データを原動力としたAI活用の可能性と課題（7）：
公共領域でデータとAIを活用するには、さまざまな懸念を払しょくし、それを市民にも明らかにしなければなりません。
吉田栄信, Cloudera株式会社
データを原動力としたAI活用の可能性と課題（6）：
公共分野におけるデータとAI活用は大きなメリットを期待できる一方で、さまざまな懸念を技術的に払しょくできるかが不明瞭なため、着手が遅れている領域の一つです。導入前に検討すべき事柄を整理し、解消する方法を考えていきます。
吉田栄信, Cloudera株式会社
データを原動力としたAI活用の可能性と課題（5）：
多くの顧客と重要情報を抱える金融機関においてAI活用を考える場合、他の業種と比べてもより一層慎重に取り組まなければならない。AI活用の初期段階から、高度な価値創出につながる成熟したAI活用に至る道筋はどう描けばよいだろうか。フェーズを分けて実践とともに見ていく。
吉田栄信, Cloudera株式会社
データを原動力としたAI活用の可能性と課題（4）：
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。
大澤毅, Cloudera株式会社
データを原動力としたAI活用の可能性と課題（3）：
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。
大澤毅, Cloudera株式会社
データを原動力としたAI活用の可能性と課題（2）：
「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。
大澤毅, Cloudera株式会社
データを原動力としたAI活用の可能性と課題（1）：
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。
大澤毅, ITmedia