最新記事一覧
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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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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ガートナーは2026年以降のセキュリティの展望として、AI普及によってリスク管理が激変すると発表した。2028年にはインシデント対応の半分がAI関連となり、規制対応の遅れやデータ負債、ID管理が複雑化するという。
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AIエージェントの台頭によって、業務の自動化は「作業の代替」から「役割の代替」にフェーズが変わりつつある。しかし、日本企業の多くは業務の属人化が“壁”となってAIの力を引き出せていない。この課題を解消してAI活用を前提とした業務変革を図る「ビジネスオーケストレーション」（BO）のアプローチとその実践手段に迫る。
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「SaaSの死」についての議論が再燃する中、注目されるAIスタートアップがある。スマートフォンがガラケーやPCを置き換えていったように、SaaSを結果的には置き換えるような存在になることを目指しているという。
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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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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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MicrosoftはAIを活用して脅威レポートなどから検出インサイト（洞察）を生成するワークフローを紹介した。従来は数日から数週間かかっていた分析作業の高速化を目指す。
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一般社団法人AICX協会の代表理事である小栗伸氏はアイティメディア主催のオンラインセミナー「コンタクトセンター改革 2026 冬」において、AI時代におけるCXとコンタクトセンターの未来について語った。
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ゴーレムは、清水建設や竹中工務店など5社から総額8億円を調達し、建設AIプラットフォーム「Gorlem Platform」の本格提供を開始した。建設現場にあふれる見積書や発注書などの非構造化データをAIで高精度に処理し、建設コスト分析やCO2算定に役立てる。新たに図面チェックや施工計画など4つのアプリも追加し、今後は建設業の生産性向上とカーボンニュートラルの同時達成を目指す。
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4万人超のファイル管理をクラウドへ――安全性と利便性のジレンマに悩むパーソルHDを救ったのは、自らBoxを使い倒す丸紅ITソリューションズだった。ユーザー視点の「生きた知見」はいかにして大規模導入を成功に導いたのか。AI活用も見据えた同社の戦略に迫る。
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生成AIの普及が進み、2026年は「AIエージェント」の本番導入が本格化すると専門家は指摘する。成功の鍵は、ハイブリッドクラウドに潜むデータサイロの解消だ。AIの効果を最大化して業務変革を促進する次世代インフラの全貌に迫る。
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「AIシステムを導入したが、結局どれだけ得をしたのか？」という経営層の問いに、あなたは答えられるだろうか。AI技術の活用で“確実に成果が出る”10個の領域と、AIの導入効果の算出方法を公開する。
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PPAP対策を契機に「Box」を導入した大東建託。100TB超えのデータ移行や運用負荷といった課題を、丸紅ITソリューションズの支援とエコソリューションによって解決に導いた。いかにして移行を成功させて業務効率化を実現したのか、その軌跡を追う。
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パナソニック コネクトは、同社の設計／開発部門における図面／設計仕様の照合業務を高度化するため、Snowflakeのデータクラウドプラットフォーム上で同社のAI機能を活用した「Manufacturing AIエージェント」を社内展開したと発表した。
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管理外のAIエージェントが特権を悪用してデータを持ち出すリスクが急増している。アリゾナ州立大学（ASU）は、この“新次元の脅威”にどう対抗したのか。ASUのCISOが語る。
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Google Cloudは、同社の大規模データベースであるBigQueryの新機能として、自然言語を使ってデータを分析できる会話型分析機能（Conversational Analytics）のプレビュー公開を発表しました。
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多くの企業がAI活用を目指す中、汎用的なAIモデルでは対応しきれない「壁」が立ちはだかっている。それは、企業内で日々生み出される膨大な「非構造化データ」の存在だ。「誰ひとり取り残さない」を掲げ、この壁を打ち破ろうとする富士フイルムビジネスイノベーション。汎用的なモデルとは一線を画す、現場のための新世代AI技術とは。
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ITインフラの構築・運用フェーズで生成AIがどう役立つのかを解説する本連載。今回は、インフラ運用における生成AI活用のアプローチを解説します。
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「ストレージはただの器」という認識が、AIプロジェクトを破綻させる。AIの真の力を引き出し、コストの死角を消すための戦略的資産のこつとは。ベンダー動向を踏まえ解説する。
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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エージェントの活用が広がる一方、ある調査によると、関連プロジェクトの80％が本番環境に到達していないことが明らかになった。失敗の背景にある障壁と、IT部門が押さえるべき4つの要素を整理する。
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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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AI活用や規制対応、そしてデータの守り方――。2026年を見据え、企業のITと経営を根底から揺さぶる変化が同時に進もうとしている。ヴィーム・ソフトウェアが公開した2026年におけるテクノロジーとビジネスの動向予測とは。
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Snowflakeが企業向けエージェント型AIアプリ開発を支援する開発者ツール群を発表した。データ品質・セキュリティ向上機能も強化する。
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AIツールやSaaSの導入が急増し、企業のIT部門では“サブスク疲れ”が広がっている。Bain、PwC、Gartnerの調査をもとに、課題の構造と実践的な対応策を解説する。
