最新記事一覧
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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現在多くの企業で、活用されないまま眠っている「死蔵データ」をいかにビジネス価値へ転換するかが大きな課題となっている。日本TCSのトンプソン・ジョエル博士に、死蔵データの実態と活用への道筋について話を聞いた。
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AI活用を見据えたデータ基盤はどうあるべきか。日本電子は“攻め”のデータ活用を実現するため、ERPとデータ基盤を並行して刷新した。大型プロジェクトにもかかわらず、AI活用計画の前倒しを実現したジールのアジャイルな伴走支援の全貌に迫る。
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Microsoftは、ITスキルの習得や証明のために「Microsoft Applied Skills」を提供している。同社が「クレデンシャル」と呼ぶこのサービスは、「Microsoft 認定資格」とは何が違うのか。
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生成AIの登場によって、企業は自社の用途に合わせて細かく調整されたチャットbotやAIエージェントを開発できるようになった。本稿はGoogleとIBM、Kore.ai、Microsoft、OpenAIの5ベンダーのAIサービスを比較する。
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ネットワンシステムズは、AIに最適化された次世代ストレージ「VAST Data」を採用し、インテル Gaudi AIアクセラレーターとの連携検証を開始した。検証で見えたVAST Dataの真価について、プロジェクトを推進したキーパーソンたちに聞いた。
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Googleは、Nutanixのハイブリッドクラウド基盤「Nutanix Cloud Clusters」（NC2）がGoogle Cloudで一般提供開始になったと発表した。
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従業員のデータ活用を推進するときに課題となるのが、データ分析スキルの不足とBIツールのコスト増加だ。コクヨはこれらの課題を解消するために、AIエージェントを構築した。同社のAIエージェントの活用方法とは。
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表計算ソフトウェアでのデータ管理が主だった前田道路。同社はたった3年でいかにクラウド型のデータ活用基盤を整備したのか。完全週休2日制に挑戦する同社の取り組みと、伴走支援したジールの強みに迫る。
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SnowflakeはNVIDIAとの協業を拡大し、自社のAI Data CloudにGPU処理をネイティブ統合した。CUDA-X系ライブラリを実装し、既存のPythonワークフローでGPUアクセラレーションを活用できる環境を提供する。
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中外製薬は、GoogleのAIコーディングツール「Gemini Code Assist」を導入し、開発速度を大幅に高めた。開発の属人化や心理的ハードルに悩んでいた同社はなぜGemini Code Assistを選んだのか。
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IVRyは通話、電子メールなどの非構造データを統合解析する「IVRy Data Hub」を提供開始した。AIによるリスク検知や業務標準化、再購入予測などを通じ、経営判断と収益機会創出を支援する。
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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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OracleはAIアプリケーション開発を効率化する「Oracle AI Data Platform」を始動させた。競合他社が類似サービスを提供する中、OCIやOracle Databaseの機能を集約した新サービスで、Oracleが目指すものとは。
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「RAG」という技術を使い、多くの企業が社内情報の活用に取り組んでいます。一方で、「難しそう」と尻込みしている人も多いのではないでしょうか。今回は利用者の多いAWSで、コードを書くことなく簡単にRAGを構築する方法を紹介します。
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塩野義製薬が挑む、全社的なデータ基盤の構築。かつて表計算ソフトでサイロ化していた情報を集約して、データドリブン経営を実現するために「kintone」を選んだ理由とは。HaaS（Healthcare as a Service）企業への進化を支える挑戦の舞台裏に迫る。
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IT人材不足による大型案件の遅延や予算超過が課題となる中、注目を集めるのがAIエージェントの活用だ。AIエージェントを大規模システム開発にいち早く導入しているULSコンサルティングが、その具体的な効果と今後の展望を語った。
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日本IBMは、AIと「IBM i」を活用し、企業価値を最大化するための業務変革を実現する基幹システム再構築施策を開始した。日本企業の競争力強化とTCO削減を支援する。
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日立製作所は、独データ・AI企業synvertを米子会社GlobalLogic経由で買収すると発表した。HMAX強化とAI戦略促進が目的とされ、Synvertの専門性を活用しLumada 3.0実現および持続可能な社会への貢献を図る。
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「グラフデータベース」を活用し、生成AIツールの課題を解消しようとする動きがある。グラフデータベースによって、具体的に何が可能になるのか。オーストラリアでの事例を交えて見ていこう。
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AIツールの活用をなかなか広げられず、価値を最大限に引き出せていない――。こうした状況を打開するには、何をすればよいのか。専門家が強調するのが「現場」と「データ」に目を向けることの重要性だ。
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Oracleは同社RDBMS製品「Oracle Database」において、AIエージェントとの外部接続用プロトコル「MCP」を利用できるようにした。ユーザー企業にとってどのような利点があるのか。
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企業の生成AI導入が進む中、試用段階から抜け出して成果を創出するにはどうすればよいのか。ポイントは、AIと既存システムやデータを連携させて自動化する基盤にあると専門家は語る。
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AIモデルの調整を繰り返しても、期待した成果が得られない原因は、学習以前のプロセス「データエンジニアリング」にある可能性がある。Pure StorageのAI担当が、データエンジニアリングの重要性を語る。
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硬直したレガシーシステムに悩む企業はどのようにして業務プロセスや既存システムの改善に取り組めばいいのか。業務自動化の専門企業として豊富な実績を持つAppianのアプローチから、そのヒントを探る。
