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

「Speeda」が20種類以上の独自データを三菱電機に提供へ　AIでの活用を前提に

『データ利活用人材の育て方』発売　りそなとブレインパッドに学ぶ人材育成ノウハウ

福岡県が「GX戦略地域」に認定、9地域から最終審査で　大規模データセンターの集積に意欲

日立「HMAX」を拡充　データセンター／セキュリティ／データ活用ソリューションなど発表

AIエージェントにどこまで任せていい？社内データとAIをつなぐ「データ連携基盤」が統制の役目担う

生成AIの進化にともない、企業のAI活用は単なる情報検索や業務補助を超え、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へとシフトしつつある。こう…

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と安全に接続されたデータ活用基盤の設計法──マルチエージェント導入を成功させる5ステップ

生成AIやAIエージェントの活用が急速に広がる中、多くの企業で課題に挙がるのが「AIの精度」に係る問題です。その課題の根本原因はAIモデルではな…

データサイエンティストを頼らず機械学習モデルを構築できる新ソリューション──SAS Institute

JR東日本、「Confluent」を全社デジタルサービス基盤のデータ連携機能に

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…

NTT西日本のデータ基盤刷新、数十億円のコスト削減と東西共同利用化　3大クラウド資格全冠どう生かした

前回、ジョブローテーションから“専門特化”の道を選んだ背景を語った。本稿では、その専門性を武器にして、いかに数十億円規模のコスト削減を実現したの…

データブリックス・ジャパン、7月に新丸の内ビルに移転へ──イオンや東京ガスがAI活用の効果報告

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…