最新記事一覧
二子玉川ライズ・ショッピングセンターの売り上げが好調だ。2023年度の全館売上は422億8701万円で、過去最高だった2018年度の数字を上回った。
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プロセスマイニングによって業務プロセスの処理パターンを蓄積して可視化することで、改善点を特定できる。プロセスマイニングの基本と5つの活用方法を紹介する。
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今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
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楽天ペイメントは2024年4月18日、共通ポイントサービス「楽天ポイントカード」アプリとキャッシュレス決済サービス「楽天ペイ」アプリを12月頃に結合すると発表した。楽天モバイルとの連携強化に向けた施作なども明らかにした。同日、今後の戦略について、代表取締役社長の小林重信氏と、執行役員CMOの諸伏勇人氏が説明した。
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ECサイトを題材にソフトウェア開発の全工程を学ぶ新シリーズ「イチから全部作ってみよう」がスタート。シリーズ第7回は、要求仕様フェーズで作り上げる正しい要求仕様書に向けた第一歩となる「ヒアリング」について解説します。
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シェアサイクルは社会で今後どういう位置付けになっていくのか。ハローサイクリングの運営会社オープンストリートの工藤智彰社長に聞いた。
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イングランドサッカー協会（The FA）のCIOは自身を「大のサッカーファンではない」と評する。そのような人物はどのようにリーダーシップを発揮し、各チームの監督やメンバーをITでけん引しているのか。
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退職するわけではないけれど、仕事への熱意も職場への帰属意識も薄い――という状態が「静かな退職（Quiet Quitting）」が注目されている。日本においても、会社員の7割以上が静かな退職状態だという調査結果がある。やる気をもって入社した若者たちが静かな退職を選ぶことを防ぐにはどうしたら良いのか、考えてみよう。
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本連載では、AMにおける品質保証と、その方法を標準化した国際規格ISO/ASTM 52920について解説する。今回は、品質保証とは何かを改めて考える。
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店員を介さずにタブレットで決済できるサービス。それはガストやバーミヤンなど、すかいらーくグループ店舗が導入している「テーブル決済」だ。どのように会計へ進むのか、また所感をまとめた。
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ビジネスプロセスマネジメント（BPM）と人工知能（AI）技術の組み合わせによって得られる価値は幾つもある。しかし運用に際しては注意が必要だ。リスクを正しく理解し、メリットを最大化するヒントを探る。
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製品開発に従事する設計者を対象に、インダストリアルデザインの活用メリットと実践的な活用方法を学ぶ連載。今回は「デザイン経営」の定義や特長、そして“なぜ企業経営にとってデザインが重要なのか”について詳しく解説する。
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社会や現場課題を解決するためのアイデアを考え、それを具現化する「機械設計」の仕事ですが、実は「製品設計」と「設備設計」で文化や仕事の進め方が大きく異なります。【後編】では、製品設計と設備設計における「予算配分」「求められる知見」の違いに触れるとともに、「製品設計と設備設計のこれから」について言及します。
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オーク情報システムとチェンジは、米DroneDeployのドローンや360度カメラのデータ取得から、管理、分析、BIMとの連携まで一元管理できるデジタルデータ統合プラットフォーム「DroneDeploy」の統括代理店として販売を開始した。
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電通グループのMerkleは、一貫したブランド体験を作成するために人工知能（AI）と人間の相互作用を組み合わせた新たなメッセージングソリューションをリリースした。
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カフェを運営するうえで、バランスシートは欠かせない。飲食業界ではよく「FL値」というものが使われていて……。
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IT活用と業務プロセス改善を組み合わせた手法「ビジネスプロセスマネジメント」（BPM）が、人工知能（AI）技術によって新たな展開を見せつつある。AI技術のおかげで劇的な変化が起きている分野とは。
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コンタクトセンターに寄せられた「顧客の声」（VOC：Voice of Customer）をデータ化、分析し、マーティング活動に利用しようとする企業が増えている。今回は、非対面での顧客接点の中心となるコンタクトセンターでどのようにVOCを収集・分析し、活用すべきかを、事例を交えて解説する。
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Unileverが開発した視覚障害者向けの調理支援アプリには、OpenAIのAIチャットbot「ChatGPT」が使われている。食品ブランドの一部で運用が開始したそのサービスは、どのような仕組みなのか。
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企業の経営幹部は多忙な毎日を過ごす中で、ソーシャルメディアにたびたび登場して情報を発信することがある。それは企業にプラスの影響も、マイナスの影響ももたらす可能性がある。お手本となる発言を紹介する。
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J.D.パワーは、3月19日に「2024年QRコード・バーコード決済サービス顧客満足度調査」の結果を発表。総合満足度は昨年度を下回り、利用頻度の高い層と低い層での満足度の差が拡大している。
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元日清食品CIOの喜多羅滋夫氏が＠IT主催のオンラインセミナーに登壇。『DX推進／内製化における「伴走者」の理想と現実』と題して、ユーザー企業と「伴走者」双方の観点から、未来志向での両者の「関係づくり」における課題や勘所について講演した。
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伊藤忠テクノソリューションズは、ユニットハウスの商談を効率化し、顧客満足度の向上につなげる目的で、三協フロンテアにユニットハウスの3Dモデル構成ツールを提供した。
