セールスフォース・ジャパン
スポンサード先
スポンサード記事
全 27 件中 1 - 20 件を表示
AIエージェントは従来のテクノロジーと全く異なる「デジタル労働力」 ｜ 日本経済新聞 電子版特集（PR）
UCCグループが「デジタル労働力」による業務変革に乗り出した。ICT基盤モダナイゼーション、データ・アプリケーション・ERPプラットフォームの整備などを経て、いま同社が注力するテーマは、「グローバルオペレーションの強化」「工場稼働率の可視化」、そしてAI（人工知能）エージェントという「デジタル労働力の活用」である。同社では、2025年4月からSalesforceのAIエージェント「Agentforce（エージェントフォース）」の検証を進めている。CIOとしてUCCグループのICT/デジタル戦略をリードする黒澤俊夫氏に聞いた。
【セールスフォース 知られざる大進化】AI時代の成長戦略／Agentforce／そこで築くキャリア像／社風／転職／採用／営業職
【Sponsored by セールスフォース・ジャパン】 注目のテーマについてお話を聞く「& TALK」。今回は「セールスフォースの ...
AIエージェントで日本企業に労働力革命を ｜ 日本経済新聞 電子版特集（PR）
2024年10月、セールスフォース・ジャパンが日本で発表した「AIエージェント」に大きな注目が集まっている。SalesforceのAIエージェントは、人の介入なしに自らデータを集め、最適解を推論し、行動し、そして学習する。社員の分身のように顧客対応や営業活動をサポートし、チームの信頼できるパートナーともなる――このように、AIエージェントが「新たな労働力」となることを知らしめたからだ。日本企業が直面している「生産性の向上」や「人材不足」という経営課題を解決する道筋が示されたのではないだろうか。代表取締役会長兼社長の小出伸一氏に、SalesforceのAIエージェント「Agentforce（エージェントフォース）」が企業経営にもたらすインパクトを聞いた。
不可避の生産人口不足をAIエージェントで打開 日本の証券市場の「解像度」を上げる｜ 日本経済新聞 電子版特集（PR）
JPX総研が開設した「JPxData Portal」が、国内外の投資家や市場関係者から注目を集めている。日本取引所（JPX）グループなどが保有する200種以上のデータをカタログ化し、人工知能（AI）を活用した優れたデータ検索機能を備えることがその特徴だ。JPxData Portalの構築と運用、データサービス事業における顧客管理、案件管理、デジタルマーケティングを支えるシステムの1つが、Salesforce。JPX総研が目指す「より多くの企業に光を当てるデータサービス」の提供、人員と事業コストを増やさずにデータサービス事業を拡大するための「デジタル労働力」の活用について、執行役員の山藤敦史氏に聞いた。
生命保険の常識を変える 「AIエージェント」というデジタル労働力に期待 ｜ 日本経済新聞 電子版特集（PR）
2025年4月、アフラック生命保険が保険販売の最前線でSalesforceのAIエージェント「Agentforce（エージェントフォース）」の活用を開始した。DX戦略「DX@Aflac」を推進する同社は、Agentforceの本番稼働を開始した初めての国内企業となった。人工知能（AI）導入を加速させるアフラックの狙いは、保険販売業務の効率化や営業力の強化にとどまらない。「お客様が1万人いたら1万通りの保険をご提案」というフルカスタマイズ型保険商品の実現も視野に入れる。新たなデジタル労働力をもたらすAgentforceの活用戦略を、二見通取締役専務執行役員に聞いた。
移動を「感動体験」に モビリティをテクノロジーで根本から塗り替える｜ 日本経済新聞 電子版特集（PR）
2022年3月4日、ソニーグループ株式会社（ソニー）と本田技研工業株式会社（Honda）による「モビリティ分野における戦略的提携」のニュースが世界を驚かせた。日本を代表する2大ブランドの提携は「ソニー・ホンダモビリティ株式会社」の設立へと進み、2025年1月には初の商用モデル「AFEELA 1（アフィーラ ワン）」の発表に至っている。AFEELAが実現するのは、「移動を感動体験に変える」まったく新しい顧客価値の創造だ。同社は、D2C（Direct to Consumer）のバリューチェーンをゼロから構築し、その一環としてSalesforceのCRMを採用。AI（人工知能）エージェント「Agentforce（エージェントフォース）」についても活用検討を進めている。テクノロジー戦略をリードする高倉大樹・ネットワークサービス開発部ゼネラルマネージャーに聞いた。
北海道更別村✕Salesforce 人口3000人の農村がリードする自治体DX —更別村の挑戦 - 日経ガバメントテクノロジー Special
