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# データ戦略

(1209記事)
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AI・生成AI

AIによる「現代の奴隷制度」がヤバすぎる、時給300円、精神的ダメージでPTSDも

AIによる「現代の奴隷制度」がヤバすぎる、時給300円、精神的ダメージでPTSDも
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生成AIをはじめ、AIには学習データやその修正が必要になる。また不適切な投稿を見極める行為も必要だ。それを行うコンテンツモデレーターとして、ビッグテック含めた多くの企業が新興国・途上国の「クラウドワーカー」を雇っているのはご存じだろうか。雇用している側は雇用拡大や投資をうたうが、実はこれらの労働者は「現代の奴隷」とも呼ばれている。給与・労働時間ともに搾取され、不適切なコンテンツを目の当たりにし、精神的不調に苦しむという。

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ERP・基幹システム

SAPなどERP導入で「過度な標準化」はNGなワケ、ガートナーが「4つの落とし穴」を解説

SAPなどERP導入で「過度な標準化」はNGなワケ、ガートナーが「4つの落とし穴」を解説
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企業の基幹系システムとして、業務効率化などに重要な役割を果たすERP（Enterprise Resources Planning）。そのメリットから、日本企業でも導入やリプレースする機運が高まってきている一方、プロジェクトが失敗に終わるケースも少なくない。実際、SAP S/4HANAの導入やリプレースでは、江崎グリコやユニ・チャーム、トクヤマなど多くの企業で失敗が相次ぎ、大きな話題になった。こうしたERP導入のプロジェクト失敗に見られる「失敗パターン」とその解決策について、ガートナーの本好宏次氏が解説する。

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データ戦略

データレイクとDWH、レイクハウスは何が違う？ガートナー解説、データ基盤の選び方

データレイクとDWH、レイクハウスは何が違う？ガートナー解説、データ基盤の選び方
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生成AIの普及などで、ビジネスにおけるデータ分析・活用の重要性は日に日に増している。これらを効果的に行うためには、適切なデータ保管や管理の実践が不可欠となる。データ分析を行う上でデータを保管する手法としては、「データレイク」、「データウェアハウス」、「レイクハウス」などが存在するが、実は各手法の違いが正しく理解されているとは言い難い。各手法の特徴や強みとともに、導入時のベンダー選定のポイントについてガートナーのシンユウ・グ氏が解説する。

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データ戦略

拡張データ品質管理とは何か？技術頼みの管理は「絶対しくじる」理由をガートナー解説

拡張データ品質管理とは何か？技術頼みの管理は「絶対しくじる」理由をガートナー解説

ビジネスにおいてデータ活用の重要性が増している現在。企業が扱うデータの適切な品質管理も、同様に重要度が高まっている。しかし、ますます複雑化するデータ品質管理に対処するには、従来のデータ品質管理ツールでは不十分なケースも多い。その解決策として、注目されているのが「拡張データ品質管理」だ。同アプローチは従来のデータ品質管理とどう違うのか。そして、導入によるメリットは何か。ガートナー シニア ディレクター, アナリストのメロディ・チエン氏が解説する。

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地方自治体・地方創生・地域経済

国交省GISデータ「全公開」の衝撃、企業はどう活用すればいいのか？

国交省GISデータ「全公開」の衝撃、企業はどう活用すればいいのか？
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街づくりのベースとして自治体が作成する都市計画。これまで街ごとにバラバラに作成していたこの都市計画を、共通のフォーマットで比較できるダウンロードサイトを国土交通省（国交省）が公開した。これは、事業者にとってさまざまなビジネスチャンスの発掘につながるだろう。では具体的に、GIS（Geographic Information System、地理情報システム）データは、どのように活用できるだろうか。

