「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

AIの投資対効果は？：
「コードの約48％がAI生成」、AIの影響はソフトウェア開発で特に顕著　Snowflake調査
Snowflakeは10カ国2050人の企業・技術リーダーを対象にAIの投資対効果と雇用への影響を調査した。AIによる雇用創出を報告した組織は77％に上り、雇用削減を報告した46％を大きく上回った。（2026/4/17）

ACE 2026：
業界を破壊し、新たなイノベーションをもたらす　ArasのCEOが語るAI×PLMの未来像
Arasは米国フロリダ州マイアミで同社のコミュニティーイベント「ARAS COMMUNITY EVENT 2026（ACE 2026）」を開催した。本稿では同イベントに登壇した同社CEOのレオン・ローリセン氏による基調講演内容の一部を紹介する。（2026/4/17）

Gartner Insights Pickup（443）：
AIは若手の実務経験を奪うが人材育成を担うことができる
AIの活用で上級職の業務は効率化するものの、若手が実務経験を積む機会は減ってしまう。問題は将来のリーダーをどう育成するかだ。この課題の解決に、実は生成AIシミュレーターによるメンタリングが有効だ。Gartnerは2028年までに、大部分の従業員は新しい職務に就く際に、AIによるトレーニングやコーチングを受けるようになると予測している。（2026/4/17）

「生成AIで効率化」はもう古い？
エージェント型AIで成果を出す企業、出せない企業――その”否定できない差”とは
自律的な「エージェント型AI」の導入によって、企業の業務プロセスは飛躍的に改善する可能性がある。その一方で、基礎的な仕組みの不備によって、AIツールを実用化できない壁に直面している。成否を分ける差とは。（2026/4/15）

AIと検索についてElasticに聞いた：
期待外れの生成AI、何が足りない？　なぜ「コンテキストエンジニアリング」が必要か
生成AIやAIエージェントの導入が進む中、その成果を左右する鍵として「コンテキストエンジニアリング」が注目されている。全文検索エンジンを中核としてデータ活用基盤を提供するElasticのCPOに、AIと検索の関係や、コンテキストエンジニアリングが重要になる背景、エンジニアに求められる役割などを聞いた。（2026/4/14）

IT調査ピックアップ：
「ROI不明でも投資継続」が6割超　AI投資は短期収益から戦略的必然へ
KPMGの調査により、企業のAI投資がROI重視から「戦略的必然」へと転換した実態が判明した。6割超が投資効果の測定にかかわらず投資を継続し、半数が1億ドル超の巨額予算を見込む。リスク管理や人材育成を伴う、中長期的な競争力強化へのシフトが進んでいる。（2026/4/14）

産業動向：
建設系スタートアップのデジタル技術88件を網羅したカタログ公開、国交省
国土交通省は、建設系スタートアップが提供する技術をまとめた「建設系スタートアップ技術カタログver1.0」を策定した。生産性向上や安全性確保、品質確保、働き方改革の推進に資するBIMやロボティクス、センシング技術、AIなどのデジタル技術88件を網羅している。（2026/4/13）

組み込みイベントレポート：
産総研のフィジカルAIプロジェクトに迫る　10万年ギャップを超えろ！
産業技術総合研究所（産総研）が「フィジカル領域の生成AI基盤モデルに関する研究開発」プロジェクトについて解説するウェビナーを開催。同プロジェクトを構成する6つのグループから最新の研究成果が報告された。（2026/4/13）

IT調査ピックアップ：
生成AI導入企業の8割が「ガバナンス不足」　安全なAI活用の4要素とは
OpenTextの調査により、企業の生成AI導入が進む一方、セキュリティやガバナンス体制が整った「AI成熟度」の高い企業は2割にとどまる現状が判明した。安全な運用の鍵となる「4つの要素」とは。（2026/4/9）

