業務効率改善から顧客体験や顧客満足度向上、セキュリティ強化など、さまざまなビジネス上の課題を解決し、新しい価値を導き出すツールとして、多くの企業が、機械学習の導入を始めている。機械学習搭載型AIシステムを導入した企業幹部のうち半数以上が「技術面での生産性向上を実感している」と回答したとするデータもある。
では、それらの企業では、どこにどのように機械学習を導入し、どのような成果を得ているのだろうか。これから機械学習を導入してビジネス変革を進める企業にとっては、機械学習がどのような課題に対処できるのか、どのような分野で優れた結果を生み出すのか、具体的に見極められる情報が欲しいところだ。
本資料では、機械学習の導入により著しい成果が上がる分野として、7つのユースケースについて解説する。従業員の生産性改善から不正なオンラインアクティビティーの識別まで、多くの企業が直面している課題で、しかも6～10カ月程度の機械学習で効果が上がるものを対象に紹介する。具体的で身近な事例に対する機械学習の活用方法を知り、その成果を実感できるものとなっている。
本資料では、AI時代に企業が押さえるべきセキュリティリスクと対策の方向性を解説。「OWASP Top 10」に基づく大規模言語モデル（LLM）やAPIを狙う攻撃手法、ボット対策やAPI保護の考え方、AIガバナンス動向などを整理する。
AIエージェントの活用が進む中、機密データへのアクセスとセキュリティの確保が課題となっている。本資料では、世界の専門家3120人への調査から、AI関連のセキュリティ支出のトレンドや攻撃の実態、対策の道筋を示す。
AIを導入したものの思ったほどの成果が出ないというケースは少なくない。その大きな理由の1つは、従業員の6割を占める「停滞層」にある。本資料では、AI活用が進まない原因がこの停滞層にあるとし、その解決策を解説する。
約9分間の本動画では、チェーン店のエリアマネージャーが店舗を巡回・視察する業務を例に、AIエージェントの効果的な活用術をリアルに紹介。詳細に作り込まれたデモは、他の業務への適用のヒントにもなりそうだ。
本資料では、実際のAI活用イメージをイラストによって分かりやすく説明しながら、高度なプログラミングをすることなく誰でも簡単にAIエージェントを作成できるというノーコード／ローコード開発ツールを紹介する。
