大澤毅

セキュリティやコンプライアンスにおいて厳しいルール順守が求められる金融業界において、柔軟にデータとAIを活用したIT戦略を実現するデータ基盤を構築するにはどうしたら良いのでしょうか。

「データとAIを生かす」といってもその「出口」はさまざまです。しかし、業種業態ごとに類型化できるものも少なくありません。製造業の場合は何がポイントになるでしょうか。

データ＆AIの時代のデータプラットフォームに求められる要件とは何でしょうか。製造業におけるデータ＆AIの活用例から「成功パターン」を見ていきます。

製造業では日々膨大な量のデータが生成される。それを適切に活用できるとどんなことができるのか。事例を基に効果を引き出すコツを探る。

近年、企業IT戦略は「クラウドファースト」が注目されてきましたが、生成AIの本格導入が進む中、そのトレンドに変化が見られます。生成AIをはじめとしたAIの効果的な活用が企業競争力を左右するとされる中、その基礎となるデータ基盤、データ管理をどう捉えていくべきでしょうか。ベストプラクティスを学びます。

製造業では日々膨大な量のデータが生成される。それを適切に活用できるとどんなことができるのか。事例を基に効果を引き出すコツを探る。

生成AIの活用は顧客サービスの向上や業務効率化に貢献する。それを支えるデータ基盤にはどのような性質が求められるのか。Clouderaの大澤毅社長が解説する。