機械学習を使って業務プロセスや効率の改善、顧客体験の向上から事業変革まで、様々な成果を実現する企業が増えている。企業には業務プロセスから売り上げの記録、顧客からのフィードバックに至るまで、様々な情報が蓄積されている。こうした情報を基に、機械学習を導入することで、新たな事業価値を見いだせるようになる。
しかし、実際に機械学習を採用して事業改善したり、さらなる収益源となる事業を生み出したりするためには、それなりの準備が必要となる。以前から蓄積されているデータを、より機械学習に適した形で管理するにはどうしたらよいのか。新たにどのような環境な構築し、自身のビジネスのどのプロセスから導入したらよいのか。新たな人材を確保する必要はあるのか。
本資料では、機械学習に対する疑問に答えながら、機械学習が得意とする8つの分野、および機械学習の導入時に考慮すべき4つの項目を挙げ、機械学習でビジネスを成功に導く方法を解説する。世界的なエンターテインメント企業から医療機器メーカーまで、実際に機械学習を活用する様々な企業の導入事例や、様々な導入支援サービスに関する情報も得られ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。
