業績悪化の兆候、需要の変化、供給遅延、コスト超過、人材流出のリスク。
ビジネス上の重要な変化は、顕在化する前から、企業内のデータや業務プロセスに現れています。
これから企業に求められるのは、変化が起きてから対応するのではなく、AIを活用して変化の兆候を捉え、迅速かつ的確な意思決定につなげることです。しかし実際には、AIを導入しても業務改善や成果創出まで結び付けることは容易ではありません。
本ウェビナーでは、まずお客様事例を通じて、AIを構想や実証実験で終わらせず、実際の業務変革へとつなげるための考え方や実践のポイントをご紹介します。
続いて、Oracle Agentic Applicationsのデモを交えながら、AIが企業固有のデータや業務プロセスを理解し、異常やリスクを自律的に検知し、その背景や影響を分析したうえで、次に取るべきアクションを提示する仕組みをご紹介します。
Oracle Fusion Applicationsでは、AIは業務アプリケーションに組み込まれています。複数のAIエージェントが業務コンテキストを共有し、特定のビジネス目標に向けて連携することで、人の意思決定と業務遂行を支援します。
AIによる業務変革をどのように実現できるのか、その考え方から実践までを、お客様事例とデモを通じて具体的にご紹介します。
このような課題をお持ちではありませんか？
- 「異常が起きてから対応する」のではなく、リスクを事前に把握したい
- AIを導入しても、実際の業務改善や成果につながるイメージが持てない
- 部門ごとに分散したデータではなく、業務全体を横断して判断したい
- AIが提案した内容の"根拠"まで確認できる仕組みがほしい
- AIに分析だけでなく、次に取るべきアクションまで提案してほしい
ひとつでも当てはまる方は、是非ご参加ください。
お客様事例からAIによる業務変革の実践ポイントを学び、Oracle Agentic Applicationsのデモを通じて、AIがどのように業務データを活用し、人の意思決定を支援するのかをご紹介します。
