「データ活用」に関する記事
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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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フィジカルAI時代、日本企業にこそチャンスがある ガートナーが教える「測れないROI」から脱する条件
ChatGPTの登場以来、企業のAI活用は一気に広がった。だが現場では、個人の作業効率を上げるところで止まり、組織全体を変える力にはなかなか結...
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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、A...
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「AIガバナンス」の落とし穴 なぜ生成AIリスクは利用ルールをつくっても防げないのか？
生成AIの利用ルールを整えても、それだけでリスク管理が機能するわけではない。重要なことは、ユースケースごとにリスクを見極め、必要な統制を業務運...
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【スターバックス会長×シスコ会長】対談、巨大な組織をどう束ねる？AIの進化はビジネスに何をもたらす？
米国ラスベガスにて5月31日～6月4日に開催された「Cisco Live! 2026」。Cisco（シスコ）のチャック・ロビンス会長が登壇した...
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AIエージェント活用の本丸はSoRにあり セゾンテクノロジーが「つなぐ技術」で挑む新サービス、その実力は
生成AIやAIエージェントの導入が進む一方で、企業はガバナンス、データアクセス、コストなどの課題に直面している。特にミッションクリティカルな基...
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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...
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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...
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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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“全銘柄停止”の悪夢から5年──CIOが「4代目株式売買システム」で見据える“攻めのJPX”への道筋
2024年11月、東京証券取引所（以下、東証）の株式売買システム「arrowhead」が4.0へとバージョンアップを果たした。日本の金融市場の...
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AIエージェントの「全社展開」はなぜ失敗するのか セールスフォースが示す、成功に向けた“4つの条件”
「Agentforce」発表から約2年。米セールスフォース（Salesforce）は、企業への導入支援の過程で多くのことを学んでいる。2026...
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