「データ品質」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

Cloud Operator Days Tokyo 2024セッションレポート：
AIは「作る」から「使う」へ　New Relicが考える「企業が効果的に生成AIを使う方法」
生成AI（人工知能）がさまざまな業界で普及が進んでおり、今では企業のビジネスを成長させる上で無視できない存在になっている。ただ、その進化のスピードは速く、どのように活用していけばよいのか迷う企業も多いだろう。本稿では「Cloud Operator Days Tokyo 2024」のセミナーを基に、急激に進化する生成AIと企業の関わり方について解説する。（2024/11/21）

メカ設計インタビュー：
39mの超巨大望遠鏡をデジタルツインで完全管理 〜世界最大天文台が目指す未来〜
European Southern Observatory（ESO：欧州南天天文台）が、チリのアタカマ砂漠で建設中の世界最大の光学望遠鏡「ELT（Extremely Large Telescope）」。nm単位の精度が要求されるこの巨大プロジェクトでは、建物全体のデジタルツイン化を視野に建設が進められているという。プロジェクト担当者に話を聞いた。（2024/11/14）

真に「データ中心の製造DX」を実現するには（3）：
将来に続く「理想のデータモデル」を作るため、組織の知見を集約させよ
製造業でも経営や業務のデータドリブンシフトの重要性が叫ばれるようになって久しい。だが変革の推進は容易ではない。本稿では独自の「概念データモデル」をベースに、「データを中心に据えた改革」に必要な要素を検討していく。（2024/11/14）

製造業の生産性を飛躍させるデータ／AI活用の全貌（後編）：
デジタル怪獣を撃破せよ！　データ／AI活用の成功事例にみる生産性向上の手法とは
製造業の生産性や稼働率を高めるために大きな期待がかけられているのがデータとAIの活用だが、多くの企業でうまくいっていない現状がある。本稿は、前編でデータ／AI活用を阻む“デジタル怪獣”を紹介し、後編ではその退治法となるアプローチや成功事例などを解説する。（2024/11/7）

AIのためのインフラとは【後編】
AIインフラ「電力問題」を軽減　再エネだけじゃない“エコな方法”とは？
AIワークロードのコンピューティング需要は環境への負荷を増大させている。持続可能なAIインフラの構築は喫緊の課題だ。環境負荷を抑えつつ、AIモデルの性能を引き出す方法とは。（2024/10/30）

セキュリティニュースアラート：
Oracleが最新セキュリティパッチを公開　334の脆弱性に対処
Oracleは2024年10月の「Oracle Critical Patch Update Advisory」を公開した。このアップデートでは334の脆弱性が修正されている。緊急度の高い脆弱性も複数含まれるため注意が必要だ。（2024/10/23）

期待通りの成果を得るために
PoCで終わらせない企業の生成AI活用　有識者が語る、失敗を避けるためのノウハウ
さまざまな企業で生成AIの活用が進んでいる。しかし、取り組んでみたものの「有効な使い方が分からず、思うような結果が得られない」とPoC止まりのケースも見受けられる。実務で使える生成AIを実現するには何が必要なのか、生成AI活用の有識者に聞いた。（2024/10/18）

製造マネジメントニュース：
生成AI活用で米国に「追い抜かれた」日本　初動の早さが失われた理由
PwC Japanグループは、生成AI活用の実態調査について、日本と米国での結果を比較したレポートを公開した。（2024/10/15）

「生成AI×RAG」の効果と課題は？　実装しないと「競争力を保てない」これだけの理由
生成AIの普及によって、外部情報の検索を組み合わせて回答精度を向上させる「RAG」（検索拡張生成）は、IT業界のトレンドになっている。ただ、実際にRAGをどのように活用すればいいのか理解している企業は多くない。今後の「生成AI×RAG」の展望や効果、課題をサイオステクノロジー社長に聞いた。（2024/10/11）

せっかく豊富なデータがあるのに……　製造業ではなぜAIプロジェクトが"停滞"するのか？
AI技術はメーカーにとって価値のあるものだが、データの品質などの問題が解決されるまで企業は慎重な姿勢を維持すべきだ。（2024/10/8）

「稼げるIT系職種」9選【前編】
“年収2000万円”を超える「ITエンジニア職種」はこれだ
技術の進化に伴い、IT市場で求められるスキルも変化している。近年需要が急増しており、高収入が期待できるIT系職種を紹介する。（2024/10/3）

デル、東京・大手町にAIイノベーションラボ開設　社長が語る「4つの強み」とは？
デル・テクノロジーズ（デル）は、企業ユーザーがAI、エッジ、マルチクラウドなどのイノベーションを促進するための共創と学びの場「Solution Center AI Innovation Lab」を、東京・大手町の本社に開設した。（2024/10/2）

