最新記事一覧
データ×AIによる意思決定を推進するには、非構造化データを「AIが食べやすいデータ」に変える必要がある。日本ハムが選んだアプローチとは。
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IBMのデータサイエンティストによると、AIエージェントをデモ段階から実用規模へと拡張する際に、開発者は「3つのわな」にはまるという。同氏はその解決に向けたシステム設計のポイントを紹介する。
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AI活用が進む中、データベースへの関心が高まっている。そうした中、オープンソースの高速OLAPデータベースとして利用実績を増やしているのがClickHouseだ。マツダがデータ分析の取り組みを紹介した。
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DX推進の機運が高まる中「内製化」を掲げる企業は増え続けています。多くの企業は、IT人材の確保を急ぎがちですが、内製化と採用を成功させるための本質はどこにあるのでしょうか。
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生成AIの普及で企業データの価値が向上する一方、その保管先や活用基盤を誰が握るのかが新たな争点になっている。NASベンダーとして知られるSynologyがローカルLLMやAIエージェントを武器に描く次世代戦略は、クラウド依存が進んだ企業ITにどんな変化をもたらすのか。
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企業におけるAI活用が拡大する中、意思決定の不透明性や未知の脅威という新たな脆弱性が浮上している。従来のソフトウェア開発の常識だけでは防げない特有のリスクに対し、どのような枠組みで立ち向かえばよいのか。
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業務を効率化する目的で導入したAIツールが、経営戦略などの機密情報を全従業員に漏えいさせてしまう事故が起きている。IT部門や事業部門、法務部門といった組織の隙間から生まれる、AI特有の根本的なリスクとは。
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業務を劇的に効率化させる一方で、扱い方を間違えれば組織のエンゲージメントを破壊する生成AI。テスト採点時間を最大80％削減するDXを実現しながらも「記述式の自動採点は絶対に導入しない」と言い切るEdLog社長の中川哲氏（元日本マイクロソフト業務執行役員）。同氏が形だけのDXで組織を停滞させないためのマネジメント論を展開。「AIのスコアだけで判断された部下の心は離れる」と語る組織論に迫る。
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生成AIやAIエージェントの普及を背景に、企業ではビッグデータ統合の重要性が高まっている。本稿は、ビッグデータ統合を成功させる最新の5つのベストプラクティスをデータ統合の専門家が紹介する。
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インドの工科大学生の間で最も知名度がある日本企業は？──中小企業のブランディング支援などを手掛けるZenkenが、人材育成をサポートするインドの工科系大学26校で実施したアンケート結果を明らかにした。1位は……。
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日立製作所・水戸事業所に飛び込んだ新人データサイエンティストの禹周賢（ウ・ジュヒョン）さんは、AI実装の前に立ちはだかった、本人すら無自覚な「職人の勘」をいかにして解剖したのか。日立の「フィジカルAI」戦略を、現場のDXに挑んだ禹さんと、受け入れ先の担当者に聞いた。
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日立製作所は、AIやデータ解析の専門スキルを持つ新人データサイエンティストを、製造現場へと送り込んでいる。いかにして現場の「AIアレルギー」を払拭し、現場とのコミュニケーションを通じて業務時間を短縮する生成AIツールを定着させたのか。実習に参加した若手女性データサイエンティストの禹周賢（ウ・ジュヒョン）さん（デジタルアナリティクス推進部）と、受け入れ先の現場担当者にインタビューした。
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自業務の成果を高めるために、データを分析したいけれど、何から始めればいいのか分からない──と悩むビジネスパーソンは少なくない。ソニーネットワークコミュニケーションズは、こうした初心者向けのニーズに着目した。データ分析業務の初心者である筆者が体験してみたところ……。
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世界中のAI人材が競う技術コンペ「Kaggle」で上位1％に入る「Kaggle Master」の若手3人は、なぜNTT東日本を選んだのか。Kaggleでの学びをどう実務に生かしているのか。
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AI時代に求められるテクノロジー人材はどのようなものか。ヘイズ・ジャパンは、世界9870人のテック人材を対象にした調査結果を公開。これから求められるテクノロジー人材と給与レンジを明らかにした。
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日々の会議やチャット、顧客対応から生じる膨大な「業務データ」。その多くは活用されず、価値のない“排ガス”として捨てられている。本記事では、Lenovoの事例を交え、AIを用いてこれらのシグナルを具体的な意思決定につなげる手法を詳説する。
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AI創薬サービスを手掛けるFRONTEO（東京都港区）が新たな拠点を公開した。新たなラボは試験管も実験器具も置いていない。一体どのような役割を担うのか。
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「Claude Code」の開発者ボリス・チェルニー氏は、「モデルがコードの100％を書く状態」に到達したと語った。AIが現場部門によるソフトウェア開発を広げる中、情報システム部門はどのように備えていけばいいのか。
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2028年までに米企業の7割が導入を計画する「AI工場」は、知能を生成し利益を生む新たな拠点だ。本記事では、情シスが直面する電力・人材・コストの課題を整理。データセンターを単なるコストセンターに終わらせず、ROIを最大化するためのインフラ戦略とガバナンスのポイントを解き明かす。
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日本航空で働く森口翼さん（27歳）は、入社1年目で社内コンペに挑戦し「JALマイレージバンクアプリ」をサービス化した。森口さんの行動原理はどこにあるのか。その軌跡をたどると、若手が成果を出すための「思考と行動」のヒントが見えてきた。
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AI活用の壮大なビジョンを掲げる経営層と、実装の壁に直面する現場との乖離が深刻化している。多くのプロジェクトが「パイロット版の墓場」で停滞する中、真のビジネス価値を引き出すには単なるツール導入を超えた「5つの準備態勢」が必要だ。
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AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、AIプロジェクトを成功に導くために欠かせない、適切な人員体制と役割分担について取り上げます。
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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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Anthropicの自律型AI「Claude Cowork」がSaaS業界に激震を走らせている。なぜ「Anthropicショック」は起きたのか。そして、従来のRPAやGUI操作AIとは何が異なるのか。その仕組みを詳解する。
