なぜ「手の届くデータ」は手遅れ？ 小売DXを失敗に導く“盲点”と生き残る4つの鍵 なぜ「手の届くデータ」は手遅れ？ 小売DXを失敗に導く“盲点”と生き残る4つの鍵 2026/09/07 EC市場が急成長し、リテール業界のデジタル変革が加速している。一方で、多くの小売企業はサプライチェーンの最適化や顧客ロイヤリティの構築を試みているが、この変化に十分対応できないでいる。その理由として、「手の届く範囲」のデータしか活用できておらず、さらにそれらはリアルタイムのデータですらないことが挙げられる。こうした状況を打破するカギとして、データのリアルタイム運用や細粒度な分析などを可能とする「リテール向けレイクハウス」が注目を集めている。本資料では、急変するリテール業界の現状やデータの課題、リテール向けレイクハウスの4つの特徴を生かした解決へのアプローチなどを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 300人のCIO調査で判明、「AIエージェント基盤」の必須条件【選定チェックリスト付き】 300人のCIO調査で判明、「AIエージェント基盤」の必須条件【選定チェックリスト付き】 2026/09/07 AIを全社規模で導入し、測定可能なROIを実現することは、最高情報責任者（CIO）の優先課題となっている。中でも、自律的に動作する「AIエージェント」への期待は高い。しかし、確率に基づいて動作するAIは、正確性が求められる人事や財務の領域では確実性に欠ける。そこで注目されているのが、AIを決定論的に統制するレイヤー化型プラットフォームだ。本資料は、大規模組織のCIO300人を対象とした調査結果を基に、AI基盤選定における新たな評価基準をまとめた。評価ポイントをチェックリストで確認し、さらに7分野のスコアカードでベンダーを評価することができる。AIエージェント導入を支える1冊だ。
ホワイトペーパー AI・生成AI AIが思い通りに動かないのはなぜ？ 成果を出すためにCIOが設計すべき3大機能 AIが思い通りに動かないのはなぜ？ 成果を出すためにCIOが設計すべき3大機能 2026/09/07 全社規模のAI展開は、現代のCIO（最高情報責任者）が果たすべき使命となっている。しかし、多くの企業では高性能なAIを導入したものの、能力に見合った成果を生み出せず、「無秩序なエージェント」が蔓延しているのが実情だ。大半のCIOは薄々感づいているだろうが、この事態を招いた原因として、最新のAIが確実性ではなく確率に基づいて動くことによる、人事や財務、ITサービスマネジメントとの設計上の不一致が挙げられる。CIOには確率論的なAIを決定論的な方法で統制し、成果を生み出す仕組みを設計することが求められる。本資料では、そのために不可欠な3つの機能を解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI IT投資を増やしても成果が出ない…CIOを悩ませる「4つの構造的課題」の正体 IT投資を増やしても成果が出ない…CIOを悩ませる「4つの構造的課題」の正体 2026/09/04 AIやDXへの投資が加速する一方で、それによってどのような成果を生み出したのか、経営として何が変わったのか示せない最高情報責任者（CIO）は多い。その要因は個別ツールではなく、企業全体にまたがるITアーキテクチャとデータ構造にある。レガシーの制約やデータ・組織のサイロ化など4つの構造的課題によって変革を阻まれているのが実情だ。特にHRデータの領域において顕著に表れている。これを突破するには、業務プロセスとデータが一体となった「統合データ基盤」への転換が不可欠だ。本資料は、CIOが直面する4つの構造的課題やHRデータ統合における5つの落とし穴、そしてこれらの課題を解決する統合AIプラットフォームについて解説する。
ホワイトペーパー クラウド 【Gemini】航空・通信大手が実践「34 社」の劇的時短術、工数 58％削減などどう実現？ 【Gemini】航空・通信大手が実践「34 社」の劇的時短術、工数 58％削減などどう実現？ 2026/09/01 Google Workspace は、メールやクラウド ストレージ、ビデオ会議など、多彩な機能を統合したクラウド プラットフォームだ。生成 AI である Gemini や、AI リサーチ アシスタントの Gemini Notebook（旧 NotebookLM）といったアプリを活用し、イノベーションの創出や生産性の向上などを実現できる。一例としてある地方自治体では、これらを軸にした行政 DX でさまざまな業務を効率化し、Gemini Notebook を活用して定例会議の議事録作成時間を 60 分から 10 分に短縮するなどの効果を得ている。