なぜ、一部社員にしか使われないのか？　生成AIの全社展開を阻む「3つの壁」
生成AIを導入する企業が増える中で、「思ったように全社に浸透しない」という課題が浮上している。全社に浸透しない理由とその打開方法について、生成AIのコンサルティングを手掛けるRidgelinezに聞いた。（2024/9/30）

「音声×AI」が変えるビジネスの未来：
AI時代に「音声データ」が持つ価値とは？　コミュニケーションを”資産化”する方法
音声データは比較的容易に収集できるうえ、話者のパーソナリティやニュアンス、緊急度など、多くの貴重な情報を含む。AIを掛け合わせることで、ビジネスに大きな変革をもたらす可能性がある。（2024/9/20）

Gartner Insights Pickup（369）：
データを「AI-Ready」にするには
AIと生成AIの出現に伴い、データを巡る議論は新たな段階に入った。データとアナリティクス（D&A）のリーダーは、自社のデータがAI-Readyであることを証明し、AI-Readyなデータの需要に対応できるようにする必要がある。（2024/9/20）

測量：
建設現場を3D化するハンディ型3Dレーザースキャナー「NavVis MLX」を販売開始
構造計画研究所は10月11日から、独スタートアップ企業NavVisが開発したハンディ型3Dレーザースキャナー「NavVis MLX」の国内販売を開始する。初期導入費用は税別で655万円から。（2024/9/13）

データを原動力としたAI活用の可能性と課題（1）：
AI活用を見据えたデータ基盤、データ管理は今までと何が変わるか
近年、企業IT戦略は「クラウドファースト」が注目されてきましたが、生成AIの本格導入が進む中、そのトレンドに変化が見られます。生成AIをはじめとしたAIの効果的な活用が企業競争力を左右するとされる中、その基礎となるデータ基盤、データ管理をどう捉えていくべきでしょうか。ベストプラクティスを学びます。（2024/9/19）

加速するデータ共有圏と日本へのインパクト（3）：
データ主権を守りながら共有していく、IDSAとは？
本連載では、「加速するデータ共有圏：Catena-XやManufacturing-Xなどの最新動向と日本への産業へのインパクト」をテーマとして、データ共有圏の動向やインパクト、IDSA、GAIA-X、Catena-X、Manufacturing-Xなどの鍵となる取り組みを解説していく。今回は第3回としてIDSAを紹介する。（2024/8/30）

CIO Dive：
データ品質管理が不十分　改革に4000億超え投資でも指摘受けた金融機関
シティグループは現在大規模なインフラのモダナイゼーションに注力している。規制当局によるデータ品質管理不足の指摘を受けて技術投資を行い、効率化などの面では成果は出始めているもののデータ品質の改善にはまだ時間がかかるようだ。（2024/8/30）

サプライチェーンでブロックチェーンを利用する4つのメリットと使用例
ブロックチェーンは業務のさまざまな側面を改善するのに役立つが、技術の使用には課題もある。サプライチェーンにブロックチェーンを利用するメリットや具体的な使用例、幾つかの課題について詳しく紹介しよう。（2024/8/28）

Retail Dive：
米ウォルマート、CX向上へ生成AI活用　どんな効果が出た？
「私たちは、生成AIを活用して顧客、会員、そして従業員の体験を向上させる具体的な方法を見つけています」とCEOのダグ・マクミロン氏は述べました。（2024/8/27）

ビジネスパーソンのためのIT用語基礎解説：
攻めのデータ分析に効果的な「DWH」の基本と導入時の注意点を学ぼう
IT用語の基礎の基礎を、初学者や非エンジニアにも分かりやすく解説する本連載、第23回は「DWH」です。ITエンジニアの学習、エンジニアと協業する業務部門の仲間や経営層への解説にご活用ください。（2024/8/27）

Weekly Memo：
アクセンチュアの提言から考察　「DXから全社変革に向けたCFOの役割」とは？
DXと表裏一体の企業変革に向けたCFOの役割とは何か。期待以上の成果を生み出しているCFOとそうではないCFOの違いとは。アクセンチュアが発表した調査結果と提言から考察する。（2024/8/26）

日本はAI要件をクラウドインフラで満たす：
生成AI導入で「CIOが懸念するデータ課題」トップ3は？　レノボ調査結果
レノボはレポート「Smarter Data Management Playbook 2024」を発表した。それによると日本企業の28％が「データ管理の複雑さ」を主要な課題と捉えている。（2024/8/20）

