最新記事一覧
エージェント型AIの意思決定は、人の検証が前提となっていることがDynatraceの調査で明らかになった。企業はどのように検証しているのか。
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AI活用の本格化に伴い、規制対応が企業の大きな重荷となっている。多くの現場では手動のリスト管理などが限界を迎えており、ガバナンスの欠如が「次の企業危機」を招くリスクが浮上した。Alationの新スイートは、AI資産の可視化から承認フローの自動化までを一挙に担い、ガバナンスのボトルネックを解消する。
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生成AIの導入を急ぐ企業が、本番運用への移行期に直面する「隠れたコスト」が浮き彫りになっている。情シス決裁者が知っておくべき、AI投資を「負債」に変えないための予算策定と組織体制の急所を解説する。
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AIツールにコーディングを任せることで開発プロセスは短縮されたように見える。だが、開発者自身がソースコードの意図を理解しておらず、修正に追われる現場が後を絶たない。保守性が脅かされている実態とは。
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エージェント型AIの普及により、企業のITインフラ運用は転換期にある。Gartnerの調査によると、企業の60％がAIエージェントによる自動化を既存ソフトウェアに取り入れるユースケースを試験運用するか展開しているとしている。AIエージェントの導入に当たり、CIOはどう準備を進めるのがよいのだろうか。
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2026年には90%の組織が深刻なAIスキル不足に陥ると予測される中、単なるツール配布では成果は得られない。従来のチャットbotから自律型AI（エージェント）への移行を見据え、情シスリーダーは役割別のスキル定義やガバナンス再構築を急ぐ必要がある。
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米OpenAIや米Googleがショッピング支援機能を相次いで強化し、多くの生活者が対話型AIに「子どもの遠足向きのおやつ、アレルギー対応で」などと聞く日が近づいています。AIエージェントが参照するのは、整備された商品データです。あなたの会社の商品マスタは、AIが「読める」状態になっているでしょうか。
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Snowflakeは10カ国2050人の企業・技術リーダーを対象にAIの投資対効果と雇用への影響を調査した。AIによる雇用創出を報告した組織は77％に上り、雇用削減を報告した46％を大きく上回った。
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Arasは米国フロリダ州マイアミで同社のコミュニティーイベント「ARAS COMMUNITY EVENT 2026（ACE 2026）」を開催した。本稿では同イベントに登壇した同社CEOのレオン・ローリセン氏による基調講演内容の一部を紹介する。
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AIの活用で上級職の業務は効率化するものの、若手が実務経験を積む機会は減ってしまう。問題は将来のリーダーをどう育成するかだ。この課題の解決に、実は生成AIシミュレーターによるメンタリングが有効だ。Gartnerは2028年までに、大部分の従業員は新しい職務に就く際に、AIによるトレーニングやコーチングを受けるようになると予測している。
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自律的な「エージェント型AI」の導入によって、企業の業務プロセスは飛躍的に改善する可能性がある。その一方で、基礎的な仕組みの不備によって、AIツールを実用化できない壁に直面している。成否を分ける差とは。
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生成AIやAIエージェントの導入が進む中、その成果を左右する鍵として「コンテキストエンジニアリング」が注目されている。全文検索エンジンを中核としてデータ活用基盤を提供するElasticのCPOに、AIと検索の関係や、コンテキストエンジニアリングが重要になる背景、エンジニアに求められる役割などを聞いた。
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KPMGの調査により、企業のAI投資がROI重視から「戦略的必然」へと転換した実態が判明した。6割超が投資効果の測定にかかわらず投資を継続し、半数が1億ドル超の巨額予算を見込む。リスク管理や人材育成を伴う、中長期的な競争力強化へのシフトが進んでいる。
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国土交通省は、建設系スタートアップが提供する技術をまとめた「建設系スタートアップ技術カタログver1.0」を策定した。生産性向上や安全性確保、品質確保、働き方改革の推進に資するBIMやロボティクス、センシング技術、AIなどのデジタル技術88件を網羅している。
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産業技術総合研究所（産総研）が「フィジカル領域の生成AI基盤モデルに関する研究開発」プロジェクトについて解説するウェビナーを開催。同プロジェクトを構成する6つのグループから最新の研究成果が報告された。
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OpenTextの調査により、企業の生成AI導入が進む一方、セキュリティやガバナンス体制が整った「AI成熟度」の高い企業は2割にとどまる現状が判明した。安全な運用の鍵となる「4つの要素」とは。
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データの爆発的増加に伴い、従来の物理的な機器管理に限界が近づいている。バックアップの不備やパッチ適用の遅れは、災害による取り返しのつかないデータ消失を招きかねない。今見直すべきストレージ運用の盲点は。
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散在する顧客データの統合は、マーケティングや営業の成果を左右する。本稿は、アイデンティティー解決やプライバシー保護など、現代のCDP選定に必要な5つの実務的ステップを解説する。単なる機能比較を超え、組織全体の価値を最大化する「戦略的な基盤選び」の勘所とは。
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オンプレミスOracle DBのクラウド移行は、セキュリティや料金の懸念が壁となる。日立は2026年3月、基幹データの安全なAI活用を実現しつつ、移行の費用削減と期間短縮を掲げる支援サービスの強化を発表した。
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データの分断やレガシーインフラによる情報のサイロ化がAIの全社展開を妨げている。こうした状況を受け、データブリックスのプラットフォームとアクセンチュアのグローバルな業界知見を組み合わせ、両社はAIを本番運用に移行させる支援体制を強化した。
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AI導入を進める企業が増える中、技術・運用・倫理・規制の各側面でリスクが顕在化している。本稿は、設計・開発から保守・監視までの各段階に潜む課題と対策を整理する。
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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OpenText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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