データマネタイゼーション実態調査2025
日本企業のデータマネタイゼーションへの取り組みが加速しています。PwCの最新調査では、データマネタイゼーションの活動が国内企業に定着するなか、「始まりの壁」「生みの苦しみ」といった課題感が存在し、それらに対して社内プロセスやステージゲートの整備などが有効な施策となり得ることが明らかになりました。
未来を見通す予測的アナリティクス
過去に何が起きたのかを知ることは重要です。しかし将来に何が起きるのか、またどのような影響を及ぼし得るのかを知ることの方が、はるかに重要です。
PwCは、クライアントが他社に後れを取ることなくビジネスをリードできるよう支援します。ビッグデータを活用して、以下のような重要な疑問に答えます。
- どのディールが最も成功あるいは失敗する可能性が高いか？どのM&Aデータが最も有用か？
- AIと機械学習は自社のビジネスにどのような影響をもたらすか？インダストリー4.0にどのように備えればよいのか？
- 組織内のどこで不正が発生しているのか？リスクアナリティクスはどのように役立つのか？
- データをマネタイズ（収益化）あるいは商品化して、収益と利益率を改善できるか？
予測的アナリティクスは、将来に何が起こり得るのかを知ることで、事前に対応を準備し、リスクに先回りして、結果に影響を及ぼすことを可能にします。それは例えるなら、バックミラーで後方を見るのではなく、望遠鏡で遠くの先を見るようなものです。
主なサービス
異常検知
何かがおかしいと感じたら、その勘はおそらく間違っていません。でも異変に気づかなかったら？そんな時こそ異常検知が役立ちます。
PwCは、組織に問題をもたらしかねない異常値を検出する技術の構築を支援します。通常とは異なる金融活動や取引の急増には、不正が潜んでいるのかもしれません。システム内での予期せぬ障害報告は、欠陥につながる可能性があります。また、医療の検査報告書に記載された異常な検査結果は、放置されてはなりません。
データはすでに手元にあります。あとは異常を見つけ出す方法を知るだけです。
インサイト／ニュース
20 results
Loading...
メッシュアーキテクチャが切り開く新たなデータアナリティクス～第7回 柔軟な対応力を育む人材教育の重要性
メッシュアーキテクチャの導入について、人材育成に焦点を当て、昨今のビジネス環境で求められるデータ利活用人材の役割と教育方法について深掘りします。
PwCが見据える生成AI×SAPの将来像とは？
日本企業が業務、IT部門それぞれで抱える課題に応えていくには生成AIの活用が有効になってきます。生成AIをどのように活用すればいいのか、PwCの考える生成AI活用戦略について、生成AI×SAPによるデジタルトランスフォーメーションを推進するET-ESのディレクター伊東 智が語ります。
PwC Japan監査法人、大阪市とAIガバナンスに関する協定を締結（2025年4月15日）
PwC Japan有限責任監査法人は、大阪市とAIガバナンスのあり方の検討にかかる連携協力に関する協定を締結し、大阪市のAI利活用とリスクコントロール状況のアセスメントを開始しました。
Loading...
