最新記事一覧
戸田建設は、テーブル数が約1600に増えたデータ基盤を全社員に開放する準備を進めている。課題は、事故報告書などに含まれる機微な情報の扱いだ。利用が広がる「半歩前」にルールを整え、データのリスク判定をAIと人で分担する同社の取り組みとは。
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東芝は、時系列データベースの新版「GridDB Enterprise Edition V6.0」の提供を開始した。列データ高速分析機能を新搭載し、DWHを使わずに長期間の時系列データを高速に分析する。
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AWSは、AIコーディングエージェント「Kiro」をベースにしたサンプルエージェントによる、SAPモダナイゼーションのユースケースとそのベンチマーク結果を公開した。ABAPコードの変換では工数を87％削減したという。
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業務への影響を抑えながら、オンプレミスインフラで稼働する業務システムのDBを、クラウドサービスに移行するにはどうすればよいのか。オーケーが実践した“止められないDB”の移行術を見てみよう。
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データがシステムごとに分散していては、有効活用が難しくなります。こうした「データのサイロ化」を解消した2社は、何をどう変えたのでしょうか。調査から明らかになった、データ活用を阻む“手作業”の実態とは。
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「ファクトリーイノベーションWeeK2026秋」において、特別講演「【DX推進・普及】現場発で組織を変える〜人とAIが実現する全社変革〜」が行われ、ヤンマー建機と三菱マテリアルが、それぞれのDXとAI活用について紹介した。本稿では、両社の講演を抜粋して紹介する。
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データを活用したくても、複数のシステムにデータが分散していては横断的な管理や活用は難しくなる。アクサ・ジャパンはデータインフラの刷新によって、こうしたデータのサイロ化を解消した。どう変えたのか。
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Vポイントマーケティングが、データの利活用に本腰を入れている。1.3億人を超える会員のデータをどのように守り、そして来るべきAI時代に向けてどのように活用していくのか。
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食品メーカーと小売業の間に立ち、膨大な商品・在庫・物流データを扱う食品卸。三菱食品は、こうしたデータをAIにどう理解させ、業務やサプライチェーンの変革につなげようとしているのか。
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資生堂ジャパンは研究開発領域にAIエージェントを導入し、膨大な候補から有望な原料を見極める研究員の「目利き」を再現した。探索時間が縮んだだけでなく、提案される原料の数も増えた。同社はエージェントを「誰が作るか」でも作り分けている。
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ジールは、清水建設の大規模データを高速処理するクラウドデータ基盤の構築を支援した。AIデータクラウド「Snowflake」と国産クラウドETLサービス「TROCCO」を導入し、仮想統合と物理統合を融合したハイブリッド環境を実現。大容量データの処理課題を解消し、現場のデータ活用を加速させる。
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Clouderaの年次イベントで、石油大手のExxonMobilと医療・ヘルスケア大手のAbbVieの担当者がAI活用事例を示した。データグラビティやコスト抑制、ナレッジグラフ構築などを背景に、両社がハイブリッドAI基盤を選んだ理由を明かす。
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AIエージェントによる業務変革が進む一方、データの分散やコスト急増によってROIにつながらないケースが増えている。企業がデータやAIの主権を取り戻し、成果へつなげるための課題解決アプローチをClouderaに聞いた。
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AI競争の焦点はモデル性能から、企業の業務・データ・権限を管理しAIを現場で動かす「コントロールプレーン」（制御層）へと移った。20年前から「オントロジー」（業務の地図）を蓄積してきた米Palantir Technologiesは第2四半期決算で売上高93％増と異次元の成長を記録。この独壇場に対し、米Snowflakeなどのデータ陣営、Amazon Web Servicesなどのクラウド陣営、米OpenAIなどのモデル陣営が参入し「法人AIの覇権」を巡る最終戦争が始まった。
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LINEヤフーは総容量3PB超のDWHをAmazon Redshiftへ移行した。ピーク時の性能課題に対し、マルチAZ構成や自動WLMを導入して克服。バッチ処理の高速化やNoOps化を果たし、公式MCPサーバ整備による“AIレディ”な基盤構築を進める。
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清水建設はクラウドETLサービスの導入により、厳格なセキュリティ要件を満たしながらクラウドデータ基盤を構築した。
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データ量増加によるSaaS費用の高騰は企業共通の課題だ。フィットネス機器大手のPeloton InteractiveはOSSを活用してデータインフラを内製化し、年間100万ドル以上の費用削減とデータ処理の高速化を実現した。
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Anthropicは、「Claude Tag」における「エージェントアイデンティティー」アクセスモデルの仕組みと、チームのワークスペースでこれを構成する際のベストプラクティスを解説したブログ記事を公開した。
