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クラウド

断片化、運用複雑化、コスト増…　データ活用を阻む「4つの壁」の壊し方

断片化、運用複雑化、コスト増…　データ活用を阻む「4つの壁」の壊し方

2025/04/01

ビジネスの成功にデータの活用は不可欠となってきた。データから生み出されるインサイトにより、迅速な意思決定や、顧客・従業員体験の向上、利益拡大などが実現可能となる。しかし、多くの企業はデータを活用できる環境を整備できておらず、運用の複雑さやデータの断片化、ベンダーロックインなどにより、インサイトの生成が阻まれている状態だ。解決するためには、企業が保有するすべてのデータを統合・管理するデータプラットフォームが必要となる。それを活用することでどのような成果を挙げられるか解説する。

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クラウド

「RAG」や「ベクトル検索」が生成AIを改善する？ CIOが注目すべき10のトレンド

「RAG」や「ベクトル検索」が生成AIを改善する？ CIOが注目すべき10のトレンド

2025/04/01

調査会社のフォレスターによると、企業のクラウド支出は2022年から2026年の間に2倍以上に上昇することが予想されており、クラウドの重要性がますます高まっている状況だ。このような中、CIOたちが注目すべき10のクラウドトレンドを特定した。クラウドネイティブAIサービスやマルチクラウドがもたらす協業、コンテナやKubernetesの拡大、RAG（検索拡張生成）とベクトル検索による生成AIの改善など、これらについて詳細に解説する。

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AI・生成AI

予算・知識不足でも生成AIが利用できる、AIとクラウドの組み合わせがもたらすメリット

予算・知識不足でも生成AIが利用できる、AIとクラウドの組み合わせがもたらすメリット

2025/04/01

AIの活用により、顧客体験の向上、意思決定の迅速化、業務の自動化、開発スピードアップなど、ビジネス変革への期待が高まっている。しかし、AIの導入には、設備投資や専門知識を有した人材の確保などの高いハードルを乗り越える必要がある。そこで、クラウドに組み込まれたAIサービスの利用が注目されている。設備コストを抑え、生成AIなど多彩なAIモデルが用意されているため、専門知識のないビジネスパーソンでもAIを活用することが可能だ。本資料は、クラウドにおけるAIサービスを活用することで得られるメリットなどについて解説する。

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クラウド

「オンプレorクラウド」論争に終止符？ 成功企業のITインフラ戦略とは

「オンプレorクラウド」論争に終止符？ 成功企業のITインフラ戦略とは

2025/04/01

企業のクラウド活用が広がっているが、ミッションクリティカルなITシステムについては、いまだにデータセンターに置いてオンプレミスで運用する企業が多い。しかし、その判断もそろそろ転換点を迎えている。メガクラウドベンダーは、自らのサービスに数千億円を投資している。そして、多くの企業がその恩恵を享受している。たとえば、需要の変動への対応、AIなどの最新テクノロジーの活用、コンプライアンスとセキュリティへの対応などだ。オンプレミスのままでは、こうした恩恵を享受することは難しい。本資料では、ミッションクリティカルなITシステムもそろそろクラウドへ移行するタイミングであることを、5つの理由を挙げて説明する。

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AI・生成AI

生成AIによるチャンス到来、成功のためにCIOが解決すべき5つの課題

生成AIによるチャンス到来、成功のためにCIOが解決すべき5つの課題

2025/04/01

生成AIの活用が拡大する中、AIによるビジネス変革のチャンスが訪れている。CIO（最高情報責任者）はこの機会を逃さぬよう、先頭に立って変革の指揮をとることが求められる。具体的には、AIとクラウドテクノロジーの導入を進め、イノベーションの加速やコスト削減、セキュリティの強化などを支援することだ。しかし、チャンスには課題もつきものだ。前例踏襲主義的な仕事で迅速な対応ができないIT部門、オンプレとクラウドに断片化したデータ、エンジニアのスキル不足など、チャンスを掴むためには、こうした課題を克服しなければならない。そこで本資料では、最新のクラウドプラットフォームを活用してこれらの課題を解決し、変革を進める方法について、成功事例を交えながら解説する。