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データ戦略

データファブリックとは何か？ガートナー解説するAI時代のデータ管理術

データファブリックとは何か？ガートナー解説するAI時代のデータ管理術

生成AIの能力を最大限使いこなすために重要となるデータ活用。そのデータ活用をより効果的に行うために注目されいるのが「データ・ファブリック」と呼ばれるデータ管理のアプローチだ。データ・ファブリックとは具体的にどんなアプローチで、導入によりどんな効果が出るのか。「データカタログ」「ナレッジグラフ」「データ統合」「DataOps」領域で優れた評価を得た具体的なベンダーなどについてガートナーのエティシャム・ザイディ氏が解説する。

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# データ戦略のニュース

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クラウド

Boxが「Box Zones」を発表　AWSとIBMクラウドで世界中でデータ保存が可能に

Boxが「Box Zones」を発表　AWSとIBMクラウドで世界中でデータ保存が可能に

Boxは9日、Amazon Web Services（AWS）とIBMクラウドを活用し、日本、ドイツ、アイルランド、シンガポールにおいて、Boxのコンテンツの保存が可能になる「Box Zones」を発表した。各国で、企業に求められるデータ保存の必要条件に対応しつつ、重要なコンテンツの一元管理と生産性の向上を支援するという。日本ではAmazon S3を利用し、8月中に提供を開始する予定。

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# データ戦略のスペシャル（記事）

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BI・データレイク・DWH・マイニング

小野薬品工業データサイエンティスト語る、新薬開発を加速させるデータ活用の秘訣

小野薬品工業データサイエンティスト語る、新薬開発を加速させるデータ活用の秘訣

小野薬品工業データサイエンティスト語る、新薬開発を加速させるデータ活用の秘訣 データドリブンな意思決定を支援するため、今や欠かせない存在の「データサイエンティスト」。彼らが、機械学習や統計モデルを活用して企業内外の膨大なデータを分析する上で重要な役割を担うのが、「データ統合基盤」だ。「データの土台」となる基盤の良しあしが、データサイエンティスト・企業の生産性を大きく左右する。製薬会社の小野薬品工業は、データ統合基盤の刷新によって、データ分析のプログラム実行にかかる時間を8分の1まで短縮させたという。これにより新薬開発にかかる時間やコストを大幅に削減できるだろう。小野薬品工業のデジタルテクノロジー本部 ビジネスソリューション部 データ戦略課 渡邊 崇氏が、その秘訣（ひけつ）を語る。

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データ戦略

過去最高益ANAを支える「データ活用」、 基盤構築でぶち当たった「3つの壁」と解決策

過去最高益ANAを支える「データ活用」、 基盤構築でぶち当たった「3つの壁」と解決策

全日本空輸（ANA）グループでは全社的なデータ活用を進めるべく、共通データ基盤「BlueLake」の構築を推進している。目指すところは、“Single Source of Truth（SSoT：信頼できる唯一の情報源）”の実現だ。一方、データのサイロ化といった既存の課題に加え、構築過程においてもシステム担当者の負担増や個人情報保護の問題といった新たな課題も山積。そこで今回、同社 デジタル変革部 イノベーション推進部 データマネジメントチームの井岡 大氏と松浦 洋太郎氏にデータ活用の環境整備についてリアルな状況を語ってもらった。

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データ戦略

生成AI・LLM・RAG…色々手を出す前に知っておきたい「本当に使える」データ管理の基本

生成AI・LLM・RAG…色々手を出す前に知っておきたい「本当に使える」データ管理の基本

現代の企業にとって、データをいかに活用するかはビジネスにおける最重要テーマである。経営戦略の決定や業務の効率化、コスト削減、商品開発などさまざまな場面でデータを「本当に使える」状態にしておくためには、企業は何に気をつければ良いのだろうか。具体的な事例を交えて解説する。

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AI・生成AI

AI導入で「差がつく」企業経営、パナソニック傘下のブルーヨンダーに学ぶ実践法

AI導入で「差がつく」企業経営、パナソニック傘下のブルーヨンダーに学ぶ実践法

2022年11月にChatGPTが登場して以来、生成AIがメディアやSNSで連日取り上げられ、大きな注目を集めている。にもかかわらず、日本企業の生成AIツールの導入率は欧米に比べ低い。AIはこの先、人間の「1万倍」の知能を持つとも言われており、企業経営の変化に大きく影響を与えるだろう。企業はそのときに備え、今からAIに触れておくべきだ。経営の意思決定にAIが活用されたパナソニック傘下のソフトウェア企業であるブルーヨンダーの事例を踏まえ、「経営×AI」を加速させる効率的な手法について、解説する。

