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Eric Avidon

Eric Avidonがアイティメディアで執筆した記事一覧です。

「データ起点」の新たなガバナンス

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。

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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。

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「次の企業危機」はAIガバナンスの欠如

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。

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“データベース専業”からの脱却

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。

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アナリティクスはどう変わるのか【中編】

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。

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アナリティクスはどう変わるのか【前編】

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。

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MLBがGoogleと実現する試合データ活用【後編】

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。

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小児がん研究と「グラフデータベース」の可能性【後編】

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。

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ExcelとPower BIの連携強化で何が変わるのか【後編】

「Power BI」との連携強化により「Microsoft Excel」には「データ型」を新規に作成できる機能が加わった。データ活用に役立つ機能の拡充により、Excelの活用の場はさらに広がった。これは歓迎すべき動きなのか。

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ExcelとPower BIの連携強化で何が変わるのか【中編】

「Microsoft Excel」は「Power BI」との連携強化により複雑なデータを扱いやすくなった。ただし専門家はデータガバナンスについて懸念を示す。どのような問題が潜んでいるのか。Microsoftの見解は。

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