AIリーダーによる実践的洞察
今日の企業AI意思決定者の信念、感情、優先順位を捉えたKore.ai独自のレポート
本レポートで提供される洞察とデータは、情報提供のみを目的としたものである。
序文
私たちは、AIがもはや「もし」ではなく、「どれくらいのスピードで、どこまで進化するか」を問う新時代を迎えようとしている。
この1年で、AIは閾値を超えた。かつては実験的であったものが、今や実用的である。サービス提供の変革や職場作業の自動化から、意思決定の迅速化や新たなビジネスモデルの形成に至るまで、AIは真のインパクトを生み出している。
Kore.aiでは、これは単なる技術的なシフトではなく、考え方のシフトだと考えています。それは、仕事の進め方、社員とシステムの関わり方、そして企業があらゆる機能にわたってインテリジェンスを拡張する方法を再考することです。しかし、変革は単独で起こるものではない。最前線にいる人々、つまり企業全体でAIを構築し、実装し、ナビゲートするリーダーたちからの洞察が必要なのだ。
そのため私たちは、業界や地域を超えて1,000人以上のシニアリーダーの声を収集するグローバル調査を依頼しました。その結果、企業はAIに投資するだけでなく、AIを中心に再構築を進めていることが明らかになった。しかし、データの質、スケーリングの障壁、人材格差、LLMを大規模に展開するためのコストなど、課題は依然として残っている。
本レポートは、雑音を一刀両断し、実用的で現実的な洞察を提供する。構築か購入かの判断、効果的なユースケースから人材戦略、ベンダー選定に至るまで、AIの現在地と次に進むべき方向性を示している。
あなたがAIの楽観主義者であれ、慎重な採用者であれ、あるいはその中間であれ、この調査はあなたが目的を持って前進するための明確さと自信を与えてくれると確信している。
AIでビジネスを再構築しよう。一緒に。
~ ラジ・コネル
創業者兼CEO、Kore.ai
この論文で、あなたは発見するだろう：
- 各部門のどこで、どのようにAIが活用されているか
- 測定可能なインパクトをもたらす各業界のトップ・ユースケース
- 企業が採用するAI技術とその理由
- リーダーはAIツールやソリューションの構築と購入のどちらを選ぶか
- AIベンダーやプラットフォームを選ぶ際に最も重要なこと
- 企業が今直面しているAIの最大の課題と、そこから学んだこと
- 人材とスキルはどのように進化しているのか？
- AI予算は次にどこへ向かうのか
- 2025年以降のAI戦略で何が変わるか
主な調査結果
- AIはあらゆる機能に浸透しつつあるが、準備態勢は遅れている
AIは今や企業全体に浸透しており、71％の企業がカスタマーサービス、IT、人事、財務、オペレーション、マーケティングなどの部門でAIを積極的に使用または試験的に導入している。しかし、データ、インフラ、人材における重大なギャップを指摘し、準備が完全に整っていると報告しているのはわずか30%に過ぎない。 - AIはワークプレイス、ビジネスプロセスの自動化＆オーケストレーション、カスタマーサービスで利用されている
プロセスのオーケストレーションがユースケースのトップで、44％を占めている。職場におけるAIは31%でこれに続き、企業は従業員の生産性を高めるためにAIを導入している。カスタマーサービス向けAIは24％を占め、より良いサポートを迅速に提供するために導入されている。 - Buy-over-Buildが支配的な戦略
大多数（72％）は、社内でAIソリューションを構築するよりも、購入してカスタマイズすることを好む。信頼と評判がベンダー評価をリードし、モデル出力の品質、効率、統合が決定要因の上位に挙げられている。 - 初期の成功率は高いが、スケーリングは厳しい
調査によると、93％がAIの初期導入（パイロット）は成功したと考えているが、データプライバシーや規制遵守、LLMコスト、AI人材不足への懸念から、スケーリングには制約があることが明らかになった。 - 人間とAIのコラボレーションが次のフロンティア
