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「業務改革」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

最新記事一覧

DX推進の停滞は、技術力ではなく「人」と「制度」の構造的課題に起因します。IPAが発表した「DX動向2025」で指摘されている人材不足の裏には、30年前から変わらぬ人事制度、そしてDX人材を孤立させる「お手並み拝見現象」が存在します。DX動向2025の指摘と、筆者がDX支援の現場で見てきた実例を重ね、日本企業のDX推進の課題を明らかにします。

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リコーは、新設したワークショップルームにShureの会議用AVソリューションを導入した。従来の“アナログ”なワークショップ運営は半年間で720時間もの工数がかかっており、その削減が大きな課題だったという。この改革の鍵を握ったのがShureのソリューションだ。参加者の音声をデジタル化し、AIによる分析を可能にする“一流の音”への投資は、AI時代の新しいワークショップにどう貢献するのだろうか。

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自治体に寄せられる問い合わせは、多様化・複雑化の一途をたどっている。限られたリソースの中での問い合わせ対応が、職員の大きな負担となっている自治体も少なくない。2024年1月から「デジタルコンタクトセンター」の構築を開始した渋谷区では、職員の負担軽減と区民サービスの向上をいかにして両立させているのか。

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富士通のコンサルティング事業ブランド「Uvance Wayfinders」(ユーバンス ウェイファインダーズ)では、全社の力を束ねる“内蔵型コンサル”を掲げた。提言にとどまらず、構想から実行、そして継続的な取り組みへとつなげる伴走型の姿勢を明確に示している。

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事業会社が技術力の空洞化が進む中で選択した4つのDX推進パターンは、既存人材を隔離、消耗品化し、組織力を低下させる致命的な欠陥構造を生んでいる。この構造を打破し、DX推進を成功させるには、IT人材に対する認識の転換が必要だ。

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2026年に向けて、人材管理を取り巻く前提が変わりつつある。AIの普及でエントリーレベル職務が減り、社内での配置転換や低生産性人材への対応も避けて通れなくなってきた。Gartnerは、企業が今から備えるべき4つのトレンドとその対処法を示している。

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複数企業の問い合わせ窓口を同時に担当する「シェアード型コンタクトセンター」では、オペレーターが電話を取るたびに「どの企業に対する問い合わせか」を瞬時に判断しなければならない。シェアード型コンタクトセンターを運営するパーソルコミュニケーションサービスは、こうした課題に対し、デジタル技術を活用した業務改革に着手した。

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硬直化したレガシーシステムの刷新は喫緊の課題として認識されつつも、技術的なハードルや人材不足、経営層の理解不足などさまざまな課題が「動けない理由」として横たわっている。レガシー刷新の成功事例として、リコーはいかにしてクラウド移行率80%を実現したのか。そのヒントを探る。

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多くの企業がDX人材の育成に課題を抱えている中、キリンHDは2021年から、「DX道場」という独自プログラムを展開。受講者の中には、研究職出身ながら業務自動化ツールを使いこなし、具体的な成果を挙げた例も出ているという。同社に話を聞いた。

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野村総合研究所は、Amazon Web Servicesと生成AI分野で戦略的協業契約を2025年6月に締結した。企業の生成AIの本格導入を支援することが目的で、今後2年間で日本国内の企業を中心に100社超のAI活用とビジネス変革の実現を目指すという。

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生成AIの業務活用は、人間を補助する「AI支援」から、AIが業務を主導する「AI駆動化」へと進化する。AI駆動化がもたらす生産性向上の可能性とは。具体的なユースケースを想定した検証結果を基に、成功の鍵と乗り越えるべき課題を明らかにする。

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建設業の業務効率化や働き方改革を後押しする技術として注目される生成AI。新連載「生成AIが加速する建設業の業務改革」では事例を通じて導入の実態や効果を探る。第1回は早期から生成AI活用を推進し、社内文書検索システムや技術提案書作成支援システムの開発に取り組んできた西松建設の事例を紹介する。

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中国メーカーがグローバル市場で大きな存在感を示すようになって久しい。急激な発展の要因の1つに、同国が国家レベルで整備を進める「製造デジタルプラットフォーム」の存在が挙げられる。本連載では事例を交えながら、製造デジタルプラットフォームを巡る現状を解説している。第3回は、スポーツシューズメーカーである安踏(Anta)を取り上げる。

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日立システムズはEIZOとの協業で、インフラ監視映像の統合配信システムの提供を開始した。AIの分析や映像鮮明化で、遠隔地に居ながら効率的な監視で、劣化や不具合の早期発見が実現する。現場作業員が危険な場所に行く頻度も減り、点検業務の人手不足の解消につながる。

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RPAによる自動化はさまざまな企業で成果を出してきたが、人手不足やコスト高騰は依然として重い課題だ。近年大きな注目を集めている生成AIは、単なる業務効率化を超えた解決策になり得るのか。RPAとAIの統合によって、何が実現するのか。

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