海外医療技術トレンド（110）：
パリ五輪のAIが拓く健康とウェルビーイングの市場
本連載第79回および第102回で、フランスのデジタルヘルス戦略を取り上げたが、今回は、2024年パリオリンピック・パラリンピック競技大会にまつわるAI（人工知能）駆動型健康／ウェルビーイング市場の動きに注目する。（2024/8/16）

AIの大規模導入を支援、「Qlik Talend Cloud」登場　6つの特徴を解説
Qlikが「Qlik Talend Cloud」の提供を開始した。企業のAI導入を促進させる統合ソリューションで、データの信頼性とアクセシビリティーを向上させ、大規模なAI価値創造を実現するとしている。（2024/8/15）

生成AI導入は短期的ROIよりも、長期的な視座が必要：
生成AIプロジェクトの30％が概念実証後見送りに　Gartner予測
Gartnerは企業の生成AI活用に関する予測結果を発表した。さまざまな理由で2025年末までに生成AIプロジェクトの少なくとも30％が概念実証後に見送られるようになるという。（2024/8/14）

企業独自の複合AIモデルを低コストで本番環境に――AI最適なデータ基盤に昇華するDatabricks
Databricksは年次イベントでAIプラットフォームとしての機能強化を発表した。併せて、AI開発の効率化と低コスト化に向けた新機能も発表した。企業が本番環境で自社固有のAIを活用するための環境を着々と整えつつある。（2024/7/25）

ビジネスとITを繋ぐビジネスアナリシスを知ろう！：
データードリブン経営へ向けて：BDA入門
データドリブン経営へ向けて、IIBAではビジネスデータ分析分野におけるビジネスアナリシスを拡張した知識体系としてBusiness Data Analyticsガイドを発表した。（2024/7/23）

セキュリティニュースアラート：
セキュリティ分野での生成AI活用は進めたいけど……　担当者たちは何に悩んでいる？
Tenable Network Security Japanは、日本の企業における生成AIの導入状況と課題について調査結果を発表した。この調査から、セキュリティ分野における生成AIの活用を促進させたい一方で担当者たちが“ある悩み”を抱えていることが分かった。（2024/7/16）

Gartner Insights Pickup（359）：
公共機関での生成AIの使用に向けてIT責任者が考慮すべきこと
公共の政策の多くは生成AIの使用に関して透明性を求めている。公共機関のCIO（最高情報責任者）は、生成AIによるリスクがあることを理解しなければならない。（2024/7/12）

デジタルツインは「法外なコスト」？　事前に知るべきメリットと課題
デジタルツインの技術は製造業務を改善する可能性を秘めているが、幾つかの要因によって導入が困難になる可能性がある。メリットとデメリットの詳細を確認してほしい。（2024/7/12）

AIビジネスのプロ　三澤博士がチェック　今週の注目論文：
LLMを自社特化にする「RAG」を使いこなすには　具体的な実装パターン2選
多くの大企業がこの夏までに生成AIのPoC（概念検証）を終え、生成AIの実運用を見据えたときのさまざまな課題を見つけています。課題の一つは検索拡張生成（RAG）の最適化です。今回はRAGの精度をより高める実装方法についてまとめた論文を解説します。（2024/7/10）

組み込みイベントレポート：
ついに始まった外観検査と生成AIの融合――画像センシング展2024レポート
2024年6月12〜14日にパシフィコ横浜で開催された「画像センシング展2024」では、さまざまな画像処理機器やセンシング技術の展示が行われた。特に注目を集めたのが、外観検査との融合が始まった生成AIの活用事例だった。（2024/7/10）

セキュリティニュースアラート：
AI時代なのに……　15％の企業はセキュリティにAIを「一切導入していない」
Check Point Software TechnologiesはサイバーセキュリティにおけるAI活用の現状に関する調査結果を発表した。91％はAI導入を優先するが実際に計画段階に進む企業は61％にとどまっており、完全に受け入れている企業は少ないことが明らかとなった。（2024/7/9）

回答者の半数以上がセキュリティにAIを導入予定：
生成AI活用で内部統制は必要か、専門家の意見が真っ二つに割れる理由とは　チェック・ポイント調査
チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズは、サイバーセキュリティとAI活用の現状に関する調査結果を公開した。AI導入に関しては、内部統制とガバナンスポリシーの重要性に対する調査結果が浮き彫りになった。（2024/7/9）