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生成AIの普及でデータサイエンティストの役割はどう変わったのか。日立製作所のキーパーソンが、現場の「反乱」やAIによる生産性向上の実態を語った。激変する時代に、職種名に込められたこだわりとは。
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Gartnerは、AIエージェントが単一のプロンプトでランサムウェアのような挙動を引き起こすリスクを指摘した。企業が見直すべきポイントは何か。
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データ分析業務にはさまざまな困難が降りかかる。本ブックレットでは事例を基に、データ分析業務で発生する困難の解決のヒントを提供する。
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約150のグループ企業、8万人弱の従業員を擁するパーソルホールディングス。中期経営計画で「テクノロジードリブンの人材サービス企業」を目指し、外部からIT人材を積極的に採用して着々と変革が進んでいる。その中心を担う岡田将幸氏に、2025年度の振り返りや中途採用のIT人材が活躍する魅力的な環境の裏側を聞いた。
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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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一般消費者向けPCは魅力的な機能を複数搭載している。しかし、企業向けのPCとしてそれらを導入すると、かえってセキュリティの脅威や管理の足かせになりかねない。企業が選ぶべきノートPCを要件ごとに解説する。
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かつて「21世紀で最もセクシーな職業」と呼ばれたデータサイエンティスト。生成AIブームの中、その役割はどう変わったのか。ガートナージャパンのアナリストである一志達也氏に、データサイエンティストの現在地と、AI人材獲得に悩む日本企業の課題を聞いた。
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AI活用が「作る」から「使う」フェーズに移行する中、Lenovoは新サーバ製品群を発表。ハード提供を最終工程に置く「サービス主導」の戦略と、日本の電力コスト課題に対し「45℃の温水冷却」で効率化を図る液体冷却技術の現在地を解説する。
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データ活用の拡大によってデータ基盤のサイロ化も進んでいる。複雑なデータ基盤を管理する企業のIT担当者に求められている新たな役割とは何か。そして、事業の信頼を支えるデータガバナンスの実現に必要な思想とは。
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DX人材は、どのようなオフィスを求めているのか？ 三菱UFJ信託銀行が調査を実施した。
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消費者がAIエージェントとの対話を通じて商品を購入する「エージェンティックコマース」の潮流によって、ECビジネスは飛躍的に変化している。Shopifyは、この変化をどう捉え、どのような未来を描いているのか。中小企業から大企業まで、多くの事業者のビジネスを支援するShopifyの最新のAI戦略について、Shopify Japanカントリーマネージャーの馬場道生氏に聞いた。
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日立は、塩野義製薬が開発した生成AIによる規制関連文書作成支援ソリューションの国内提供を開始した。治験報告書の作成時間を最大約50％削減し、医薬品開発の迅速化と現場の負担軽減、生産性向上を目指す。
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SalesforceのAIエージェント基盤である「Agentforce」の内部はどのような構造になっているのでしょうか。 主要な構成要素を理解することで、 適切な設計につなげることができます。
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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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SBIグループのFOLIOホールディングスは、生成AIや独自のAI運用アルゴリズムを駆使して個人向け資産運用や金融業務変革の領域で成果を挙げている。成長を技術面から支えているのが子会社のAlpacaTechだ。
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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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キャリアSNSを運営するYOUTRUSTは、サービス内データに基づいた「注目職種ランキングTOP10」を発表した。2025年版では、開発組織をけん引するポジションへのスカウト率が高い傾向にあったという。
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数理最適化、量子コンピュータ向けのソフトウェアを開発するJijは、数理最適化の活用を支援するAIアシスタントサービス「JijZept AI」のβ版を招待制で提供開始した。
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モスバーガーが2025年11月から期間限定で販売した「アボカドバーガー」は、パティに使う肉の量を2024年時から4割減らした。販売食数と売り上げはいずれも伸長。同社がボリュームを抑える判断をした背景に迫る。
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AIがコードを書くことが前提になりつつある中で、エンジニアの仕事は「なくなる」のではなく、重心が移り始めています。本稿では、開発・業務改善・データ活用・基盤整備といった観点から、IT／AIエンジニアの役割を4つのロールとして整理しました。2026年を見据え、自分の価値をどこで発揮するのかを考えるための記事です。
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生成AIを活用すれば、社内で使うようなちょっとしたアプリなら、プログラミングを知らなくても誰でも簡単に作ることができます。
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データを分析してグラフを作り、長文のレポートを作成する……。こんな手間のかかる作業も、生成AIを使えばあっという間に完了します。
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文書作成やデータ分析などができる便利な生成AIですが、できることはそれだけではありません。写真や画像の分析や合成などのほか、外部のアプリケーションを呼び出せばアナウンサーがニュースを解説する動画まで指示文だけで簡単に作ることができるんです。
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ChatGPTやCopilotなどに指示を出しても、なかなか精度の高い答えを出してくれない……。そんな人は、指示出し（プロンプト）にもう少し工夫が必要かもしれません。
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異分野からARISE analyticsへ転身した長谷川氏と宮本氏。現在はAIエージェント開発や生成AI活用推進の最前線で活躍する二人に、未経験から「データのプロ」になった理由、手厚い学習支援制度、そして仕事を「自分ごと化」して楽しむ同社のカルチャーについて聞いた。
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フリーランス案件サイトを運営するINSTANTROOMが、ITエンジニアの平均年収や案件数、テレワーク比率などを調査した。
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