データカルチャー BIツールおすすめ比較ガイド|目的別の選び方・導入に失敗するパターンとその回避法まで解説 Miho Akitsu 2026年8月20日 おすすめBIツールの特徴や費用を徹底比較!目的別の選び方から、導入で失敗しないためのポイントまで分かりやすく解説。 Data Cloud Agentforce TrailblazerDX Trailblazer 営業DX・AI・データ活用を学べるSalesforce(セールスフォース)の無料ウェビナー(2026年8月/9月/10月編) Miho Akitsu 2026年8月18日 2026年8月〜10月に開催されるSalesforceの無料ウェビナー・イベントをまとめてご紹介。営業DXやAIエージェント活用、ガバナンス戦略、業界別事例(製薬・自動車・観光)など11個の注目イベントを開催。初心者から実務担当者まで役立つノウハウをお届けします。 Agentic AI 金融サービス AI 研究 ソートリーダーシップ コンテキスト・ロットとは。「AIは、情報を入れるほど賢くなる」わけではない Tsuyoshi Kimura 2026年8月17日 「社内の資料を全部読ませれば、AIは賢くなる」。その常識が、いま覆されています。文脈を足すほど精度が落ちる「コンテキスト・ロット」とは何か。18モデルの実証データと、経営が取るべき一手を解説します。 データ Data Cloud CEO Agentic AI AIエージェントのデータ分析精度と、誤回答の防ぎ方 Julia Kosheleva-Coats Johnson Ton 2026年8月13日 AIエージェントは、自信満々に間違った回答を生成することがあります。正確なデータ分析を行うため、なぜ検証済みのデータセットやAIスキル、Tableau MCPが必要なのかを、社内の実践例とともに解説します。 Datablazer AI(人工知能) 生成AI Agentic AI 野良AIエージェントとは。誰も頼んでいないのに、あなたの会社で働き続けている Tsuyoshi Kimura 2026年8月12日 作った本人も忘れたAIエージェントが、権限を持ったまま社内で動き続ける──。これが「野良AIエージェント」です。「シャドーAI」との決定的な違い、3つのリスク、そして野良化させない設計を解説します。 Data Cloud CEO CIO CRM SalesforceとHubSpotを徹底比較|AI機能・乗り換えタイミング・選び方まで解説 Miho Akitsu 2026年8月10日 SalesforceとHubSpotの機能や料金、最新AI機能の違いを徹底比較!自社に最適なCRMの選び方を解説します。 Agentforce Marketing マーケティング AI(人工知能) テック業界で活躍する女性 日本のお客様を大切にする職種、Salesforceの「Product Manager(PM)」を知る8つの質問 Tsuyoshi Kimura 2026年8月7日 Salesforceの各プロダクト・サービス、職種の特徴をセールスフォース・ジャパンの専門家にわかりやすく説明してもらう「教えて!エキスパート」。第4回は、プロダクトマネージャー(PM)の真野知子が、あまり馴染みがないPMという職種を解説します。 信頼 カスタマーリレーションシップ マーケティング 公共機関 【Salesforce in Public Sector】デジタル庁主催「法令×デジタルハッカソン」に参加してみた Koji Tashiro Sana Hojo 2026年8月7日 連載「Salesforce in Public Sector」の第3回は、2025年12月から2026年3月にかけて開催されたデジタル庁主催の「法令×デジタルハッカソン」へ参加した体験談とハッカソンで活用した「Slack」を紹介します 公共機関 Slack AI(人工知能) AI(人工知能) コンテキストエンジニアリングとは?意味・プロンプトとの違い・始め方を解説 Tsuyoshi Kimura 2026年8月6日 コンテキストエンジニアリングとは、AIが応答を生成する際に参照する情報環境そのものを設計・管理する技術です。AIに「何を、どの順で、どれだけ渡すか」という設計こそが出力の質を決めます。 CEO CIO 経営幹部 Agentic AI エージェント・ウォッシングとは。「AIエージェント」の8割は、本物ではない Tsuyoshi Kimura 2026年8月6日 「AIエージェント」を名乗る製品の多くは、従来のチャットボットやRPAの看板を塗り替えただけーー。ガートナーはこれを「エージェント・ウォッシング」と名づけました。本物と偽物の境界と、経営者が投げるべき4つの問いを解説します。 Data Cloud CEO CIO