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自動車・モビリティ

ダイハツの“泥臭すぎる”AI活用、たった3人で始まった「3つの取り組みと特大成果」

ダイハツの“泥臭すぎる”AI活用、たった3人で始まった「3つの取り組みと特大成果」

あらゆるビジネスシーンで活用が進むAI。自動車業界においても、AI活用は大きな広がりを見せている。中でも、ダイハツ工業は「現場主導のAI活用」が全社的な取り組みに発展し、数多くの大きな成果を成し遂げた。そこで今回は、現場主導の中心的人物で、ダイハツ工業 DX推進室 DX戦略グループ長兼東京LABO シニアデータサイエンティストの太古 無限氏に、同社のAI活用について、取り組みの内容や成功の秘訣など“全貌”を聞いた。

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生産・製造管理

三菱重工 江波工場の現場発AI活用、廃棄コスト「年6,000万円」を約9割削減できた秘訣

三菱重工 江波工場の現場発AI活用、廃棄コスト「年6,000万円」を約9割削減できた秘訣

日々進化を遂げるAI技術によって、製造プロセスやビジネス戦略が変わりつつある。その一例として、コロナ禍で発生した減産の危機をDX推進で乗り越えた、三菱重工業 江波工場（広島市）の取り組みを紹介する。同社では、需要予測にAIを活用して生産材料の廃棄ゼロを実現するなど、多くの成果を上げた。その取り組み内容や成功要因について、同工場でDXを推進する2人の担当者が語った。

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# データ戦略のイベント・セミナー

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導入企業が教える生成AIの成功と苦労のリアル

導入企業が教える生成AIの成功と苦労のリアル

企業で生成AIの導入が進む中、自社データの活用がますます重要になっています。特に「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」を活用するシーンは多くなっていますが、回答精度を向上させるために様々な工夫が必要です。 本セミナーでは、Azure OpenAI Serviceで検証環境を構築した税務研究会様をお招きし、実際のPoC成果をもとに、生成AI活用におけるデータの質の重要性やRAGを活用した成功パターンを解説します。 現場のリアルな気づきやノウハウを直接聞ける貴重な機会です。

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【座学＋演習形式で体感！】データ分析でビジネス課題を解決する思考プロセスを学ぶ

【座学＋演習形式で体感！】データ分析でビジネス課題を解決する思考プロセスを学ぶ

データの重要性はますます高まっています。 しかし、データの価値を最大限に引き出し、ビジネス成果へとつなげている企業は、そう多くないのが実情です。 例えば、データから「直近60日以内で飲料メーカー「X」の商品Ａを、頻繁に購入している50歳以上の男性顧客は、ブランドに対する関心が高く、ブランド内の他の商品を試す傾向が高い」 といった要因を導き出せれば、「新商品Bの試供品や特別割引クーポンを提供する」「 商品Aを8個以上購入しているリピーターを対象に、新商品の購入でポイントが加算される限定キャンペーンを実施する」といった施策に落とし込むことが可能になります。 本セミナーでは、データ利活用の重要性を改めて振り返るとともに、座学＋演習を通じて 「ビジネスアナリティクス」の思考プロセスを特別に体験していただきます。 データの力を活用し、ビジネス課題の解決を図りたいとお考えの方は、 ぜひ本セミナーにご参加ください。 ▼セミナーに参加いただくと、こんなことがわかります！▼ ◎データに基づく意思決定の重要さがわかる ◎データ分析の種類と、ビジネスアナリティクスの定義がわかる ◎ビジネスアナリティクスにおける“データ分析”のイメージがつかめる ◎事例を通じてどんな課題にビジネスアナリティクスが使えるのか理解する ＜実際の受講者の声＞ ・「ビジネスアナリティクス」としての位置づけや、その必要性・重要性を理解できた。 ・データ分析を行う意義などわかりやすい事例紹介を含め理解ができる。 こんな課題を抱える方におすすめ ・社内でデータ活用人材の育成を進めたいDX戦略や人材育成担当部門の方 ・業務課題があり、データを活用して解決したい業務部門の方 ・BI（可視化分析）の一歩先へステップアップしたいと考えている分析者の方

