デジタルトランスフォーメーション（DX）は企業にとって避けて通れない課題ですが、その推進には人口知能（AI）の活用も必要不可欠でしょう。

しかし、どのようにDXを進めていけば良いのか、どのようなAIを導入し、それを活用していけば良いのか分からないといった方も多いのではないでしょうか。

この記事では、DXにAIをどう組み込むべきか、そのメリットと共に潜在的な課題や注意点を明らかにし、AIの適切な活用方法を解説します。

特に、AIが業務プロセスをどのように変革し、組織のデジタル化を加速させるかに焦点を当てて、具体的な事例と共に詳述します。

DXとAIの深い関連性を理解することで、より戦略的な視点からの取り組みが可能となるでしょう。

DXとAIの関係は？

DX（デジタルトランスフォーメーション）とAI（人工知能）の関係は密接ですが、DXは単にAIを導入することではありません。

AIは、企業がデジタル化を進め、業務を効率化し、新しいビジネスモデルを開発するための強力な手段です。

AIツールを用いて、企業はプロセスを自動化し、顧客体験を向上させ、未来のトレンドを予測するなど、事業を全面的に再設計することが可能になります。

言い換えると、「DX＝AI導入」ではなく、AIの導入がDXを実現するための一つの手段であり、方法論であると言えるでしょう。

AIの戦略的活用により、DXの目標達成が現実のものとなります。以降では、AIがDXを推進する具体的な効果について詳しく解説します。

AIは、DX推進に有効な手段

AIの活用はDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進において欠かすことのできない手段です。

AIを効果的に活用することで、ビジネスプロセスの効率化や顧客体験の向上、新しいビジネスモデルの創出に繋がりやすくなります。

また、大量のデータを迅速かつ正確に分析し、予測や意思決定をサポートすることも可能となるでしょう。

その他、普段の業務プロセスにおいても自動化を推進させ、作業のスピードと品質を今まで以上に向上させることにも繋がります。

このようにAIは、DXを成功に導くための鍵となる要素であり、今後はさらに企業にとって無視できない価値を提供していくでしょう。

AI技術の活用が有効な場面

では、どのような場面でAIを活用することができるのでしょうか。例を挙げると、業務上の「大量データの分析」「顧客サービスの最適化」「製品開発」「サプライチェーン管理」「セキュリティ強化」など至るところで活用することができるでしょう。

例えば、大量の顧客データを利用して、AIで分析を行い個別のニーズに合わせたサービスを提供するといったこともできます。

他にも、AIによる予測分析を活用し、在庫管理や需要予測を精密に行うことを助け、サプライチェーンの効率を高めることもできるでしょう。

これらの応用は、企業がリスクを管理し、セキュリティを向上させるためにも重要です。AI技術によって、これらの業務プロセスが自動化され、より迅速かつ正確な意思決定が促されます。

DX推進でAIを活用する3つの効果

このようにAIのDX推進における活用は、企業にとって大きな効果をもたらします。ここでは、AIが実際どのように普段の仕事に入り込み、業務プロセスを変化させていくのかを見ていきましょう。

以降では、3つのポイントについて詳しく解説します。

【DX推進でAIを活用する3つの効果】

人間が実施していた作業をAIに任せることで省力化 現状より高精度・高水準で作業を実施できる 顧客への新規提案ができる

第一に、自動化により繰り返し行うルーチンワークをAIが担うことで、従業員はより創造的な業務に集中できるようになります。

また、AIによる大量データの迅速な分析を通じて、作業の精度を向上させたり、顧客の行動パターンやニーズを詳細に分析し、未来の市場需要を予測して新規の製品やサービスを提案したりすることもできます。