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登録企業数7万社超、従業員データ数で国内最大級の人事プラットフォームを築いてきた同社は、2025年を「AI活用の本格化の年」と位置付ける。業界では「SaaS is Dead」論が喧伝され、AIがSaaSを不要にするとの見方も広がる中、エンジニア出身の経営者が、SaaSの内側で10年を過ごしてきた視点から語るAI時代の生存戦略とは。
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ソニーグループは、生成AIの活用によって毎月「5万時間」の余白を生み出した。旗振り役の大場正博氏（ソニーグループ AIアクセラレーション部門 責任者）に、これまでで一番インパクトが大きかった施策や、日々どのように情報をアップデートしているのか、“知識のリフレッシュ法”について話を聞いた。
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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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全社規模の業務変革、事業変革を阻むのが業務プロセスの分断や非構造化データだ。AIエージェントとハイパーオートメーションの組み合わせによってこれらの課題をいかに解消し、業務変革や事業変革を実現できるのか。世界のトップ企業が利用している「Tungsten TotalAgility」の実力に迫る。
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慢性的な人手不足と高齢化、長時間労働の是正と2024年問題、デジタル化の遅れと生産性向上、協力会社を含むサプライチェーン全体の強化など多くの課題を抱える建設業界。こうした状況にあってPwCコンサルティングは、7年前の2018年に建設業界の支援に特化した専門組織「建設チーム」を立ち上げた。
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SalesforceはAIエージェントサービス群「Agentforce 360」を日本国内で提供開始した。他のAIエージェントサービスと比べたときの特徴とは。
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生成AIを活用した「AIネイティブなサイバー攻撃」が高度化し、フィッシングメールの見分けが困難になる中、防御側にもAIを用いた新たな対策が求められている。従来の境界型防御をすり抜ける脅威に対し、メールセキュリティからデータ保護まで一気通貫で守る「Varonis Interceptor」と、その統合型データセキュリティの実像に迫る。
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パナソニックHDは、拡散モデルを応用し、従来比約2倍の生成速度を実現したマルチモーダルAI「LaViDa」を開発。従来の自己回帰型LLMが抱える生成遅延や全体制御の弱さを、独自の高速化技術で克服した。
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生成AIが注目を集めているが、あらゆるビジネス課題を解決するわけではない。価格設定やリソース配分など、企業が直面する問題の多くは、生成AIや従来のML手法よりも、最適化技術によって最も効果的に対処できる。本稿では、AIの最適化技術について解説する。
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Googleは企業と開発者を対象としたマルチモーダルAI「Gemini 3」を発表した。「推論能力において最先端のモデル」とされ、さまざまな形式のデータの読み込みに対応する。このモデルは企業における業務効率化にどのように貢献するのだろうか。
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ストレージにかかる費用を削減しつつ性能も維持するのは至難の業だ。安易なクラウド移行は予期しない費用増加を招く恐れがあり、オンプレミス回帰も進んでいる。システムが複雑化する中、データをどこに置くべきか。
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GENKEIは、クラウドサービス「GENKEI VAULT」「GENKEI LINK」に、図面コミュニケーションツール「GENKEI MARKUP」と連携したオンライン指示、伝達、共有機能を追加した。図面と現場データの一元化により、正確な図面運用と資産蓄積が可能になる。
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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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「産業革命に匹敵する」。米OracleはAIによる変革をそう位置づけ、イベント名を刷新した。データベースの強みを生かし、AIで何を目指すのか。語られたのは、医療から気候変動まで、人類が直面する困難な問題への解決策だった。
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1億3000万会員を擁する「Vポイント」のビッグデータ基盤はいかにして再構築されたのか。CCCMKホールディングスが5年かけて実現したSnowflakeへの統合とAI活用の実践について解説する。
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ある調査によると、日本で最も利用されている業務アプリランキングの5位に食い込んだBoxは、世界版ランキングでは上位15位に入っていない。日本市場でBoxが“成功”した背景にある「2つの要因」とは。
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企業のAI導入プロジェクトの成否を分けるのは技術力だけではない。AWSを活用するさまざまな業界の組織の事例から、AI導入の成否を分ける“共通点”を読み解く。
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Salesforceは、AIと人間が協働する「Agentic Enterprise」を実現するため、新プラットフォーム「Agentforce 360」を提供開始した。CRMや分析基盤を統合し、AIエージェントが業務効率と顧客体験を向上させる。
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NTTは従来モデルから機能強化したLLM「tsuzumi 2」の提供を開始した。日本語性能や特定業界の専門知識を向上しつつ、引き続き1GPUでの動作を可能にすることでオンプレミス環境への導入のし易さを維持した。tsuzumi 2をNTTグループのAI戦略の中核と据える。
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クラウドサービスでAI技術を利用する「AIaaS」（AI as a Service）を導入して成果を上げるには、事前の慎重な検討が欠かせない。AIaaS導入プロジェクトを進める上で、企業が明らかにしておくべき3つのポイントを解説する。
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AIエージェントやLLMアプリケーションをローコード開発できる「Flowise」「CrewAI」との連携を実現。
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DX推進室のメンバーたちはDXに利用できるデータを求め、情報システム部を訪れます。たくさんのデータを入手しましたが、松尾豊先生（東京大学大学院教授）からは「残念ながらほとんど利用できないかもしれない」と言われてしまいます。その理由は……？
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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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