人口3000人の農村が、我が国の自治体DXをリードする存在になりつつある。令和3年（2021年）のデジタル田園都市国家構想推進交付金（デジタル実装タイプ）に採択された北海道更別村（さらべつむら）。採択されたのは、データ連携基盤を活用した複数サービスを実装、早期に開始するTYPE3というカテゴリーだ。更別村では、住民の利便性向上や行政の業務効率化にとどまらず、Salesforceを活用した「住民CRM」に取り組む。小規模な自治体でも実装可能なシステム連携とプッシュ型行政サービスの現状を解剖する。
女性の転職・活躍成功の鍵 会社選びでチェックしたい5つのポイントとは
もうおよそ40年も前になる1986年に「男女雇用機会均等法」が施行され、2022年４月からは「女性活躍推進法」が施行されている。
生成AI、営業活動でどう活用？ 世界最新調査から分析、効果的な手法と注意点とは？
近年、多くのビジネスの分野で生成AIが導入されるようになった。営業関係の業務でも、アカウントの調査や見込み客へのメール、営業リポート、営業戦略の作成など、さまざまなシーンで活用されている。
Salesforceの生成AI Salesforceの各製品に搭載されたGPT
本記事では、Salesforceの各製品に搭載されたGPT（Generative Pre-trained Transformer：事前学習の文章生成言語モデル）について紹介する。
Salesforceが歩んできた“信頼性のある生成AI”への道のり
AIファーストを掲げてきたSalesforceは今年6月、エンタープライズ向け生成AIを活用して、速やかにカスタマーエクスペリエンスと企業の生産性を強化できるよう支援する「AI Cloud」を発表した。本記事では、信頼性を実現するためにSalesforceが歩んできたAIの歴史と信頼性の根拠となる取り組みについて紹介していく。
Salesforceの生成AI 信頼されるAIとは？生成AIのリスクと開発者の責任
生成AIを開発・公開する企業は、どのように使用されるかを念頭に置いて、明確な意図と責任を持つべきであろう。本記事では、Salesforceが生成AIの開発についてどのように考え、どういった取り組みをしているのかを紹介する。
デジタル化が進まない原因は「技術」ではなく「組織」 専門家が語るDXに最適な変革手法「コンポーザブル」とは
スイスの国際経営開発研究所（IMD）が2022年10月に発表した「世界デジタル競争力ランキング2022」では、日本は前回から１つ順位を落として過去最低の29位となった。
Salesforceの生成AI「Einstein GPT」で、仕事のやり方はどう変わるのか？
Salesforceの「Einstein GPT」はAI生成コンテンツを提供する。SalesforceでAIおよび機械学習担当シニアバイスプレジデントを務めるジェイエシュ・ゴヴィンダラージャン氏の発言から、Einstein GPTとはどのようなものなのかを読み解いていく。
Salesforceの生成AI CRMにおける生成AIの価値とは？
セールスフォース・ジャパンが2023年7月20・21日に東京とオンラインで開催する「World Tour Tokyo」でも、「AI、データとCRMがビジネスの未来を創る。」をテーマに、生成AIの活用によるCRMの未来が展望されるはずだ。この連載では、Salesforceの生成AIの考え方を紹介していく。
企業に不可欠な「データガバナンス」 全社規模でデータ活用を推進、3つの注意点とは？
急激なビジネス環境の変化に対応するため、データを最大限に活用することは企業にとって不可欠だ。
大量かつ複雑なデータをビジュアル化 データ活用、全社レベルで推進する手法とは？
企業にとってデータの需要はかつてないほど高くなっている。企業は5年前に比べて10倍のデータを管理しているともいわれ、扱うデータ量はさらに拡大を続けている。
データはあるのに活用されない！ 成功する組織に必要なデータ分析環境とは
データを収集・分析することでコストの削減、業務効率化、顧客満足度の向上を図ることは、多くの企業にとって重要な経営課題だ。
顧客離れ、どう防ぐ？ カギを握るカスタマーサポート、新手法で飛躍的に改善
最近では、「売り切り型」から「サブスクリプション型」へとビジネスモデルの転換が進んでおり、ソフトウエアや映像・音楽などデジタルコンテンツをはじめ、食品や日用品、家電、家具、クルマなど、多くの商品・業種で多様なサービスが生まれている。
「不確実性の時代」でも、競争力を高める 「コンポーザブル」な組織とシステムとは？
ものごとの変化が激しい現代は、長期的予測が難しい時代である。従来のように時間をかけて状況を分析し、それを元にした施策を打ち出しても、成果は保証されない。