「データ品質」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

企業独自の複合AIモデルを低コストで本番環境に――AI最適なデータ基盤に昇華するDatabricks
Databricksは年次イベントでAIプラットフォームとしての機能強化を発表した。併せて、AI開発の効率化と低コスト化に向けた新機能も発表した。企業が本番環境で自社固有のAIを活用するための環境を着々と整えつつある。（2024/7/25）

ビジネスとITを繋ぐビジネスアナリシスを知ろう！：
データードリブン経営へ向けて：BDA入門
データドリブン経営へ向けて、IIBAではビジネスデータ分析分野におけるビジネスアナリシスを拡張した知識体系としてBusiness Data Analyticsガイドを発表した。（2024/7/23）

セキュリティニュースアラート：
セキュリティ分野での生成AI活用は進めたいけど……　担当者たちは何に悩んでいる？
Tenable Network Security Japanは、日本の企業における生成AIの導入状況と課題について調査結果を発表した。この調査から、セキュリティ分野における生成AIの活用を促進させたい一方で担当者たちが“ある悩み”を抱えていることが分かった。（2024/7/16）

Gartner Insights Pickup（359）：
公共機関での生成AIの使用に向けてIT責任者が考慮すべきこと
公共の政策の多くは生成AIの使用に関して透明性を求めている。公共機関のCIO（最高情報責任者）は、生成AIによるリスクがあることを理解しなければならない。（2024/7/12）

デジタルツインは「法外なコスト」？　事前に知るべきメリットと課題
デジタルツインの技術は製造業務を改善する可能性を秘めているが、幾つかの要因によって導入が困難になる可能性がある。メリットとデメリットの詳細を確認してほしい。（2024/7/12）

AIビジネスのプロ　三澤博士がチェック　今週の注目論文：
LLMを自社特化にする「RAG」を使いこなすには　具体的な実装パターン2選
多くの大企業がこの夏までに生成AIのPoC（概念検証）を終え、生成AIの実運用を見据えたときのさまざまな課題を見つけています。課題の一つは検索拡張生成（RAG）の最適化です。今回はRAGの精度をより高める実装方法についてまとめた論文を解説します。（2024/7/10）

組み込みイベントレポート：
ついに始まった外観検査と生成AIの融合――画像センシング展2024レポート
2024年6月12〜14日にパシフィコ横浜で開催された「画像センシング展2024」では、さまざまな画像処理機器やセンシング技術の展示が行われた。特に注目を集めたのが、外観検査との融合が始まった生成AIの活用事例だった。（2024/7/10）

セキュリティニュースアラート：
AI時代なのに……　15％の企業はセキュリティにAIを「一切導入していない」
Check Point Software TechnologiesはサイバーセキュリティにおけるAI活用の現状に関する調査結果を発表した。91％はAI導入を優先するが実際に計画段階に進む企業は61％にとどまっており、完全に受け入れている企業は少ないことが明らかとなった。（2024/7/9）

回答者の半数以上がセキュリティにAIを導入予定：
生成AI活用で内部統制は必要か、専門家の意見が真っ二つに割れる理由とは　チェック・ポイント調査
チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズは、サイバーセキュリティとAI活用の現状に関する調査結果を公開した。AI導入に関しては、内部統制とガバナンスポリシーの重要性に対する調査結果が浮き彫りになった。（2024/7/9）

産業制御システムのセキュリティ：
信頼性強化か大惨事か　基幹インフラでの機械学習活用がOT環境に与えるリスク
機械学習アルゴリズムを基幹インフラシステムに統合することで、リアルタイムのモニタリングや予知保全といったメリットがもたらされます。一方で、サイバーセキュリティ上のリスクが生じることも確かです。本稿ではこのセキュリティリスクについて解説を行います。（2024/7/19）

Microsoft Buildの発表内容を分析：
ターゲットは「生成AI導入が停滞している企業」　アップデートから読み解くMicrosoftのAI戦略
TechTargetは「AI開発者向けのMicrosoftの製品アップデート」に関する記事を公開した。Microsoftが発表したのは、生成AIの実験段階で行き詰まっている企業を支援するアップデートだ。（2024/6/27）

期待を大きく超えた理由と期待未満だった理由を比較：
生成AIで期待以上の成果を得た企業が語る「最も重要な成功要因」とは　PwCコンサルティングが調査結果を発表
PwCコンサルティングは「生成AIに関する実態調査2024 春」の結果を発表した。2023年10月の前回調査に引き続き、生成AIへの関心度や推進度が継続して高い水準を維持していることが分かった。（2024/6/19）