AIを上手く活用することで、新たなビジネス機会を創出させることができるでしょう。

これらは、AIの積極的な活用がDX推進の鍵となります。

人間が実施していた作業をAIに任せることで省力化

AIは単純作業や繰り返しの作業など、人間が面倒に感じるような業務も延々とこなしてくれます。

その特徴を活用すると、ルーチン作業やデータ処理などの分野を自動化することによって人間の業務を省力化することができます。

例えば、顧客サービスでは、問い合わせ対応を自動化するチャットボットが導入され、迅速な対応が可能になります。

また、データ入力や分析では、AIが大量の情報を素早く処理し、精度高い分析を提供することで、意思決定のサポートを行います。

これらの技術は、業務のスピードと品質を向上させ、従業員がより創造的な仕事に集中できる環境を作り出してくれるでしょう。

現状より高精度・高水準で作業を実施できる

AI技術の導入によって、現場の作業は高精度かつ高水準で実施できるようになります。

具体的には、AIは大量のデータを迅速に分析し、予測や意思決定を支援することで、人間の能力を超えた精度を実現します。

例えば、製造業での製品検査では、AIが微細な欠陥を検出し、品質保証の向上に貢献します。

また、顧客サービスでは、AIが顧客の行動パターンを分析し、パーソナライズされたサービスを提供することで、顧客満足度を大幅に向上させます。

このようにAIを活用することで、業務の質と効率が向上し、企業の競争力強化に大きく貢献するでしょう。

顧客への新規提案ができる

AIを顧客への新規提案に活用することもできます。個々の顧客データを分析し、それぞれのニーズに合わせたカスタマイズされた製品やサービスを提案してもらうということも可能です。

AIを用いて顧客行動を予測し、未来の需要を見極めることで新しいビジネスチャンスの創出にも繋がるでしょう。

この技術を利用することで、企業は顧客満足度を高め、リピート率を向上させることが可能です。さらに、市場に先駆けた革新的な提案が可能となり、競争力の向上にも繋がります。

AIを用いたDX推進のポイントは？

AIを用いたDX推進における主要なポイントは、データの効果的活用、明確な目標設定、人材育成、そしてスモールスタートとPoCの実施です。

これらが連携することで、企業はAIの可能性を最大限に引き出し、デジタルトランスフォーメーションを成功させるための戦略的基盤を築くことができます。

各段階でのデータ収集や人材教育を通じて、AI技術の適切な理解と応用が進められ、継続的な改善が可能になります。

これにより、企業は変化する市場環境に迅速に対応し、新たなビジネスモデルを創出することが期待されます。

以降では、AIを用いたDX推進のポイントとして「データの収集」「目標の明確化」「AIに関する人材教育」「スモールスタートかつPoCなどのトライアル」といったポイントで詳しく解説していきます。

とにかくデータを収集する

DXを推進するためには、最新のトレンドや必要なデータ・情報を収集することは非常に重要です。

AIの学習アルゴリズムは、データの量が多いほど、また質が高いほど、AIは正確な学習が可能となり、その結果の精度も向上します。

企業がDXを進める際には、顧客データ、運用データ、外部データなど、さまざまな種類のデータを積極的に収集し、これをAIの学習に供給することが推奨されます。

データ収集は、単に量を増やすだけではなく、収集するデータの品質にも注意を払う必要があります。

誤ったデータや偏ったデータはAIの判断を誤らせる原因となり得るため、データクレンジングや正確なデータの選別が重要となるでしょう。

また、データ収集の際はプライバシー保護やセキュリティの確保も欠かせません。

これらの基本的なポイントを踏まえつつ、データを収集し整理することで、AIを活用したDX推進が、より効果的かつ安全に進められるでしょう。

目標を明確にする

目標がはっきりしていることは、戦略的な計画立案や適切なリソース配分に必要不可欠です。

目標を設定することで、どの技術を導入し、どのプロセスを最適化すべきかの判断がしやすくなります。

具体的な目標を持つことは、チーム全体にクリアな方向性を提供し、各ステークホルダーが同じビジョンを共有する助けとなります。

AIを利用したDXの場合、目標は「顧客体験の向上」「運用効率の改善」「新しいビジネスチャンスの創出」など具体的な目標を設定するようにしましょう。

また、定期的な評価を行い、目標に対する進捗を確認し、必要に応じて計画を調整することが重要です。

成功を測るためのKPI（重要業績評価指標）を設定することも忘れてはなりません。これにより、AI導入の効果を定量的に評価し、組織全体での目標達成を具体的に追跡することができます。

DXとAIを推進する際には、これらの目標が全社的な取り組みとして理解され、支持されることが不可欠です。明確な目標設定により、AIを活用したデジタル変革の実現に近づくことができるでしょう。

AIに関する人材教育を行う

AIの活用は、単により優れた技術を導入するだけでなく、適切な人材育成も重要なポイントになります。

DX推進においてAIを取り入れる際、従業員がAIの基本を把握し、その活用方法をしっかりと理解していることが必要であるためです。

具体的には、AIの基礎知識、使用するツールの操作方法、そしてそれらが現実の業務プロセスにどのように組み込むことができるかを社員がしっかりと理解しておくことが需要でしょう。