AIの成功は、AIの専門知識と従業員のAIとのコラボレーション能力にますます結びついている。ほとんどの企業は、データ分析やAIとのインタラクションを担う人材のスキルアップや採用を計画しており、技術的なインフラだけでは将来的な成長は望めないことを認識している。
つまり、企業におけるAIの活用は、実験から運用へと移行する新たな段階に入ったが、その価値を最大限に発揮するには、準備、拡張可能なインフラ、責任あるガバナンス、インテリジェントなシステムとともに働く権限を与えられた労働力に改めて焦点を当てる必要がある。
明確にするための主な定義
AIプラットフォーム：AIモデル、エージェント、アプリケーションの構築、デプロイ、管理、拡張に必要なコア機能を提供する基盤インフラ。データ統合、モデルトレーニング、オーケストレーション、モニタリング、ガバナンスのためのツールが含まれ、多くの場合、マルチモーダル入力、エージェントワークフロー、統合用APIをサポートする。エンタープライズAIのためのオペレーティング・システムと考えてほしい。
例Kore.aiエージェント・プラットフォーム、Google Vertex AI、Microsoft Azure AI、AWS Bedrock。
AIソリューションAIを使用して特定のビジネス課題を解決する、事前構築済みまたはカスタマイズ可能なエンドツーエンドの製品。ボット、ワークフロー、モデル、UI要素、統合など複数のコンポーネントが含まれ、プラットフォーム上に構築されることが多い。これらは、機能的または業界固有のユースケースのための、すぐに使えるAIツールキットと考えてください。
例AIを活用した顧客サービスの自動化、人事のオンボーディング・アシスタント、クレーム処理ワークフロー、ITサポート・ソリューションなど。
AIアプリ：軽量で、多くの場合スタンドアローンのユーザー向けアプリケーション。ウェブ、モバイル、チャットベースのアプリケーションで、AIを活用して機能を実現する。AIのエンドユーザー・エクスペリエンス層と考えてください。
例を挙げよう：銀行の音声アシスタントアプリ、技術サポートのAIアシスタント、パーソナライズされたショッピングアシスタントなど。
第1章
AIは複数の部門で積極的に活用されている
AIの活用は組織内に広く浸透しており、今やデジタルトランスフォーメーションの中核的な推進力と考えられている。ITサポート部門とカスタマーサービス部門が引き続きAIの採用率トップである一方、マーケティング部門はAIの採用率トップ3に入っている。製品開発、人事、オペレーション、財務、エンジニアリングなどの他の部門もAIの導入が進んでいる一方、管理、調達、法務、営業はAIの導入が中程度か、実験的な導入にとどまっている。全体として、AIは組織全体で積極的に使用または実験されている。
調査対象となった企業リーダーの71％が、組織内の複数部門にわたってAIを積極的に活用していると報告している。
あなたの組織では現在、どの部門がAIを活用していますか。
現在のAI利用状況
次の記述のうち、あなたの組織のAI利用を最もよく表しているものはどれですか。
この拡大は極めて重要な瞬間である：組織内の多くの機能が、AIを使って業務を再構築しようとしている。これはまさに、AIの導入にとって明るい兆しである。
米国、ドイツ、オーストラリア、インドが、部門別使用率でも経営陣の支持でもリードしている。対照的に、韓国、日本、フィリピンは後塵を拝しており、これは指導層の熱意がやや低いことを反映している。このような地域差は、採用を加速させるためには経営陣の熱意が重要であることを示している。
国別のAI活用とAIリーダーシップへの熱意
AI導入に対する貴組織の経営幹部の感情 n1029
全体として、参加者は職場におけるAIの利用と熱意について高いレベルを報告しており、大多数が複数の部門にわたってAIを導入している。このように、地理的・部門的な垣根を越えて幅広く活用されていることは、企業におけるAI導入の重要性と機会を示している。
その意味するところは、企業はAI戦略を迅速に策定し、部門や役割を超えたトレーニングに投資し、AIを効果的に活用する組織構造を適応させることで、AIから価値を実現し、競合他社に先んじることを求めているということだ。