本資料では、大手航空会社や通信企業、放送局など 14 業種 34 団体の事例を通じて、Google Workspace の効果的な活用方法を解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【運用コスト 8 割減・開発期間 30 分】21 社に学ぶ「AI ×データ基盤改革」の成功法 【運用コスト 8 割減・開発期間 30 分】21 社に学ぶ「AI ×データ基盤改革」の成功法 2026/07/27 データ活用の成否が、事業成長や業務変革を左右する時代になった。だが、現場には依然として、分散したデータ、手作業の集計、属人化した分析、処理速度やコストなどの課題が残る。本資料では、こうした課題に向き合い、統合されたデータ基盤や分析環境を整備し、生成AIとの連携まで推進している企業の事例を紹介する。たとえば、楽天グループでは物流サービスを支えるデータ基盤を刷新し、運用コストを 5 分の 1 に圧縮。開発期間も 2 ～ 3 週間から 30 分へ短縮した。その他にも、すかいらーくホールディングス、ロッテ、三菱地所など、計 21 社・22 件の取り組みを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI freee と MIXI が実践「AI チームメイト」とは？ 2 社の「Gemini Enterprise」活用戦略 freee と MIXI が実践「AI チームメイト」とは？ 2 社の「Gemini Enterprise」活用戦略 2026/07/27 生成 AI はもはや、ビジネスで成功を収めるために不可欠となりつつある。こうした中、freee と MIXI では Google Cloud の「Gemini Enterprise」を導入し、全社的な活用を加速している。両社が重視したのは、社内に分散した情報を安全に束ね、AI を「チームメイト」として業務に組み込むことだ。本資料では、freee と MIXI それぞれで AI 活用を推進する 2 人のキーパーソンに、AI をどのように社内に浸透させ、業務に活用しているのか、その取り組みや未来への展望について語ってもらった。MIXI における「99% の社員が AI を活用する」までの推進体制や、freee が重視した「万全のセキュリティを担保した社内情報の活用」など、現場のリアルなノウハウが詰まった鼎談となっている。
ホワイトペーパー AI・生成AI Google Cloud で「マルチエージェント」はどう実装？プロトタイプから本番運用までの 3 段階ガイド Google Cloud で「マルチエージェント」はどう実装？プロトタイプから本番運用までの 3 段階ガイド 2026/07/27 AI エージェントを導入する動きが広がる中、複数のエージェントを連携させた「マルチエージェント システム」への関心が高まっている。ただし、AI エージェントをプロトタイプ段階から本番環境へと展開する際には、複雑なエージェント システムの管理、パフォーマンスの最適化、セキュリティ、既存システムとの統合など、多くの課題に直面する。本資料は、Google Cloud を活用したマルチエージェント システムの構築から本番環境への移行、運用・管理までの要点をまとめたガイドである。構築、スケール、管理という 3 つのフェーズに沿って、エージェント型 AI のライフサイクルを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 「AIエージェント」でITサービス管理を大進化、24時間365日「自律運用」の凄い効果 「AIエージェント」でITサービス管理を大進化、24時間365日「自律運用」の凄い効果 2026/07/23 ITサービスの現場では、ITサービス管理（ITSM）とIT運用管理（ITOM）の組み合わせによる業務の複雑化が進んでいる。急増するインシデントや手動による煩雑な対応、人手不足により、運用の負荷が増大する一方だ。こうした課題を根本的に解決するのが、24時間365日自律的に稼働し、問題を予測・解決する「AIエージェント」だ。ただし、AI導入が部門ごとに断片化すれば、かえってイノベーションを阻害し、新たなリスクを生む。本資料では、AIエージェントをはじめとする生成AIがITSMとITOMの統合運用をどう変革するのか、成功事例とともにその具体的な実装方法を解説する。
