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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AWSがAIエージェントを大幅刷新した。信頼性や価格体系の問題に揺れるGitHubを追い詰めるべく、開発ライフサイクル全体をAIが主導する戦略を鮮明にしている。「検知して終わり」の時代は過ぎ、自律型DevSecOpsが情シスの現実的な選択肢となりつつある。
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AI活用が進んでいるが、データは分散し、統合後も数PBを超えるデータの移行には年単位の時間を要する。AI投資が無駄にならない「データ基盤」づくりの盲点と、その解決方法とは。
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IDCは、2026年第1四半期の外部エンタープライズストレージシステム市場動向を発表した。市場売上高は前年同期比22.7％増の92億ドルとなり、大幅な成長を記録した。
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Microsoftは、「Build 2026」で、企業AIを試行から本番運用へ移す要点として、自社データ理解、基盤整備、成果創出を示し、「Microsoft IQ」や「Microsoft Agent Platform」「Microsoft Foundry」「Microsoft Discovery」、GPU基盤の活用を各経営層へ訴えた。
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デフレからインフレへ経済の潮目が激変した日本市場。もはや過去の数値（財務諸表）を眺めるだけのデータ経営では勝てない。情報の洪水におぼれず、気象や音声などの「非構造化データ」をいかに素早く選別し、リアルタイムの決断に生かすか。金融情報インフラを支えるブルームバーグの日本トップに、情報過多を突破するデータ経営学を聞く。
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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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コンテンツ管理プラットフォームを提供するBoxのCEOがAIによる進化について語った。同社の進化は、エージェンティックAI市場がこれからどのように形成されるのかを映し出す、エポックメイキングな動きの一つともいえそうだ。
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The Linux Foundationは、AI資産を安全に共有するためのオープンプロトコル「OpenSharing Project」を発表した。
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クラウドは便利だが、請求額やデータの置き場所に不満を抱く企業も増えている。Google DriveやMicrosoft 365に頼らず、同等の利便性を自社管理下で実現できるとしたら。台湾発のSynologyが打ち出した新戦略は、オンプレ回帰の流れを象徴する一手として注目を集めそうだ。
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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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AIエージェント製品に注力する米Salesforce。日本法人社長も「日常的に使っている」という。その活用方法とは。
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米BoxのCEO、アーロン・レヴィ氏が提唱する生産性を100倍にする新職種「AIエージェント運用担当」の役割とは？ エンジニアの不安に答える「AI時代のキャリア」の在り方に迫る。
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米ベンチャーキャピタルのFoundation Capitalは、AIエージェント時代のエンタープライズソフトウェアにおける新たな競争軸として「コンテキストグラフ」（Context Graph）を提唱する論考を相次いで発表した。
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生成AIを活用したナレッジ管理ツールは、断片化した情報を集約して業務を効率化するが、製品ごとにガバナンスや拡張性の差は大きい。Confluence、M365、Notionなど主要10製品を比較し、評価基準を詳説する。
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OKIは、受信したメール内容を生成AIで解析し、緊急案件の兆候把握や対応タスクの自動抽出、優先度が高い案件を数値化して管理可能なシステム「AI Task Navigator」を開発したと発表した。同システムは2026年6月1日からEMS事業に関連する業務で実証実験を開始し、2027年4月に実用化を目指す。
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ライフサイエンス業界ではシステムの分断によるデータの散在や業務の属人化が深刻な課題となっている。バイオファーマ企業のモデルナは「Agentforce Life Sciences」を導入し、この問題にどう立ち向かうのか。
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企業がAI活用を進める中、データの品質やアクセス性が大きな課題となっている。特に生成AIでは基盤モデルの不透明性が高いため、データの準備と管理の重要性が増している。本稿では、企業が回帰テストやデータプロファイリングなどを通じて、データを継続的かつ体系的に整備し、関連性や安全性を確保した「生成AI-Readyデータ」を構築するための実践的な方策4つを紹介する。
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BIツールを導入する多くの組織から「ダッシュボード作成の工数が負担」「データを見ても改善行動につながらない」といった声が聞かれる。なぜ、数字を可視化するだけでは、現場は動けないのだろうか。
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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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アクセンチュアとアバナード、Microsoftは、製造業向けAIエージェント基盤「エージェント型工場」を共同開発した。従来の製造分析ダッシュボードの枠を超え、現場担当者の判断を支援する。
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ストックマークは5月14日、企業の秘匿データや暗黙知をAIが学習・活用できる形式に変換する「AI-Ready化」の実証実験を開始すると発表した。伊藤忠商事や三菱ケミカルなど16社が協業するプロジェクトの狙いとは？