第2章
AIアジェンダの推進
AIは企業戦略の中核となりつつあり、明確な業務価値をもたらすユースケースに焦点が当てられている。最も一般的な用途としては、従業員の生産性向上（情報発見、コンテンツやアイデアの創出、分析、タスクの自動化など）、ビジネスプロセスの自動化（コンプライアンス、リスク管理、ワークフローの自動化など）、カスタマーサポートやセルフサービスなどが挙げられる。
現在の採用率は、ワークプレイスで32％、プロセスで34％、カスタマーサービスで33％とかなりバランスが取れているが、重要性を尋ねたところ、企業はプロセスオートメーションを最も高く評価し（44％）、次いでワークプレイスのユースケース（31％）、カスタマーサービス（24％）となった。
最も重要なAIの使用例
現在AIを適用しているユースケースのうち、組織にとって現在最も重要なものはどれですか？あてはまるものをすべて選んでください。
セクター別の動向を見ると、テクノロジーとソフトウェア、金融サービスセクターでは、AIを活用した洞察と分析が重視されており、競争上の差別化要因としてのデータの戦略的重要性が浮き彫りになっている。小売、ヘルスケア、ビジネス・サービスでは、AIを活用した顧客エンゲージメントに重点が置かれ、テクノロジー・ソフトウェア、金融サービス、ビジネス・サービス、小売では、検索や情報発見に関連するユースケースがリードしている。
業界別AI活用事例トップ
あなたの組織は、次のどの分野でAIを活用していますか。あてはまるものをすべて選んでください。
組織のAIロードマップを策定するリーダーにとって、自動化、サポート、洞察力、生産性をめぐる初期の勢いは、前進への明確な道筋を示している。しかし、これらのイニシアチブは即座に実現するものではなく、そのほとんどが成熟に達するまでに7～12カ月を要するため、規律ある計画、リソースの配分、測定、経営陣の監視が必要である。
AI導入期間
典型的なAIプロジェクトの実施期間はどのくらいですか。
テクノロジーの観点からは、ジェネレーティブAI、プロンプト・エンジニアリング、モデル・トレーニング、LLM、会話型AIが企業展開の面で最も進んでおり、多くの組織が実験から生産と規模拡大に移行している。これらのテクノロジーは現在、初期段階のAIプログラムにとって信頼できるイネーブラとみなされている。一方、マルチモーダルAI、検索拡張型ジェネレーション（RAG）、エージェント型AIなどの新たな機能は、高レベルの実験と概念実証活動によって勢いを増している。
AI技術利用の現状
以下の各 AI 技術について、貴組織の現在の立場を最もよく反映しているものを示してください。
第3章
AIの準備
AIを大規模に導入する準備態勢を評価する際、組織は実行を直接支援するイネイブラーに重点を置いていることが回答からうかがえる。データ品質、技術インフラ、AI人材、AIアプリケーションは、ビジネスアライメント、予算計画、利害関係者の賛同といった広範な戦略的要素に比べ、AIの準備に不可欠な要素として捉えられている。
AIへの対応で最も重要な分野
組織のAI対応力を判断する際、重要度の上位3位はどの分野ですか。
第4章
建設か購入か--決断は準備と前途が決め手
AIが企業戦略にとって重要な要素になるにつれ、企業はAIソリューションやアプリの調達や拡張方法について慎重な選択をしている。
企業はAIを導入する際、複雑さよりもシンプルさを重視している。約4分の1（25％）がカスタマイズ可能な全体的なサードパーティ製ソリューションを好む一方、31％はすぐに使えるベンダー製ソリューションを好む。完全なカスタムメイドのAIソリューションを追求する企業は30%に満たず、ベスト・オブ・ブリードのソリューションを統合することを選択する企業は16%に過ぎない。
次のうち、あなたの組織が希望するAIソリューションのタイプとして最も適切なものはどれですか。
お好みのAIツールはどれですか？
ハイブリッドAIツーリング - ノーコード/プロコード・オプションの組み合わせを提供するもの
