「データ統合」関連の事例・比較・解説などの記事一覧

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バックオフィス業務の効率化と税務リスク低減の両立は
マンガで解説：KSK2稼働で何が変わる？　税務調査の高度化に備えるデータ管理
2026年9月に国税庁の次世代基幹システム「KSK2」が稼働し、AIを活用した高度な調査やオンライン税務調査の本格化が迫っている。経理の業務プロセスを見直し、今から備えておきたいポイントを、マンガを交えて解説する。（2026/8/6）

生き残る基幹システムの正体
メインフレームは死なず　AI活用で20年来の高収益をたたき出す基幹システムの底力
時代遅れとされたメインフレームが、AIによって劇的な復活を遂げている。基幹データこそがAIの勝機だからだ。拙速な移行のわなを回避し、AIを武器に変える現実的な戦略を明かす。（2026/8/3）

「何でもできるエンジニア」ではない
Palantir出身者が明かす「FDE」の正体　情シスが押さえる任せ方と選定
AIエージェント開発企業Sierraのナタリー・ミューラー氏は、生成AIを顧客の業務に定着させる「FDE」の役割や貢献の仕方について解説した。情シスがFDEを利用する場合はどうすればいいのか。（2026/7/31）

失敗しないクラウド移行の判断基準
クラウドERPへの移行は正解か？　2800万件のデータ移行失敗から学ぶ教訓
クラウドERPへの移行は不可避に見えるが、安易な判断は禁物だ。独自カスタマイズの継承やデータ移行の複雑さ、予期せぬ運用コスト増など、情シスが直面する現実的な課題と、移行を成功させる判断基準を詳解する。（2026/7/21）

データのサイロ化が生む情報格差の解消
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。（2026/7/24）

医療DXの神髄
137拠点の個別最適がDXを殺す　英NHSが直面するデータ基盤崩壊の危機
AIが医師をしのぐ診断精度をたたき出す中、英NHSは「AI禁止」と「分断されたデータ」の壁に突き当たっている。単なる可視化にとどまらない、AIが自律的に行動するための「運用データ基盤」の重要性を説く。（2026/7/14）

脱「脱メインフレーム」へ？
Z世代ほど支持？　「時代遅れ」メインフレームの意外な現在地
IBMの公式ブログによると、メインフレームは世界の全取引の87％を支える。クラウドやAIが普及する中でも企業が利用を続ける理由を専門家の見解から探る。（2026/7/14）

親会社離脱のIT刷新で1900億円の損失
SAP移行で「ERP崩壊」　小売業の1900億円赤字が示す「ベンダー任せ」の限界
大手スーパーのアズダは親会社からの独立に伴うIT刷新を断行したが、1900億円もの巨額赤字を計上した。専門組織を構築して挑んだSAP移行の裏で何が起きたのか。経営リスクとしてのIT管理の重要性を解き明かす。（2026/7/8）

人間による管理は限界に
受信トレイ全削除の“怪談”も AgenticOpsを阻む「信頼」の壁
インフラの複雑化が人間の管理限界を超える中、AIエージェントが自律運用を担う「AgenticOps」への期待が急速に高まっている。しかし、LLM特有の不正確さや予期せぬデータ削除リスクが導入の障壁だ。ルールによる制御とAIの柔軟性の間で揺れる中、コストを抑えた特化型モデルやデータ統合が突破口として浮上している。（2026/6/27）

情シスが押さえるべき最新アプローチ
AIが「質の悪いデータ」を拡散？　限界を迎えたETLと次世代データ基盤の最適解
生成AIやAIエージェントの普及を背景に、企業ではビッグデータ統合の重要性が高まっている。本稿は、ビッグデータ統合を成功させる最新の5つのベストプラクティスをデータ統合の専門家が紹介する。（2026/6/11）

社内ファイルサーバやメール添付が生む遅延
”静かな業務ロス”の正体はファイル共有？　見えてきた現場の厳しい本音
働き方の多様化で拠点が分散する中、拠点間での作業の重複や情報伝達の遅延といった「静かな業務ロス」が浮き彫りになった。隠れた無駄をなくすためには、どのような視点でファイル共有システムを見直すべきなのか。（2026/6/9）

Confluence、M365、Notionなど
AIナレッジ管理ツール10選を本音で比較　自社に最適なのは？
生成AIを活用したナレッジ管理ツールは、断片化した情報を集約して業務を効率化するが、製品ごとにガバナンスや拡張性の差は大きい。Confluence、M365、Notionなど主要10製品を比較し、評価基準を詳説する。（2026/6/2）