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企業の経営幹部によるソーシャルメディア運用は、企業に良い影響も、マイナスの影響も与える可能性がある。著名な企業トップはソーシャルメディアで何を、なぜ発言しているのか。参考になる例を紹介する。
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ナブテスコがデジタルサイネージ一体型自動ドアを広告メディアとして利用する新サービスを開始する。当面は大学向けに展開し、大学生向けの商品や企業認知を獲得したい広告主のニーズに応える。
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マスク氏の過激なツイートがプラスに働くことはなかったが、経営幹部はソーシャルメディアをうまく活用することで実益につなげることができる。どのようなメリットがあり、どう行動すればいいのか。
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J.D.パワーは、固定インターネット回線サービスとホームルーターサービスの顧客満足度調査について発表。総合満足度は固定インターネット回線サービスがホームルーターサービスを上回り、接続の安定性が評価の差となった。
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今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
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民間企業や重要インフラストラクチャの提供者は、製品のセキュリティや情報共有、データセキュリティの透明性に関してこれまでにない要求に直面している。
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DXとデジタル化は根本的に違うものだ。利益をもたらすDXにはどのような特徴があるのか。3つの事例から、ポイントを考察する。
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Teslaは自動車の製造販売に新風を巻き起こした。同社のビジネスモデルの中核になる「3つの要素」とは何か。DXを目指す他業界が学べる点はどのようなものなのか。
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楽天モバイルが2024年2月21日から、「最強家族プログラム」を提供する。複雑な条件なしに割引を受けられるのが大きな売りとなっている。提供の理由は何か、お得度は他社と比べてどれほど最強なのか……？
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オンラインショッピングの普及と共に消費者による商品の返品行動が増加した。商品の発信元である小売業者にとっての改善策にはどのようなものがあるのか。
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ロードマップの価値は、テクノロジーをビジネス目標と結び付けることにある。本稿では、ステークホルダーにとって価値のあるものにする4つのステップを紹介しよう。
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普段から利用するあの店の便利さはどこから来ているのだろうか。大手ピザデリバリーチェーンやスーパーマーケットの事例から、DX実践の学びを探る。
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インターネット通販における返品は小売企業にとって頭の痛い問題だ。返品件数を減らし、消費者の顧客満足度を高めるためには、テクノロジーをどう活用すればよいのかを検討する。
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TOPPANは、AIを使用してVOCを分析するサービス「コンタクトログマネジメント」の提供を開始した。AIによるタグ付けでVOCを要望や困りごとなどに分類、構造化して集計し、分析や改善策の提案まで行う。
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「DXを推進すべき」は世界の流れだが、そもそもDXに取り組む理由は何か。DX をしなければどうなり、“成功するDX”をしたければ何をしないといけないのか。専門家たちの意見を紹介する。
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コールセンターを自社で構築する場合、初期投資や運用の負担がのしかかる。外注すれば、負担を軽減できるばかりか、ゼロからノウハウを積み上げることなく、高品質な顧客対応を短期間で実現できる。では、委託先をどう選べばよいのか。
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Salesforceは小売業店で買い物客と会話する生成AIをはじめとした新機能群を発表した。自社製品に続々とAIを取り込む同社の狙いとは。
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オプテージが1月30日、MVNOサービス「mineo」について、通信品質を改善していることを発表した。MNOとの接続点（POI）の帯域増強を行っている。普段使いの用途では快適に使えるという。
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コロナ禍を経てオンラインショッピングの利用件数が急増した。その便利さの裏側で、アパレル企業は返品件数の増加に頭を悩ませている。英国ファッション協会の調査レポートから返品問題の解決策を探る。
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現場に出向いて作業を行うフィールドサービスを提供する企業は、AIを使えば自社のサービス管理をさまざまな方法で改善できる。本稿は管理の向上を目的にAIを使用するメリットと5つの代表的なシナリオを確認する。
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従業員の経験や熟練度に依存するところの大きい需要予測。AIを利用したシステムを自社開発したことで、オイシックスは需要予測の“幅”を広げ、予測誤差率を改善したばかりか、「売るための仕掛けを考える時間」も確保できたという。
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顧客にとって価値のあるプロダクトを効率的かつ迅速に提供することが求められる一方、割けるコストやリソースは限定的だ。顧客が何を求めているのかを明確化するのも難しい。では、「何を作るか」はどう決めればいいのか。
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英国のアパレル企業が相次いで消費者からの返品に手数料を請求する動きを見せている。その背景にはどのような問題があるのか。
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社会全体の関心を集めている生成系 AI。だが、企業がこれまでもビジネス活用に取り組んできたAI／機械学習も含めて、「ビジネス価値につなげている」例はまだ限定的だ。デジタル人材不足も課題となっている中、どうすれば生成系 AIや機械学習を使いこなせるのか。
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