AI開発ツールの好みについて、AIリーダーは柔軟性と制御性を提供するツールへの傾斜を示している。ハイブリッド型エンタープライズAIツール（48％）とオープンソースツール（45％）は、純粋なノーコード/ローコードツール（7％）よりも好まれており、企業固有のニーズに合わせてカスタマイズできるコントロール能力を持つことを望んでいることを示している。
ベンダー評価基準
AI技術ベンダーを選定する際、最も重要な基準のトップ5は何ですか？
AI技術ベンダーの選択に関しては、何よりも性能と信頼性が重要である。アウトプットの品質と精度、ソリューションの効率性、データ・セキュリティ、使いやすさ、ドメインの専門知識、統合機能が、上位の決定基準となっている。注目すべきは、「価格」の順位が低いことで、信頼性が高くパフォーマンスの高いAIの価値が高く評価されていることが浮き彫りになっている。
業種を問わず、アウトプットの質は一貫して優先事項の上位を占めているが、業種によってさらに微妙な違いがある：
- テクノロジー企業やソフトウェア企業は、モデルの効率性を重視している。
- 医療機関は規制遵守を優先する。
- ビジネス・サービスは、アウトプットの品質とデータ保護に等しく重点を置いている。
ベンダー評価基準
AI技術ベンダーを選定する際、最も重要な基準のトップ5は何ですか？
組織が実験から実戦配備に移行するにつれ、スポットライトはオペレーショナル・エクセレンスに移りつつある。この新たな局面では、AIテクノロジーとベンダーとのパートナーシップの選択が、戦略上不可欠となる可能性がある。
第5章
AIのスケーリングにおける最重要課題
回答者の93％がパイロット・プロジェクトの成功に同意している一方で、AIの拡大における障壁として最も挙げられているのは、AI人材の不足、LLMに関連するコスト、データ・セキュリティとコンプライアンス、ビジネス価値の証明に対するプレッシャーである。独自のファーストパーティデータを保護することは、規制や社内ガバナンスの基準を満たすためだけでなく、AIの成果に対する信頼を築くためにも不可欠である。別の質問（AIソリューションで使用するデータの種類で最も重要なもの）では、回答者の56％がサードパーティデータよりもファーストパーティの構造化データまたは非構造化データを優先している。
企業が新たなAIイニシアチブを導入する際に直面する最重要課題は、人材不足、コスト圧迫、データセキュリティへの懸念、規制遵守の必要性である。
AIプロバイダーを選択する際、ベンダーの価格設定は主要な要因ではないが、LLM使用に関連する継続的なトークン・ベースのコストは、AIプロジェクトを拡大する上で2番目に大きな課題であると評価されている。
各組織が抱えるAIの最重要課題
新しいAIソリューションを導入する際に、あなたの組織が直面している／直面したことがある課題は、次のうちどれですか。あてはまるものをすべて選んでください。
ROIに関しては、業務効率、アウトプットの品質、従業員の生産性の向上、顧客満足度、完了までの時間が重要な指標となっている。これは、組織全体が効率、ビジネスのスピード、品質に重点を置いていることを反映しているようだ。
さらに、こうした効率主導の指標は、コスト削減、価値実現までの時間の短縮、ROIの改善に直結し、継続的なAI投資に関する戦略的意思決定の基礎となる。
成功のためのAI指標（KPI
あなたの組織では、AI導入の成功を測るために、上位3つの指標を使っていますか。
第6章
これまでのAIプロジェクトからの学び
各業界でAIの導入が成熟するにつれ、企業はパイロットや初期の導入にとどまらず、規模を拡大するために何が必要かを詳しく検討するようになっている。AIの初期導入から学んだ教訓に基づき、4つの重要な分野が最前線に浮上している：AI人材、データ品質、AIソリューションのセキュリティ、技術インフラである。
将来のAI構想のトップ・チェンジ
貴組織がこれまでに実施したAIプロジェクトを振り返って、今後のAIプロジェクトにどのような変更を加えますか。あてはまるものをすべて選んでください。
