Eric Avidon

AIモデルをデータ管理システムに統合すれば、総所有コスト削減やセキュリティ向上といった恩恵を受けられる。ただしそれだけでは危険が残ると専門家は指摘する。運用を失敗させないための必須要件とは何か。

「ChatGPT」の登場以降、企業はAIツールの導入を急いだものの、大半が実験止まりで本番稼働に失敗している。原因はデータを外部に移送する構造的な欠陥にあった。企業が採るべき打開策とは何か。

AI活用の成否を分けるデータ検索で、従来のRAGに限界を感じる企業は少なくない。質問の複雑さに応じて探索を自律制御するDatabricksの新モデルは、遅延とコストを抑えつつ精度を高める武器となるか。

機密データを扱うAI開発では、データを自社にとどめるデータレジデンシの要件が重荷となる。高額な専用インフラを導入できない中小企業に向けて、Oracleが提示した新たな選択肢とは。

AIエージェントの普及は利便性を高める一方、新たなセキュリティホールを生むリスクをはらんでいる。Oracleはこの脅威に対抗すべく、主要なデータベース保護機能を2027年まで無償化。従来の境界防御を捨て、データ層に直接セキュリティを配置する「データ起点」の防御戦略へとかじを切る。

生成AIエージェントが本番環境で失敗する最大の要因は「文脈の欠如」だ。AWSが発表した「AWS Context」は、企業内の膨大なデータとビジネスロジックをナレッジグラフ化し、AIに高度な「状況判断力」を授ける。個別最適化したRAGの限界を打破し、ガバナンスと精度を両立させる新たな武器の全貌に迫る。

AI活用の本格化に伴い、規制対応が企業の大きな重荷となっている。多くの現場では手動のリスト管理などが限界を迎えており、ガバナンスの欠如が「次の企業危機」を招くリスクが浮上した。Alationの新スイートは、AI資産の可視化から承認フローの自動化までを一挙に担い、ガバナンスのボトルネックを解消する。

AIエージェントの活用が広がる一方、ある調査によると、関連プロジェクトの80％が本番環境に到達していないことが明らかになった。失敗の背景にある障壁と、IT部門が押さえるべき4つの要素を整理する。

クラウドサービスの利用料金が上昇する中、AWSは「AWS re:Invent 2025」で、クラウドサービスのコスト削減につながる複数の新機能を発表した。具体的な内容と、コスト管理に取り組む同社の戦略を詳しく説明する。

OracleはAIアプリケーション開発を効率化する「Oracle AI Data Platform」を始動させた。競合他社が類似サービスを提供する中、OCIやOracle Databaseの機能を集約した新サービスで、Oracleが目指すものとは。

企業のAI技術活用は、自ら推論して行動する「AIエージェント」を利用した業務支援に進んでいる。MongoDBも「MCP」を受け入れ、“単なるデータベース”からの脱却を急いでいる。その背景とは。

Oracleは同社RDBMS製品「Oracle Database」において、AIエージェントとの外部接続用プロトコル「MCP」を利用できるようにした。ユーザー企業にとってどのような利点があるのか。

AIエージェントの実装では「分散した社内外のデータをいかに効率良く活用するか」「ガバナンスをどうするか」といった悩みが尽きない。AIエージェントの価値を最大化するためのインフラの条件とは。

AI技術を取り入れたデータ分析ツールの需要が広がっている中、Databricksは高度な専門スキルがなくても分析ツールを作るための新製品を投入した。どのようなものなのか。

アメフトリーグのNFLでデータ活用が進んでいる。攻撃側のトリックプレーを守備側が予測し、幾度も阻止する事例も見られた。一方、専門家はある懸念も示している。

Microsoftは2023年11月のカンファレンスで、AI技術を活用した新製品や新機能を発表した。データベース分野ではどのような発表があったのか。

MicrosoftのAIアシスタント「Copilot」がMicrosoft Fabricにも搭載される。具体的に何ができるのか。データ専門家にはどのような影響があるのか。

Microsoftは2023年11月、データ管理やデータ分析など一連のツールを備える「Microsoft Fabric」を発表した。その具体的な機能と、企業にとってのメリットを紹介する。

AWSのAIチャットbot「Amazon Q」は、BIサービス「Amazon QuickSight」など複数の同社サービスに搭載される見通しだ。アナリストは、Amazon Qの可能性をどう評価しているのか。

AWSは2023年11月に発表したAIチャットbot「Amazon Q」を、BIサービス「Amazon QuickSight」をはじめとする複数サービスに組み込むことを計画している。Amazon Qはデータ分析のハードルをどう下げるのか。

2023年11月、AWSは生成AIを活用したチャットbot「Amazon Q」を発表した。Amazon Qの概要を、アナリストの解説に沿って説明する。

Qlikが新たに発表したeiPaaS（エンタープライズ統合プラットフォームサービス）「Qlik Cloud Data Integration」は、データ活用の準備に必要な機能が充実している。その具体的な中身とは。

総合的な統計データはMLBが提供する。だがテキサス・レンジャーズは他球団との競争で優位に立つべく、「Tableau」を駆使しているという。どのように活用しているのか。

組織がデータを生かすには、データ分析ツールの導入やデータ専門家の配置だけでは十分ではない。組織内の「分析文化」をどう育み、定着させるかが重要だ。MLB球団レンジャーズが進めた取り組みを追った。

