最新記事一覧
システム停止は単なるITトラブルではなく、企業の存亡を揺るがすビジネスリスクだ。隠れた費用を含めた真の損失額と、対策によって得られる投資対効果を導き出す式を紹介する。
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企業がAI活用を進める中、攻撃者はAIインフラの「脳」を標的にし始めた。SaaSのデータ保護を過信すると、有事の際に全データを失う致命的な事態を招く。再起不能の危機からAIシステムを救う復旧戦略とは。
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ログデータを「宝の持ち腐れ」にしていないだろうか。あるセキュリティベンダーは、LLMを使った分析基盤を構築してログデータの活用に挑んだ。わずか2週間で劇的な変化をもたらしたAI活用の成果とは。
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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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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コードエディタ「Cursor」の開発チームは、プラグインによる拡張に対応したと発表した。プラグインにより、エージェントによる外部ツールへの接続や新しい知識の利用が可能になる。
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セゾンテクノロジーは、非エンジニアを含む全社員が使うデータ基盤を構築した。安心して使えること、誰でも使えること、知恵を生かせることを段階的に実現した試行錯誤と生成AI活用の軌跡から、成功の鍵と今後の方向性を考察する。
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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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競争激化に直面するエネルギー業界。大阪ガスは多角的な事業を成長させるため、データ活用の変革に挑んでいる。生成AIを「有能な部下」として使いこなし、ビジネスアジリティの最大化を図る同社の取り組みに迫る。
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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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クエリ処理が極めて高速なデータベースとして開発され、リアルタイム分析やオブザーバビリティーなどで活用が進んでいるClickHouse。LLMによるクエリ生成が今後増えると予測される中でどのような変化があり、同データベースの特性はどう生きてくるのか。
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OpenAIは、自社プラットフォーム上で探索とリーズニングを実行する社内用のAIデータエージェントを構築し、運用している。その内容は。
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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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電子マネー決済のクラウド化を実現し、電子マネー決済ゲートウェイサービスを2011年に開始したTMN。115万台超の端末が接続する決済ゲートウェイサービスを展開し、店舗における電子マネーの利用拡大に貢献してきた同社は今、クレジットやQRも含むオールインワン決済を強みに小売事業者向けのデータ活用支援へ踏み出した。膨大な情報をどうビジネス価値へ変えるのか。
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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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