データ分析優等生企業キーエンスが重視する「データの科学」／“任せられるAI”を作るデータガバナンス術

事前登録＆当日視聴した方から抽選で、Amazonギフトカード贈呈

　「データを成長のトリガーに　AIを使いこなす次世代基盤の設計から業務プロセス変革まで」をテーマに開催するオンラインイベント「Data Tech 2026」。AIによる高負荷な処理に耐えられる次世代データ基盤の要件や、AIからのアクセスを前提とした高品質なデータマネジメントの方法、データ・AI活用の文化醸成のヒントなどをお届けします。

　また、事前登録のうえ、聴講いただいた方の中から抽選で20名様に翔泳社の人気書籍、30名様にAmazonギフトカード1,000円分を進呈。皆様、ぜひ奮ってご参加ください。

オススメ講演①：既存DB環境を改修せずに、「AI-Ready」なデータベースを構築するには？

　AIを業務に活かしたいものの、何から始めればよいのか分からない。さらに、稼働中のデータベースへの影響やセキュリティ、運用負荷も気になり、具体的な検討に踏み出せない──こうした悩みを持つ方も多いのではないでしょうか。

　本セッションでは、Oracle AI Database／OCIを利用中、または活用を検討しているDBAや情報システム・インフラ担当者に向けて、身近なデータベースの運用・管理業務を起点にAI活用を検討するアプローチを紹介します。

　Oracle Autonomous AI Databaseによる既存DBへの影響を抑えた構成、自然言語での問い合わせを実現するSelect AIなど、具体的な技術要素とともに、導入前に押さえるべき検討ポイント、そしてPoC支援の進め方までを分かりやすく解説します。

【詳細はコチラ】

水野 晋太郎 [アシスト]
2016年に株式会社アシストへ新卒入社。Oracle Database Applianceを中心に、技術支援、提案、製品プロモーション、技術者育成などに従事した後、人事部門で新卒採用、人材・組織開発などを担当。 現在は、エンジニアと人事の双方の経験を活かし、OCI関連の事業開発や提案活動に携わるとともに、技術組織のHRBPとして人と組織の課題解決を担う。

川合 裕太氏 [アシスト]
2013年に株式会社アシストへ新卒入社。 Oracle Database ApplianceおよびOracle Exadata Database Machineの業務経験を経て、2019年よりOracle Cloud Infrastructureを担当。現在は、Oracle Cloud Infrastructureチームのマネージャー。

【モデレーター】谷川 耕一 [EnterpriseZine／DB Online チーフキュレーター]
かつてAI、エキスパートシステムが流行っていたころに、開発エンジニアとしてIT業界に。その後UNIXの専門雑誌の編集者を経て、外資系ソフトウェアベンダーの製品マーケティング、広告、広報などの業務を経験。現在はフリーランスのITジャーナリストとして、クラウド、データベース、ビッグデータ活用などをキーワードに、エンタープライズIT関連の取材、執筆を行っている。

オススメ講演②：AIエージェント時代、“任せられる”AIにするためのデータガバナンス

　AIエージェントの活用が成果につながるかは、高性能なモデルの導入だけでは決まりません。

　PoCから先へ進めない理由の多くは、モデルの精度ではなく、どこまで任せてよいかという委任の範囲や、説明責任の所在が決まっていないことにあります。

　業務判断や処理をAIに任せるには、必要なデータへ安全にアクセスでき、判断根拠を追跡でき、権限・承認・監視のルールが組み込まれた「任せられるデータ基盤」が不可欠です。

　本セッションでは、AIエージェント時代の「任せられるデータ基盤」についてガバナンスの観点から整理し、「使うAI」から「任せられるAI」へ進むために企業が整えるべきAI-Ready Data Governanceの要点を解説します。

