更新日： 集計期間:2026年06月10日～2026年07月07日
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Databricks導入でデータサイロを解消し、300名超のセルフサービス活用を実現
データ活用が進まない大きな要因である「データ準備」の負担を激減させた、 ITインフラ刷新の事例です。 Databricksの導入により、各部署に散在していたデータサイロを解消し、 統合データ基盤を整備しました。 これにより、データサイエンティストや分析者がセルフサービスでデータを 活用できるようになり、準備時間を80％短縮することに成功しています。 現在では300名を超える社員がデータを日常的に活用する文化が 定着しています。 効率的なデータ基盤構築のロードマップを資料で公開しています。
顧客と直接対話し、数週間でMVPを開発。競合を凌駕するスピード感
海外展開における迅速なプロダクト開発と、競争優位性を確保した FDEの実践事例を紹介します。 グローバル新規事業において、現地にFDEを派遣し顧客と直接対話を 行う体制を構築しました。 わずか数週間でMVP(実用最小限の製品)を開発し、市場投入までの時間を 従来より20％短縮しています。 いち早くローンチを実現できたのは、現場フィードバックを 即反映するFDEモデルの強みです。 スピード感ある新規事業開発の秘訣を資料でご確認ください。
IoT導入済みなのに活用できないのはなぜ？データサイロ化と属人化からの脱却
日本企業の多くが直面している、PoC(実証実験)から先に進めない、 いわゆる「AI導入の壁」の正体を明らかにします。 IoTでデータは蓄積されているものの、現場ごとに判断がバラバラで 「データがAIに渡せる型」になっていないケースが散見されます。 また、既存の設備やルールがAIとの協動を前提としていない 「後付け対応の限界」も大きな課題です。 これらを打破し、単なる可視化を超えた「自律制御(フィジカルAI)」を 実現するために必要な、データ統合基盤の整備の重要性を説きます。 貴社のAI導入を成功に導くためのボトルネック解消法を、 無料資料で手に入れましょう。
今話題のAIを活用したGTMエンジニアリングについて解説！
当資料は、現場のデータを利益に変え売上をあげるためのDX戦略について 解説した資料です。 AI-Readyにおける3つの習熟度段階をはじめ、従来のSFA/CRM導入が 失敗する要因、「GTMエンジニアリング」という新アプローチ、 化学系専門商社におけるAI-Ready化事例などを掲載。 当社が提供する無料AI-Readyアセスメント(現状診断)のご案内も 収録しております。ぜひご活用ください。 【掲載内容】 ■AI活用の現在地：守りから攻めへの戦略的シフトを解説 ■従来の営業DXの限界：ツール導入だけでは失敗する3つの壁 ■GTMエンジニアリング：収益を設計する新アプローチの定義と役割 ■導入事例と成功モデル化学系専門商社のAI-Ready化とQuick Win ■期待される投資対効果：トップライン·ボトムラインへのインパクト ■NTPのソリューション：現場密切入の一気通貫実装支援サービス ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