「表面的な不満」への対処では不十分
ツールだけではCXの全体像はつかめない　情シスが主導すべき「コンテキスト」重視のIT戦略
エクスペリエンス分析ツールの市場が急拡大する一方、データが示す「表面的な不満」への対処だけでは不十分だ。デルタ航空やUPSの実例から、「真の課題」を特定し、CXを劇的に改善する手法を明かす。（2026/6/1）

1300人規模のナレッジ基盤移行
「AIに聞け」はなぜ失敗する？　出前館に学ぶ“問い合わせ地獄”からの脱却法
社内にAIツールを導入しても、無秩序なデータ群しかなければ回答の精度は落ち、IT部門への問い合わせが増大する。1300人規模のナレッジ基盤を刷新した出前館の事例に解決の糸口を探る。（2026/5/27）

自然言語でBigQueryを操作
190万行、丸2日の表計算　カインズはどう「限界突破」したのか
発注や在庫管理における表計算ソフトウェアの多用は、業務の属人化や深刻なデータ分断を引き起こす。ホームセンター大手のカインズも丸2日を要する手作業に苦しんでいた。いかにしてこの限界を抜け出したのか。（2026/4/28）

IDC調査
5年で5倍、58兆円市場へ――日本企業が今すぐ問い直すべきAI投資の優先順位
IDCの最新調査によると、アジア太平洋地域のAI支出は2029年までに5倍に膨れ上がり、生成AIがその半分近くを占める見通しだ。単なる自動化を超え、自律的に業務を遂行する「AIエージェント」が組織に何をもたらすのか。（2026/4/15）

100社超のデータを統合
SAPで基幹システム構築し連結仕訳の手作業を9割削減、リオ・ホールディングス
リオ・ホールディングスは、SAP製品を中核とする新基幹システムの稼働を発表した。2025年8月に本格稼働し、連結仕訳の自動化で手作業を9割以上削減。データ収集の迅速化により、経営判断の高度化とガバナンス強化を実現した。（2026/4/13）

コストセンター脱却の鍵はAIにあり
コンタクトセンターを”儲かる部門”に変える「AI活用6つのトレンド」
単なるコスト削減の道具としてAIを導入するだけでは、コンタクトセンターの真の価値は引き出せない。従来のチャットボットを超えた「エージェント型AI」や「顧客アウトカム」重視のROI測定など、今リーダーが押さえるべき6つの重要トレンドを解説する。（2026/4/13）

5つの重要ステップ
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。（2026/4/7）

運用費32％減、データ連携4倍速を実現
肥大化するDBを一元化　大東建託が選んだ「Oracle Exadata」への統合の舞台裏
オンプレミスシステムで約40件の基幹DBが乱立していた大東建託。個別最適化されたインフラ運用は限界を迎え、バッチ遅延リスクも抱えていた。同社はいかに既存の可用性を維持しつつ、DB統合と高速化を実現したのか。（2026/4/2）

独自要件をどうシステム化するか
住友商事が挑んだ「125拠点のデータ集約」の裏側　“既存ソフト”はなぜNG？
拠点ごとに散在するデータは粒度がばらばらで、それらを扱うシステムにも特殊な要件が求められる――。住友商事は、この「情報の分断」「独自要件」を乗り越え、属人化の排除と業務標準化を実現した。その方法とは。（2026/4/1）

CopilotやGeminiにも潜む「データ主権」の死角
日本のユーザーは保護対象外？　ChatGPT「米国法のわな」と情シスの防衛策7選
米国防総省は、OpenAIとAI利用契約を締結した。契約で注目すべきは、「大規模監視」「完全自律型兵器の開発」の項目で保護の対象が「米国人」のみに適用される可能性だ。では、外国のユーザーはどうなるのか。（2026/3/11）

止められないAI利用の統制設計
“シャドーAIはある”前提で考える、現実的なAI利用統制の判断軸
承認を経ずに使われる「シャドーAI」は、一律禁止すべきか、それとも許容すべきか。情シスに判断が集中する構造そのものが、AI活用と統制を難しくしている。本稿では「使われる前提」で線を引くための考え方を整理する。（2026/2/21）

Microsoftが警告する「5つの落とし穴」
AIエージェント導入「2.5倍の格差」の正体　準備不足の組織を待つ“PoCの泥沼”
Microsoftは公式ブログで、世界の企業の意思決定者500人に対するAIエージェント導入の準備状況調査結果を基に、エージェント導入を成功させる5つのポイントを紹介した。（2026/2/18）

生成AIは導入すれば終わりではない
本番稼働に進むAI活用は何が違う？　“PoC止まり”を食い止めた企業は何をした？
生成AIの活用を、PoCには成功しても本番環境での活用に至っていない企業がある。本番運用までの壁を乗り越えた企業は何をしたのか。（2026/2/3）

