「CRMは営業部門のツールで、設計・開発には関係ない」──。そう考える設計者は少なくないだろう。その結果、営業がつかんだ顧客の生の声は、個人の受信トレイやSFA（営業支援システム）にとどまり、設計プロセスに生かされていない。部門間の連携はメールや電話頼みで手戻りが頻発し、「あの設計、前に誰かやったよな？」と思っても過去の知見にたどり着けない。こうした部門間の分断と属人化が、開発期間の長期化につながる可能性がある。
この壁を打ち破るカギが、開発初期に判断を集中させる「フロントローディング」と、関連部門が連携して業務を同時並行で進める「コンカレントエンジニアリング」だ。これらを支えるのが、「売る側」のCRM（顧客関係管理）と「作る側」のPLM（製品ライフサイクル管理）の融合である。
本資料では、CRMとPLMの融合とAI活用で設計・開発業務がどう変わるのかを、4つのユースケースで解説する。議事録からのタスク自動生成やAIエージェントへの設計相談など、具体的な活用イメージもつかめる内容となっている。
AIが出力する結果の信頼性を支えるのは、正確で整合性の取れたデータだ。本資料では、信頼できるAIの基盤となるデータ完全性について、データ統合、品質とガバナンス、データへのコンテキスト付加という観点から解説する。
エージェント型AIの自律的な判断は、データが不完全だと期待通りに機能しない。本資料では、AI導入の責任者向けに、内部統制や規制要件を逸脱せず、想定されたリスクの範囲内で成果を出すための6要件を解説する。
データは企業活動に不可欠な貴重な資源だが、それは「品質の高いデータ」であることが条件だ。本資料では、「データ検証」と「データエンリッチメント」の意義と、それを実現するソリューションについて解説する。
多くの企業が複数のセキュリティ製品を導入しているが、製品が増えるほど運用負荷は増す。本資料では、製品を2種類以上導入している企業の担当者410人を対象とした調査を基に、運用現場の厳しい実態と課題を分析している。
セキュリティ対策の実務に携わる420人を対象とした調査結果をもとに、大手企業が直面している運用の限界について解説する。その上で、直面する課題の解決策となり得る、現実的なセキュリティ強化の3ステップを示す。
