最新記事一覧
Clouderaは2026年に企業がAI活用の前提となるデータ基盤を再評価するとし、「AIサイロ化」「AIエージェント」「プライベートAI」「AI人材育成」「AI投資の精査」に関する5つの予測を発表した。
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DeepSeekが台頭したことで脚光を浴びるモデルの蒸留。成熟期に入った手法の系譜、コスト構造、投資の焦点、2030年ごろまでの注目領域を整理する。
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Clouderaは、これまでクラウド環境でのみ提供していた2つのAIサービスをオンプレミス向けに提供開始した。データを自社の管理下に置きながら、安全にAIを活用できる「プライベートAI」の取り組みを支援するという。
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Clouderaが実施した調査によるとグローバルで57％、日本でも43％の企業が過去2年以内にAIエージェントの導入を開始しており、2025年はまさに「AIエージェント元年」と呼べる年になります。ユーザーの意図を理解し自律的に推論、行動するAIエージェントは、既存のワークフローを再定義し、ITインフラやシステム戦略の抜本的な見直しを迫るものとなるでしょう。本稿では、AIエージェント導入のステップを3つのフェーズに分けて解説するとともに、導入を成功に導くためのインフラ、セキュリティ、データガバナンスの在り方を考えます。
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大手IT企業が、自社サービスで「Apache Iceberg」形式のデータテーブルを扱えるようにする動きが進んでいる。データレイクとDWH双方の特徴を持つ「データレイクハウス」の土台になる、Apache Icebergの仕組みとは。
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LLMの発展を機にAI活用の機運が高まる中で、今後トレンドになる可能性が指摘されているのが、プライベートAIや小規模のモデルだ。データ基盤を提供するClouderaはユーザー企業をどう支援するのか。
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AI技術を活用してイノベーションを生み出そうとしているのにうまくいかない原因は、データの分断や管理の複雑さにある。クラウドサービスやオンプレミスシステムに点在するデータを一元化できる基盤の構築法とは。
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AIエージェントの構築においても、「RAG」（検索拡張生成）は重要な役割を果たす。企業はその真価を引き出すために、何から取り組むべきなのか。
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ビジネスにおけるAI導入が広がる中で、「AIエージェント」の登場に関心が寄せられている。企業はどう備えるべきなのか。押さえておくべきトレンドを3つ解説する。
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ABI Researchは、2030年までに、IoTセンサーやERPシステムなどから生成されるデータが4.4ZB（約47億TB）規模になるとの予測を発表した。「多くの企業は活用に関する専門知識を欠いており、年間数億ドル規模の収益損失が生じる」と予測している。
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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。
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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。
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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。
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Clouderaがツール埋込み型でSQL、BI、ML向けのコパイロットツールを発表した。自社データリソースに対してドメインエキスパート相当の応答も可能だという。
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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。
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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。
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「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。
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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。
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Clouderaは、レポート「エンタープライズAIと最新のデータアーキテクチャを巡る状況」を発表した。AIを導入しているITリーダーの割合は多いものの、それに関するデータインフラや従業員スキルの整備は進んでいないことが分かった。
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Clouderaはオブザーバビリティ製品「Cloudera Observability」スイートに新機能を追加した。クラウドやオンプレミスのデータハブサービスで単一のオブザーバビリティソースを提供する。
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AWSは生成AIの基盤モデルを提供しているが、オープンソースや自社開発の基盤モデルは使えるのか。他システムで使っているデータを学習させることは可能なのか。
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Clouderaはがセキュリティと信頼性に優れた責任あるAIを大規模に利用して、企業が利益を得るためのプロセスとそのソリューション群を発表した。セキュリティとガバナンスを確保しつつ、独自のデータや自社特有の文脈に対応させた生成AIの利用が可能になるとしている。
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Gartnerには、「ビッグデータ」に関する問い合わせが継続して寄せられているが、「Apache Hadoop」についての問い合わせは多くない。本稿では、Hadoopの現状と今後の動向について考察する。
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データ基盤の扱い方や「データ資産」概念のアップデートが求められるようになるかもしれません。
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今回は、オンプレミスデータベース管理システム（DBMS）に関するよくある誤解を解消しよう。
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非リレーショナルのデータベース管理システム（DBMS）市場において、専業ベンダーのシェアは大きくない。1社のみが独走しているのが現状だ。今回は、各社の割合と今後の展開について考える。