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AI・生成AI

AIプロジェクト成功のカギ「CoE」、確認しておきたい14のチェックリストと3つの戦略

AIプロジェクト成功のカギ「CoE」、確認しておきたい14のチェックリストと3つの戦略

2025/04/01

生成AIの登場によりAIの活用がさらに加速する一方で、AIプロジェクトの乱立、コスト増大、AIならではのセキュリティリスクの増大といった課題が浮上してきた。そこで、社内でのAI導入・活用を支援・統括する組織として「AI センター・オブ・エクセレンス（AI CoE）」を設立する企業が増えている。ただし、AI CoEはテクノロジーやプロセスの変更を強いる部外者と従業員から見なされやすいため、設立・運用には細心の注意が必要だ。そこで本資料は、AI CoEを設立・運用する際に検討すべき14のチェックリストと、AI CoEを成功させるための3つのベストプラクティスを解説する。

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サーバ仮想化・コンテナ

さいたま市の「行政DX」戦略、ガバメントクラウド移行に合う新仮想化基盤の構築

さいたま市の「行政DX」戦略、ガバメントクラウド移行に合う新仮想化基盤の構築

2025/03/28

埼玉県さいたま市では、市民向けサービスの向上と業務効率化を目的に、デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進している。同市役所はサーバ、ストレージ、SANスイッチからなる3層構成を仮想化した統合基盤を利用していたが、機器更新を機に新基盤への刷新を決定。従来環境のアプリ群に加え、別環境の戸籍システムも合わせて移行した。その詳細な経緯と効果を紹介する。

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サーバ仮想化・コンテナ

自動車部品の東海理化が取り組む「脱VMware」と「クラウド基盤」の詳細

自動車部品の東海理化が取り組む「脱VMware」と「クラウド基盤」の詳細

2025/03/28

自動車部品の製造を中心に事業を展開する東海理化。自動車業界の急速な技術革新や市場の変化に対応するため、同社は全社一体のデジタルトランスフォーメーション（DX）を進めている。同社の業務システムはVMwareを利用した仮想環境を構築していたが、レガシー化やベンダーロックイン、さらには、ブロードコムによるVMware買収の影響への危機感から、新たなシステム環境への移行を決定した。そして、移行作業はほぼ自社内で行い、トラブルもなく、安定稼働可能なシステム基盤の構築 を実現したという。その取り組みについて詳しく解説する。

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サーバ仮想化・コンテナ

「VMwareからの移行」に悩む企業向け、検討前に知っておきたい移行計画の概要

「VMwareからの移行」に悩む企業向け、検討前に知っておきたい移行計画の概要

2025/03/28

多くの企業で仮想化基盤にVMwareの製品を採用しているが、ブロードコムによるVMwareの買収をきっかけに、システム移行を検討する企業も少なくない。移行先の選択肢はさまざまで、自社の環境やリソース、将来的なニーズなど検討に際して考慮すべき事項は多い。以下の資料では、移行例の1つとして、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境への移行における、事前に考慮すべきことや環境の構成、移行の流れなどを紹介する。移行計画の判断における検討資料として役立ててほしい。

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サーバ仮想化・コンテナ

VMwareの「クラウド移行」3つの課題とは？ 移行戦略を成功に導くポイント

VMwareの「クラウド移行」3つの課題とは？ 移行戦略を成功に導くポイント

2025/03/28

ブロードコムによるVMwareの買収は、製品の値上げやイノベーションの減少、サービスレベルの低下など、ユーザーにさまざまな不安を引き起こしている。これらのリスクを低減する考え方の１つとして、クラウドへの移行が挙げられる。だが、それには、リホストやリアーキテクトなどの複雑な選択肢や、依存関係の管理、人員配置などの課題が立ちはだかる。本資料は、これらの課題を克服するための具体的な計画や実践方法などを解説する。

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AI・生成AI

生成AIアプリ、開発して初めて分かった成功のポイントとは？

生成AIアプリ、開発して初めて分かった成功のポイントとは？

2025/03/25

企業における生成AIの導入・活用が本格化している。ただし、実際に取り組んでみて初めて分かることも少なくない。そこで本資料では、ソニービズネットワークスが、生成AIアプリの開発、具体的には社内のさまざまな問い合わせにチャットで回答する「FAQ bot」と、クラウドの運用自動化を支援するツールの機能開発を通じて直面した課題や苦労したポイントを解説する。そのうえで、生成AIをビジネスに活用するための考え方や組織体制、運用のポイントなどを整理する。