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 2026/07/23 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 【6400名調査】生成AI活用に懸念？ カスタマーサービスで真の価値を引き出すポイント 【6400名調査】生成AI活用に懸念？ カスタマーサービスで真の価値を引き出すポイント 2026/07/23 カスタマーサービスの分野において、サービスの品質と効率を改善するテクノロジーとして、AIと生成AIに注目が集まっている。とはいえ、AIへの投資に効果があるのかという疑問の声も少なくない。また、これらのテクノロジーの導入には課題もある。本資料は、カスタマーサービスに関わる約6400人を対象にした調査を基に、AIの活用状況や懸念点、生成AI導入の現状や今後の展望などについて解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 95％の企業が「生成AI投資」に失敗するワケ…成功企業に共通していた“3つの条件” 95％の企業が「生成AI投資」に失敗するワケ…成功企業に共通していた“3つの条件” 2026/06/23 生成AIへの投資が加速する一方で、AI投資を利益（P/L）に結びつけられていない組織は95％にものぼるという。その原因は成果を持続的に生み出すための活用設計が欠落していることにある。この課題を解決して持続的な成果を生み出すには、「学習可能な組織構造」「現場主導の市民開発」「入出力の標準化」という3つのポイントを押さえて、誰が使っても同じ成果を出せる仕組みを構築することが不可欠である。本資料では、これら3つのポイントの詳細と、組織への実装に向けた具体的なアプローチを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 利用者40％は“期待外れ”と回答……「仕事に役立たないAI」を激変させる凄すぎる解決策 利用者40％は“期待外れ”と回答……「仕事に役立たないAI」を激変させる凄すぎる解決策 2026/06/19 AI導入が急加速し、投資額が膨れ上がる一方で、テクノロジー支出の40％近くが期待する成果を下回るという厳しい現実が明らかになってきた。世界3750名を対象とした調査などによると、経営幹部の期待とは裏腹に、現場ではAIの定着が進まず、半数以上の従業員が少なくとも1回はツールを放棄し手動で作業を行っているという。主な原因は、ツールを切り替えるたびにワークフローが途切れ、「コンテキスト（文脈）」を維持できないことにある。こうした中、AI戦略における勝利の定義が「購入と導入」から「効果的に活用する」ことへと変化している。具体的にどのような取り組みが行われているのか。調査結果を基にAI導入の現状や課題、解決策などを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AIエージェントはなぜ間違えるのか？注目される「コンテキストエンジニアリング」とは AIエージェントはなぜ間違えるのか？注目される「コンテキストエンジニアリング」とは 2026/06/17 生成AIの進化は目覚ましく、現在では「エージェント型AI」として自律的にタスクをこなす段階へと到達している。これにより、AIはただ指示に従うだけでなく、ツールを自律的に選択し、最適なコンテキスト情報を検索・取得することが可能となる。しかし、AIがアクセスできる情報が限られていたり、不正確なデータを参照したりすると、ハルシネーションを引き起こすリスクがある。本資料では、AIに的確な情報を与える「コンテキストエンジニアリング」と、それを高精度に実現する手段である「ハイブリッド検索」がどう連携し、AIの回答精度を飛躍させるかを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AIセキュリティ分析はデータで決まる、種類別「大規模データソース」活用リスト AIセキュリティ分析はデータで決まる、種類別「大規模データソース」活用リスト 2026/06/17 巧妙化するサイバー攻撃への対策として、AIを活用したセキュリティ分析が注目を集めている。脅威の自動トリアージやインシデント対応の迅速化が期待される一方、その効果を最大限に引き出すには、AIに十分なデータを供給できる基盤が欠かせない。本資料では、AIによるセキュリティ分析に必要な大規模データソースを分類し、それぞれで検知可能な攻撃手法を整理。さらに、コストを抑えながら分析精度と運用効率を高めるためのデータ基盤の考え方と実践アプローチを解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 三井住友トラストグループはサイロ化をどう打破した？ 