Web上のデータを元に経営方針を決める際に最適なBI(Business Intelligence)ツールをお探しではないでしょうか。
ビジネスデータの視覚化や分析に最適なBIツール、Looker Studioがおすすめです。Looker StudioはGoogle Cloudが提供する無料ツールで、900種類以上のデータソースから抽出した複数のデータを一元管理できます。
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マーケティングオペレーション(MOps)は、近年、企業の成長を支える重要な要素として注目されています。
特に、デジタルマーケティングが進化する中で、効果的なマーケティング活動の実行やデータ活用がビジネスの成功を左右する時代です。
CX向上に導くためには、データを分析して適切な対策を取る必要があります。最初にサイトを構築してコンテンツを制作する際などは他メディアの分析などを行いながらも、手を動かして作業を進めることが重要です。しかし一定のコンテンツが蓄積された後は、分析をして適切な方向に絞って改善策を施すことが重要になります。
近年、製造業の間で話題となっている最先端の技術が「デジタルツイン」です。IoTやAI、AR、VR、MRなどの技術が急速に進歩してきたことで、デジタルツインを活用する事業が増えてきました。
しかし、何となく聞いたことはあるけれども具体的には何を指しているのか、何に使えるのかわからないという人も多いのではないでしょうか。
競争が激化し市場環境が変化する中で、ECサイトの運営を続けていると、どこかのタイミングでサイトのリニューアルが必要となることは避けられません。
サイトのリニューアルは、UXを向上させるだけでなく、新しいマーケティング施策の実行や売上向上にも大いに役立ちます。
「データ経営」「データドリブン経営」がテーマとして注目され始めて数年経ち、データ分析・活用が様々なシーンで検討され、取り入れられるようになってきています。
しかし、データ活用にリソースを投下している企業はまだまだ限られています。
生成AI市場で注目を集めているのが、Anthropic社の対話型AI「Claude(クロード)」です。
ChatGPTが話題の中心だった中で、「ClaudeはChatGPTを超える」という声も多く、特に安全性と自然言語処理の精度において注目度が急上昇しています。
Apple Vision Proの発売が開始され、注目を集めています。日本ではまだ利用者がほぼいない状況ですが、アメリカでは一部企業が利用を開始している状況です。
ではApple Vision Proにはどのような機能があり何ができるのか、解説していきます。
アプリによる収益化やアプリからの集客を成功させるためには、アプリのダウンロード数だけでなく、ユーザーの利用継続率も重要な指標です。
エンジニアやデータサイエンティストが在籍する企業では、世界中の機械学習を扱う人が集まる「Kaggle」というサービスの人気が上昇しています。
ChatGPTは2022年11月にアメリカのOpenAI社より発表されました。まだ新しいサービスではありますが、ChatGPTが世に出たことで生成AIは一気に身近なものになったと言えるでしょう。実際ChatGPTをビジネス活用している企業や人は多いでしょう。
Googleの生成AIサービス「Bard」が2024年2月に「Gemini」に改名し、ChatGPTに並んで注目されています。
昨今ECサイトでは3D画像を挿入し、よりリアリティーのある商品の理解ができるサイトが増えてきています。これにより新たな顧客体験の向上が期待でき、返品率の低減にも繋がる可能性もあります。
生成AIが台頭している今、生成AIに関連して「GPU」や「NVIDIA」というキーワードを目にすることも増えてきました。
AI開発には膨大なデータを高速処理をする必要があり、その役割を担う装置が「GPU」です。
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昨今はとかくSDGsへの取り組みが注目されています。
企業活動においても、国際社会におけるサステナビリティへの取り組みが必須となってきました。また、サステナビリティへの関心が高まるにつれ、「SX」への注目も高まってきています。
Microsoft社から、OpenAIのGPT-4をベースとした「Microsoft 365 Copilot」のサービスが提供開始され、注目を浴びています。このサービスにより、多くの人が業務で利用しているExcelやPowerPointなどのMicrosoft 365製品で、時間短縮や生産性向上が期待されています。
昨今ChatGPTなど、AIによる技術進歩が注目を集めていますが、実際にRPAとどう違うのか、わからない方も多いのではないでしょうか。
ChatGPTの新機能「Code Interpreter」が2023年7月に公開され、その年の8月に「Advanced data analysis」へと名称が変わりました。
AIによってビジネス課題を解決する事例が増えていて、今後はますますAIが多くの課題を解決するようになるでしょう。
そして、AIから正しい出力を得るのに必要なのがプロンプトです。
カスタマーサービスを運営する上で、AIを導入を検討しているが、実際に導入することで具体的に自社の業務のどの部分に活用できるかわからないという課題をお持ちではないでしょうか。日本ではコンタクトセンターのAI導入済みの企業は約50%になっています。