MLBでは、その巧拙が試合の勝敗に大きな影響を及ぼすほど、データ分析が重要な役割を担っている。野球界に存在した“常識”も、データ分析が塗り替えてきた。幾つかの例から、データ分析の影響を見ていこう。

MLBが所属球団向けに運用するデータ分析ツールが「Statcast」だ。GCPをベースにしているというStatcastは、球団にどのようなデータを提供するのか。

BIツールベンダーのQlikは、今後のロードマップを公開した。BIツールの機能追加や、既存機能の強化を実施する。どのような機能が追加されるのか。最大の注目ポイントは何か。

Tableauは、BI分析ツールのクラウドサービスや新機能を発表した。専門知識を持たない人でもデータ分析を利用し、ビジネスに役立てることができるようになるという。どのような機能なのか。

Tableauは「組み込み型アナリティクス」関連の新ツールと新機能を発表した。より多くの従業員が、普段のワークフロー内でデータ分析を実施できるようになるという。どのようなツールなのか。

GoogleはBIツールの「Looker」や「Data Studio」、「Connected Sheets」の機能連携を強化する。これにより得られる効果とは。何が変わるのか。

アナリティクスの高度化を進める上で必要なのは、AI技術や自動化技術だけではない。両者ほどの派手さはなくても、それらと同等か、それ以上に重要な要素がある。それは「データ品質」「データガバナンス」だ。

アナリティクスにAI技術や自動化技術を生かそうとする動きはこれまでもあった。ただし活用が広がっているとは言えない。それでも今度こそ活用が進むと考えているアナリストがいる。その判断の背景には何があるのか。

AI技術と自動化技術という2つの技術を組み合わせれば、リアルタイムの行動につながる洞察を提供できるとアナリストは指摘する。アナリストの発言から、アナリティクスのトレンドを読む。

Citrix Systemsはデータ分析大手TIBCO Softwareと合併し、Citrix製品にデータの管理や分析ができる機能を追加する。ユーザー企業にとってのメリットは何なのか。

Qlikは同社のデータ分析ソフトウェアをUiPathのRPA製品と連携させ、自動化機能の強化を図る。「老舗」と「若手」はパートナーシップで何を狙うのか。

MLBはセンサーを活用して選手やボールの動きを追跡している。こうして得たデータの用途とは何か。データの処理と管理に「Google Cloud Platform」を使う理由とは。担当者に聞く。

メジャーリーグベースボール（MLB）は、2000年代初頭からWebサイトを利用し、野球の試合データをファンや報道機関に提供してきた。MLBの試合データの活用方法はどのように変化してきたのか。

Carbon Lighthouseは建物にセンサーを取り付けて空調や電源の利用状況を分析し、それらの使い方を最適化することで光熱費削減につなげている。どのような仕組みなのか。同社の取り組みを説明する。

環境保護に関する事業を手掛けるCarbon Lighthouseは、AWSを使って自社で構築したデータ分析システムを、顧客企業のエネルギー消費量の削減に役立てている。同社はどのようにAWSを活用しているのか。

Carbon Lighthouseは、二酸化炭素排出量を削減しながら光熱費を節約できるよう、商業用不動産の所有者を支援する。同社の事業の鍵となっているのが、不動産から得られるセンサーデータのリアルタイム分析だ。

新型コロナウイルス感染症の影響で、2020年には主要なボート競技が相次いで中止・延期となった。こうした中、英国ボート競技チームはデータを活用した選手のトレーニング方法を生み出し、実践した。その中身とは。

新型コロナウイルス感染症のためリモートで練習するしかなかった英国ボート競技チームは、2021年の東京五輪に向けた選手のトレーニングプログラム策定と選手選定に、データを積極的に活用した。その中身とは。

Googleは同社のクラウドサービス群「Google Cloud Platform」で利用できる3つのデータ分析関連ツールを発表した。その詳細は。

デンマーク工科大学は、小児急性リンパ性白血病の研究データ処理にTigerGraphのグラフデータベース製品群を採用した。その理由は。従来のリレーショナルデータベースにはどのような「限界」があるのか。

デンマーク工科大学は、小児急性リンパ性白血病の研究データ処理にTigerGraphのグラフデータベース製品群を採用した。研究チームの目的にグラフデータベースが合致した理由とは。

テニスのグランドスラムで7度優勝のビーナス・ウィリアムズ選手は、自分のファッションブランドを持つ一人の経営者でもある。アナリティクスの愛好家としても知られる彼女は、なぜデータの力を信じるのか。

データは試合に大きな影響を与え、時に命運を握ることさえある――。そう語るのは、テニスのグランドスラムで7回の優勝を果たしたビーナス・ウィリアムズ選手だ。ウィリアムズ選手がアナリティクスを使う理由とは。

米国運輸保安庁（TSA）はCOVID-19の拡大局面において、手指消毒剤などの個人用保護具（PPE）の供給を管理するためにBIツールを活用している。そのダッシュボードはどのような要素で構成されているのか。

新型コロナウイルス感染症が拡大する中、企業はマスクや消毒剤などの供給を監視し、従業員の安全を可能な限り確保する必要がある。そのためのシステムを、BIツールを使って構築したのがTSAだ。その取り組みとは。

Vyaire Medicalは新型コロナウイルス感染症拡大を機に人工呼吸器の大幅増産を決めた。部品の安定調達や生産時の不良率低減といった課題を解決するために、同社が活用したのがAWSで構築したデータ分析システムだ。