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トヨタファイナンスが、問い合わせ対応業務にAIエージェントを導入した。1件当たり13分かかっていた作業時間を4分に縮めたという。さまざまなAIエージェントが登場する中で、選定の決め手となったポイントとは。
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AIツールによる開発加速の裏側で、システムの稼働を監視するオブザーバビリティシステムの維持費用が高騰している。データ量が指数関数的に膨らむ「カーディナリティの爆発」に、Rubrikはどう対処したのか。
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Googleは、企業向けAI基盤「Gemini Enterprise Agent Platform」を発表した。複数のAIエージェントを連携させ、企業データを活用しながら継続的に業務を実行する仕組みを提供する。
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米オラクルが発表したAIエージェント「Fusion Agentic Applications」の狙いを、開発責任者のロンディ・エン氏に聞いた。1000超のエージェントを連携させ、単なる記録を超えた「ビジネス成果」の達成を自律的に目指す、同社の設計思想とは。
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ハイブリッドクラウドや分散アプリケーションの普及でIT運用が複雑化する中、生成AIが新たな解決策として注目されている。導入が想定される場面や、導入のステップを紹介する。
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PFUが、事前定義が一切不要で読み取り精度99.99%を誇るクラウド型AI-OCRサービス「PaperStream AI」と、専門家がバックオフィス業務のデジタル化を伴走支援する「ドキュメントDX」を発表した。
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現場で自律動作する「フィジカルAI」の導入が加速している。デロイトの調査では8割の企業が2年以内の活用を見込むというが、高額なコストや電力消費、既存システムとの統合が大きな障壁だ。本記事では、エッジ基盤や5G、人型ロボットの価格推移まで、情シスが知っておくべき実装の具体策とインフラ要件を解説する。
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Snowflakeは10カ国2050人の企業・技術リーダーを対象にAIの投資対効果と雇用への影響を調査した。AIによる雇用創出を報告した組織は77％に上り、雇用削減を報告した46％を大きく上回った。
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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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生成AIがSaaSを代替するといわれる中で「労務市場ナンバーワンを目指す」と宣言する企業がある。同社は現状をどう捉え、勝ち筋をどう見いだしているのか。
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生成AIやAIエージェントの導入が進む中、その成果を左右する鍵として「コンテキストエンジニアリング」が注目されている。全文検索エンジンを中核としてデータ活用基盤を提供するElasticのCPOに、AIと検索の関係や、コンテキストエンジニアリングが重要になる背景、エンジニアに求められる役割などを聞いた。
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三菱UFJ信託銀行がコンテンツ管理に「Box」を採用した。これまで複数の業務システムに分断されていたデータの一元管理を目指す。金融機関に求められる高度なガバナンスとAI活用を両立させる秘策とは。
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持続可能な医療提供体制の構築が求められる現在、薬局の役割は、薬を渡すだけでなく「一人一人の患者と向き合いながら治療支援に取り組むこと」と再定義する動きが活発化している。この状況を、国内の医療課題解決を目指して業界に変革を起こす好機として捉え、カケハシとゲルテックが業務提携を発表した。両社の共創は次世代の調剤インフラの構築にどう貢献するのか。両社のキーパーソンに聞いた。
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データの爆発的増加に伴い、従来の物理的な機器管理に限界が近づいている。バックアップの不備やパッチ適用の遅れは、災害による取り返しのつかないデータ消失を招きかねない。今見直すべきストレージ運用の盲点は。
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AI導入を急ぐ企業にとって、ストレージは単なる「データの保管場所」以上の意味を持つ。データ集約的なAIのパフォーマンスやコストは、基盤となるストレージの設計次第で劇的に変わるためだ。本稿では、AIプロジェクトを成功に導くための最適なストレージ選定と、実践すべき4つの鉄則を解説する。
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オープンテキストの調査によると、日本企業の生成AI導入率は80％でグローバル平均の32％を大きく上回った。一方で、AI投資の費用対効果を実証できる企業は35％にとどまり、効果測定の体制整備が課題となっている。
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データベースが乱立した状態のままAIツールを開発しようとすれば、IT部門の負担がますます増えることになる。合併によって複雑なシステム構成を抱えていた企業が、「MongoDB Atlas」に一本化した理由は。
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大日本印刷（DNP）と日本オラクルは、DNPが独自開発した「DNPドキュメント構造化AIサービス」に、オラクルの自律型AIデータベース「Oracle Autonomous AI Database」を組み合わせたソリューションを2026年3月23日から提供すると発表した。
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銀行の融資業務は属人化や事務負荷が根深い。この難題に対し、中国銀行と日立製作所がAIエージェントによる抜本的な変革に乗り出した。専門的な判断をどこまで自律化できるのか。“融資DX”の最前線に迫る。
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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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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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