最新記事一覧
Amazon.co.jpにて、180度回転するスイングコネクターを採用した「エレコム USBハブ U3HC-R030EBK」が32％オフのセール中だ。直差しタイプで場所を取らず、3つのUSBポートを増設できる。
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日本シーゲイトは「Seagate Solution Day 2026」を開催した。AIの急速な普及に伴うデータ激増時代に高信頼、高性能、大容量が求められるストレージインフラをどう再構築すべきか。その解決策を探るイベントの模様をレポートする。
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人々が自分の意志で「はたらく」を選び、キャリアにオーナーシップを持てる社会の実現を目指すパーソルキャリア。取り組みの一つとして、データとAIを活用した全社的な変革を進めている。最新のレイクハウスやデータメッシュを駆使して、複雑な「生きたデータ」を「企業のOS」に昇華させる試みが始まっている。データエンジニアが直面する、AI時代の新たな価値提供の在り方に迫る。
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山善、ツムラ、レオン自動機、INSOL-HIGHの4社は2026年3月26日、ヒューマノイドロボットの社会実装の加速を目的としたコンソーシアム「J-HRTI（Japan Humanoid Robot Training & Implementation：ジェイハーティ）」の設立を発表した。同年7月からデータ収集センターを稼働予定で、2026年中の現場導入を目指すという。
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サプライチェーンはマネジメントからオーケストレーションへ――。その重要性とOpen Textの取り組みについて、同社の日本法人であるオープンテキスト ソリューションコンサルティング統括本部 ビジネスネットワーク本部 本部長の深井麻紀子氏と同 ソリューションコンサルタントの網崎優樹氏に話を聞いた。
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データ活用の重要性が高まっている。しかしAWSの専門家は、企業には「データを集めれば価値が生まれる」などの誤解があると指摘する。誤解をどのように改善につなげるかと合わせて詳しく紹介する。
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生成AIやデータ活用の拡大に伴い、企業ではデータ整備の負担が増えつつある。Sansanの調査からは、データメンテナンス業務が、本来注力すべきIT業務を圧迫している実態が浮き彫りになった。
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AIツールを導入したが、全社的な活用が進まない――。サイボウズの青野慶久氏とパーソルビジネスプロセスデザインのキーパーソンはこの課題に対して「プロセスを見直す必要性」を指摘する。kintoneとAIの連携によって業務工数をゼロに近づける「ゼロ化」によって、日本企業のDXはどのように進展するのか。
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OpenAIは、企業がAIをビジネス価値の創出につなげるための5つのステップを発表した。ステップの順番に進めることで、「PoC止まり」からビジネスの変革につなげられる内容だ。
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AIエージェントを導入しようとする企業が増えているが、PoC止まりで本導入に苦戦するケースもある。回答精度やセキュリティーの壁を突破し、RAGの成果を最大化させるデータ基盤の条件とは何か。専門家に聞いた。
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「Amazon Books」（2015年開業、2022年閉鎖）、「Amazon Style」（2022年開業、2023年閉鎖）の撤退に続き、レジなし店舗「Amazon Go」の撤退も発表したAmazon。一見失敗のように見えるこれらの動きの裏で、Amazonは、着実に、小売事業の拡大を見据えています。
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AIがSaaSに取って代わるとの見方から「SaaSの死」の論議が大きな波紋を呼んでいる。だが、その本質は「AIがSaaSに取って代わる」とは違うところにあるのではないか。SaaSベンダーの代表格であるSalesforceの取り組みから探る。
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「生成AIで業務効率化」を期待しても、95％の企業が目に見える成果を出せずにいる。なぜ多額の投資が「期待外れ」に終わるのか。生成AIのROIを引き上げるためのポイントを説明する。
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生成AI活用が進む今、企業のビジネス価値を高める鍵にも変化が生まれ、「信頼できるデータ基盤」の重要性が高まっている。AI時代に求められるデータ基盤に必要な要素は今までと何が違うのか。東京大学 越塚登教授とエンタープライズ ストレージに詳しいネットアップ 神原豊彦氏の対談から答えを探る。
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Microsoftは公式ブログで、世界の企業の意思決定者500人に対するAIエージェント導入の準備状況調査結果を基に、エージェント導入を成功させる5つのポイントを紹介した。
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急速に進化するAI。その進化に伴ってAI業界の「常識」も変化する。NVIDIA依存を緩和する動きが目立つ。巨大AIデータセンター競争の勝者は？