LLMをトレーニングするための合成データを生成：
NVIDIA、LLMのトレーニングに使用できるオープンモデルファミリー「Nemotron-4 340B」を発表
NVIDIAは、LLMをトレーニングするための合成データを生成するオープンモデルファミリー「Nemotron-4 340B」を発表した。（2024/6/19）

「テクノグラフィック」で読み解くMarTechの現在：
「パーソナライゼーション」＆「A／Bテスト」ツール売れ筋TOP5（2024年6月）
今週は、パーソナライゼーション製品と「A／Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介します。【訂正あり】（2024/6/11）

Gartner Insights Pickup（354）：
データ品質への取り組みにおけるLLMの活用と注意点
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、データ品質の問題に取り組む新たな機会をデータ担当者に提供する。LLMによって多くの問題が解決しやすくなる一方、その限界によって新たな課題が出てくる。（2024/6/7）

人工知能（AI）を安全に使うためのポイント
“AIガバナンス”とは？　世界が無視できなくなっている理由
AI技術が進化すると同時に、AI技術やシステムを利用する際の倫理的な問題やリスクが増大している。AIガバナンスは、こうした問題に対処するために生まれた概念だ。AIガバナンスとは何か、本稿で詳しく説明する。（2024/6/5）

今すぐ取り組むべき、RevOpsのススメ：
「THE MODEL型」の弊害はAI活用にも　米国の営業組織が重要視する「RevOps」とは
AI活用が急速に進む中、注目度が高まるRevenue Operations。米国では注目度が高まっていますが、日本でも根付くのでしょうか？（2024/6/3）

SaaS型PLM：
PR：“Standard”に縛られないPLM導入を　ビジネス環境の変化に柔軟に対応するシステム
業種を問わず多数の企業に支持されるPLM「Aras Innovator」。自社の業務要件に合わせて柔軟に導入できる上、機能をフル活用するための充実したサポート体制などが企業に高く評価されている。Aras Innovatorの魅力を深掘りして紹介する。（2024/5/30）

開発者のためのLLM入門【後編】
「パブリックLLM」を使いたくない企業の“切実な事情”とは
企業がLLMを活用する際の選択として、“パブリックLLM”ではなく、独自データを用いてトレーニングする「プライベートLLM」に関心が集まり始めている。その背景には何があるのか。活用事例と併せて解説する。（2024/5/29）

CIO Dive：
米国ホンダはAIをどう活用している？　AI戦略の成否を握るのは「あのデータ」
米国ホンダはAI戦略を成功させるためにデータ活用に注力している。IT責任者は、データ戦略のポイントは「あるデータにある」と話す。（2024/5/10）

「テクノグラフィック」で読み解くMarTechの現在：
「マーケティングオートメーション」　国内売れ筋TOP10（2024年5月）
今週は、マーケティングオートメーション（MA）ツールの売れ筋TOP10を紹介します。（2024/5/7）

「生成AIが冗長性を誘発することも少なくない」：
生成AIを活用したアプリをテストする際に考慮すべき点
生成AIを活用するアプリの利用が広がる中、ソフトウェアの品質管理担当者は生成AI特有の問題点への注意が必要になる。本稿では、生成AIアプリの品質を管理する際に考慮すべき点を確認する。（2024/4/26）

ERPが“データの墓場”になる前に設けるべき4つのルール
ERPのデータはさまざまな部門で使われ、その質が低いと業務に影響が出る。データ品質を確保するために企業が徹底すべき5つの指標と、指標を浸透させる4つの方法を紹介する。（2024/4/26）

IT産業のトレンドリーダーに聞く！：
「社長室と役員室はなくしました」　価値共創領域に挑戦する日本IBM　山口社長のこだわり
ポストコロナ時代に入り、業界を取り巻く環境の変化スピードが、1段上がった。そのような中で、IT企業はどのようなかじ取りをしていくのだろうか。各社の責任者に話を聞いた。大河原克行氏による経営者インタビュー連載の日本IBM 後編をお届けする。（2024/4/24）

「持続可能な生成AIイノベーション」を支援：
最適な学習方法は？　安全にデータを使うには？　AWSが解説する「生成AI活用のいろは」
生成AIをビジネス利用しようとしている企業は多いだろう。市場にはさまざまなサービスがあふれているが、「うまく使いこなせないかもしれない」「一時的にしか使わないのでは」といった懸念を持つ人もいるだろう。本稿では、AWSのセミナーを基に、継続的に生成AIを活用するためのヒントを探る。（2024/4/26）