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AI・生成AI

AWSエンジニア必読、コード生成から運用保守まで「生成AI」を有効活用するポイント

AWSエンジニア必読、コード生成から運用保守まで「生成AI」を有効活用するポイント

2025/03/25

生成AIはソフトウェア開発でも導入・活用が進んでいる。特にAmazon Web Services（AWS）環境であれば、生成AIを搭載したアシスタントの「Amazon Q Developer」をぜひ活用したい。これまでの生成AI活用というと、コードの自動生成といった開発部分が主であった。しかしAmazon Q Developerは、計画から開発、テスト、デプロイ、運用・保守までの開発ライフサイクル全体で活用できる生成AIツールだ。本資料では、このAmazon Q Developerについて、その概要と特徴、具体的な使い方を紹介する。さらに、生成AIのメリットを最大限に引き出す開発チームの組織体制、業務フローの在り方についても解説している。

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クラウド

「クラウドネイティブ」へ振動試験メーカーの挑戦、IoTサービスの開発・運用に成功したワケ

「クラウドネイティブ」へ振動試験メーカーの挑戦、IoTサービスの開発・運用に成功したワケ

2025/03/24

IMV（https://we-are-imv.com/）は振動試験装置を開発・販売するメーカーだ。振動試験は製品の耐久性などを評価する重要な工程だが、現場では少子高齢化に伴う労働力不足が深刻な課題となっている。そこで同社は、振動試験の遠隔監視・試験結果の確認ができる新たなIoTサービスを開発し、課題を抱える企業に提供することを目指した。ただし、IoTサービスの開発は初めての経験であり、特にセキュリティ強化のために選択したクラウドでのサーバレス開発は圧倒的にノウハウが不足していたという。同社はいかにしてこの課題を克服し、サービスをリリースすることに成功したのか。その裏側を解説する。 ※本資料はソニービズネットワークス主催イベント「Learn about AWS in 大阪」内で実施されたIMV登壇セッションの講演資料をソニービズネットワークスが管理するコンテンツとして提供しています。

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クラウド

ヘリによる山岳救助サービスをクラウドで開発、GPSデータの収集・蓄積・活用の仕組み

ヘリによる山岳救助サービスをクラウドで開発、GPSデータの収集・蓄積・活用の仕組み

2025/03/24

IoT向けネットワークから分析基盤構築をサポートしているソニービズネットワークス。同社が支援したAUTHENTIC JAPANは、山岳遭難時の早期発見・救助を目的とした会員制の山岳捜索サービス「ココヘリ」を提供している。これは、万が一、遭難しても、会員が携帯する発信機のGPSデータを捉え、迅速に救助に向かえるようにするサービスである。このサービスを実現するには、GPSデータの収集、データの加工・保管、データを利用するためのIoT基盤が不可欠だ。さらに、端末からのデータを安全かつ安定的に受信できる体制を整える必要もある。本資料は、クラウドを活用して構築した同サービスの仕組み、開発経緯、システム構成などを紹介する。

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クラウド

「インフラモダナイズ」の勘所、re:Invent 2024 レポート

「インフラモダナイズ」の勘所、re:Invent 2024 レポート

2025/03/24

Amazon Web Services（AWS）は、毎年、クラウドコンピューティングに関する世界最大規模の年次カンファレンス「re:Invent」を開催している。2024年12月には、その最新イベント「re:Invent 2024」が開催された。本資料は、その内容を「モダンインフラ」の観点から整理したレポートである。AWSのCEOであるMatt Garman（マット・ガーマン）氏によるキーノートや生成AIの最新モデル「Amazon Nova」などの最新情報に加え、「Amazon Elastic VMware Service」「Amazon Aurora DSQL」「Oracle Database@AWS」の3つのサービスについて解説する。re:Inventで発表された最新情報が分かるとともに、インフラのモダナイズに貢献する3つのサービスについても深く理解できる内容となっている。 ※本資料はソニービズネットワークス主催イベント「Learn about AWS in 大阪」内で実施されたAWS登壇セッションの講演資料をソニービズネットワークスが管理するコンテンツとして提供しています。