データカルチャー BIツールおすすめ比較ガイド|目的別の選び方・導入に失敗するパターンとその回避法まで解説 Miho Akitsu 2026年8月20日 おすすめBIツールの特徴や費用を徹底比較!目的別の選び方から、導入で失敗しないためのポイントまで分かりやすく解説。 Data Cloud Agentforce TrailblazerDX
Trailblazer 営業DX・AI・データ活用を学べるSalesforce(セールスフォース)の無料ウェビナー(2026年8月/9月/10月編) Miho Akitsu 2026年8月18日 2026年8月〜10月に開催されるSalesforceの無料ウェビナー・イベントをまとめてご紹介。営業DXやAIエージェント活用、ガバナンス戦略、業界別事例(製薬・自動車・観光)など11個の注目イベントを開催。初心者から実務担当者まで役立つノウハウをお届けします。 Agentic AI 金融サービス AI 研究
ソートリーダーシップ コンテキスト・ロットとは。「AIは、情報を入れるほど賢くなる」わけではない Tsuyoshi Kimura 2026年8月17日 「社内の資料を全部読ませれば、AIは賢くなる」。その常識が、いま覆されています。文脈を足すほど精度が落ちる「コンテキスト・ロット」とは何か。18モデルの実証データと、経営が取るべき一手を解説します。 データ Data Cloud CEO
Agentic AI AIエージェントのデータ分析精度と、誤回答の防ぎ方 Julia Kosheleva-Coats Johnson Ton 2026年8月13日 AIエージェントは、自信満々に間違った回答を生成することがあります。正確なデータ分析を行うため、なぜ検証済みのデータセットやAIスキル、Tableau MCPが必要なのかを、社内の実践例とともに解説します。 Datablazer AI(人工知能) 生成AI
Agentic AI 野良AIエージェントとは。誰も頼んでいないのに、あなたの会社で働き続けている Tsuyoshi Kimura 2026年8月12日 作った本人も忘れたAIエージェントが、権限を持ったまま社内で動き続ける──。これが「野良AIエージェント」です。「シャドーAI」との決定的な違い、3つのリスク、そして野良化させない設計を解説します。 Data Cloud CEO CIO
CRM SalesforceとHubSpotを徹底比較|AI機能・乗り換えタイミング・選び方まで解説 Miho Akitsu 2026年8月10日 SalesforceとHubSpotの機能や料金、最新AI機能の違いを徹底比較!自社に最適なCRMの選び方を解説します。 Agentforce Marketing マーケティング AI(人工知能)
テック業界で活躍する女性 日本のお客様を大切にする職種、Salesforceの「Product Manager(PM)」を知る8つの質問 Tsuyoshi Kimura 2026年8月7日 Salesforceの各プロダクト・サービス、職種の特徴をセールスフォース・ジャパンの専門家にわかりやすく説明してもらう「教えて!エキスパート」。第4回は、プロダクトマネージャー(PM)の真野知子が、あまり馴染みがないPMという職種を解説します。 信頼 カスタマーリレーションシップ マーケティング
公共機関 【Salesforce in Public Sector】デジタル庁主催「法令×デジタルハッカソン」に参加してみた Koji Tashiro Sana Hojo 2026年8月7日 連載「Salesforce in Public Sector」の第3回は、2025年12月から2026年3月にかけて開催されたデジタル庁主催の「法令×デジタルハッカソン」へ参加した体験談とハッカソンで活用した「Slack」を紹介します 公共機関 Slack AI(人工知能)
AI(人工知能) コンテキストエンジニアリングとは?意味・プロンプトとの違い・始め方を解説 Tsuyoshi Kimura 2026年8月6日 コンテキストエンジニアリングとは、AIが応答を生成する際に参照する情報環境そのものを設計・管理する技術です。AIに「何を、どの順で、どれだけ渡すか」という設計こそが出力の質を決めます。 CEO CIO 経営幹部
Agentic AI エージェント・ウォッシングとは。「AIエージェント」の8割は、本物ではない Tsuyoshi Kimura 2026年8月6日 「AIエージェント」を名乗る製品の多くは、従来のチャットボットやRPAの看板を塗り替えただけーー。ガートナーはこれを「エージェント・ウォッシング」と名づけました。本物と偽物の境界と、経営者が投げるべき4つの問いを解説します。 Data Cloud CEO CIO