
「アナリティクス&AIトランスフォーメーション」インサイト 第5回 データ利活用を実現するユースケース選定の障壁およびその乗り越え方
データ利活用を推進する際のユースケース(データ利活用シナリオ)の選定にあたり、発生しがちな代表的な3つの障壁とその乗り越え方について解説します。
企業は、データとアナリティクスの価値を認識しています。しかし、その活用に成功している企業は多くありません。
PwCが提供するアナリティクス & AI トランスフォーメーションは、組織によるアナリティクス機能の構築および活用を実現し、ビジネスにおける価値創造を促進します。
企業が抱える課題の解決に向け、PwCのアナリティクス & AI トランスフォーメーションは、クライアント自身でアナリティクスの推進が可能なように事業変革を支援します。
カルチャーと人材
アナリティクスを浸透させるためのカルチャーおよび人材の定義
プロセスと統合
アナリティクスの価値最大化に向けたビジネスプロセスの確立
組織とガバナンス
適切な組織構造とガバナンス体制の整備
ビジネスの意思決定とアナリティクス
アナリティクスやAIを活用する目的
データとインフォメーション
アナリティクスを実現するデータ可用性
技術とインフラ
適切なシステムおよびツールの整備
データ利活用を推進する際のユースケース(データ利活用シナリオ)の選定にあたり、発生しがちな代表的な3つの障壁とその乗り越え方について解説します。
自社の課題の解決をリードできる「AI人材」を日本企業内でどのように定義し、育成していくべきか、といったアプローチ方法について考察します。
データ利活用における外部連携の検討ポイントを、事例をもとに考察します。
データ利活用において外部とどのようなスキームで連携すべきかの検討ポイントを、前後編の2回に分けて解説します。
企業がデータの利活用を推進していくにあたり直面する課題と、それを乗り越えるために重要となるアナリティクス&AI活用における6つの成功要諦を解説します。
顧客とのロイヤルティを育むことは、組織に価値をもたらし、収益性を高めます。本稿では、PwCが実施した顧客ロイヤルティに関する調査からの洞察を紹介するとともに、日本企業が取るべき対応策を解説します。
市場環境やビジネス要求が絶え間なく変化するなか、企業が迅速な対応と高い柔軟性を獲得するには、DevOpsとデータ駆動型アプローチの融合が有効です。本レポートでは、国内外の成功事例を参照し、データ駆動型DevOpsを実現するための具体的なアプローチを紹介します。
自動運転領域において、自動運転2.0と呼ばれる 生成AIを活用したテクノロジーが出現し注目を集めています。自動運転領域の現状や生成AIを活用した自動運転技術の実用化に向けたポイントなどを解説します。
PwCは2024年10月から11月にかけて第28回世界CEO意識調査を実施しました。世界109カ国・地域の4,701名のCEO(うち日本は148名)から、世界経済の動向や、経営上のリスクとその対策などについての認識を聞いています。