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NXP Semiconductorsは、クラウド上のデジタルツインを使い日々、自動車がアップグレードされる「デジタルツイン・オートモーティブ」の実現に向けた半導体デバイス／ソリューション開発を積極的に進めている。デジタルツイン・オートモーティブで自動車はどのように変化し、NXP Semiconductorsはどのような半導体デバイス／ソリューションを提供していくのか。NXPジャパンでマーケティング統括本部 副統括本部長 兼 マーケティング部長を務める園田慎介氏に聞く。
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Gartnerのデータベース管理システムチームには、よく「オープンソースDBMS（OSDBMS）を検討すべきか」という質問がある。今回は、OSDBMSの進化と市場価値について考えてみよう。
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MONOistは2021年6月3〜4日、オンラインで「品質」をテーマとしたセミナー「製造業×品質、革新するモノづくりの在り方」を開催した。同セミナーでは検査不正や品質問題に立ち向かうべく、IoT（モノのインターネット）やAI（人工知能）といった新たな技術を「品質改善」にどのように組み込むべきかを紹介した。本稿では「3D DATAを活用した設計品質向上とIT活用インライン検査」をテーマとした、ロジ 代表 小田淳氏の基調講演を含む「Day1」の様子をダイジェストで紹介する。
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「Java」のAPIの著作権を争いGoogleとOracleが繰り広げた法廷闘争とその結末は、さまざまな意見を呼んだ。この判決はソフトウェア開発者にとってどのような意味を持つのか。
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ドワンゴは、Clouderaのエンタープライズ向けデータプラットフォームを運用していると発表した。ニコニコ動画やニコニコ生放送などのサービスの効果測定などに活用する。
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データをビジネスに活用する機運が高まっているが、データ分析の実現にはさまざまな課題と向き合う必要がある。これらを解決し、データの活用を推進するためには何から始めればいいのだろうか。複数の観点から語り合った。
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データレイクの構築を決断したとして、オンプレミスで運用するのが適切なのか。クラウドを利用すべきなのか。各社の製品とサービスを紹介する。
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データから価値を引き出し、競争力を高める上で、ハイブリッド／マルチクラウド環境全体にわたるセルフサービス分析機能を備えることは重要だ。そこで注目される定番データプラットフォームについて、移行の鍵となるポイントを解説する。
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ハイブリッド環境でセルフサービス型分析の需要が高まる中、データ基盤には高い要件が課せられている。そこで注目されるのが、データカタログやスキーマの統合でデータの扱いを簡素化し、安全なデータレイクを構築できるソリューションだ。
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NECは、自社グループの基幹システムを「SAP S/4HANA」に刷新し「SAP HANA」を活用したデジタル経営基盤を構築した。従来の個別最適化されたシステムを見直して、統合的なデジタル基盤を構築しDXを推進する。
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今回は、最終回の前の番外編として、AZCAが以前から行ってきた働き方をご紹介するとともに、コロナがもたらすベンチャー投資への影響や、コロナが加速するであろうDX（デジタルトランスフォーメーション）について触れてみたい。
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LINEは各種サービスのデータウェアハウスをClouderaによって統合し、社内の全ユーザーに対してセルフサービス型の分析機能を提供する。
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東京証券取引所は、新たに運用を開始したデータ利活用基盤に、日立製作所のデータ統合・分析プラットフォーム「Pentaho」と、Clouderaの「Cloudera Enterprise Data Hub」を採用した。
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日本オラクルは、データ分析や機械学習に向けたクラウドサービス「Oracle Cloud Data Science Platform」を発表した。複数のアルゴリズムとハイパーパラメータ構成に対するテストプロセスを自動化するなど、機械学習に向けた自動化機能を備える。
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AIをめぐる日本企業の現状を解説するマスクド・アナライズさんの連載。今回は「仕事がときめくAIの魔法」について解説します。
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Clouderaは「Cloudera Data Platform」の提供を開始する。その一環として、ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、IT部門と開発者がそれぞれ対象の3つのサービスを新たに提供する。
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2019年1月、クラウデラ（Cloudera）とホートンワークス（Hortonworks）が合併し、新生クラウデラとして発足した。「Hadoopを用いたデータプラットフォーム」で競合関係にあった両社だが、エッジとAIという観点では互いの技術を補完し合っている。今後日本市場では、AIやIoTの活用が大きな課題になっている製造業への提案を強化する構えだ。
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ClouderaとHortonworksの合併が2019年1月に完了し、新生Clouderaが誕生して約半年が経過した。現在開発中の統合製品は、具体的にどのようなものになるのか。2社製品の既存ユーザーにはどのような影響があるのか。Cloudera創始者の一人で、グローバルCTOのアマー・アワダラ氏に聞いた。
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Hadoopの登場で守勢に立ったDWHが、クラウドに新たな活路を見いだしている。活性化の兆しを見せるDWH市場で、クラウドDWHが特に存在感を増している理由を探る。
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商用製品からオープンソースまで、人工知能（AI）を使ったデータサイエンスツールの選択肢が広がっている。うまく利用すれば、データアクセスや分析モデル作成、データ管理の共同作業が簡便になるだろう。
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Microsoftは、「Azure Data Lake Storage Gen2」および「Azure Data Explorer」の正式リリースと、「Azure Data Factory Mapping Data Flow」のプレビュー版を発表し、Azureのデータサービスを拡充した。
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