8 月 日立が放つ「生成AI×数理最適化」の威力 生産ライン設計の自動化で工数87%削減 日立が生成AIと数理最適化を連携させ、生産ライン構成の自動立案技術を開発した。熟練者の知識に頼っていた工程設計を構造化し、工数を最大87.3%削減。現場の要請を定量的な構成案へ即座に変換する新手法を解剖する。
日立が放つ「生成AI×数理最適化」の威力 生産ライン設計の自動化で工数87%削減 日立が生成AIと数理最適化を連携させ、生産ライン構成の自動立案技術を開発した。熟練者の知識に頼っていた工程設計を構造化し、工数を最大87.3%削減。現場の要請を定量的な構成案へ即座に変換する新手法を解剖する。
7 月 分析に1カ月かかる“手書きSQL”から脱却 「and ST」が実現した分析の民主化 データ分析は事業成長に不可欠だが、専門知識が求められるため属人化しやすい。「and ST」はSQL依存のデータ抽出を脱却し、インサイト獲得にかかる時間を最大1カ月から数分に短縮した。その仕組みとは。 半年かかるデータ連携を“1カ月半”に短縮 古河電工が「Denodo」で得た効果 部門ごとのシステム分断によるデータのサイロ化に直面していた古河電気工業は、「Denodo Platform」によってデータ一元化を実現した。物理的な集約では得られなかった、仮想化技術によるデータ連携の効果とは。 ゲーム販売の分断を防ぐ カプコンが生成AI導入の前にデータ基盤を刷新した理由 クラウド移行の目的を、処理性能や拡張性の向上だけに置くと、情シスの運用負荷は残り続ける。カプコンはサーバ運用、データ連携、障害復旧まで見直した。仕事を本当に減らす移行には何が必要なのか。 覇権争いは終了? SnowflakeやSAPが「Apache Iceberg」の採用を急ぐ理由 データシステムを提供するITベンダー各社が、オープンソースのデータ管理技術「Apache Iceberg」の採用に向けて次々と動いている。Icebergはなぜ、事実上の業界標準(デファクトスタンダード)になりつつあるのか。 複雑過ぎて“玄人専用”だったF1 新規ファン獲得を支えたAWSリアルタイム分析 1秒間に110万件以上のデータが飛び交うF1は、その複雑さから新規ファンを獲得しにくい悩みに直面していた。この状況を打破したのが、AWSの機械学習とデータ処理システムだ。過酷なレースの裏側とは。 情報収集は待ちから自動へ IDCが業務ツール直結の独自知能基盤を投入 調査レポートを読み込む時間はもう不要だ。IDCが発表した「IDC Quanta」は、150億超のデータと専門家の知見をメールやAIツールへ統合する。根拠ある意思決定を加速させる、新たな武器の全容を明かす。 AI時代のBI選定 Tableau、Qlikを脅かす新興BIツールは? BI市場がAIエージェント型分析へ移行する中、TableauやQlikなどの既存ベンダーと、Golden AnalyticsやGravityなどの新興ベンダーの違いが鮮明になっている。ツール選定に当たって何を軸にすればいいのか、整理する。
分析に1カ月かかる“手書きSQL”から脱却 「and ST」が実現した分析の民主化 データ分析は事業成長に不可欠だが、専門知識が求められるため属人化しやすい。「and ST」はSQL依存のデータ抽出を脱却し、インサイト獲得にかかる時間を最大1カ月から数分に短縮した。その仕組みとは。
半年かかるデータ連携を“1カ月半”に短縮 古河電工が「Denodo」で得た効果 部門ごとのシステム分断によるデータのサイロ化に直面していた古河電気工業は、「Denodo Platform」によってデータ一元化を実現した。物理的な集約では得られなかった、仮想化技術によるデータ連携の効果とは。
ゲーム販売の分断を防ぐ カプコンが生成AI導入の前にデータ基盤を刷新した理由 クラウド移行の目的を、処理性能や拡張性の向上だけに置くと、情シスの運用負荷は残り続ける。カプコンはサーバ運用、データ連携、障害復旧まで見直した。仕事を本当に減らす移行には何が必要なのか。
覇権争いは終了? SnowflakeやSAPが「Apache Iceberg」の採用を急ぐ理由 データシステムを提供するITベンダー各社が、オープンソースのデータ管理技術「Apache Iceberg」の採用に向けて次々と動いている。Icebergはなぜ、事実上の業界標準(デファクトスタンダード)になりつつあるのか。
複雑過ぎて“玄人専用”だったF1 新規ファン獲得を支えたAWSリアルタイム分析 1秒間に110万件以上のデータが飛び交うF1は、その複雑さから新規ファンを獲得しにくい悩みに直面していた。この状況を打破したのが、AWSの機械学習とデータ処理システムだ。過酷なレースの裏側とは。
情報収集は待ちから自動へ IDCが業務ツール直結の独自知能基盤を投入 調査レポートを読み込む時間はもう不要だ。IDCが発表した「IDC Quanta」は、150億超のデータと専門家の知見をメールやAIツールへ統合する。根拠ある意思決定を加速させる、新たな武器の全容を明かす。
AI時代のBI選定 Tableau、Qlikを脅かす新興BIツールは? BI市場がAIエージェント型分析へ移行する中、TableauやQlikなどの既存ベンダーと、Golden AnalyticsやGravityなどの新興ベンダーの違いが鮮明になっている。ツール選定に当たって何を軸にすればいいのか、整理する。