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AI・生成AI

【100ページ超で解説】AWSの生成AIサービス Amazon Q、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker の最新情報

【100ページ超で解説】AWSの生成AIサービス Amazon Q、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker の最新情報

2025/03/24

Amazon Web Services（AWS）は、クラウドコンピューティングの大規模イベント「re:Invent 2024」を開催し、生成AIに関する多くの革新的なサービス・技術を発表した。本資料では、その中から、生成AIのアシスタントサービス「Amazon Q」、生成AIアプリケーションを簡単に構築・拡張できる「Amazon Bedrock」、機械学習モデルを作成・トレーニング・デプロイできる機械学習プラットフォーム「Amazon SageMaker」の3つについて、その最新情報を100ページを超えるスライドで解説する。現在、AWSが提供している生成AIサービスの最新情報をキャッチアップできる内容となっている。 ※本資料はソニービズネットワークス主催イベント「Learn about AWS in 大阪」内で実施されたAWS登壇セッションの講演資料をソニービズネットワークスが管理するコンテンツとして提供しています。

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AI・生成AI

100以上の事例でわかった生成AI活用で成果を出すための"共通点"

100以上の事例でわかった生成AI活用で成果を出すための"共通点"

2025/03/24

2025年、生成AIは試用段階を過ぎ、多くの企業が本番業務やサービスでの活用を開始している。その一方で、活用に成功している企業とそうでない企業の明暗も分かれつつある。では、明暗を分ける条件とは何か。本資料では、100以上の国内事例を分析し、生成AI活用で成果を出している企業の共通点を明らかにしている。三井物産や日本製鋼所、第一興商、北海道文化放送などの事例から、成功している企業の考え方、生成AIのユースケース、チーム体制、開発サイクル……等々の成功の”共通点”が見えてくるはずだ。 ※本資料はソニービズネットワークス主催イベント「Learn about AWS in 大阪」内で実施されたAWS登壇セッションの講演資料をソニービズネットワークスが管理するコンテンツとして提供しています。

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AI・生成AI

生成AI 2025年最新レポート：いよいよ実用元年？ 業界別・実践活用シナリオを徹底解説

生成AI 2025年最新レポート：いよいよ実用元年？ 業界別・実践活用シナリオを徹底解説

2025/03/21

生成AIや大規模言語モデル（LLM）が大きな話題となり早や数年、ROI（投資収益率）増加を求める声が高まり、生成AIは実稼働の段階へと移行しつつある。生成AIやLLMの運用化に伴い、より重要な要素となっているのが、可観測性、ガバナンス、セキュリティだ。また、自立型エージェントへの期待や、善悪とハルシネーションの課題、リーダーの在り方など、考慮すべき事項は多岐にわたる。本資料は、2025年に予想される生成AIのトレンド、また、金融、製造、官公庁などのさまざまな業界での展望を解説する。

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AI・生成AI

22万エクサバイト時代到来、勝ち抜くための「AI/ML環境」と「MLOps」の実践ガイド

22万エクサバイト時代到来、勝ち抜くための「AI/ML環境」と「MLOps」の実践ガイド

2025/03/14

デジタル時代において競争力を左右する重要な資産となったデータ。そこからビジネス価値を引き出すためにはAI（人工知能）とML（機械学習）、DL（ディープラーニング）の戦略的活用と、それらを継続的に改善する「MLOps」の導入が不可欠だ。業界を問わず、AI/MLは既にビジネス成果をより早く実現するために役立てられている。金融サービスや通信、製造などさまざまな業界におけるAI/MLのユースケースを踏まえ、本番環境利用に適したAI/ML環境の構築・運用方法、MLOps実践のポイントなどを解説する。

