ホワイトペーパー AI・生成AI 【実践】製造業のAI活用を阻む「2つの壁」……業務改革が進む「AI導入ロードマップ」 【実践】製造業のAI活用を阻む「2つの壁」……業務改革が進む「AI導入ロードマップ」 2025/12/01 人手不足や熟練技術者の退職に伴うノウハウの喪失、市場変化への対応遅れなど、製造業を取り巻く環境は年々厳しさを増している。こうした課題に対し、AI技術を活用したBPR（業務改革）への期待は高まる一方だ。しかし、「AI×BPR」の必要性は理解されているものの、多くのプロジェクトは停滞に陥っている現状である。何がAI活用の成功を阻んでいるのか。本資料では、「AI×BPR」プロジェクトに立ちはだかる「2つの壁」を明らかにしたうえで、BPRを成功に導く3段階のロードマップなどを解説する。
ホワイトペーパー セキュリティ運用・SOC・SIEM・ログ管理 従来型SIEMは「もう限界」、AIで進化したSOCでの次世代セキュリティ運用とは 従来型SIEMは「もう限界」、AIで進化したSOCでの次世代セキュリティ運用とは 2025/11/27 サイバー攻撃がより巧妙かつ迅速となる一方で、従来型SIEM（セキュリティ情報およびイベント管理）に関しては、脅威検知の遅れやデータ管理の複雑さ、コスト高騰など、さまざまな課題があり、分析官による分析が攻撃者のスピードに追いつくのが困難になっている。この状況を克服するためには、SOC（セキュリティオペレーションセンター）をAIネイティブへと進化させることが必要だ。それにより、セキュリティ運用を変革し、迅速かつ的確に脅威へ対処することが可能になる。その詳細な効果や、次世代SIEMを用いた実現への取り組みなどを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【CFO・財務リーダー1000人が回答】財務改革に「AI」はどう組み込むべき？ 【CFO・財務リーダー1000人が回答】財務改革に「AI」はどう組み込むべき？ 2025/11/25 企業のCFOや財務リーダーは今、関税や地政学リスク、監査強化、予算の制約など、かつてない重圧の中にある。その一方で、生成AIをはじめとする技術革新が課題解決の糸口として注目を集めている。AIはすでに多くの業界で変革をもたらしているが、財務・トレジャリー分野では慎重な姿勢を崩していない。CFOは今後どのようにAIと向き合うべきなのか。以下の資料は、日本・米国・英国・フランスのCFO／財務意思決定者1000名を対象とした調査をもとに、CFOが注目する3大トレンドやインタビューを交えて、AIが財務変革に果たす役割を解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【1900社調査】生成AIへの投資「92％」が回収済み、成功企業が選んだ2通りの戦略とは 【1900社調査】生成AIへの投資「92％」が回収済み、成功企業が選んだ2通りの戦略とは 2025/11/17 生成AIがビジネスの競争力を左右する時代となり、導入企業と未導入企業の間で明確な格差が生まれつつある。世界9カ国の生成AI導入企業1900人のリーダーを対象とした調査では、92%がすでに投資を回収済みという驚くべき結果が判明した。本資料では、成功企業のAI戦略に見られる共通要因や、世界各国の動向、業界ごとの活用パターンなどを調査結果とともに解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【実践編】医療・金融・小売業の事例で学ぶ、「AIエージェント」構築への3つのステップ 【実践編】医療・金融・小売業の事例で学ぶ、「AIエージェント」構築への3つのステップ 2025/11/12 顧客のカスタマーサービスに対する期待は高まり続け、あらゆる要望にタイムリーで正確な対応を求めている。この課題を解決するのが「AIエージェント」だ。自律的に業務を行い従業員の負担を軽減し、より高度な顧客対応を実現して顧客満足度を向上させる。最新調査では77%の組織がエージェント型AI導入を最重要課題とし、既に活用している組織では顧客体験を26%向上している。本資料は、医療、金融サービス、通信、小売業界の具体的な活用事例とともに、AIエージェント構築に必要な3つの重要ステップや実装方法などを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 猫ロボットが「好みのメニュー」を提案？ すかいらーくが仕掛ける“生成 AI 革命” 猫ロボットが「好みのメニュー」を提案？ すかいらーくが仕掛ける“生成 AI 革命” 2025/10/31 全国 3000 店舗以上を運営する大手外食チェーンのすかいらーく。デジタル メニュー ブックの配置や猫ロボットの配膳などのデジタル化を進める中、さらなる顧客・従業員体験の向上を目指し、生成 AI の活用に取り組んでいる。たとえば、AI コンシェルジェによる接客で、猫ロボットが来店客の好みに合わせてメニューの提案をしたり、AI アシスタントが従業員に調理のポイントを教えるなど、すでに一部店舗ではこれら AI システムが運用されている。また、PoC 段階ではあるが、店舗データ分析による改善活動にも活用されている。同社の AI 活用の取り組みやその仕組みについて詳しく解説する。
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 2025/10/29 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。