6 月 データメンテ疲れを打破 Tableau無料版で実現する 安全な現場主導のデータ活用 生成AIやデータ活用の拡大に伴い、企業ではデータ整備の負担が増加傾向だ。一方、無料のデータ分析ツールにはセキュリティの壁がある。その壁を壊すのが、「Tableau Desktop」の無償版だ。そのメリットは。 「ムヒ」の池田模範堂が実践するナレッジ管理 生成AIで報告書作成時間を半減 池田模範堂は、品質保証領域の属人化と情報散在の課題を解決するため、生成AIツールを導入した。手書き文書のデータ化や過去事例の迅速な検索によって、報告書作成時間を半減させた2つのアプローチとは。
データメンテ疲れを打破 Tableau無料版で実現する 安全な現場主導のデータ活用 生成AIやデータ活用の拡大に伴い、企業ではデータ整備の負担が増加傾向だ。一方、無料のデータ分析ツールにはセキュリティの壁がある。その壁を壊すのが、「Tableau Desktop」の無償版だ。そのメリットは。
「ムヒ」の池田模範堂が実践するナレッジ管理 生成AIで報告書作成時間を半減 池田模範堂は、品質保証領域の属人化と情報散在の課題を解決するため、生成AIツールを導入した。手書き文書のデータ化や過去事例の迅速な検索によって、報告書作成時間を半減させた2つのアプローチとは。
5 月 データの“排ガス”か”宝の山”か 「オペレーショナルアナリティクス」のススメ 日々の会議やチャット、顧客対応から生じる膨大な「業務データ」。その多くは活用されず、価値のない“排ガス”として捨てられている。本記事では、Lenovoの事例を交え、AIを用いてこれらのシグナルを具体的な意思決定につなげる手法を詳説する。 「とりあえずデータを集める」は悪手? 報われない情シスのための現実解 企業におけるデータ活用の重要性は高まりつつある。一方、“データを集めさえすれば価値を生み出せる”という誤解も広まっている。企業のデータ活用を失敗させないための考え方を整理する。
データの“排ガス”か”宝の山”か 「オペレーショナルアナリティクス」のススメ 日々の会議やチャット、顧客対応から生じる膨大な「業務データ」。その多くは活用されず、価値のない“排ガス”として捨てられている。本記事では、Lenovoの事例を交え、AIを用いてこれらのシグナルを具体的な意思決定につなげる手法を詳説する。
「とりあえずデータを集める」は悪手? 報われない情シスのための現実解 企業におけるデータ活用の重要性は高まりつつある。一方、“データを集めさえすれば価値を生み出せる”という誤解も広まっている。企業のデータ活用を失敗させないための考え方を整理する。
4 月 無料版「Tableau」が登場 企業のデータ活用をどう変える? DX推進が叫ばれる一方で、機密データを扱う分析はセキュリティの壁に阻まれがちだ。無料ツールが抱えていたリスクに対し、セールスフォース・ジャパンは「Tableau Desktop」の無償版を公開した。その恩恵とは。 顧客データが”死蔵”される前に CDPを正しく選ぶための実務ガイド 散在する顧客データの統合は、マーケティングや営業の成果を左右する。本稿は、アイデンティティー解決やプライバシー保護など、現代のCDP選定に必要な5つの実務的ステップを解説する。単なる機能比較を超え、組織全体の価値を最大化する「戦略的な基盤選び」の勘所とは。
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3 月 名古屋市立大学が挑む“忖度なし”の人員配置 「属人化した異動案」を解消 「担当者の記憶」に頼る異動案作成はもう限界だ。名古屋市立大学は、分散した職員スキルを統合し、データに基づく適材適所へと舵を切った。同大学が選んだ「人事の武器」とは。
名古屋市立大学が挑む“忖度なし”の人員配置 「属人化した異動案」を解消 「担当者の記憶」に頼る異動案作成はもう限界だ。名古屋市立大学は、分散した職員スキルを統合し、データに基づく適材適所へと舵を切った。同大学が選んだ「人事の武器」とは。
1 月 新たな技術的負債「AI生成のごみデータ」が社内を埋め尽くす 「AIスロップ」は、企業のデータ品質や経営判断に悪影響を与えたり、低品質なデータをAIモデルが再学習する悪循環を生じさせたりする可能性がある。こうした事態を防ぐために、CIOやIT担当者は何をすべきか。 【G検定】画像に“見えない改変”を加えてAIを惑わせる攻撃、正しい呼び方は? AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、画像データに人間には判別できないほどの微小な変更を加え、AIの分類結果を誤らせる手法について取り上げます。
新たな技術的負債「AI生成のごみデータ」が社内を埋め尽くす 「AIスロップ」は、企業のデータ品質や経営判断に悪影響を与えたり、低品質なデータをAIモデルが再学習する悪循環を生じさせたりする可能性がある。こうした事態を防ぐために、CIOやIT担当者は何をすべきか。
【G検定】画像に“見えない改変”を加えてAIを惑わせる攻撃、正しい呼び方は? AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、画像データに人間には判別できないほどの微小な変更を加え、AIの分類結果を誤らせる手法について取り上げます。
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