1.AIの成功にはデータ品質が不可欠
特に、ファーストパーティデータ（回答者の56％が選択）は、ほとんどのAIイニシアチブの要と見なされている。しかし、適切なAIツール、プロセス、専門知識がなければ、この貴重な資産は活用されないままであることが多い。データ・サイエンス・チームは、このデータを運用し、クリーンで、コンテクストがあり、AIに対応できるようにする上で重要な役割を果たす。
回答者の半数以上が、データ品質を改善すべき最重要項目として挙げている。自動化、分析、パーソナライゼーションのいずれにおいても、AIがその約束を果たすためには、高品質で構造化されたファーストパーティデータが必要です。一方、一貫性のないデータや不完全なデータは、インパクトを拡大する上で依然として最大の障害の一つとなっている。
小売業、製造業、テクノロジーなどの業界では、差別化されたAI主導のエクスペリエンスを実現する上でファーストパーティデータが果たす役割を認識し、その活用を強化している。一方、ヘルスケア、金融サービス、政府機関、ビジネスサービスなどの規制部門では、パーソナライゼーション主導の戦略よりもコンプライアンス優先の方針を反映し、顧客データやサードパーティデータの安全な取り扱いを重視している。
業界別ファーストパーティデータAIの利用状況
今後1年以内にAIソリューションで使用するデータとして最も重要なものは何ですか。
2.セキュリティとデータプライバシーは譲れない
AIシステムが企業の業務に深く統合されるにつれ、セキュリティが重要な懸念事項として浮上している。実際、企業の40％が、今後のAI導入における最優先事項として、ソリューション・セキュリティとデータ・プライバシーを挙げている。これは、データ漏洩、専有情報の暴露、サードパーティのAIツールやモデルに関連するリスクに関する懸念の高まりを強調している。
AIセキュリティ、データプライバシー、コンプライアンスリスク vs. AIセキュリティ、データプライバシー、コンプライアンスリスク vs. AIセキュリティ、データプライバシー、コンプライアンスリスク
大規模な言語モデルとサードパーティのAIプラットフォームの統合は、明確なガバナンス・フレームワークと信頼できるAIアーキテクチャの必要性を高めている。
3.技術インフラは戦略的基盤である
同時に、多くの企業は、既存のITインフラがAI向けに構築されていないという事実を受け入れつつある。計算量が多く、データが統合されたAIワークロードの需要に対応するため、企業は現在、技術スタックの近代化を積極的に進めている。早期導入企業は、インフラは単なるイネーブラーではなく、戦略的基盤であることを理解している。インフラがなければ、AIは部門を超えて拡張することも、エンタープライズ・グレードの価値を提供することもできない。
4.AIの成功はAIの才能が左右する
3分の2の企業がAIの専門知識を強化する必要性を認識しているものの、その方法については意見が分かれており、外部の人材を採用するか、社内からスキルアップを図るかで議論が分かれている。これは、より大きな戦略的ジレンマを反映している。つまり、知的財産、ワークフロー、ビジネスの優先順位を管理しながら、AIを持続的に拡大するにはどうすればよいかということだ。どのような道を歩むにせよ、AIの成功にはAI人材が不可欠であることは明らかだ。
第7章
AI人材の未来をナビゲートする
エンタープライズAIの進化は、テクノロジーだけでなく、それを推進する人材の資質と構成にかかっている。組織は、データ品質、テクノロジー・インフラ、システム・セキュリティの改善など、AIに関連する課題に対処するため、新規採用や既存社員のスキルアップなどを通じて、社内のAI専門知識の向上に戦略的に投資する必要がある。
1,029人の回答者の中から、AIを活用した未来のために最優先されるスキルとして、人間とAIとの対話、データ分析と可視化、プロンプト・エンジニアリングが浮上した。
最も適切なAI人材のスキル
将来最も重要になるAIスキルは？トップ3を選んでください。
AIへの熱意は均等に分散