金融業界の厳格要件に挑む 三井住友トラストグループはサイロ化をどう打破した？ 金融業界の厳格要件に挑む 2026/06/16 三井住友トラストグループのデジタル戦略子会社として設立されたTrust Base。同社では事業部ごとにデータがサイロ化し、データ連携の非効率性という課題を抱えていた。そこで、グループ全体をつなぐ「データファブリック」構想を立ち上げ、金融業界の厳格な要件を満たす、セキュアで運用負荷の低い新たなデータ基盤を導入。これによりグループ全体のデータ連携を実現し、数カ月かかっていたデータ整理工数を約1カ月にまで短縮するなど、さまざまな効果をもたらした。その詳細な取り組みについて解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 年間「400時間削減」パナソニック コネクト、バラバラのデータ基盤をどう統一した？ 年間「400時間削減」パナソニック コネクト、バラバラのデータ基盤をどう統一した？ 2026/06/16 多彩な分野でB2Bソリューションを提供するパナソニック コネクト。さまざまな企業を傘下におさめ、複数の事業部を展開するが、それぞれ独立性が強く、マーケティングにおけるデータ活用がばらついていた。そのため、事業部間での施策比較や分析スキルの共有が難しく、一貫した顧客体験の提供も困難であった。そこで、データ利活用の平準化のため新たな基盤を構築。部門横断での顧客情報を統合し、データ共有にかかる時間を年間400時間削減、月4時間かかっていた主要指標の集計を約10分へと劇的に短縮、あわせて顧客体験の向上も実現した。本資料では、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 三菱UFJ信託銀行ら3社が辿り着いた「答え」、データ共有はなぜ進まなかったのか？ 三菱UFJ信託銀行ら3社が辿り着いた「答え」、データ共有はなぜ進まなかったのか？ 2026/06/16 三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）において信託機能を担うのが、三菱UFJ信託銀行を中核とする企業グループだ。同グループの3社は、データソースの増加に伴う管理工数の増大、データサイロ化による分析の効率低下、外部とのデータ共有の困難さなど、それぞれデータ利活用の課題を抱えていた。そこで3社は新たなデータ基盤の構築に着手。各社が独自に課題解決を図る中、同じデータ基盤の採用に至り、スムーズなデータ共有の実現、コスト削減、パフォーマンス向上などの効果を得たという。厳格な金融要件下でいかにしてデータを統合し、現場の利活用を促進したのか。本資料で詳しく解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI さらば手作業…「非構造化データ」をAIエージェントに活用するための「10ステップ」 さらば手作業…「非構造化データ」をAIエージェントに活用するための「10ステップ」 2026/06/16 全世界で爆発的に増え続けるデータのうち、約90％はテキストや画像、音声などの「非構造化データ」である。従来の非構造化データの分析は手作業が中心で、複雑かつコストがかかっていたが、生成AIやAIエージェントの登場により、活用のハードルは大きく下がっている。ただし、そこから真の価値を生み出すためには、AI活用に向けてデータを整備する必要がある。本資料では、データ整備のための「10のステップ」や、複数のデータ形式を組み合わせてインサイトを引き出す「マルチモーダルAI」の実践方法、強固なデータ基盤を構築し管理するためのベストプラクティスなどを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI PoC止まりはもう終わり、「AIエージェント」の大規模展開「3パターン」の成功法則 PoC止まりはもう終わり、「AIエージェント」の大規模展開「3パターン」の成功法則 2026/06/16 生成AIの次の段階として、自律的にタスクを実行する「AIエージェント」への注目が高まる中、すでに業務で活用し、価値を実感している企業も現れている。一方で、多くの企業は概念実証（PoC）の段階にとどまる状況だ。そこで本資料では、AIエージェントの本番環境展開に向けて、データエージェント、対話型エージェント、マルチエージェントシステムという3タイプの特徴や構築パターンを解説する。また、エンターテイメント業界で信頼度の高いデータを提供するLuminateのAIエージェント活用事例なども紹介する。
