データ戦略 プロンプトでは、もう差がつかない。経営者が向き合うべき「コンテキスト負債」という新概念 Tsuyoshi Kimura 2026年7月24日 AI活用の成否を分けるのは、もはやプロンプトの巧拙ではありません。会社の知識や判断がAIに渡せる形で整っていない状態=「コンテキスト負債」という新しい指標を解説。ビジネスリーダーが向き合うべき理由と、明日から始める3つの問いを紹介します。 システム管理者 Agentforce Agentic AI Datablazer 【見逃し配信】国内最大級のデータの祭典「DataFam(データファム) Tokyo」で示した「見る」から「実行する」への次世代BI Tsuyoshi Kimura 2026年7月24日 2026年6月にセールスフォース・ジャパンが開催した国内最大のデータの祭典「DataFam(データファム)」。顧客事例や学生コンテストを含む前12本のセッションのオンデマンド配信を開始しました。本記事では、各セッションのサマリーをご案内します。 Agentforce Agentic AI AI(人工知能) 保険 【RINGの会】「保険代理店×AIの実装」について考えた1日 Yusuke Higashiyama 2026年7月24日 7月11日に開催された保険業界向けイベント「第27回 RINGの会 オープンセミナー」に登壇する機会を頂きました。「AIの実装」をテーマにしたセッションの骨子をレポートします。 Agentforce Agentic AI AI(人工知能) AI 研究 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7月22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。 Agentforce Agentic AI AI(人工知能) マーケティング SaaS業界の「転換点」とは?職種や注目の背景、PaaSとの違いを徹底解説 Salesforce Japan 2026年7月17日 大きな変革期(転換点)にあるSaaS業界を徹底解剖!マーケやエンジニアなどの職種紹介、PaaSとの違い、そしてなぜ今注目されているのかを分かりやすく解説します。スピーディーな変化に対応し、将来性が期待されるSaaS業界の今がわかります。 Agentic AI AI(人工知能) カスタマーサクセス 生成AI LLM(大規模言語モデル)とは?仕組みや用途をわかりやすく解説 Iwasaki Katsuya 2026年7月17日 LLM(大規模言語モデル)とは、大量のテキストデータに対して深層学習(ディープラーニング)を用いて訓練した自然言語モデルです。本記事では、LLMの意味と仕組み、用途を解説します。 AI(人工知能) データの可視化 生成AI 営業業務 BPRとは?業務改善との違いや進め方、成功事例をわかりやすく解説 Salesforce Japan 2026年7月17日 BPRとは、ビジネスプロセス・リエンジニアリングの略で、組織の業務プロセスを効率化し、全体の生産性を向上させるための再構築を指します。本記事では、BPRの概要や進め方、注意点、成功事例を解説します。 Agentforce Service AI(人工知能) CRM データカルチャー AI導入はどう進める?メリット・デメリットや成功のポイント、事例を紹介 Salesforce Japan 2026年7月17日 企業がAIを導入することで、短時間で大量のデータを分析でき、その結果をもとに精度の高い予測が可能となります。本記事では、AI導入のメリット・デメリットや事例、導入プロセスを詳しく解説します。 AI(人工知能) データ管理 データ データカルチャー AIのデータ活用方法|6つの事例とメリット、分析のポイントを紹介 Salesforce Japan 2026年7月17日 データ分析が急速に加速する中、AIによる分析とデータ活用が重要視されています。さまざまなデータをもとにAI分析することで、より正確な現状把握と予測が可能です。その事例と活用時のポイントについて解説します。 AI(人工知能) データ管理 データ イノベーション コールセンターで活用されているAIの種類|事例や導入手順も解説 Salesforce Japan 2026年7月17日 コールセンターでもAIを活用すると、さまざまなメリットが得られます。本記事ではコールセンターで活用されているAIの種類や導入事例を解説します。導入するメリットやデメリットも解説しますので、AIシステムを導入したいコールセンター事業者はぜひ参考にしてみてください。 AI(人工知能) イノベーション
データ戦略 プロンプトでは、もう差がつかない。経営者が向き合うべき「コンテキスト負債」という新概念 Tsuyoshi Kimura 2026年7月24日 AI活用の成否を分けるのは、もはやプロンプトの巧拙ではありません。会社の知識や判断がAIに渡せる形で整っていない状態=「コンテキスト負債」という新しい指標を解説。ビジネスリーダーが向き合うべき理由と、明日から始める3つの問いを紹介します。 システム管理者 Agentforce Agentic AI
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AI 研究 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7月22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。 Agentforce Agentic AI AI(人工知能)
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生成AI LLM(大規模言語モデル)とは?仕組みや用途をわかりやすく解説 Iwasaki Katsuya 2026年7月17日 LLM(大規模言語モデル)とは、大量のテキストデータに対して深層学習(ディープラーニング)を用いて訓練した自然言語モデルです。本記事では、LLMの意味と仕組み、用途を解説します。 AI(人工知能) データの可視化 生成AI
営業業務 BPRとは?業務改善との違いや進め方、成功事例をわかりやすく解説 Salesforce Japan 2026年7月17日 BPRとは、ビジネスプロセス・リエンジニアリングの略で、組織の業務プロセスを効率化し、全体の生産性を向上させるための再構築を指します。本記事では、BPRの概要や進め方、注意点、成功事例を解説します。 Agentforce Service AI(人工知能) CRM
データカルチャー AI導入はどう進める?メリット・デメリットや成功のポイント、事例を紹介 Salesforce Japan 2026年7月17日 企業がAIを導入することで、短時間で大量のデータを分析でき、その結果をもとに精度の高い予測が可能となります。本記事では、AI導入のメリット・デメリットや事例、導入プロセスを詳しく解説します。 AI(人工知能) データ管理 データ
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