世界の展示会で見たモノづくり最新動向（4）：
試行フェーズを脱した通信業界の生成AI活用　MWC 2024レポート（後編）
この連載ではMONOistとSalesforceのインダストリー専門家が協力して、世界各地の展示会から業界の最新トレンドをお届けします。第4弾では前回に続き、2024年2月26〜29日にかけてスペインのバルセロナで開催されたMWC Barcelona 2024から、通信業界の生成AIのトレンドを紹介します。（2024/4/17）

生成AIの弱点、どう補う？　楽天テクノロジートップに聞く活用法
生成AIの弱点として、データがなかったり、LLMがぜいじゃくだったりすると、ハルシネーションが起こる。楽天グループはこれをどう補うのか？　ティン・ツァイCDOに、将来のAIの活用法を聞いた。（2024/4/15）

スマホ背面に貼り付ける“音声通話録音ガジェット”を試す　手軽で便利だが注意点も
サンワサプライがMagSafeで装着できるスマホ向けの音声通話録音ガジェットを発売した。実際の使い勝手を実機で試してみた。（2024/4/11）

人間と機械の相互作用が複数のトレンドをけん引：
2024年のサプライチェーンテクノロジートレンドトップ8　Gartnerが予測
Gartnerは、2024年のサプライチェーンテクノロジートレンドのトップ8を発表した。2024年のトレンドの大きなテーマは、新興テクノロジーを活用したビジネスコントロールの必要性と、人間と機械の相互作用を通じた競争力の向上だ。（2024/4/11）

機械学習入門：
scikit-learn入門＆使い方 ― 機械学習の流れを学ぼう
「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第2回。実践で役立つ、Pythonライブラリの基本的な使用例として、データの読み込みと加工（pandas使用）から、数値計算（NumPy使用）とデータ可視化（Matplotlib／seaborn使用）、機械学習（scikit-learnの使い方）までを体験しながら学ぼう。（2024/4/11）

世界の展示会で見たモノづくり最新動向（3）：
生成AIを前提に通信網やデバイスが変化していく　MWC 2024レポート（前編）
この連載ではMONOistとSalesforceのインダストリー専門家が協力して、世界各地の展示会から業界の最新トレンドをお届けします。前回のCES 2024最新動向レポートに続き、第3弾では、2024年2月26〜29日にかけてスペインのバルセロナで開催されたMWC Barcelona 2024から、通信業界の生成AIのトレンドを2回にわたり紹介します。（2024/4/11）

Marketing Dive：
「プライバシーファースト」と「シグナルロス」が広告費の内訳を変える
CTV、リテールメディア、ソーシャルメディアなど、ファーストパーティーデータを活用するチャネルは、データ環境の進化とともに利益を得ている。（2024/4/8）

「テクノグラフィック」で読み解くMarTechの現在：
「マーケティングオートメーション」　国内売れ筋TOP10（2024年4月）
今週は、マーケティングオートメーション（MA）ツールの売れ筋TOP10を紹介します。（2024/4/2）

生成AIの今後の見通し【後編】
生成AIの成果が台無しに……企業に待ち受ける「未知の2大リスク」とは？
企業における生成AI導入の動きが広がるのに伴い、さまざまな懸念が浮かび上がっている。特に企業の事業継続を揺るがしかねない2つの重大なリスクとは何か。（2024/4/2）

「生成AIで一発逆転は可能だ」　DX“後進”企業こそ得られるメリットを解説
これまでDXに取り組んでこなかった企業が生成AIを利用することで「一発逆転」することは可能か？　ムシが良すぎるこの問いかけに「やり方によっては可能だ。メリットは大きい」と答えるDX支援のプロがいる。「DX後進企業」だからこそ得られるメリットと、導入失敗を避けるために押さえるべきポイントとは。（2024/3/29）

LLMで変わる開発【中編】
「生成AIカスタマイズ」には何が必要？　独自LLMを作る“6つの準備リスト”
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の導入や開発に着手するには、まず何から決めればいいのか。AI活用を検討する際に確認すべき6つの基本事項を解説する。（2024/3/29）

LTVの罠：
一見素晴らしい「1to1コミュニケーション」施策の落とし穴　マーケティングの残念な事例
一人一人に最適化したコミュニケーションを取ろうとする施策。本当に実現するには欠かせない要素がある。（2024/3/28）

海外医療技術トレンド（105）：
フィンランドが推進する医療と社会福祉のDX／SX戦略とイノベーション
本連載第32回、第45回、第51回、第57回、第90回、第100回で北欧全体のデータ駆動型デジタルヘルス施策を取り上げてきたが、今回はフィンランドの医療／社会福祉におけるDXやSXの動向に焦点を当てる。（2024/3/15）