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AI・生成AI

投資対効果は驚異の「7倍」、AIプラットフォーム移行の完全攻略

投資対効果は驚異の「7倍」、AIプラットフォーム移行の完全攻略

2025/03/14

AI/ML（機械学習）の開発競争が熱を帯びる中、多くの企業がオープンソース・プロジェクトを使用して独自のAIプラットフォームを構築し、イノベーションの促進に取り組んでいる。AIプラットフォームによって、データサイエンティストと開発者のそれぞれのニーズに応じて、さらに両者が協調しやすい環境を提供することが可能になる。調査会社フォレスターによると、その導入によって「投資収益率（ROI）703％」や「仮想マシンフットプリントの50%削減」などの効果をもたらすという。ただし、テストや統合には大規模なチームと労力が必要になるという。以下の資料では、AIプラットフォームへの移行を成功させるための6つのステップを解説する。

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AI・生成AI

ゼロから始める「AIアプリ」開発、オープンソースで始める実践入門

ゼロから始める「AIアプリ」開発、オープンソースで始める実践入門

2025/03/14

AIベースのアプリケーション開発が加速する中、MLOps（機械学習運用）やオープンソースのAIツールに注目が集まっている。特に、オープンソースAIは柔軟性とカスタマイズをもたらし、自社の要件に適した開発環境を構築できる。本資料では、オープンソースのAIツールや基盤、戦略を自身のプロジェクトに適用したいと考えている開発者を主な対象として、オープンソースAIを実装する方法を分かりやすく解説する。予測AIと生成AIのそれぞれの特徴や違い、初心者でも進められる具体的なAI対応アプリの構築例などを紹介。入門ガイドとしてぜひ活用してほしい。

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AI・生成AI

いまさら聞けない「AIの始め方」、初心者に役立つAI導入8つのステップ

いまさら聞けない「AIの始め方」、初心者に役立つAI導入8つのステップ

2025/03/14

多くの企業が競争力を強化するためにAI活用に注力し始めている。ただ、AIを最大限に活用するには、現在多く利用されている2つの主要なタイプを始めとして、AIに関するさまざまなことを知っておく必要がある。以下の資料では、AI台頭の歴史から「予測AI」と「生成AI」の違い、活用によるメリットを解説。さらに適切なAIモデルを選択するポイント、AI導入に役立つ8つのステップなどを解説する。いまさら聞けない「AIの始め方」を身につけ、自身の業務にぜひ役立ててほしい。

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AI・生成AI

【6000人調査】金融の顧客はなぜ乗り換える？生成AIや暗号資産にも注目、金融レポート

【6000人調査】金融の顧客はなぜ乗り換える？生成AIや暗号資産にも注目、金融レポート

2025/03/13

物価や金利の上昇など、不透明な経済状況が続く中、金融機関と顧客の関係が変化してきた。顧客はこの状況を乗り切るため金融機関に支援を求めるものの、79%は支援を感じられず、また、期待した体験を得られなければ、金融機関を乗り換える傾向にあるという。世界各国の金融機関の顧客6058人を対象に調査したところ、顧客が求めるデジタル体験や、金融機関を乗り換える理由、また、生成AIや暗号資産（仮想通貨）に注目が集まっていることなどわかってきた。調査結果を基に、金融業界における顧客動向やトレンドなどについて解説する。

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IT戦略・IT投資・DX

ビジネスリーダー向けガイド、ビジネス変革を成功に導く5つのステップ

ビジネスリーダー向けガイド、ビジネス変革を成功に導く5つのステップ

2025/03/12

本資料は、ビジネスリーダーがビジネス変革を成功に導くための「プレイブック」である。ビジネス変革とは、新しい戦略目標の達成を目指した全社的な変化を意味する。この変革は、人、プロセス、データ、テクノロジーといったビジネスのあらゆる側面に影響を与えるため、ビジネスリーダーには慎重なチェンジマネジメントと一貫したコミュニケーションが求められる。ここでは、ビジネス変革のアプローチを5つのステージに分け、それぞれにおいてプロセスとテクノロジーが果たす重要な役割を詳しく解説する。

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IT戦略・IT投資・DX

経営幹部800人の調査でわかった、「ビジネス変革」を成功に導く重要なポイントとは

経営幹部800人の調査でわかった、「ビジネス変革」を成功に導く重要なポイントとは

2025/03/12

ビジネス変革には明確な目的と目標が不可欠であり、変革の種類によって戦略と成果は大きく異なってくる。だが、世界の経営幹部800人を対象に調査したところ、どの種類の変革においても、成功に導くために共通する要素が明らかになった。まず取り組みにあたっては、社内でのコンセンサスを得ることが重要であり、そして、データの透明性と分析、新たなテクノロジーの導入とリスク管理が必要になる。ビジネス変革におけるこれらの重要性について、調査結果を交えて解説する。