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オンプレミスで「Oracle Database」を使い続ける企業は、コスト最適化や人手不足などの課題に直面している。これらの悩みを解決し、低遅延でのシステム連携や高度なAI活用を可能にするクラウドサービスが登場した。既存資産を最大限に生かしつつ、クラウド移行をスムーズに進める秘策を紹介する。
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生成AIやAIエージェントの実用化が進む中で、「専門家の手を借りずに誰もが自律的にデータを扱える時代」が近づいている。Googleが提供するAIエージェントは、分析業務の在り方をどう変えるのか。
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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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データ／アナリティクス環境が進化する中、構造化データと非構造化データの統合は、AIと生成AIの進歩に伴い早急に必要となっている。非構造化データの力を真に活用するために、本稿では、データ管理のリーダーが実践すべき基本的なアプローチを紹介する。
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日本オラクルは2026年度の事業戦略説明会を開催し、好調な業績を振り返った。今後の成長の鍵を握る重点施策は「日本のためのクラウド」「お客様のためのAI」だという。
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企業におけるAI開発が本格化する中、開発ツールの選定は極めて重要なテーマとなっている。Google、Microsoft、AWSの主要ツールの特徴を整理し、自社に最適な選択肢を見極めるヒントを提供する。
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本連載では、製造業の競争力の維持／強化に欠かせないPLMに焦点を当て、データ活用の課題を整理しながら、コンセプトとしてのPLM実現に向けたアプローチを解説する。第4回は「データマネジメントの本質」について考える。
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「RAG」（検索拡張生成）は大規模言語モデル（LLM）に外部知識を組み合わせ、より精度の高いアウトプットを可能にする技術だ。RAGを導入し、成果を上げる企業の取り組みを紹介する。
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スマートフォン向けゲームにゃんこ大戦争を提供するポノスは、サービスを中断することなくITインフラをAWSからGoogle Cloudに移行した。なぜ、どのように移行したのか。
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導入しやすさやカスタマイズ性など、オープンソースデータベースを使うメリットは複数ある。「MySQL」「MariaDB」をはじめ、主なオープンソースデータベース4つの特徴や用例、ライセンスをまとめた。
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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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Snowflakeの年次イベントにサム・アルトマン氏が登場した。汎用人工知能（AGI）の完成時期が話題になる中、AIブームの先頭に立つ同氏はデータプラットフォームベンダーと何を語ったのか。
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Qlikが新たに発表した「Open Lakehouse」は、リアルタイム性と柔軟性を両立しつつ、最大50％のコスト削減と2.5〜5倍の処理速度を実現する。「Iceberg」に対応し、AI時代のデータ基盤構築を支える。
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TechTargetは「データ集約型アーキテクチャ」に関する記事を公開した。データに基づいた意思決定が注目される中で、品質の高いデータに裏付けされ、リアルタイムにビジネスの洞察をもたらすシステムの必要性が高まっている。
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内製化を推進するための手段として、ローコード開発に注目が集まっている。だが、現実のアプリケーション開発現場では必ずしも期待通りに物事が進むとは限らない。ローコード開発ツールを活用する先行企業から寄せられた“SOS”に応えてきたという識者に、ローコード開発×内製化の取り組みに失敗した事例とその真因、成功に導くポイントを聞いた。
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コーディング作業を減らすことでソフトウェア開発のスピードを高めるローコード開発。内製開発と組み合わせることで、短期／低コストでの開発が可能になると期待が高まっている。しかし、実業務で使えるアプリケーションをローコードで構築するには注意すべき点がある。ローコード開発で企業を支援する識者に、推進のポイントを聞いた。
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複数のAIエージェントが連携してタスクを遂行する時代に向けて、Googleはオープンプロトコル「Agent2Agent」（A2A）を発表した。その技術的な要点と、活用例を解説する。
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従業員の認証情報が流出すれば、重大な攻撃につながる恐れがある。特に人工知能（AI）技術の悪用が広がる中、認証の安全性を高めるには。
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クニエは、AIエージェントを活用した、SCMおよびXP＆A導入支援サービスの提供を開始した。Google Cloudの各種機能を活用したSCM、XP＆A向けシステムを導入したい企業に対し、企画から構築、実装までを支援する。
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航空会社Jetstarはレガシーなデータ基盤の運用を減らし、新たなデータ基盤を使ってサービスの最適化を図っている。具体的に何ができるようになったのか。
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あらゆるベンダーがAIへの対応、AI機能の取り込みを急ぐ中、Snowflake共同創業者の一人であるクルアネス氏は「AIは私たちが直面する最後の（技術）革命ではない」と状況を分析する。Snowflakeの狙いはどこにあるのだろうか。
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サイバー攻撃や個人情報の漏えいは後を絶たない。過去に起きた事件では、企業はどのような対策を怠っていたのか。5例紹介する。
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ビジネス展開のスピードと変化対応力を高めるために、既存システムをクラウドに移行する企業が増えている。だが、大規模データベースの移行となると容易ではない。「Amazon.com」におけるデータベース移行事例を基に、移行を成功させるための現実的なポイントを聞いた。
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SAPのERPを例に、ERPの導入効果や業務効率化のアプローチなどを紹介する連載「製造業ERP導入の道しるべ」。第2回では「SAP S/4HANA」の導入でグループの情報一元化を実現し、経営分析基盤を構築した中堅製造業の事例を解説する。
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あらゆるシステムで障害は発生するため、事業継続にはバックアップ計画が不可欠だ。AWSの「AWS Backup」を例に、バックアップの重要性を解説する。どのようにクラウドでバックアップを進めればいいのか。
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