産業制御システムのセキュリティ：
信頼性強化か大惨事か　基幹インフラでの機械学習活用がOT環境に与えるリスク
機械学習アルゴリズムを基幹インフラシステムに統合することで、リアルタイムのモニタリングや予知保全といったメリットがもたらされます。一方で、サイバーセキュリティ上のリスクが生じることも確かです。本稿ではこのセキュリティリスクについて解説を行います。（2024/7/19）

Microsoft Buildの発表内容を分析：
ターゲットは「生成AI導入が停滞している企業」　アップデートから読み解くMicrosoftのAI戦略
TechTargetは「AI開発者向けのMicrosoftの製品アップデート」に関する記事を公開した。Microsoftが発表したのは、生成AIの実験段階で行き詰まっている企業を支援するアップデートだ。（2024/6/27）

期待を大きく超えた理由と期待未満だった理由を比較：
生成AIで期待以上の成果を得た企業が語る「最も重要な成功要因」とは　PwCコンサルティングが調査結果を発表
PwCコンサルティングは「生成AIに関する実態調査2024 春」の結果を発表した。2023年10月の前回調査に引き続き、生成AIへの関心度や推進度が継続して高い水準を維持していることが分かった。（2024/6/19）

LLMをトレーニングするための合成データを生成：
NVIDIA、LLMのトレーニングに使用できるオープンモデルファミリー「Nemotron-4 340B」を発表
NVIDIAは、LLMをトレーニングするための合成データを生成するオープンモデルファミリー「Nemotron-4 340B」を発表した。（2024/6/19）

「テクノグラフィック」で読み解くMarTechの現在：
「パーソナライゼーション」＆「A／Bテスト」ツール売れ筋TOP5（2024年6月）
今週は、パーソナライゼーション製品と「A／Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介します。【訂正あり】（2024/6/11）

Gartner Insights Pickup（354）：
データ品質への取り組みにおけるLLMの活用と注意点
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、データ品質の問題に取り組む新たな機会をデータ担当者に提供する。LLMによって多くの問題が解決しやすくなる一方、その限界によって新たな課題が出てくる。（2024/6/7）

人工知能（AI）を安全に使うためのポイント
“AIガバナンス”とは？　世界が無視できなくなっている理由
AI技術が進化すると同時に、AI技術やシステムを利用する際の倫理的な問題やリスクが増大している。AIガバナンスは、こうした問題に対処するために生まれた概念だ。AIガバナンスとは何か、本稿で詳しく説明する。（2024/6/5）

今すぐ取り組むべき、RevOpsのススメ：
「THE MODEL型」の弊害はAI活用にも　米国の営業組織が重要視する「RevOps」とは
AI活用が急速に進む中、注目度が高まるRevenue Operations。米国では注目度が高まっていますが、日本でも根付くのでしょうか？（2024/6/3）

SaaS型PLM：
PR：“Standard”に縛られないPLM導入を　ビジネス環境の変化に柔軟に対応するシステム
業種を問わず多数の企業に支持されるPLM「Aras Innovator」。自社の業務要件に合わせて柔軟に導入できる上、機能をフル活用するための充実したサポート体制などが企業に高く評価されている。Aras Innovatorの魅力を深掘りして紹介する。（2024/5/30）

開発者のためのLLM入門【後編】
「パブリックLLM」を使いたくない企業の“切実な事情”とは
企業がLLMを活用する際の選択として、“パブリックLLM”ではなく、独自データを用いてトレーニングする「プライベートLLM」に関心が集まり始めている。その背景には何があるのか。活用事例と併せて解説する。（2024/5/29）

CIO Dive：
米国ホンダはAIをどう活用している？　AI戦略の成否を握るのは「あのデータ」
米国ホンダはAI戦略を成功させるためにデータ活用に注力している。IT責任者は、データ戦略のポイントは「あるデータにある」と話す。（2024/5/10）

「テクノグラフィック」で読み解くMarTechの現在：
「マーケティングオートメーション」　国内売れ筋TOP10（2024年5月）
今週は、マーケティングオートメーション（MA）ツールの売れ筋TOP10を紹介します。（2024/5/7）

「生成AIが冗長性を誘発することも少なくない」：
生成AIを活用したアプリをテストする際に考慮すべき点
生成AIを活用するアプリの利用が広がる中、ソフトウェアの品質管理担当者は生成AI特有の問題点への注意が必要になる。本稿では、生成AIアプリの品質を管理する際に考慮すべき点を確認する。（2024/4/26）

ERPが“データの墓場”になる前に設けるべき4つのルール
ERPのデータはさまざまな部門で使われ、その質が低いと業務に影響が出る。データ品質を確保するために企業が徹底すべき5つの指標と、指標を浸透させる4つの方法を紹介する。（2024/4/26）