専門職に対しては、より高度な技術的なスキルやデータ分析能力の向上を目指した教育が求められます。これには、プログラミング、統計学、機械学習の理論と実践が含まれ、実際のデータセットを用いたトレーニングが効果的です。

また、ITの業界は日々進化しており、最新のトレンドや技術が目まぐるしく変化していくため、教育は一度きりではなく、継続的な学びが必要です。

組織文化として、AIへの理解と興味を促進し、社員全体でAIやDXについての認識を深めることが、DX推進の成功を左右する大きな要素となるでしょう。

スモールスタートかつPoCなどのトライアルを行う

AIを活用したDXの推進で特に重要なのは、まずスモールスタートとProof of Concept（PoC）の実施から始めることです。

つまり、大規模なAI技術の投資をする際に、まずは小規模なテストを通じてアイデアの実行可能性を検証し、リスクを抑えつつ、実際のビジネスへ運用可能かを確認していくことが重要になります。

例えば、ある金融機関で顧客の質疑やクレームを自動的に処理するAIチャットボットの導入を考えた際、いきなり全ての顧客に対してAIチャットボットの導入に入るのではなく、まずはPoCを行います。

具体的には、限られた数の顧客とのインタラクションをAIチャットボットに任せ、そのパフォーマンスと顧客満足度を評価します。

このPoCの結果に基づいて、AIチャットボットの全面的な導入を決定するというような流れです。

これらの例からわかるように、スモールスタートとPoCは、AIを用いたDX推進においてリスクを管理しながら効果的な改善を行うための重要な手法です。

そして、これらの取り組みはPDCAサイクルによる継続的な改善と密接に関連しています。

計画（Plan）を立て、実行（Do）し、結果を検証（Check）し、必要に応じて改善（Act）を行うというサイクルを繰り返すことで、組織はAIを用いたDXを成功させることに繋がるでしょう。

AIを用いたDX推進の注意点は？

AIを用いたデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進には多くのメリットがありますが、注意すべき点もいくつか存在し、それらをしっかりと理解することが重要です。