「実務で使えるAI」の選び方
「勘とExcel」の限界が招く在庫ロス　ジェイ・ファームが選んだAI活用法とは
AI導入に一度失敗した企業が、なぜ再挑戦で成果を出せたのか。属人化した発注業務とExcelの限界を突破した、食品企画のジェイ・ファームが選んだAI活用法とは何か。（2026/1/29）

物流大手のDXを支えるデータ基盤統合
「担当者が辞めたら終わり」の危機　鴻池運輸はETL乱立をどう正したか
特定の担当者にしか触れないETLツールを複数抱え、運用がブラックボックス化していた物流大手の鴻池運輸。属人化のわなから、どう脱出したのか。自動化実現の裏側に迫る。（2026/1/27）

「デジタルフリクション」という見えない導火線
IT部門の「正論」が通じない――企業をむしばむ“見えないトラブル”とは
VPNやSaaSの不調など、些細な「使いにくさ」が積み重なる“デジタルフリクション”が、企業のセキュリティリスクを高めている。TeamViewerの調査では、従業員の過半数がIT部門を信頼していないと判明。現場とITの溝を埋めるには何が必要なのか。（2025/12/23）

「SaaS is dead」は本当か
「SaaS解約してAIで自作」の甘いわな　情シスは“野良アプリ地獄”で3回泣く
SaaS価格高騰への対抗策として「AIによるツール自作」が浮上している。だが安易な脱SaaSは、管理不能な「野良アプリ地獄」を招きかねない。情シスが今把握すべき、「捨てるSaaS／残すSaaS」の明確な境界線を示す。（2025/12/18）

オンプレミスの“呪縛”からデータを救う
レガシーシステムは捨てなくてOK　オンプレミスを「AIのデータ源」に変える方法
クラウド全盛期を迎えても、企業はいまだにオンプレミスのレガシーシステムに依存している。「技術的負債」を抱えた状態で、無理なシステム移行をせずにAI活用を進めるにはどうすべきか。事例を基に解決策を探る。（2025/12/1）

AIの「サイロ化」を解消するには【後編】
「シャドーAI」は禁止しない？　AI先進企業が“非公式利用”を公認した理由
AIツールを導入したものの、成果が見えずリスクばかりが増えるといった状況はどうすればなくせるのか。先進企業の全社的なAIツール活用事例と、ROIを生み出すための具体的な導入手順を紹介する。（2025/11/26）

AIの「サイロ化」を解消するには【前編】
AI活用を失敗させる「サイロ」の正体　今すぐ断ち切るべき“悪循環”とは
企業のAIツール活用が進む一方で、無秩序な導入がAIツールやデータの「サイロ化」を招いている。無駄な投資やコンプライアンス違反を引き起こしかねないサイロ化に対し、企業が立てるべき戦略とは何か。（2025/11/25）

“情報散乱”状態に別れ
メルカリは“AIネイティブ”企業になるためになぜ「Notion」を導入したのか
メルカリが全社で情報共有ツール「Notion」を導入した。背景には、複数のツールに情報が散乱し、意思決定を妨げるという根深い課題があった。同社が目指す「AIネイティブ」な働き方を、Notionはどう支えているのか。（2025/10/31）

通信系アプリに46件の“認証不要攻撃”リスク
「MySQL」も対象　Oracleが374件の脆弱性を修正するセキュリティパッチを配布
Oracleは同社製品のセキュリティアップデート「Critical Patch Update - October 2025」を発表した。攻撃者が公開済みの脆弱性を悪用しようとする動きがあり、同社は「速やかにパッチを適用してほしい」と警告する。（2025/10/23）

ストリーム処理を基礎から理解する【後編】
Kafkaに至る「ストリーム処理」の系譜と“クラウド時代の潮流”をたどる
センサーやアプリケーションから届く大量のデータをすぐに処理して活用したい――。それに応えるのが「ストリーム処理」だ。ストリーム処理の歴史を踏まえ、現状はどのような実装方法があるのかを解説する。（2025/8/21）

「Watsonx Orchestrate」の真の狙いは
なぜIBMは“ポスト生成AI”として「AIエージェントの自律連携」に挑むのか
AIエージェントの活用が進もうとする中で、IBMはAIエージェントのオーケストレーションに焦点を当てた新たな取り組みを発表した。その狙いと影響は。（2025/8/19）

LangChainで始めるLLMアプリ開発【前編】
生成AIを「LangChain」で本格実装するためのSpark、Kafka連携と実践ノウハウ
生成AIアプリケーションの構築における柔軟性や拡張性の点で「LangChain」が注目を集めている。LangChainを開発現場で活用するための応用方法と、導入時のベストプラクティスを紹介する。（2025/8/15）

