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「データ活用」検索結果記事一覧
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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…
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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、…
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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…
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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…
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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…
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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…
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「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…
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情シスが「データ提供屋」を卒業する“使える基盤構築”の要諦 勘に頼らないメタデータ更新の仕組みづくり
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…
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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…
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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 …
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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…
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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…
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