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企業における生成AIの活用が加速する一方、蓄積したデータをAI自身に理解させなければAI活用の取り組みは頓挫しかねない――AI活用の成否を分ける「データマネジメント」に焦点を当てた本連載。今回は組織でビジネスメタデータの整備を始める方法を整理する。
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2026年の生成AIはどう進化するのか。AIエージェントの一般化やAGIの誕生、フィジカルAIまで、技術革新のロードマップを予測。激変するビジネス環境で企業が生き残るための重要キーワードと活用戦略を整理する。
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DXが進まない原因は現場のスキル不足ではなく、9割の企業に巣くうレガシーシステムにあることが明らかになった。データ活用を物理的に阻害する「連携の壁」の実態と、経営層の理解を得るための処方箋を提示する。
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生成AIの活用を、PoCには成功しても本番環境での活用に至っていない企業がある。本番運用までの壁を乗り越えた企業は何をしたのか。
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データ活用で成果が出ない原因は、質の低いデータを扱う「Garbage in, Garbage out」の状態にある。バンダイナムコグループの膨大なIP価値を最大化させるデータマネジメントの実例から、その成功の秘訣を探る。
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「AIスロップ」は、企業のデータ品質や経営判断に悪影響を与えたり、低品質なデータをAIモデルが再学習する悪循環を生じさせたりする可能性がある。こうした事態を防ぐために、CIOやIT担当者は何をすべきか。
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生成AIの導入が一巡し、企業は“目新しさ”から“実装”へと移行しつつある。このステージを、CIOはどのように乗り切るべきか。ヒントと戦略を探る。
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鳥取を拠点とする建設テック企業のONESTRUCTIONは、BIM／CIM導入から高度利用までを支援するコンサルティングサービスに加え、IFC運用の課題を解消するデータ品質管理ツール「OpenAEC」、AI活用による図面データ検索プラットフォームなど、現場の生産性向上に資するサービスを提供している。
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AI時代、企業が生き残るにはデータドリブン経営が不可欠だ。しかし、ERPはコア業務に限定され、手作業による周辺業務が残ることでデータ活用が阻害されている。業務プロセス全体をデジタル化してデータ基盤を構築し、AI時代のデータ活用を全社的に推進する道筋を解説する。
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IT部門が今目を向けるべき事項は、「AIに仕事を奪われる」という懸念よりも、ブーム沈静化後の「後始末」だ。IT部門に押し付けられる「新たな責任」と、組織崩壊を防ぐために今すぐ打つべき「4つの防衛策」とは。
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Gartnerの調査で、データ活用により全社的に十分な成果を得ている日本企業は2.4％にとどまることが分かった。約7割が何らかの成果を認識しているが、ツール導入が先行し人的投資が後回しになる傾向が強い。
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購入金額の多い人だけが、大切にすべき顧客なのだろうか──。この疑問に、独自の評価指標を掲げて取り組むのが「BEAMS」（ビームス）だ。同社は、顧客のロイヤルティが高い状態を“相思相愛”と定義し、構想から構築まで約3年かけて会員プログラム「BEAMS CLUB」の刷新プロジェクトを進めた。
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GoogleはAIソフトウェア開発に関する調査レポートを公開し、AIの導入効果を増幅させる7つの基礎能力を明らかにした。
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2025年、企業はさまざまな場面で人工知能（AI）を導入し、その成果に注目した。成果を次のステップに生かすための分岐点はどこにあるのか。データ分析の専門家が2025年のAI動向を踏まえて紹介する。
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AIエージェントの活用が広がる一方、ある調査によると、関連プロジェクトの80％が本番環境に到達していないことが明らかになった。失敗の背景にある障壁と、IT部門が押さえるべき4つの要素を整理する。
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本連載のこれまでの知見を総括しつつ、生成AI活用が向かう次なる段階「常時推論」について展望する。自律的なAIがビジネスをどう変えるのか。その未来と実践の要諦を解き明かす。
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Snowflakeが企業向けエージェント型AIアプリ開発を支援する開発者ツール群を発表した。データ品質・セキュリティ向上機能も強化する。
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技術力と人材育成で企業の「自走」を支援する豆蔵。生成AIからフィジカルAIまで領域を広げ、高度な内製化支援を実施する同社とAWSのパートナーシップの在り方に迫る。