次の記述のうち、AIの利用に対するあなたの組織の全体的な感情を最もよく反映しているものはどれですか。
注目すべきは、従業員も経営幹部もAIについて同程度の楽観的な見方を示していることだ。このことは、組織の階層を超えた結束力のあるAI文化への道を開く可能性がある。
熱意が高いことを考えると、社内の知識や専門性を高めることは妥当な要求と思われる。特定のAI専門知識を社内で開発できない場合、大半（90％）はAI人材を採用・維持する組織の能力に自信を持っている。
AI人材の採用と定着の満足度
AI人材を惹きつけ、維持するための組織の能力を、1が非常に不満、5が非常に満足の5段階で評価してください。
第8章
2025年以降のAI投資の優先順位
1.今後12ヶ月でAI投資が拡大
回答者の10人中9人が、2025年にAIへの投資を拡大する予定であり、予算規模も意欲も拡大すると回答している。
将来のAI予算
今後3年間で、AI予算はどのように変化すると予想しますか？
この調査によれば、「私は、このようなことをするつもりはない：
- 90％の企業が今後3年間でAI予算を拡大する予定。
- 企業の4分の3が、総技術費の10～49％をAIイニシアチブに割り当てている。
- 回答者の9％が、IT予算の半分以上をAI構想に充てている。
AIに割り当てられた技術予算の割合
年間IT予算の何パーセントをAIイニシアチブに割り当てていますか。
2.金融サービスとハイテク企業がリード
金融サービスとハイテク・ソフトウェア企業は、技術予算の50％以上をAI技術に投資する割合が最も高く、投資が実を結ぶと確信していることがうかがえる。ビジネス・サービスとヘルスケアは、AIへの投資率が20～49％と最も高い。製造業はAIへの投資に関して最も保守的で、技術予算の25％未満をAIに投資している。
AIに割り当てられた技術予算の割合
年間IT予算の何パーセントをAIイニシアチブに割り当てていますか。
3.投資が拡大する職場関連のユースケース
調査によると、従業員の生産性とプロセスの自動化が、2025年のAI投資で最大のシェアを占めるとみられており、生産性、効率性、インサイト生成への具体的な影響を約束するユースケースを優先している。これらはまた、組織が今後2～3年間で最も高い投資収益率を期待する分野でもある。
回答者の半数以上が、生産性ソリューションや高度な分析など、業務関連のAIアプリケーションを最重要投資分野として挙げている。これらのカテゴリーは、コスト効率のレバーとしてだけでなく、従業員のパフォーマンスや意思決定の新たなレベルを引き出すための触媒として捉えられている。
2025-26年のAI投資ユースケースカテゴリー
2025年にAI予算を投じる場所を、大きいものから小さいものへと順番に積み重ねてください。
AI投資で最大のROIを期待
今後2～3年間で、あなたの組織でAIのROIが最も大きいと予想されるのはどこですか？
今後に向けて
AIの導入は、もはや初期のユースケースや特定の業界に限定されるものではなく、職場、プロセス、顧客サービスの機能全体に急速に拡大している。導入が進むにつれ、課題も増えている。組織は現在、さまざまなLLMでファーストパーティデータを使えるようにするためのデータ品質の向上や、AIツールをレガシーシステムと効果的に統合するための人材格差の解消に注力している。目標は、洞察を引き出し、生産性を高め、顧客データを保護し、コンプライアンスを確保することだ。このようなハードルにもかかわらず、ほとんどの企業はAIへの投資を倍増させており、特にビジネスプロセスの自動化や職場に関連するユースケースや機能のためのAIへの投資拡大を計画している。
レポートについて
AIリーダーからの実践的な洞察 - 2025」は、企業のAIリーダーがAIについてどのように考えているか、主な使用事例、課題、成功指標、将来のAIに対する計画に関する調査結果をまとめたものです。Paradoxesが調査し、Kore.aiがサポートした本レポートは、ビジネスモデルを刷新し、イノベーションを加速し、競争優位性を創出するAIを、一流企業がどのように運用しているかについて、グローバルな視点を提供しています。