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三代 剛氏 [デロイト トーマツ]
SIベンダーにて多数のシステム開発業務を経験。その後、外資系ソフトウェアベンダーおよび金融システム開発ベンダーにおいて、大手金融機関向けのBPR／DX支援や市場系システム構築プロジェクトの統括を担当。現在は、デジタルガバナンス領域のパートナーとして、銀行・証券・保険業界向けに、AIやデータを中心としたデジタル分野のリスクアドバイザリーサービスの提供に従事。

オススメ講演③：戦略的データマネジメントのすゝめ　ノイズだらけのデータをAI-Readyにするには

　AI活用の号令は出たものの、いざ検討を始めると「データの所在やコード体系がバラバラ」という現実に突き当たり、プロジェクトが足踏みしてしまう──。これは多くの製造業が直面している「AI以前の壁」です。長年の拠点拡大や海外進出、商習慣の違いにより、各現場で最適化されてきたデータは、そのままではAIにとって解読不能なノイズでしかありません。この“歴史的背景”を無視して検討を強行しても、現場の納得感は得られず、投資は無駄に終わります。

　本講演では、検討を停滞させている「データの不備」の正体を暴き、いかにしてAI-Readyなデータへと昇華させるか。IT主導の無理なコード統一ではない、戦略的なデータマネジメントの実践的な第一歩を解説します。

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宮下 純一氏 [NTTデータ バリュー・エンジニア]
通信・製造・小売・保険など多業種の現場において、データマネジメントや業務改善を支援。中〜大規模プロジェクトのリーダー（PL）として、データ棚卸や現状分析、データ整備、運用フロー改善などの幅広い案件を担当。現場に即した実践的なアプローチにより、データ整備・品質向上や、企業におけるデータマネジメントの定着に貢献。

オススメ講演④：データ分析先進企業キーエンスが実践する、データ・AI活用の最前線

　キーエンスの社名の由来は、Key of Science（科学の鍵）。全社員がデータで科学しながら「生産性」を追求する風土が、営業利益率50％超の高収益を支えています。

　本講演では、生産性を測るモノサシや業績賞与、AIとの役割分担など、そのこだわりを支える仕組みを経営視点で紹介。後半は、生産性を高める現場でのデータとAIの活用を、データ活用プラットフォーム「KI」の実際の画面でご覧いただきます。

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柘植 朋紘氏 [キーエンス]
新卒でキーエンスに入社後、コンサルティングセールス・人事採用を経て、データをフル活用したマーケティング・営業推進・販促活動に10年以上、従事。現在は、キーエンスの高収益を支える「データ活用ノウハウ」を基に開発した『データ分析プラットフォームKI』を幅広く展開中。各種イベントなどでの講演多数。

鈴木 駿氏 [キーエンス]
新卒でキーエンスに入社後、データ分析プラットフォーム「KI」のデータ活用支援事業に参画し、数多くの企業のデータ活用を支援。また社内でも営業やマーケティング活動のデータ活用を日々試行錯誤を続けている。最近は、「AI」をどのようにデータ活用に活かせるかに夢中。

オススメ講演⑤：データ整備初心者は必見！データの基礎から丁寧に解説

　「AI活用を進めたいが、そもそもデータをどう整えればよいかわからない」という方に向けた入門セミナーです。構造化データ・半構造化データ・非構造化データの違いや特徴といった基礎から、AI Ready Dataが注目される背景、AIがデータを活用するために必要な「データの構造化」まで、わかりやすく解説します。

【詳細はコチラ】

廣川 太一氏 [日本ビジネスシステムズ]
Microsoft Fabric、Azure Synapse、Snowflakeを中心に、データ分析基盤の運用支援・開発に従事。社内レポートにおけるFabric CopilotのPoC検証やデータエージェントを活用したサービス展開など、データエンジニアとして生成AIの実践的な活用支援に取り組む。

イベント概要

• 名　称：Data Tech 2026
• 日　時：2026年11月6日(金) 10:00～19:00
• 会　場：オンライン
• 主　催：株式会社翔泳社 EnterpriseZine編集部
• 参加費：無料（事前登録制）
• イベント詳細・申し込みはコチラ