特にセキュリティの強化とプロジェクトの運営方法に関する課題があります。

セキュリティ対策を十分に検討し、実装することが必須であり、また、「PoC疲れ」や「PoC死」といったプロジェクト管理上の問題にも注意が必要です。

以降では、AIを用いたDX推進の注意点として「セキュリティー対策」の側面と「PoC疲れ」や「PoC死」といったポイントで詳しく解説していきます。

セキュリティー対策を十分に検討・実装する

見逃しがちですが、AIを活用してDXを進める際は、セキュリティ面に意識を向けることも大切で、むしろ最も重要なポイントであるといっても過言ではありません。

AIシステムは大量のデータを扱うため、これらの情報を保護する措置が求められます。

そのためにも、まずはデータ暗号化とアクセス制御を徹底することが基本です。これにより、機密情報の漏洩リスクを減少させることができます。

また、AIシステム自体のセキュリティも重要で、定期的なセキュリティパッチの適用や侵入検知システムの導入が必要です。

ユーザーのデータを取り扱う際は、データのプライバシー保護を確実に行うことも求められます。

ユーザーの同意を得た上でデータを収集し、プライバシーに関する法規制を遵守することが重要です。

これらのセキュリティ対策を実施することは、単に技術的な問題を解決するだけでなく、従業員のセキュリティ意識を高める組織文化の構築にも繋がります。

また、こえっらのセキュリティ措置は一度行ったら終わりではなく、定期的に見直し、改善を続けることが重要です。

PDCAサイクルを効果的に回すことにより、AIを用いたDX推進を安全に進めることができるでしょう。

「PoC疲れ」「PoC死」に注意

PoC（Proof of Concept）は、日本語で「概念実証」とも呼ばれ、新しい技術やアイデアが実際に実現可能かどうかを検証するプロセスを指します。

AIを用いたDX推進の過程では、このPoC（概念検証）は非常に重要なステップとなりますが、これに伴う「PoC疲れ」と「PoC死」には注意が必要です。

「PoC疲れ」は、多数のPoCを実施する過程で組織が資源を過度に消耗し、疲弊してしまう現象です。

これは、実験的なプロジェクトが増えすぎると、本来の業務への影響が大きくなり、全体の生産性が低下することにつながります。

一方、「PoC死」は、PoC段階での成功体験が、実際の業務環境への展開やスケールアップを経ても持続しない状況を指します。

初期の成功が具体的な展開に移行しないまま終わってしまうため、プロジェクトの持続可能性に疑問が生じます。

これらを防ぐためにも、すべての新技術に対してPoCを行うのではなく、明確な目的と高いビジネスインパクトが期待できるプロジェクトを選ぶことが重要です。

また、PoCに必要なリソースを効率的に管理し、本業務への影響を最小限に抑える計画を立てることも重要となります。

これらについてPDCAサイクルを回しながら改善していくことで、「PoC疲れ」と「PoC死」を避け、持続可能な成果を生み出す結果に繋げることができるでしょう。

AIによるDX推進の成功事例

AI技術を活用したDX推進は、多くの業界で革新的な変化をもたらしています。このプロセスは、単に業務を効率化するだけでなく、顧客体験を根本から改善し、新しいビジネスモデルの創出を可能にします。

しかし、その成功には、セキュリティー対策の徹底、PoC（Proof of Concept）プロジェクトの適切な管理といった注意点を理解することも必要となります。

以降では、AIを活用して特に成功を収めた事例をいくつか紹介します。

これらの事例は、AIがどのように具体的なビジネス課題を解決し、業務プロセスを革新したかがよく分かるモデルとなっています。

各事例は、異なるニーズに対応するために特化されたアプローチを採用しており、AI技術の適用範囲の広さとその柔軟性を示しています。

鉄道利用者がウォークスルーで短時間で買い物ができるシステム

AIを活用したデジタルトランスフォーメーションは、様々な業界で顧客体験を革新しています。

特に注目されているのが、鉄道利用者がウォークスルーで短時間で買い物ができるシステムです。

このシステムは、ファミリーマート、TOUCHTOGO、東武鉄道、東武商事など複数の大手企業で採用されているシステムです。

利用者は店舗に入ると、商品を手に取るだけで自動的にアカウントに登録され、出口での決済が完了します。

このプロセスは、Amazon Goの無人決済システムと類似しており、顧客はレジで待つ時間がなくなります。

この技術により、購入プロセスが大幅に効率化され、顧客体験が向上しています。

このシステムの導入により、朝の忙しい時間帯でも、鉄道利用者はスムーズに買い物を済ませることができるようになりました。こ

れは、特に時間に制約のある通勤者にとって、大きなメリットとなっています。

また、運営側にとっても、効率的な在庫管理や人件費の削済みにも繋がっています。

この事例は、AIとDXの組み合わせによって、従来の小売業務がどのように変化し、どのような利点がもたらされるかが示されています。各業界でのさらなる応用が期待される中、AIによるデジタルトランスフォーメーションの展開は、今後も多くの革新的な事例を生み出すでしょう。

空港利用者の検査場の待ち時間の予測

日本電気株式会社（NEC）は、羽田空港の国際線ターミナルにおいて、AIを活用した待ち時間予測システムを導入し、空港利用者の体験を大幅に改善しました。

このシステムは、空港保安検査場の混雑状況をリアルタイムで分析し、利用者に対して正確な待ち時間を予測する情報を提供することができます。

この技術の導入により、利用者は検査場の待ち時間を事前に知ることができ、空港内での計画をより効率的に立てることが可能になりました。

また、空港側では、流れの管理と運営の効率化が図られ、全体的な顧客サービスの質が向上しています。

NECのシステムは、カメラとセンサーを通じて収集されたデータを基に、高度なアルゴリズムを用いて待ち時間を計算。

このシステムは、特にピーク時の混雑を避けるために重要な役割を果たしています。これにより、空港利用者は自分のフライト前に余裕を持って様々な準備を行うことが可能となり、ストレスフリーな空港体験が提供されています。

これらの取り組みは、AI技術がどのように日常生活に組み込まれ、大規模なオペレーションの効率化と顧客体験の向上を同時に達成できるかが分かる良い事例と言えるでしょう。

AIアルゴリズムでフードロスの削減や生産性の向上

ソフトバンク株式会社と一般財団法人日本気象協会が共同で提供する「サキミル」は、AIを活用して飲食業界のフードロスを削済み、生産性を向上させる画期的な取り組みです。