従来の「守りの運用」に限界が迫る
「NAS」「RAID」だけではもはやデータを守れない　ストレージ運用10の”限界”
データの爆発的増加に伴い、従来の物理的な機器管理に限界が近づいている。バックアップの不備やパッチ適用の遅れは、災害による取り返しのつかないデータ消失を招きかねない。今見直すべきストレージ運用の盲点は。（2026/4/8）

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）

費用30％減、期間2カ月短縮を実現
止められない「Oracle DB」を安全にクラウド移行　日立が支援サービスを強化
オンプレミスOracle DBのクラウド移行は、セキュリティや料金の懸念が壁となる。日立は2026年3月、基幹データの安全なAI活用を実現しつつ、移行の費用削減と期間短縮を掲げる支援サービスの強化を発表した。（2026/4/6）

AIニュースピックアップ：
アクセンチュアとデータブリックスがパートナーシップ拡大　データのサイロ化を打破、AIの本番運用移行を支援
データの分断やレガシーインフラによる情報のサイロ化がAIの全社展開を妨げている。こうした状況を受け、データブリックスのプラットフォームとアクセンチュアのグローバルな業界知見を組み合わせ、両社はAIを本番運用に移行させる支援体制を強化した。（2026/4/2）

AI活用を阻むリスクの正体
「とりあえず生成AI」が会社を潰す――情シスが急ぐべき“4つの統制”
AI導入を進める企業が増える中、技術・運用・倫理・規制の各側面でリスクが顕在化している。本稿は、設計・開発から保守・監視までの各段階に潜む課題と対策を整理する。（2026/4/1）

180度回って取り回しやすい「エレコム USBハブ U3HC-R030EBK」が32％オフの1350円に
Amazon.co.jpにて、180度回転するスイングコネクターを採用した「エレコム USBハブ U3HC-R030EBK」が32％オフのセール中だ。直差しタイプで場所を取らず、3つのUSBポートを増設できる。（2026/3/30）

PR：AI時代の「データ爆発」にどう立ち向かうか　日本シーゲイトが提示するストレージ基盤の最適解
日本シーゲイトは「Seagate Solution Day 2026」を開催した。AIの急速な普及に伴うデータ激増時代に高信頼、高性能、大容量が求められるストレージインフラをどう再構築すべきか。その解決策を探るイベントの模様をレポートする。（2026/3/30）

“スキルコレクター”で終わるな：
PR：AIネイティブ企業へ　データの力で「企業のOS」を再定義するパーソルキャリア
人々が自分の意志で「はたらく」を選び、キャリアにオーナーシップを持てる社会の実現を目指すパーソルキャリア。取り組みの一つとして、データとAIを活用した全社的な変革を進めている。最新のレイクハウスやデータメッシュを駆使して、複雑な「生きたデータ」を「企業のOS」に昇華させる試みが始まっている。データエンジニアが直面する、AI時代の新たな価値提供の在り方に迫る。（2026/3/30）

2026年中の現場導入予定：
人型ロボで「第四次産業革命」目指す　山善ら4社のコンソーシアム
山善、ツムラ、レオン自動機、INSOL-HIGHの4社は2026年3月26日、ヒューマノイドロボットの社会実装の加速を目的としたコンソーシアム「J-HRTI（Japan Humanoid Robot Training & Implementation：ジェイハーティ）」の設立を発表した。同年7月からデータ収集センターを稼働予定で、2026年中の現場導入を目指すという。（2026/3/27）

製造マネジメント インタビュー：
サプライチェーンは「オーケストレーション」へ、変化に即応するために必要なもの
サプライチェーンはマネジメントからオーケストレーションへ――。その重要性とOpenTextの取り組みについて、同社の日本法人であるオープンテキスト ソリューションコンサルティング統括本部 ビジネスネットワーク本部 本部長の深井麻紀子氏と同 ソリューションコンサルタントの網崎優樹氏に話を聞いた。（2026/3/27）

“データ周り業務”を改善する【後編】
だから集めたデータが無駄になる　報われない情シスがやるべきことは？
データ活用の重要性が高まっている。しかしAWSの専門家は、企業には「データを集めれば価値が生まれる」などの誤解があると指摘する。誤解をどのように改善につなげるかと合わせて詳しく紹介する。（2026/3/22）

