1,000名の国内人材を対象とした調査結果から見えてきた、AIで競争力を高めるためのヒント
多くの日本企業で、AIの活用は個人レベルでは進んでいるものの、全社的な展開には至っていない。その結果、AIは企業の競争力を高める原資として十分に活用されていないのが現状だ。本コンテンツでは、国内1,000名のナレッジワーカーを対象とした調査結果を基に、その要因を明らかにするとともに、AIの全社展開を成功に導くための5つの実践ポイントを解説する。
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重要インフラとなったクラウドストレージで、情報漏えい事故が起こる根本原因を深掘りする
今や情報流通の重要インフラの一つとなったクラウドストレージだが、外部共有禁止などのルールを定めているにもかかわらず、クラウドストレージを起点とした情報漏えい事故は後を絶たない。その背景にある本質的な問題を深掘りするとともに、解決に向けて実践すべきポイントや有効なソリューションについて解説する。
調査結果から見えてきた、産業分野の企業においてデータ活用が進まない3つの主な理由
さらなる成長が期待されるEPC（設計・調達・建設）業界だが、成長を現実のものとするためには、データの可視性に関するさまざまな課題を克服する必要がある。しかし現状では、特に大企業において、多様なシステムやプロセスが混在していることがデータのサイロ化を招き、迅速かつ適切な意思決定の妨げとなってしまっている。
企業のAI・データ活用を加速するには? 統合基盤の構築から運用まで支援するサービスのメリットに迫る
さまざまな企業がDXの取り組みを進めている中、特に注目されているのがAI活用、データ活用ではないだろうか。これにより業務効率化や新たな価値創造が期待されるが、その実現のためにはデータ統合基盤の整備が求められる。
急速に高まっているデータ連携の重要性。いま押さえておきたい課題や仕組みとは
デジタル化の進展に伴い、マーケター、経理担当者、アプリケーション開発者、インフラ運用者といったさまざまな業種で、データ連携に対する重要度が高まっている。あらゆる業務においてデータが欠かせない昨今の状況を踏まえたとき、適切な連携の仕組み・あり方とはどのようなものだろうか。
データメッシュによる分散型データ管理を実践する上で、注意すべきポイントとは?
近年人気が高まっているデータ管理手法である「データメッシュ」だが、この分散型のデータ管理で成果を挙げるためには、単にテクノロジーを刷新するだけではなく、データアセット指向のマインドセットを組織全体に定着させた上で、ガバナンスを効かせる必要がある。
AIエージェントの実装、将来的な統合に向けて、押さえておくべき5つの原則とは?
人工知能を使用して、自律的にタスクを実行できるコンピュータプログラムの一種であるAIエージェント（エージェント型AI）。すでに多くの組織が投資を始め、実用化も進みつつあるが、そのビジネス価値を最大限引き出し、組織が市場における優位性を獲得するためには、原資となるデータや学習モデルの品質をいかに担保するかが重要になる。
調査レポートから判明：CDP導入で92%の企業が目標を達成! これからの顧客データ活用成功のカギはCDP×AIにあり!
企業活動において、顧客データの重要性はこれまで以上に高まっており、先進的な企業ではCDP（カスタマーデータプラットフォーム）を導入し、顧客データを活用している。一方でこのCDPがビジネス目標に見合った成果をどの程度挙げているのか、期待した役割を果たしているのかといった点については、興味のあるところだろう。本コンテンツではこれらを調査によって明らかにし、回答者による顧客データ管理の取り組みからベストプラクティスを探っていく。
SnowflakeとAzure Databricksを比較! 自社に合ったデータ活用基盤を選ぶには
SnowflakeとAzure Databricksはさまざまな企業で利用されているデータ活用基盤となるが、どちらを選べばよいのか悩んでいる担当者もいるのではないか。そこで、本稿ではパフォーマンスやコストの面から両製品を比較・検討していく。
いまさら聞けない!「データ活用」のキホン 第5回 いよいよデータ分析のプロセスに到達。AIや生成AIが民主化にどう寄与するのか?
ここまでデータの収集（生成）、整理、加工といったプロセスをそれぞれ見てきたが、今回はいよいよその最終プロセスともいえる「分析」について解説する。データに基づく意思決定、有用なインサイトの獲得は、この分析プロセスを経ることで初めて実現されるのだ。