このサービスは、小売りと飲食業界において、データ駆動型の意思決定を支援し、運営効率を高めることを目的としています。

「サキミル」は、様々なデータソースから情報を収集し、それを基に需要予測を行います。具体的には、店舗周辺の人流データ、気象情報、過去の販売履歴を組み合わせて分析。

これにより、各店舗は過剰在庫を抑え、需要に応じた適切な商品量を発注できるようになります。

このシステムの導入により、店舗はフードロスの削減とともに、人手不足が問題となる現代において、労働力の効率的な配分が可能となり、経営資源の最適化が図られています。

また、「サキミル」は、プロモーションや特別なイベントの計画にも役立ち、マーケティング活動の精度を向上させています。

このように、ソフトバンクと日本気象協会が展開する「サキミル」は、AIとデジタル技術を駆使して飲食業界における新たな価値を生み出しており、DX推進の成功例として注目されています。

この取り組みは、他業界における類似の課題解決にも応用可能であり、さらなる発展が期待されています。

デジタルサイネージ効果を測定

デジタルサイネージの効果をAIで測定する革新的なサービスとして「あいも」が挙げられます。

このツールは、デジタルディスプレイの広告効果をリアルタイムで評価し、広告主に具体的なデータを提供し、これによりマーケティング戦略の即時調整が可能となり、広告のROI（投資収益率）を最大化することができます。

「あいも」は、ディスプレイに映されたコンテンツに対する視聴者の反応をセンサーとカメラを通じて分析します。

この機能でどれだけの人が広告を見て、どのコンテンツが最も注目を集めているのかなどの情報を得ることができるのです。

このような人が何に注目しているかを調べることで、広告のパフォーマンスを評価したり、ターゲットに合わせた効果的な広告を提供することができるようになります。

この技術は、特に小売業界や公共交通機関など、高い人通りがある場所でのマーケティング活動に革命をもたらしています。

AIを活用して画像から3Dモデルの作成サイズを予測

「AI×R Tailor（エアテイラー）」は、ユニメイト社が提供する革新的なサービスで、消費者が撮影した画像からAIを用いて3Dモデルを生成し、最適な衣服サイズを予測します。

この技術は、アパレル業界における顧客体験を劇的に改善し、オンラインショッピングの精度と満足度を向上させています。

このシステムは、ユーザーがスマートフォンで自身の画像を撮影するだけで、AIがその画像から3Dモデルを作成し、衣服のサイズを正確に予測します。

これにより、オンラインでの服の返品率が大幅に減少し、消費者と小売業者の双方にメリットを提供しています。

「AI×R Tailor」は、特にリモートでの服の購入が多い現在、大きな革新となっています。ユーザーは自宅から正確なサイズの衣服を注文でき、小売業者は在庫の過剰保有を減らし、フードロスと運用コストを削減できます。

このように、AI技術を活用することで、サプライチェーンの効率化が図られ、持続可能な消費が促進されます。

「AI×R Tailor（エアテイラー）」の導入は、アパレル業界におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の優れた事例であり、技術を活用して市場のニーズに応え、新たな顧客体験を創出する方法であることを示しています。

AIが生徒の実力に合わせたトレーニング問題を自動で調整し、出題

「進研ゼミ」の専用学習タブレットは、AI技術を活用して個々の生徒の能力に合わせてトレーニング問題を自動調整し、出題する先進的な教育ツールです。

このシステムは、生徒の学習履歴やテスト成績を分析し、そのデータに基づいて個々の学習進度に最適化された問題を提供します。

この技術により、生徒は自分の理解度に応じた問題に取り組むことができ、学習効率が大幅に向上します。教師や保護者も、生徒の進捗状況をリアルタイムで確認できるため、必要に応じたサポートが可能になります。

「進研ゼミ」の学習タブレットの導入は、教育分野におけるデジタルトランスフォーメーションの優れた例であり、AI技術を利用して教育の質を向上させることができることを示しています。

このような技術の応用により、生徒個々のポテンシャルを最大限に引き出すことが可能となり、より効果的な学習環境が実現されるでしょう。

AIを駆使しDXを進める日本企業、Jitera社とは

株式会社Jiteraは、AI技術を活用し、デジタルトランスフォーメーション（DX）推進を大きく後押しする日本の企業です。

「ソフトウェア開発の次の時代を創る」をミッションに掲げ、その独自の開発プラットフォーム「JITERA」を通じて、業界に新たな価値を提供しています。

Jiteraは、開発スピードを3倍に高めるだけでなく、リアルタイムでのフィードバックと修正が可能という点で、顧客満足度が非常に高いです。これにより、企業のDX推進を効果的にサポートし、革新的なソリューションを提供し続けています。