“データ周り業務”を改善する【前編】
情シス部門の「データメンテ疲れ」が深刻化　その理由は？
生成AIやデータ活用の拡大に伴い、企業ではデータ整備の負担が増えつつある。Sansanの調査からは、データメンテナンス業務が、本来注力すべきIT業務を圧迫している実態が浮き彫りになった。（2026/3/21）

“魔法のつえ”はないが、夢の世界への道はある：
PR：kintone×AIの「ゼロ化」による業務プロセス変革の最適解
AIツールを導入したが、全社的な活用が進まない――。サイボウズの青野慶久氏とパーソルビジネスプロセスデザインのキーパーソンはこの課題に対して「プロセスを見直す必要性」を指摘する。kintoneとAIの連携によって業務工数をゼロに近づける「ゼロ化」によって、日本企業のDXはどのように進展するのか。（2026/3/11）

AI導入は段階的に進めよう
AI導入のPoC止まり、どう止める？　成果を出すための5ステップをOpenAIが解説
OpenAIは、企業がAIをビジネス価値の創出につなげるための5つのステップを発表した。ステップの順番に進めることで、「PoC止まり」からビジネスの変革につなげられる内容だ。（2026/3/12）

「AI-Ready」に必要なこと：
PR：AIエージェントはなぜ「本番で動かない」のか？　AI時代における次世代データ基盤の条件
AIエージェントを導入しようとする企業が増えているが、PoC止まりで本導入に苦戦するケースもある。回答精度やセキュリティーの壁を突破し、RAGの成果を最大化させるデータ基盤の条件とは何か。専門家に聞いた。（2026/3/23）

がっかりしないDX 小売業の新時代：
Amazonの相次ぐ「リアル店舗撤退」が示す　「PoC→いつの間にか撤退」を繰り返す日本企業との"仕組みの差"
「Amazon Books」（2015年開業、2022年閉鎖）、「Amazon Style」（2022年開業、2023年閉鎖）の撤退に続き、レジなし店舗「Amazon Go」の撤退も発表したAmazon。一見失敗のように見えるこれらの動きの裏で、Amazonは、着実に、小売事業の拡大を見据えています。（2026/2/27）

Weekly Memo：
「SaaSの死」論議の本質はどこにある？　Salesforceの取り組みから探る
AIがSaaSに取って代わるとの見方から「SaaSの死」の論議が大きな波紋を呼んでいる。だが、その本質は「AIがSaaSに取って代わる」とは違うところにあるのではないか。SaaSベンダーの代表格であるSalesforceの取り組みから探る。（2026/2/24）

生成AIの導入を“期待外れ”で終わらせないためのポイント【前編】
生成AIプロジェクトは「95％失敗」する　ROIを得るための3つのステップ
「生成AIで業務効率化」を期待しても、95％の企業が目に見える成果を出せずにいる。なぜ多額の投資が「期待外れ」に終わるのか。生成AIのROIを引き上げるためのポイントを説明する。（2026/2/25）

「信頼できるAI」の実現は「データ基盤」から：
PR：AI時代の「データの主権」「信頼性」「ガバナンス」とは何か　東大・越塚教授と考えるデータ活用の未来像
生成AI活用が進む今、企業のビジネス価値を高める鍵にも変化が生まれ、「信頼できるデータ基盤」の重要性が高まっている。AI時代に求められるデータ基盤に必要な要素は今までと何が違うのか。東京大学 越塚登教授とエンタープライズ ストレージに詳しいネットアップ 神原豊彦氏の対談から答えを探る。（2026/3/4）

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）

「NVIDIA依存」からの脱却と「電力の壁」　巨大AIデータセンター競争の勝者は？
急速に進化するAI。その進化に伴ってAI業界の「常識」も変化する。NVIDIA依存を緩和する動きが目立つ。巨大AIデータセンター競争の勝者は？（2026/2/17）

