データマネタイゼーション調査レポート
データマネタイゼーション事業立ち上げ経験者300名を対象に実施した定量調査に加え、20社以上へのインタビューとコンサルティング現場での経験を踏まえ、データマネタイゼーション事業の成功に向けたポイントを解説します。

日本の労働生産性は主要先進国において一貫して低位にあり、さらに生産力の背景である生産労働人口は今後一層の減少が見込まれています。当社はこのような企業環境の課題に対して、企業のイノベーション力を高めること、高付加価値業務を増やすこと、定型反復業務を効率化することが急務であると考えています。
データマネタイゼーション事業立ち上げ経験者300名を対象に実施した定量調査に加え、20社以上へのインタビューとコンサルティング現場での経験を踏まえ、データマネタイゼーション事業の成功に向けたポイントを解説します。
~企業内の最後の暗黒大陸、調達購買業務の見える化を進める~
企業のDXが進むなか、調達購買業務のDX、なかでも購買取引に関するデータの収集・分析・活用は、ほとんどの企業ができていません。 なぜ調達購買業務のDXは進まないのでしょうか? 多くの企業の調達購買業務DXに関する現状と、共通する課題を掘り下げ、今後の調達購買業務DXの進め方について解説します。
事業化に向けたメタバースビジネスの検討に携わったことのある経験者500名への調査と、20名へのインタビューをもとに「事業化に失敗するメタバース13の特徴」を導出、事業化成功に向けたノウハウを解説します。
なぜ91%のサブスクは失敗するのか?
サブスク事業経験者500名への定量調査から判明した、「失敗するサブスク 17の特徴」について解説します。 コンサルティング現場での経験を踏まえ、サブスク事業の成功・失敗に関わるノウハウを「フォーティエンスの提言」として提示。
ローコード×AIで変わる要件定義──エンジニアと業務の新しい関係
データと社内の“暗黙知”を可視化し、持続可能な営業組織を構築するには
すぐに役立つPDFの読み込みから、データモデルの初歩まで
Python in ExcelとPower Queryで実現する効率的なデータ処理
Power Queryを活用した基本事項点検のススメ
データ統合に不可欠なIT部門の推進力
押さえるべきAIマネジメントフレームワークと小売企業におけるAIマネジメント導入事例
顧客心理の変化を捉える、見積業務改善の効果創出方法
検討時に立ちはだかる「デバイス」「コスト」「ROI」の壁を乗り越えるために
【第7回】成果を生むAIを導入するためには(特別編)
【第3回】企業におけるChatGPT活用の最新ユースケース
【第2回】ChatGPTの社会的インパクトと可能性
【第1回】人工知能/大規模言語モデルの発展と社会への影響
【第3回】デザインアプローチで導出する「DXに取り組むべき理由」
サステナブル企業が取り組んでいるSDGsテックの考察
【第6回】DXを加速するデータドリブンカスタマージャーニー
【第4回】Withコロナ/AfterコロナのDX・デジタル技術活用とは
【第3回】成果を生むAIを導入するためには(後編)
【第2回】成果を生むAIを導入するためには(前編)
【第1回】変革に必要な真のデジタル技術活用とは