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AIエージェントの活用は複雑な業務フローで壁に突き当たる。人間同様スーパーマン一人で全てをこなすのは難しい。精度低下や高コスト化、ガバナンスの欠如。これらのリスクを回避し、AIを真の戦力に変えるにはどうすればいいのか。
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primeNumberが「AI・データ活用実態調査 2026」を公開した。AIへの高い期待に対し、明確な成果を得た企業は16.4％にとどまる。成果を左右する原因や、製造業でPoC止まりが多発する構造的課題を同社に聞いた。
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データシステムを提供するITベンダー各社が、オープンソースのデータ管理技術「Apache Iceberg」の採用に向けて次々と動いている。Icebergはなぜ、事実上の業界標準（デファクトスタンダード）になりつつあるのか。
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AIが医師をしのぐ診断精度をたたき出す中、英NHSは「AI禁止」と「分断されたデータ」の壁に突き当たっている。単なる可視化にとどまらない、AIが自律的に行動するための「運用データ基盤」の重要性を説く。
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業務効率化のためにAIツールを導入しても、専門的な業務では十分に活用できないケースがある。大手半導体メーカーのロームが、「Gemini」に切り替えて半導体開発の専門業務で成果を導き出した方法は。
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キーウォーカーの調査から、経営判断に必要なデータをリアルタイム、または数分で取得できる企業は約4割にとどまり、多くの企業ではデータ取得に数時間以上を要していることが分かった。
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調査レポートを読み込む時間はもう不要だ。IDCが発表した「IDC Quanta」は、150億超のデータと専門家の知見をメールやAIツールへ統合する。根拠ある意思決定を加速させる、新たな武器の全容を明かす。
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オンプレミスでのデータベース運用は、保守業務が負担になりやすい。セガサミーホールディングスは「Amazon RDS for Oracle」への移行で性能劣化の壁に直面した。約2TBの大規模移行をどう成功させたのか。
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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。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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データインフラとして「Snowflake」を採用した三菱UFJ信託銀行と日本マスタートラスト信託銀行。両行はなぜ、他のDWH製品やスクラッチ開発ではなくSnowflakeを選んだのか。
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事業部門が次々に導入するSaaSとオンプレミスの基幹システムをAPIで連携させることは容易ではなく、外注すれば期間も費用もかかる。この「連携破産」の危機を、近鉄百貨店はどう乗り越えたのか。
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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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生成AIやAIエージェントが普及する中、急速に存在感を高めているのが分析データベース「ClickHouse」だ。なぜAnthropicやマツダ、Teslaなどが採用するのか。創業5年で企業価値150億ドルの背景は。CEOアーロン・カッツ氏へのインタビューを踏まえて解説する。
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コンテナ技術は開発を迅速化させるが、管理されないイメージの乱立というリスクも生み出している。対策を強化したいセキュリティチームが障壁にならず、開発の自由を守るためのアプローチとは。
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エクスペリエンス分析ツールの市場が急拡大する一方、データが示す「表面的な不満」への対処だけでは不十分だ。デルタ航空やUPSの実例から、「真の課題」を特定し、CXを劇的に改善する手法を明かす。
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Linux Foundationは、Fivetranからオープンソースのデータ変換フレームワーク「SQLMesh」を寄贈されたことを発表した。ベンダー中立のガバナンスの下で、分散データ環境における変換パイプライン構築ツールとして発展させるとしている。
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三菱UFJ信託銀行グループは、従来の「パブリッククラウドでのスクラッチ開発」をやめる決断を下した。初期構築期間を約50％削減、ランニングコストを約85％削減という試算を弾き出した選定プロセスと評価基準とは。
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グループ再編による業務激増で、スギ薬局の現場や人事部門は疲弊していた。数千万円規模のシステム導入が想定される中、同社はAWSのサービスを活用して自社でbotを構築し、低費用化を実現した。その裏側に迫る。
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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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