生成AI活用の成否を分かつ「データマネジメント」超入門（2）：
生成AIにも現場業務にも役立つ「ビジネスメタデータ」、誰がどう整備する？
企業における生成AIの活用が加速する一方、蓄積したデータをAI自身に理解させなければAI活用の取り組みは頓挫しかねない――AI活用の成否を分ける「データマネジメント」に焦点を当てた本連載。今回は組織でビジネスメタデータの整備を始める方法を整理する。（2026/2/16）

エンタープライズAI　導入実務の勘所：
2026年はAGIが“一部実現”　AIの革新を乗りこなすための6つの予測
2026年の生成AIはどう進化するのか。AIエージェントの一般化やAGIの誕生、フィジカルAIまで、技術革新のロードマップを予測。激変するビジネス環境で企業が生き残るための重要キーワードと活用戦略を整理する。（2026/2/6）

人材は足りているのになぜ進まない？
企業にはびこる“老害”レガシーシステム　人は足りているのにDXが進まない理由
DXが進まない原因は現場のスキル不足ではなく、9割の企業に巣くうレガシーシステムにあることが明らかになった。データ活用を物理的に阻害する「連携の壁」の実態と、経営層の理解を得るための処方箋を提示する。（2026/2/4）

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）

Enterprise IT Summit 2025秋 イベントレポート：
「ゴミデータで意思決定」からどう脱却するか　データマネジメントを4ステップで実践
データ活用で成果が出ない原因は、質の低いデータを扱う「Garbage in, Garbage out」の状態にある。バンダイナムコグループの膨大なIP価値を最大化させるデータマネジメントの実例から、その成功の秘訣を探る。（2026/2/2）

「AIスロップ」が招く意思決定の崩壊
新たな技術的負債「AI生成のごみデータ」が社内を埋め尽くす
「AIスロップ」は、企業のデータ品質や経営判断に悪影響を与えたり、低品質なデータをAIモデルが再学習する悪循環を生じさせたりする可能性がある。こうした事態を防ぐために、CIOやIT担当者は何をすべきか。（2026/1/31）

生成AIは“実験”から“実装”へ
「生成AIがとにかくスゴイ」病の終焉　情シスにとっての“正しい撤退”とは
生成AIの導入が一巡し、企業は“目新しさ”から“実装”へと移行しつつある。このステージを、CIOはどのように乗り切るべきか。ヒントと戦略を探る。（2026/1/26）

第10回 JAPAN BUILD TOKYO：
費用対効果が見込める建設AIの伴走開発やopenBIM準拠のBIMコンサル、ONESTRUCTION
鳥取を拠点とする建設テック企業のONESTRUCTIONは、BIM／CIM導入から高度利用までを支援するコンサルティングサービスに加え、IFC運用の課題を解消するデータ品質管理ツール「OpenAEC」、AI活用による図面データ検索プラットフォームなど、現場の生産性向上に資するサービスを提供している。（2026/1/22）

ノーコードツールでデータ活用をよりスムーズに：
PR：PwCが語る、ERPとノーコードツールで実現する「AI時代のデータドリブン経営」　周辺業務を資産に変える4ステップ
AI時代、企業が生き残るにはデータドリブン経営が不可欠だ。しかし、ERPはコア業務に限定され、手作業による周辺業務が残ることでデータ活用が阻害されている。業務プロセス全体をデジタル化してデータ基盤を構築し、AI時代のデータ活用を全社的に推進する道筋を解説する。（2026/1/21）

「AIの尻拭い」をさせられるのは誰か
AIブームの「後始末」に備えよ　IT部門が今から取り組むべき“4つの急務”
IT部門が今目を向けるべき事項は、「AIに仕事を奪われる」という懸念よりも、ブーム沈静化後の「後始末」だ。IT部門に押し付けられる「新たな責任」と、組織崩壊を防ぐために今すぐ打つべき「4つの防衛策」とは。（2026/1/19）

