最新記事一覧
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。
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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。
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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。
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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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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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オンラインショッピングの普及と共に消費者による商品の返品行動が増加した。商品の発信元である小売業者にとっての改善策にはどのようなものがあるのか。
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インターネット通販における返品は小売企業にとって頭の痛い問題だ。返品件数を減らし、消費者の顧客満足度を高めるためには、テクノロジーをどう活用すればよいのかを検討する。
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ローコード／ノーコード開発ツールに対する期待は高まる一方で、「限界がある」という意見も存在する。実際のところ何に役立ち、どのようなリスクを抱えているのか。“市民開発”に踏み切る企業の理由とは。
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コロナ禍を経てオンラインショッピングの利用件数が急増した。その便利さの裏側で、アパレル企業は返品件数の増加に頭を悩ませている。英国ファッション協会の調査レポートから返品問題の解決策を探る。
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企業では、IT部門だけでなく、事業部門の人材が自らITを活用する民主的なアプローチが広がっている。ただし、データ統合を民主的にしようとする場合には注意点がある。
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Microsoftは2023年11月、データ管理やデータ分析など一連のツールを備える「Microsoft Fabric」を発表した。その具体的な機能と、企業にとってのメリットを紹介する。
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開発者の人材不足に対処する方法として、企業はローコード／ノーコード開発に期待を寄せている。ただしローコード／ノーコード開発ツールを使う際は、幾つかのリスクに注意を払わなければいけない。それは何か。
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英国のアパレル企業が相次いで消費者からの返品に手数料を請求する動きを見せている。その背景にはどのような問題があるのか。
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アプリケーションを使うほど、企業はデータのサイロ化に悩むことになる。企業の規模が大きいほど問題は深刻だ。将来的にも持続可能なアプリケーション間の接続を管理する方法とは。
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データ活用を全社で推進するならば「標準化」が大事だと、Exxon Mobilでデータ活用を主導する経営幹部のアンドリュー・カリー氏は考えている。それはなぜか。
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SaaSの採用を広げた結果として、データのサイロ化に悩んでいる企業は珍しくない。分散したデータを統合するには、どのような戦略が必要なのか。
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Exxon Mobilでデータ活用を主導する経営幹部のアンドリュー・カリー氏が、全社でデータ活用を促進するために選んだデータ基盤は何だったのか。導入までのプロセスを紹介する。
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Exxon Mobilでセントラルデータオフィスのマネジャーを務めるアンドリュー・カリー氏は、24年間でIT担当から経営戦略までさまざまな現場を経験し、DXにつながる学びを得たという。その内容とは。
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オンプレミスのストレージとクラウドストレージを使う「ハイブリッドクラウドストレージ」が“理にかなった選択”だと企業は考えるようになった。だがそれが本当に正しいとは言えない。何が問題なのか。
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企業が業務のために複数のSaaSを利用することは当たり前になった。こうした状況で問題となるのは、SaaSやオンプレミスシステム間のデータ連携だ。データの相互運用性を保つ方法とは。
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