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オムニチャネル戦略の完全ガイド　顧客ニーズを理解し最適化する方法

2024.07.24

今回は、オムニチャネル戦略を描くために必要なことについて話をします。

AGI（汎用人工知能）とは? 従来型AIとの違いや実現できることを解説

2024.07.23

AGI（汎用人工知能）とはいかなるものか概要を示し、AGIが従来型AIとどのように違うのかを紹介します。また、AGIの登場で実現できるようになることやコンタクトセンターにおけるAGIの活用方法を予想して解説します。

ASI（人工超知能）とは? 従来型AIやAGIとの違い、利点・リスクについて解説

2024.07.23

「ASI（人工超知能）」とは、AGI（人工汎用知能）が発展したもので、人間の知能を超越した人工知能です。本記事では、日常的に使われつつあるASIの概要をはじめ、ANIやAGIとの違い、実用化が期待される背景、利用するメリットおよびリスクにつ...

CX（顧客体験価値）向上を成功に導くアプローチ

2024.07.19

この記事では、BPRの基本的な考え方や手法に加え、業務プロセスの再構築における重要なポイントついて解説します。

なぜオムニチャネル戦略がコンタクトセンターに必要なのか？成功事例とその重要性を解説

2024.07.17

今回は、コンタクトセンターにおいてのオムニチャネル戦略とは何なのか、なぜオムニチャネル戦略が重要なのかについて紹介をしていきたいと思います。

ナレッジマネジメントにBPRがおすすめ。ナレッジ整備事例で見るBPR実践

2024.07.12

この記事では、BPRでナレッジ整備を行った事例をもとにBPRの手法や有用性について解説します。

労働人口減少がコンタクトセンターに与える影響と対策

2024.07.08

今回は労働人口減少による人手不足がコンタクトセンターにもたらす影響とどのような対策を打つべきかを考えていきます。

顧客エクスペリエンス（CX）向上が企業成長を促す理由と成功事例

2024.07.03

今回はそのCXとは何か、日本企業においてどのような取り組みがされているのかをご紹介します。

リソースの最適化にBPRがおすすめ。業務分掌見直し事例で見るBPR実践

2024.06.28

この記事では、BPRでリソースを見直した事例をもとにBPRの手法や手順について解説します。

【後編】日本のコンタクトセンターはどう労働人口減少に立ち向かうべきか？～自動化編～

2024.06.19

今回はコンタクトセンターでの自動化をテーマにどのように取り組んでいくべきかを考察します。

生成AI×テキストマイニングの最新事例と未来の可能性

2024.06.14

こちらの記事ではコンタクトセンターにおける生成AI活用の最新事例と共に、コンタクトセンター業務での運用イメージをご紹介します。

BPRによる抜本的な業務改革で見える未来の姿

2024.06.12

この記事では、BPRの基本的な考え方や手法に加え、業務プロセスの再構築における重要なポイントついて解説します。

新しいDXのリーダーズ～デジタル化でDXブルー

2024.06.07

世界中でDXが流行語です。あなたの職場でも近年DXをテーマに動きがあったと思います。しかし、振り返ってみると、単に“電子化”だったりします。なぜDXぶってるだけになってしまうのでしょう。生成AIが登場した今、新しいDXのリーダーズになるた...

【前編】日本のコンタクトセンターはどう労働人口減少に立ち向かうべきか？～人材育成編～

2024.06.05

今回は「労働者の雇用維持」にフォーカスを当て、その中での「人材育成」をテーマとして課題に対してどのように取り組むべきかを考察します。

生成AIとコールデータ：新しいビジネス価値の創出方法

2024.05.31

前回の構造化データと非構造化データの違いを背景に、この記事では生成AIを利用してコールデータから新たなビジネス価値を創出する方法に焦点を当てます。

【一覧付き】生成AIサービスについて種類別に紹介【2024年最新版】

2024.05.29

生成AIの種類やサービスをまとめた記事です。テキスト・プログラミングコード生成AI、画像生成AI、音声生成AI、音楽生成AIなど、さまざまな生成AIの種類と自動生成の特徴、主な生成AIサービスまで解説します。

生成AIの注意点とは? 利用時に気をつけること、リスク対策を紹介

2024.05.28

生成AIはコンテンツを自動的に生成する機械学習モデルのひとつです。文章や画像、動画などのコンテンツを手軽に生成できる一方、情報漏えいや著作権侵害といったリスクが懸念されます。本記事では生成AIを利用する際の注意点について詳しく解説します。

生成AIの仕組みとは? AIとの違いやディープラーニングについて紹介

2024.05.28

世界中で注目を集めている生成AIの仕組みについてわかりやすく解説します。生成AIはAIとは異なる性質をもっており、あらゆる業務で活用できる汎用（はんよう）性があります。生成AIの仕組みや活用事例を知り、業務に役立てましょう。

生成AIの主なモデルとは? | できることや活用事例も簡単に説明

2024.05.28

生成AIとは、指定されたプロンプトやデータをもとに、新しいコンテンツを作り出す技術です。この記事では、主要な生成AIモデルとその詳細を解説します。また、生成AIの活用事例についても、業界別に詳しく紹介しています。

課題解決に繋がるBPRの手法とは

2024.05.27

この記事では、BPRの基本的な進め方や手法に加え、業務プロセスの再設計に向けた課題抽出について解説します。

オムニチャネル戦略の完全ガイド　顧客ニーズを理解し最適化する方法

AGI（汎用人工知能）とは? 従来型AIとの違いや実現できることを解説

ASI（人工超知能）とは? 従来型AIやAGIとの違い、利点・リスクについて解説

CX（顧客体験価値）向上を成功に導くアプローチ

なぜオムニチャネル戦略がコンタクトセンターに必要なのか？成功事例とその重要性を解説

ナレッジマネジメントにBPRがおすすめ。ナレッジ整備事例で見るBPR実践

労働人口減少がコンタクトセンターに与える影響と対策

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生成AIとコールデータ：新しいビジネス価値の創出方法

【一覧付き】生成AIサービスについて種類別に紹介【2024年最新版】

生成AIの注意点とは? 利用時に気をつけること、リスク対策を紹介

生成AIの仕組みとは? AIとの違いやディープラーニングについて紹介

生成AIの主なモデルとは? | できることや活用事例も簡単に説明

課題解決に繋がるBPRの手法とは

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新しいDXのリーダーズ ～ デジタル化でDXブルー

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