ホワイトペーパー AI・生成AI 米セブン-イレブンは顧客への応答時間7割短縮、CX向上とコスト削減を両立する方法 米セブン-イレブンは顧客への応答時間7割短縮、CX向上とコスト削減を両立する方法 2025/10/29 顧客からの要求が厳しくなる中、カスタマーエクスペリエンス（CX）の向上とコストの削減を同時に実現するため、AIを活用した取り組みが注目されている。具体的には、セルフサービスの最適化により、顧客が自分で問題を解決できる環境を整えることや、自動化による部門間のコラボレーションの簡素化、リアルタイムインサイトの提供により、エージェントの迅速かつ効率的な対応が挙げられる。実際に、米セブン-イレブンではカスタマーサービス応答時間を75%短縮するなどの効果を得られたという。CX向上とコスト削減を両立する方法について、企業の事例を交えて詳しく解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 生成AIで顧客満足度「80％→99％」の衝撃、Kainosが実現したカスタマーサービス革命 生成AIで顧客満足度「80％→99％」の衝撃、Kainosが実現したカスタマーサービス革命 2025/10/29 カスタマーサービスとフィールドサービス分野において、生成AIによる劇的な業務変革が実現されている。テクノロジー企業のKainosでは、カスタマーサービスに生成AIを活用し、顧客満足度を80%から99%に向上するなど、多様な効果を実現している。また、この他にも、フィールドサービス管理の効率化、アプリケーション開発の迅速化などの効果が確認されている。しかし、企業の約70%はAI実装のための戦略とロードマップが欠如している。本資料は、企業事例を通じて生成AIがもたらすカスタマーサービス変革と導入アプローチについて解説する。
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 2025/10/29 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 今さら聞けない「生成AI」で何ができる？ 生産性を“爆上げ”する「5つの方法」 今さら聞けない「生成AI」で何ができる？ 生産性を“爆上げ”する「5つの方法」 2025/10/29 生成AIの活用が進む一方で、本格的な導入に踏み切れない企業や、導入しても十分な成果を上げられていない企業も少なくない。成功企業の多くは、多様な業務に生成AIを組み込むことで全体の生産性を高めている。たとえば、ITサービス業務に生成AIを投入し、インシデント解決までの時間を99％短縮、ITサービスデスクの効率を75％向上といった劇的な改善を実現している。本資料は、企業が生成AIによって生産性を向上させるためのポイントをまとめた。どのような業務に活用し効果を得られるのか具体的に解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI なぜエージェントAIは「60％が失敗」する？ 成功のカギは「自律型基盤」といえるワケ なぜエージェントAIは「60％が失敗」する？ 成功のカギは「自律型基盤」といえるワケ 2025/10/29 生成AIの次なるステージとして「エージェント型AI」が大きな話題となっている。ITサービスと運用業務においては、反復タスクの削減、従業員の生産性向上、インシデント発生時の迅速な復旧など、多様な効果が期待されている。しかし、43%もの企業が導入を検討しているものの、60%のAIプロジェクトはデータ不備により2026年までに放棄されるという。導入を成功させるには「自律型IT基盤」の構築がカギとなる。本資料では、最新のAI活用によりITサービス・運用がどのように変革するか、また、自律型IT基盤構築の方法などを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 2027年には50％が「エージェント型AI」導入？ ビジネスで優位に立つ成功戦略 2027年には50％が「エージェント型AI」導入？ ビジネスで優位に立つ成功戦略 2025/10/17 AIは第三の波に突入し、「予測型」から「生成型」を経て「エージェント型」へと進化を遂げている。顧客体験や業務効率の向上、意思決定の迅速化などの効果が期待されており、2027年までに生成AI利用企業の50%がAIエージェントを導入すると予想されている。しかし、ガバナンスとリスク管理、データインフラの整備など、導入にはさまざまな課題が立ちはだかる。本資料は、エージェント型AIを取り巻く現状や活用領域、導入における課題や成功のポイントなどを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI なぜAI投資の約7割が失敗？ 成功企業が実践する「AIエンジニアリングOps」3つの優位性 なぜAI投資の約7割が失敗？ 成功企業が実践する「AIエンジニアリングOps」3つの優位性 2025/10/17 多くの企業がAIプロジェクトに着手するものの、本番稼働に至ったモデルはわずか32%にすぎないのが現実だ。主な原因は強固な運用基盤の欠如にある。実際にAI導入に成功した企業の多くが、MLOpsやLLMOps、エージェントOpsなど「AIエンジニアリングOps」を適切に実行することで本番環境へとスムーズに移行している。大手小売企業のJohn Lewis Partnership（JLP）では、モデル展開期間を数カ月から5週間に短縮するなどのビジネス成果を上げているという。「AIエンジニアリングOps」がなぜ重要となるのか、その理由を明かしつつ、実践することでもたらされる主な3つのメリットを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI LLMと生成AIの違い…わかるか？ AI用語など「1日でマスター」できるAI基礎ガイド LLMと生成AIの違い…わかるか？ AI用語など「1日でマスター」できるAI基礎ガイド 2025/10/17 AI技術が急速に進化する現在、多くのビジネスパーソンが「AIを理解したいが、どこから始めればよいかわからない」という課題に直面している。機械学習、ディープラーニング、生成AI、大規模言語モデル（LLM）といった用語が混在し、それぞれの関係性や特徴を正確に把握できていない企業が大半を占める現状だ。こうした悩みを解消し、AIの基礎をわずか数時間でマスターできるのが本プログラムである。AI技術の全体像を図表でわかりやすく整理し、生成AIと機械学習の併用による相乗効果などを解説する。段階的な学習プログラムにより、AIを活用するための実践的な知識が得られる資料である。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 CopilotやChatGPTを狙い撃ち…成功率88％「プロンプト攻撃」の衝撃 CopilotやChatGPTを狙い撃ち…成功率88％「プロンプト攻撃」の衝撃 2025/10/08 生成AIの急速な普及により、「敵対的プロンプト攻撃」という新たなサイバー脅威が浮上している。攻撃者が巧妙に設計されたプロンプトで大規模言語モデル（LLM）を操作し、不正な振る舞いを強要して有害な内容や意図しない情報を出力させる攻撃だ。最新の実証実験により、3つの主要攻撃ベクトルを特定し、主流LLMに対する攻撃成功率は最高88%に達するという衝撃的な結果が明らかになった。本PDFではこれらの詳細とともに、プロンプト攻撃の影響や手法を体系的に分類し、生成AIシステムのセキュリティ対策を解説。Microsoft 365 Copilotでの機密データ流出事例や、AIエージェントを取り巻くリスクなど実践的な情報をまとめた。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【マンガ】AI革命は“この1年”が勝負？ 「Microsoft 365 Copilot」による変革とは 【マンガ】AI革命は“この1年”が勝負？ 「Microsoft 365 Copilot」による変革とは 2025/09/24 多くの企業がAIブームの波に乗り遅れまいと躍起になっているが、「騒いでいるのは大企業だけで、自分たちには関係のない先端技術」と考える者も少なくない。あるIT会社の従業員もその1人だった。しかし、偶然目にした動画配信で、その考えが一変する。本資料は、「AI革命系Vチューバー 五味ちゃん」がAIの基礎知識から活用法まで幅広く解説する。中でも、マイクロソフトが提供する「Microsoft 365 Copilot」や、OpenAIが開発した「ChatGPT」の言語モデルをAPI経由で利用できるAzureサービス（Azure OpenAI Service）についての特徴や導入例も紹介しており、その実践的な内容は一読の価値がある。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 【1022人調査】セキュリティ対策での生成AIの活用実態、注目すべき5つの調査結果 【1022人調査】セキュリティ対策での生成AIの活用実態、注目すべき5つの調査結果 2025/09/22 サイバーセキュリティ分野でも生成AIの活用が急速に広まっている。調査によると、生成AIの導入は初期段階だが、多くの企業が長期的な視点で導入を検討しており、膨大なデータに基づく脅威の検知や分析、インシデント対応の自動化など、セキュリティチームを支援する機能に期待が高まっているという。一方で、安全性とプライバシーの管理といった重要な課題も明らかになっている。本資料は、サイバーセキュリティにおける生成AIの活用状況や懸念事項など明らかにするため、1022人のサイバーセキュリティやITの専門家を対象に調査を実施。その主な5つの調査結果について解説する。
ホワイトペーパー グループウェア・コラボレーション 「Copilot」導入に潜むリスクとは？ Microsoft 365の「過剰共有」を防ぐ設定方法 「Copilot」導入に潜むリスクとは？ Microsoft 365の「過剰共有」を防ぐ設定方法 2025/09/19 生成AIの普及により「Microsoft Copilot」などを活用したAIツールの導入が急速に進んでいる。その一方で、「過剰共有」という新たな脅威が浮上している。過剰共有とは、必要な範囲を超えて情報が共有されている状態を指す。AIは強力な検索性能を持つため、この状態を放置した状態で導入を進めると、情報漏えいのリスクが大幅に高まる。本資料は、AI時代における「過剰共有」のリスクや、「Microsoft 365」利用環境における具体的な発生シナリオ、その実践的な解決策について解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 今すぐ使える評価マトリックス付き：製造業がAI導入を「確実に」成功させる実践ガイド 今すぐ使える評価マトリックス付き：製造業がAI導入を「確実に」成功させる実践ガイド 2025/09/12 製造業でAI導入の関心が高まるものの、実際にどのように導入し、活用すればよいかわからないという企業は多い。現在、さまざまなAI導入ガイドが出回っているが、その内容は理想的な変革を謳ったもので、現場の制約や限られたリソースを考慮しておらず、現実とのギャップが生じている。そこで本ガイドでは、理論ではなく実践に基づいたアプローチを提示する。自社の状況をマトリックスで評価することから始まり、「クロール・ウォーク・ラン」という3段階の導入プロセス、直面する課題への解決策など、実践的なフレームワークを詳細に解説する。
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 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。