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AMDの日本法人である日本AMDは、技術イベント「AMD Advancing AI 2025 Japan」を開催。IT専門の調査会社であるIDCで国内ITインフラ市場の調査を担当している宝出幸久氏が基調講演に登壇し、AIのビジネス利用の変化とそこで求められるITインフラについて語った。
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ヤマハが描くのは、データを武器にサプライチェーンを最適化する「物流コントロールタワー」構想だ。エンジニア不在、Excel管理の限界という壁を乗り越え、いかにしてデータ基盤を構築し、年間200時間の工数削減を成し遂げたのか。【訂正あり】
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生成AIの台頭で、インターネット上でサービスを提供するSaaSの収益モデルが脅かされ、「SaaS is Dead」（SaaSの終焉）といった言葉も広がる。こうした状況の中、SansanはSaaS企業としての従来の戦い方を大きく変える。業界が岐路に立つ中、Sansanが打ち出した生存戦略とは――。
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生成AIは新人の成長を加速させる一方で、思考プロセスをスキップさせてしまうリスクもある。今回は、「AIで思考を拡張するための3つのステップ」と、それぞれのプロセスごとに「実務で使えるプロンプト集」を紹介する。
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企業のAIツール活用が進む一方で、無秩序な導入がAIツールやデータの「サイロ化」を招いている。無駄な投資やコンプライアンス違反を引き起こしかねないサイロ化に対し、企業が立てるべき戦略とは何か。
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企業の競争力を左右するデータ活用。特に大規模なデータを扱う損害保険業界では、データエンジニアの役割が重要だ。本稿はＳＯＭＰＯホールディングスで活躍するデータアーキテクトにインタビュー。大規模データ分析基盤の整備とデータドリブン経営を推進する仕事の醍醐味と、少数精鋭チームが求める人材像について深掘りする。
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Salesforce、HubSpot、Dynamics 365などの「SFA/CRM」が普及して久しいが、「現場が日々活用して生産性を向上できている」 という声を聴く機会は少ない。営業現場にとって、日々の顧客情報や商談内容の入力は大きな負担になっている。マネジメント層はデータ活用のために入力させたいが、担当者は面倒なだけでメリットを感じず不毛な対立構造が生まれている。本記事では、AIを活用してこのジレンマを解消し、営業の生産性を高める具体的な方策を探る。
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企業のDXが加速する一方で、現場では「システム間のデータ連携が進まない」という課題が浮き彫りになりつつある。AI活用への期待が高まる中、その前提となるデータ基盤の整備はどれほど進んでいるのか。Sansanが調査を実施した。
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生成AIツールを導入しても、全従業員が前向きにツールを活用し、成果を上げるようになるとは限らない。従業員を巻き込んで、生成AIの導入や成果の創出に取り組む企業の事例を紹介する。
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高市政権が打ち出した「大胆な減税」と「17分野への重点投資」では、量子技術・半導体といった先端分野に加え、昨今急速に進化しているAIを中心に据えています。高市政権の政策と国際人材の動向がIT産業にどのような影響を与えるのかを考えます。
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顧客の期待がかつてないほど高まる今、企業には「迅速で個別化された体験」を提供できるかどうかが問われている。その鍵を握るのが生成AIだ。人間のように自然な対話で、膨大なデータから顧客の本音を読み解く生成AIは、CXを再定義し、企業の競争力を左右する存在となりつつある。
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Googleは、データ分析基盤「BigQuery」に新たなAI機能「Data Engineering Agent」を追加した。データパイプラインの設計や変更、品質チェック、トラブルシューティング を支援し、属人化しがちなデータ基盤運用の標準化と効率化を狙う。
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ローコード開発とはどのようなものか、kintoneを題材に具体的な開発手順を解説する連載。前回はスペース機能を解説しましたが、今回は外部の協力会社などを招待して利用できるゲストスペース機能を紹介します。加えて、最後に要点として押さえておきたい、kintoneのインフラやセキュリティについても解説していきます。
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エージェンティックAIが企業構造を変える？ IDCが2026年のIT業界予測を発表
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生成AIの導入が加速する中、その成否は技術力だけでは決まらない。AIを使いこなし生産性を向上させる人材をどう確保・育成すべきか。これから多くの企業が直面するであろうこの課題に対し、新たな人事戦略の要点を解説する。
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システムの状態を把握し、原因を説明できる力を高める「オブザーバビリティ」。従来のモニタリングを超え、ビジネス成果を生む仕組みへと変わりつつあるという。Cisco傘下のSplunkがその実態を解説した。
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