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# データ戦略のホワイトペーパー

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金融AI

金融業界にも「生成AI」の波、「フル活用」に向けた5つのポイントと4つのステップ

金融業界にも「生成AI」の波、「フル活用」に向けた5つのポイントと4つのステップ

近年、金融業界はデジタル革新により劇的に進化している。オンラインバンキングやアプリでの支払い、AIを活用したチャットボットなどが普及し、これらがサービスの効率化や顧客満足度の向上に役立っている。特に注目されているのが生成AI技術で、この技術を活用して、より個々のニーズに合わせたサービスを提供する動きが広がっている。本資料では、金融業界がデジタル技術を活用する際に注力すべきポイントを5つにまとめ、生成AIを活用した具体的なサービスや企業の成功事例、そしてこれから優先して取り組むべき4つの重要なステップについてわかりやすく解説する。

ホワイトペーパー
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

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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衛星通信・HAPS・NTN

プレイド事例：「ユーザー単位」「リアルタイム」のデータ収集・解析をどう実現したのか？

プレイド事例：「ユーザー単位」「リアルタイム」のデータ収集・解析をどう実現したのか？

Webサイトやアプリに来訪するエンドユーザーをリアルタイムに解析し、可視化するCXプラットフォームを提供しているプレイド。ユーザー単位での行動や各種指標まで可視化し、1人ひとりに合ったコミュニケーションをワンストップで実施できることを強みに、クライアント数を右肩上がりに増やしている。そのコアとなるのが「リアルタイム解析エンジン」だ。同社がリアルタイムでのデータ収集・解析をどのように実現したのか解説する。

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BI・データレイク・DWH・マイニング

大阪ガスにおける「歴史あるデータ基盤の進化」への取り組みと苦労話

大阪ガスにおける「歴史あるデータ基盤の進化」への取り組みと苦労話

大阪ガスは、2010年に全社データ活用基盤「DUSH」を構築しましたが、10年以上経過し、データ肥大化やアプリケーション老朽化などの課題があり、再構築を進めています。また、IoTデータやWebログデータを効率的に活用するために、クラウドなどの最新技術を利用した高負荷分析基盤を新たに構築しました。本講演では、データ基盤の再構築と新規構築の経験をもとに、苦労話と今後の展望について説明します。 ※SBクリエイティブ株式会社（ビジネス+IT）主催、2024年1月17日「DX時代のデータ活用・分析 2024 冬」より

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AI・生成AI

データサイエンティストが創るビジネスとは？ーAI SAS Programmer の事例から学ぶー

データサイエンティストが創るビジネスとは？ーAI SAS Programmer の事例から学ぶー

2010年頃から始まった第3次AIブームを受けて、様々な企業が、データサイエンティストが、AIひいてはデータサイエンスを活用したビジネスを模索したが、ビジネスに至った事例は決して多くない。弊部が提供するAI 技術を用いたサービスを事例に、データサイエンティストがビジネスを創る上での留意点などを紹介する。 ※SBクリエイティブ株式会社（ビジネス+IT）主催、2023年6月30日「データ活用・分析 2023 夏」より

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データ戦略

ソーシャル・データサイエンス

ソーシャル・データサイエンス

一橋大学では2023年４月にソーシャル・データサイエンス学部・研究科（修士課程）を新設した。本講演では、ソーシャル・データサイエンスとは何か、養成する人材像、カリキュラムの特徴など、新学部・研究科の概要を説明する。 ※SBクリエイティブ株式会社（ビジネス+IT）主催、2023年6月30日「データ活用・分析 2023 夏」より

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