「CODE」と連携したサービスも提供予定：
インテージが全国消費者パネル「SCI」を刷新　変わったのは“調査方法”
調査方式と調査対象カテゴリーをリニューアルし、サンプルサイズを拡大。新しいデータサービスの提供を開始する。（2024/3/8）

注目を集める「データ仮想化」、実践のポイントとは：
PR：DXのためのデータ整備にはこう取り組むべき、セミナーで議論
DXではデータの活用がカギとなる。そして、データ活用の成否を左右するのがデータの整備、つまりデータマネジメントだ。本稿では、企業がデータマネジメントにどう取り組むべきかをテーマに開催されたオンラインセミナーの内容をレポートする。（2024/3/6）

FinOps成功の鍵【第3回】
「クラウド料金」をガチ削減するならFinOpsの“まね事”では無意味な訳
クラウドサービスのコスト管理の手法としてFinOpsがある。FinOpsは、クラウドサービスのコスト増大に悩む企業にとっての解決策となり得るのか。（2024/3/7）

スマホにマイナカード搭載へ、本人確認もOKに　マイナンバー法改正案を閣議決定
政府は3月5日、デジタル社会形成基本法等の一部改正案を閣議決定した。ITを活用した行政手続きの利便性向上や行政運営の効率化を図るため、基本となる標準データ（ベース・レジストリ）を整備する他、マイナンバーカードのスマートフォン搭載などを推進する。（2024/3/5）

深層学習モデルの仕組み【後編】
「CNN」「GAN」は何に使える？　ディープラーニングの基本用語
もはや身近な画像識別AIや生成AIだが、その基礎となる深層学習モデルについて知らない人は多いのではないだろうか。主要モデル「CNN」「GAN」の特徴と、モデル選びで重要なポイントを解説する。（2024/3/4）

老舗自動車メーカーのデータ活用術【後編】
クラウドDWHは「目標達成に不可欠」　老舗自動車メーカーがデータ品質にこだわる理由
Bentley Motorsの最高データ責任者は、データ戦略の一環としてオンプレミスDWHからクラウドDWHに移行した。製品選定の際に同社がこだわったポイントは何だったのか。（2024/2/23）

「総務」から会社を変える：
「DXした！」と満足する総務が見落とす、本当にやるべきこと
DXで目指すべきは、データマネジメントを通じた「データ駆動経営」だ。DXと密接に関連する「データマネジメント」を、総務はどう進めるべきか。（2024/2/13）

人工知能ニュース：
リコーが130億パラメーターの日英対応LLM開発　AWSジャパンの支援プログラム活用
AWSジャパンは2024年1月31日、国内に拠点を持つ企業や団体を対象に、大規模言語モデル開発を支援する「AWS LLM 開発支援プログラム」の成果発表会を開催した。同プログラム参加者のうち、NTTとリコー、ストックマートが登壇し、成果を紹介した。3者の発表内容を順に紹介する。（2024/2/6）

今日のリサーチ：
日本企業のデータ活用は依然として進まず　全社的に十分な成果を獲得しているのはたった3％
データ活用で全社的に十分な成果を獲得している日本企業は3％にとどまることが、ガートナージャパンの調査で明らかになりました。（2024/1/31）

データ活用で成果を得ている日本企業の割合は約3％：
日本企業はなぜ「DX」には積極的なのに「データ活用」には消極的なのか　ガートナー
ガートナージャパンは、日本企業のデータ活用の取り組みに関する調査結果を発表した。同社は「企業全体としての姿勢は積極的とはいえず、具体的な取り組みを推進するための組織体制も整っていない」と指摘している。（2024/1/31）

ビジネスパーソンのためのIT用語基礎解説：
よく耳にする「BI」とは何か　導入手順や注意点を把握しよう
IT用語の基礎の基礎を、初学者や非エンジニアにも分かりやすく解説する本連載、第16回は「BI」です。ITエンジニアの学習、エンジニアと協業する業務部門の仲間や経営層への解説にご活用ください。（2024/1/18）

学習コストは「GPT-3」の300分の1に：
1つのGPU／CPUで推論可能な超軽量LLM「tsuzumi」を24年3月から提供へ
NTTが、独自開発した大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi」を2024年3月から提供開始する。tsuzumiは、パラメーターサイズが6億または70億と軽量でありながら、世界トップクラスの日本語処理性能を持つLLMだ。（2024/1/16）