本レポートは、業界や地域を超えたAIリーダーからの知見に基づき、AI導入の次の段階を推進する優先事項、投資、人材戦略など、注目の課題に焦点を当てている。
本レポートは、AIを使い始めたばかりの方にも、組織全体でAIを拡大しようと計画している方にも、自信を持ってAIをリードするために必要な実践的洞察を提供します。
本レポートは、業界や地域を横断した洞察に基づき、AI導入の次の段階を推進する優先事項、投資、人材戦略など、注目の課題に焦点を当てています。本レポートは、AI導入の初期段階から全社的なAI戦略を策定する段階まで、変革の時代を自信を持ってリードするために必要な情報を提供します。
研究方法
世界のAI意思決定者の頭の中：エンタープライズAIについて1,000人以上のリーダーが語ったこと
2025年3月、Kore.aiはParadoxes, Inc.と提携し、企業におけるAIの現状に関する包括的なグローバル調査を実施しました。この調査では、 経営陣の展望や 実際のユースケースから、採用戦略、構築と購入の判断、ベンダーやテクノロジーの選択を形成する基準に至るまで、AIを活用したスケーリングに関する最重要事項を検証しています。また、AI変革の次の波を形成する新たな課題、人材格差、投資の優先順位も明らかにしています。
この調査では、米国、英国、ドイツ、アラブ首長国連邦、インド、シンガポール、フィリピン、日本、韓国、オーストラリア、ニュージーランドを含む12カ国の1,000人を超えるシニアビジネスおよびテクノロジーリーダーから知見を集めた。参加者は、従業員数1,000人以上、年間売上高2億5,000万ドル以上の大企業で、AIイニシアチブを積極的に検討または導入している上級管理職でした。
Kore.aiについて
Kore.aiはエージェント型AIのリーディング・プロバイダーであり、10年以上にわたって企業のビジネス価値実現を支援してきた。Kore.iは、AIを活用したワークプレイス、プロセスオートメーション、顧客サービスのユースケースに適した強力なビジネスソリューションを提供しています。これらのソリューションは、自律型エージェント、洗練された企業知識検索、インテリジェントエージェントオーケストレーション、ノーコード/プロコードツールを統合した包括的なエージェントプラットフォーム上に構築されています。Kore.aiは、AIモデル、データ、クラウドインフラストラクチャ、アプリケーションに対して不可知論的なアプローチをとっており、顧客に選択の自由を与えています。Kore.aiは、450社以上のGlobal 2000企業に信頼され、AIのナビゲーションを支援しています。詳しくはKore.aiをご覧ください。
ビジネスソリューション
AI for Service
音声とデジタルの各チャネルにおける顧客との対話を自動化し、向上させます。音声ゲートウェイ、Kore.aiコンタクトセンター（XO CC AI）、エージェントアシスト、品質管理とコンプライアンス、キャンペーンなどが含まれます。
AI for Work
従業員の生産性を高め、社内のワークフローを合理化します。このサービスには、オーケストレーション機能を備えたAIアシスタント、ITSMおよびHR向けの事前構築済みAIエージェント、およびRecruitAssistが含まれます。
AI for Process
あらゆるビジネスプロセスにおける知識集約型のタスクを自動化することで、コンプライアンスを改善し、専門家への依存を減らし、一貫性を確保します。
エージェント・プラットフォーム
エンタープライズ・グレードのマルチエージェント・オーケストレーション・インフラストラクチャで、洗練されたエージェント・アプリケーションを大規模に構築、展開、管理します。10年にわたる実証済みのAIイノベーションに基づき構築されたこのプラットフォームにより、企業はカスタマイズ可能な自律性を備えたAIエージェントを作成および調整することができます。
著作権について
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