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クラウド

従来型のエコシステムは「限界」に…生成AI時代に向けて再構築する方法とは

従来型のエコシステムは「限界」に…生成AI時代に向けて再構築する方法とは

2025/03/05

企業が単独で競争する時代は過去のものとなり、ビジネスの成功には業界の壁を超えたコラボレーションが不可欠になっている。そのためには、企業が連携し、堅牢なエコシステムを構築して、包括的なデジタル体験を最大限に提供することが必要だ。そこで有効なのが「ハイブリッド・バイ・デザイン」という手法だ。このアプローチは、マルチクラウドと生成AIを統合し、システムをよりレジリエントで効率的なものにして、従来のエコシステムの課題も解決する。生成AI時代におけるエコシステム構築のポイントを解説する。

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AI・生成AI

BMWやエクソンモービルは「AI」や「機械学習（ML）」をどう活用？ 8社の先進事例集

BMWやエクソンモービルは「AI」や「機械学習（ML）」をどう活用？ 8社の先進事例集

2025/03/03

業界・業種を問わず、ビジネスにおいて人工知能（AI）と機械学習（ML）によるデータ活用は不可欠となってきた。たとえば、アイルランド政府の農業食料海洋省では、機械学習を使用したテキスト分析により、データ分析とセキュリティを強化した。また、高級車市場の世界的リーダーであるBMW グループでは、膨大な量のデータと機械学習を自動運転車の開発に活用している。AI/ML活用の先進企業は、どのようにプラットフォームを構築したのか。8つの業界におけるAI/ML導入事例を紹介する。

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クラウド

生成AIの投資対効果「3.3倍」の秘密、勝ち組企業が実践する最強のクラウド戦略

生成AIの投資対効果「3.3倍」の秘密、勝ち組企業が実践する最強のクラウド戦略

2025/02/26

多くの企業は、複数のクラウドとオンプレミスで構成されたハイブリッドクラウド環境を構築している。しかし、計画性のないクラウド導入がIT環境の複雑化やコスト増を招き、投資に対して確実に成果得ている企業はわずか25%にとどまるという。そこで解決策となるのが、「ハイブリッド・バイ・デザイン」というアプローチだ。この手法はITコストを削減しつつ、広範なビジネス価値を実現し、ROI（投資利益率）は3.3倍以上にすることが可能だ。さらに生成AIと併用することでその効果を増幅する。本資料は、その詳細な内容について、企業の事例を交えて解説する。

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クラウド

生成AI導入を阻むのは「サイロ化」、事例でわかった解決のカギ「ハイブリッド革命」

生成AI導入を阻むのは「サイロ化」、事例でわかった解決のカギ「ハイブリッド革命」

2025/02/26

生成AIの登場により、デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進がさらに加速する中、自社IT環境のサイロ化が原因でAI導入の成果を十分に得られないという企業も多い。AIの価値を最大限に引き出すためには、「ハイブリッド・バイ・デザイン」というアプローチを通じて、既存のIT資産をAI向けのハイブリッドクラウド基盤に最適化することが必要だ。これにより、ITコストの削減、データ管理の強化、開発プロセスの効率化を実現できる。その詳細について、具体的な企業事例を交えながら解説する。

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AI・生成AI

米国の半分以下…AI導入率20％の日本、ここからの逆転シナリオは？

米国の半分以下…AI導入率20％の日本、ここからの逆転シナリオは？

2025/02/26

世界中の企業でAIの導入が加速し、導入率においては、インドでは46%、米国では45%に達するという。それらに対し、日本の導入率はわずか20%に止まり、他国に遅れを取っているのが現状だ。一方で、日本企業の40%はAIへの投資に非常に積極的で、他の国や地域に比べて最も高い割合を示しているという。今後、日本の企業がAI価値を最大限に引き出すためにどのような戦略が必要か。投資すべき分野や主要な課題、AIリーダー育成の重要性など、押さえておくべきポイントを解説する。