ミック氏が考える、AI-Readyなデータ活用基盤の構築に立ちはだかる「5つの壁」と打開策

SCSKセキュリティ、データマネジメント支援サービスを開始　データ可視化から運用、活用まで伴走支援

AIで高まる「データ・イン・モーション」の重要性　データ基盤構築に欠かせない3つの視点と設計思想

企業のデータ活用を阻む課題は、単なる技術的な問題だけではありません。データの所在、組織の責任分界、システム間の連携、データやAIを活用するための…

AI活用に向け「全社統合データ基盤」を整備した企業は約14％にとどまる──primeNumber調査

セブン-イレブン・ジャパンが持つ約2800万人の購買データを活用可能に──The Trade Desk

なぜAIエージェントが「データガバナンス」の論点になるのか？　高性能モデルを選定するよりも大切なこと

生成AIの業務活用が進むほど、単純な質問に答えるAIから、業務を理解・判断し、次のアクションを支援するAIエージェントへの期待が高まる。しかし、…

清水建設、TROCCOとSnowflake活用したデータ基盤を構築　数千万件規模のデータ処理を安定化

データは記録からAIの糧に──50年分のレガシーDWH刷新で、アフラック「AX」の基盤が整う

アフラック生命保険は2026年、「AX@Aflac」を掲げ、AIを競争力の源泉として明確に位置づけた。生成AIを全社展開するとともに、創業以来5…

三菱UFJ信託銀行グループ、Snowflakeを基盤にデータマネジメント強化へ

「データを整えるだけ」の常識は通用しない　BI時代から脱却する、AI時代のデータガバナンス

生成AIの業務活用が本格化する中、多くの企業では、ガバナンスの観点で「生成AIガイドライン」策定の検討がなされつつある。もちろん、それ自体は重要…

データマネジメントが「名前のない仕事」から試験新設されるまで──経済産業省、IPA、リクルート、KDDI、MUFGが語る

IPA（情報処理推進機構）が2027年度に「データマネジメント試験（仮称）」創設を進めている。推進に大きく関わっているのが、JDMC（日本データ…

DWHやMDM導入の前に読むべき一冊『成果を生む 攻めのデータガバナンス』　データ活用に悩む担当者へ

データ活用の重要性が叫ばれて久しく、「AI時代」と呼ばれる転換点を迎えてもなお多くの日本企業が二の足を踏む状況だ。そこで本稿では、『成果を生む …

日立、日揮グローバルのAI時代に向けたデータ品質管理を支援

AIの力を引き出す「コンテキストレイヤー」を構築する──国産データテックQuollioが描く製品戦略

日本法人の体制変更で躍進狙うCohesity、データ／AIの保護・復旧から活用まで可能な優位性を武器に

NetApp、NVIDIAとの共同設計で構築した統合型AIデータプラットフォームスタックを提供開始へ

AIに浮足立つ今こそ考えたいデータマネジメントの意義──“当たり前にデータを使える状態”を整えるには

生成AIが登場する前から、日本企業は「データドリブン経営」を掲げてテクノロジーに投資を続けてきた。しかし、経営の意思決定に役立つデータを欲しいタ…

テラデータ「Teradata Enterprise Vector Store」に新たなエージェント機能とマルチモーダル対応

JDMC「データマネジメント賞」東京ガスなど8社が受賞決定、公共からは文部科学省も

パナソニック コネクト、非構造化データを扱う業務の効率化にAIエージェントを内製