データ活用「全社で成果」はわずか2.4％　Gartnerが明かす日本企業の現実
Gartnerの調査で、データ活用により全社的に十分な成果を得ている日本企業は2.4％にとどまることが分かった。約7割が何らかの成果を認識しているが、ツール導入が先行し人的投資が後回しになる傾向が強い。（2026/1/10）

BEAMSが「購入金額」よりも重視する指標は？　新ポイント制度の狙い
購入金額の多い人だけが、大切にすべき顧客なのだろうか──。この疑問に、独自の評価指標を掲げて取り組むのが「BEAMS」（ビームス）だ。同社は、顧客のロイヤルティが高い状態を“相思相愛”と定義し、構想から構築まで約3年かけて会員プログラム「BEAMS CLUB」の刷新プロジェクトを進めた。（2026/1/9）

約5000人の回答から特定：
AI支援開発で「伸びるチーム」「崩れるチーム」を分ける7つの能力、Googleが分析
GoogleはAIソフトウェア開発に関する調査レポートを公開し、AIの導入効果を増幅させる7つの基礎能力を明らかにした。（2026/1/8）

鍵を握るのは「セマンティックレイヤー」
AI投資を「負債」にしない　2026年にIT部門が構築すべきAIの仕組みは
2025年、企業はさまざまな場面で人工知能（AI）を導入し、その成果に注目した。成果を次のステップに生かすための分岐点はどこにあるのか。データ分析の専門家が2025年のAI動向を踏まえて紹介する。（2026/1/8）

2026年、IT部門が押さえるべき4つのポイント
「AIエージェント」プロジェクトの8割が失敗　成功を左右する“あの要素”
AIエージェントの活用が広がる一方、ある調査によると、関連プロジェクトの80％が本番環境に到達していないことが明らかになった。失敗の背景にある障壁と、IT部門が押さえるべき4つの要素を整理する。（2026/1/2）

エンタープライズAI　導入実務の勘所：
生成AI活用、最終形は「常時推論」へ　人材・データ基盤・システム調達から見る「現在」と「未来」
本連載のこれまでの知見を総括しつつ、生成AI活用が向かう次なる段階「常時推論」について展望する。自律的なAIがビジネスをどう変えるのか。その未来と実践の要諦を解き明かす。（2025/12/24）

自然言語で操作できるAIアシスタントも：
SnowflakeがAIアプリ開発支援ツール群を発表　データエンジニアリングにどう役立つのか？
Snowflakeが企業向けエージェント型AIアプリ開発を支援する開発者ツール群を発表した。データ品質・セキュリティ向上機能も強化する。（2025/12/18）

技術コンサル×人材育成で企業の“自走”を支援：
PR：AWSが「エッジの効いたパートナー」と評する豆蔵の内製化支援　顧客のカルチャー変革まで踏み込む“建築士”の仕事とは
技術力と人材育成で企業の「自走」を支援する豆蔵。生成AIからフィジカルAIまで領域を広げ、高度な内製化支援を実施する同社とAWSのパートナーシップの在り方に迫る。（2025/12/17）

運用は専門家主導からAI主導に：
26年以降「自律型AIの時代」が到来　日本の現在地はインフラ整備
AMDの日本法人である日本AMDは、技術イベント「AMD Advancing AI 2025 Japan」を開催。IT専門の調査会社であるIDCで国内ITインフラ市場の調査を担当している宝出幸久氏が基調講演に登壇し、AIのビジネス利用の変化とそこで求められるITインフラについて語った。（2025/12/8）

サプライチェーン改革：
ヤマハ物流部が築いた、「Excel地獄」からの脱却と年間200時間削減の舞台裏
ヤマハが描くのは、データを武器にサプライチェーンを最適化する「物流コントロールタワー」構想だ。エンジニア不在、Excel管理の限界という壁を乗り越え、いかにしてデータ基盤を構築し、年間200時間の工数削減を成し遂げたのか。【訂正あり】（2025/12/3）