Jitera社で行う開発の魅力

Jitera社の開発の魅力は、その独自のAI技術の活用とアジャイル開発方法にあります。

この組み合わせにより、従来のフルスクラッチ開発と比較して顕著な速度と効率の向上を実現しています。

Jitera社は、開発プロセスの自動化を通じて、迅速な開発サイクルと高品質なソフトウェア提供を可能にし、顧客のDX推進を加速させています。

これにより、顧客は市場への迅速な対応が可能となり、ビジネスの成長と革新を達成することができるでしょう。

フルスクラッチ開発よりも何倍も速いソフトウェア開発

株式会社Jiteraは、AIを活用したソフトウェア開発を通じて、従来のフルスクラッチ開発よりもはるかに迅速な開発を実現しています。

特に独自のプラットフォーム「JITERA」は、標準的なプログラミング作業を自動化し、開発時間を大幅に短縮。

この技術により、開発プロジェクトは従来の方法と比較して約3倍の速度で完了し、企業の市場投入時間を短縮し競争力を向上させています。

フルスクラッチ開発はゼロから全てを構築するアプローチですが、Jiteraの技術を利用することで、複雑なロジックを必要としない部分のコーディングを自動化し、品質保証を維持しながら迅速に開発を進めることが可能です。

このアプローチは、特に時間とコストの削減が求められる企業にとって大きなメリットをもたらし、DX推進の加速に貢献しています。

高い技術力とアジャイル開発による高品質な開発

Jitera社は、AIとアジャイル開発を組み合わせて、ソフトウェア開発の新たなスタンダードを確立しています。

これにより、開発速度と柔軟性が大幅に向上し、顧客のニーズに迅速に応えることが可能です。

Jiteraの技術力は、最新のAI技術を駆使した自動化システムにより、従来の開発手法と比較して明らかに高速で、効率的なプロジェクト進行を実現しています。

また、アジャイル開発の採用により、顧客との連携を密に保ちながら、フィードバックを即座に取り入れ、進行中のプロジェクトに反映させることができるため、最終的な製品の品質を保証しています。

この戦略的な開発方法により、Jitera社は業界での競争優位を確立し、クライアントから高い評価を受け続けています。

緻密なコミュニケーションと提案力による委託しやすさ

Jitera社は、高度な技術力と組み合わせて、緻密なコミュニケーションと卓越した提案力を通じて、顧客の委託しやすさを実現しています。

プロジェクトの各段階で顧客との密接なコミュニケーションを保ち、顧客のニーズに深く寄り添うことで、信頼を築き上げています。

また、彼らの提案力は、顧客のビジネス課題に対する深い洞察から生まれる解決策を提供することにあります。

このようにして、Jitera社は、プロジェクトの進行と顧客満足度の双方を高めながら、高品質なソリューションを迅速に提供しています。

DXとAIのまとめ

本記事では、デジタルトランスフォーメーション（DX）と人工知能（AI）の連携がもたらす革新的な変革について掘り下げてきました。

DXとAIの融合により、様々な業界で効率化、自動化、精度向上が実現しており、特定のタスクを効果的に処理することが可能になっています。

例えば、AIを活用した画像認識で3Dモデルを生成したり、個々の学生に最適化された教育プログラムを提供することができるようになるなど、AIの応用は多岐にわたります。

これらの進歩は、業務の自動化だけでなく、顧客体験の向上、新しいビジネスモデルの創出に貢献しており、企業にとって競争力を高めるための重要な要素となっています。

しかし、これらの技術を導入する際は、セキュリティやプライバシーの保護、技術の適切な統合に注意を払う必要があります。

Jiteraでは、要件定義を書くだけでAIが生成するツールを用いたアプリ・システム開発を行っており、要件が変更になっても柔軟に修正しながら開発を進めることができます。

アプリ開発やシステム開発でお困りの方は、株式会社Jiteraへお気軽にご相談ください。

これにより、効率的かつ効果的なソリューションを提供し、ビジネスのさらなる発展を支援します。

Jitera社公式