京セラ、日本IBMの「IBM Cloud Pak for Data」を採用し、データ活用を推進

データ活用の必要性を感じるが組織や担当の未設置は39％、必要性すら感じていない企業が30％――ガートナー調査

日本IBM、データの「収集」「整備」「分析」を包括的に備えた「IBM Cloud Private for Data」を提供開始

ITRが『移りゆくデータ活用基盤のトレンド』を発行――企業のデータ活用の課題と踏むべきステップを解説

CData、クラウドデータのDBへの同期ツール「CData Sync 2017版」をリリース

米Tier1自動車部品サプライヤーが「CADDi」導入　14万件のデータ統合と工数70％削減など

AIの全社導入から「運営する」フェーズへ　中央主権でも現場任せでもない、データガバナンスの設計術

生成AIを全社に配布するだけでは、「AI民主化」は実現しない。AIが情報を探し、要約し、判断を補助し、一部の業務では次の行動まで提案するようにな…

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、…

AI-Readyな基盤をダメにする組織の共通項──データを活かせる組織へ変える“3つの仕組み化”とは

本連載「理想論で終わらせない『AIのためのデータ整備メソッド』」では、「データの把握」「データの整備」「データの活用」の3フェーズに分けて、AI…

生成AIガイドラインに禁止事項だけ並べていないか、現場活用のための設計法とデータガバナンスの実装

「生成AIを使ってよい」と言われても現場は何を入力し、どこまで出力してよいのかわからない。今、多くの企業で浮き彫りになっている課題は、生成AIそ…

「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…

ドーモ、全社データ活用に向けた「CWAコンサルティング統括部」を新設　BIツール以上の価値発揮へ

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 …

東京ガス、顧客エンゲージメント基盤に「Databricks」「Braze」採用　データ・AI活用推進

清水建設、クラウド上にデータ分析基盤を構築　インテックが支援、実績管理業務DXで前進

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

Excelでの管理、レガシーシステムによる分断……AIの前に考えるべきデータの問題と「4つの処方箋」

AIの急速な進化により、データ利活用環境の重要性がますます高まる一方、実際の日本企業に目を向けてみると、データの整備は思うように進んでいないのが…

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