AI実用化に求められる設計思想とは
AIエージェントの成否はインフラ次第――「MCP」に対応するBoomiの狙い
AIエージェントの実装では「分散した社内外のデータをいかに効率良く活用するか」「ガバナンスをどうするか」といった悩みが尽きない。AIエージェントの価値を最大化するためのインフラの条件とは。（2025/8/1）

AIエージェントを巡る業界再編が加速するか
「Salesforce買収劇場」を動かしたのはInformaticaの新AI戦略だった？
InformaticaがエージェンティックAIへの本格的な取り組みを発表した直後に、Salesforceによる買収が発表された。買収直前に開催されたInformatica World 2025の内容から、その戦略的意図を読み解く。（2025/6/26）

AIが支援するデータ活用
“宝の持ち腐れ”状態のデータをどう変える？　スタートアップの挑戦事例3選
膨大なデータを抱えていながら、その大半を活用できないまま“塩漬け”にしている状態は、企業に共通する悩みだ。この「宝の持ち腐れ」状態を、AI技術で解決しようとするスタートアップの事例を紹介する。（2025/6/26）

ハイブリッドなデータ戦略とは
AIが“期待外れ”になる原因は「使えないデータ」　成果創出には何が必要？
AI技術を活用してイノベーションを生み出そうとしているのにうまくいかない原因は、データの分断や管理の複雑さにある。クラウドサービスやオンプレミスシステムに点在するデータを一元化できる基盤の構築法とは。（2025/5/27）

データ処理時間が1カ月から1分に
“1分”で消費者の声を分析　大手玩具メーカーの「Google Cloud」活用事例
おもちゃメーカー大手のMattelは、消費者レビューの分析にGoogle Cloudを導入し、処理時間を1カ月から1分に短縮した。分析の効率化以外にも、同社は“望外の成果”を得ることができたという。その内容は。（2025/5/17）

属人化脱却×コスト削減×AI導入
データが解いた業界の“ジレンマ”　Jetstarが見つけたデータ活用の成功法則
航空会社Jetstarはレガシーなデータ基盤の運用を減らし、新たなデータ基盤を使ってサービスの最適化を図っている。具体的に何ができるようになったのか。（2025/4/12）

期待高まる「AIエージェント元年」
「AIエージェントの波」に乗るなら今しかない？　企業は何をすべき？
2025年、「AIエージェント」の時代が本格的に到来する。企業が競争力を維持するためには、AIエージェントの導入と活用に向けた適切な準備が不可欠だ。具体的にどう備えるべきなのか。（2025/3/28）

オンプレミスDWHとクラウドDWHを比較【前編】
いまさら聞けない「オンプレミスDWH」「クラウドDWH」の基礎
データ分析の要となるDWHは、クラウドサービスの普及期を迎えて大きな転換点にある。従来型のオンプレミスDWHの“3層構造”とは何か。クラウドDWHの主要サービスは。（2024/12/3）

AIによるモダナイゼーションの可能性【後編】
生成AIによる「モダナイゼーション」に企業はどこまで“本気”なのか？
生成AIは、企業が従来してきた“レガシーアプリケーション”のモダナイゼーションにも変化をもたらそうとしている。生成AIの活用によってモダナイゼーションは進むのか。（2024/4/18）

ナレッジマネジメントの基本と主要ツール【後編】
SharePoint以外にもこれだけある　「ナレッジ」を蓄積できるツール5選
従業員が持っている知見や情報を業務改善に生かすに当たり、そのデータを集約し共有できる「ナレッジマネジメントツール」の導入は有効な手段の一つだ。主なナレッジマネジメントツール5個を紹介する。（2024/3/30）

ナレッジマネジメントの基本と主要ツール【中編】
Confluenceだけじゃない「情報共有」も「ナレッジ生成」もできるツール3選
従業員が積み重ねてきた知見や情報を全社で共有し、業務に活用する「ナレッジマネジメント」を実践するには、ツールを有効に活用することが欠かせない。代表的なツールを3つ紹介する。（2024/3/26）

クラウドニュースフラッシュ
「Microsoft 365」に切り替えた三重県　VDIの何が問題だったのか？
オンプレミスからクラウドサービスにインフラや基幹システムを移行する企業は、何を目指し、どのような効果を期待しているのか。三重県、ニッセイ・ウェルス生命保険、建設会社の前田道路などのクラウド移行事例を紹介する。（2024/3/25）

ナレッジマネジメントの基本と主要ツール【前編】
昔は「ナレッジ共有」が当たり前じゃなかった？　ChatGPT誕生までの進化とは
社内に散らばる知見や情報を業務に生かす「ナレッジマネジメント」。その仕組みは、生成AIが台頭する昨今に至るまでにどう変わってきたのか。ツール選定の前に押さえておくべきナレッジマネジメントの基本とは。（2024/3/19）