「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

Gartner Insights Pickup（394）：
マスターデータ管理（MDM）のビジネス価値を引き出すには
データとアナリティクス（D&A）のリーダーは、マスターデータ管理（MDM）のビジネス価値をおろそかにしがちだ。生成AIの台頭により、信頼できるデータの必要性に関する認識が高まっている中、MDMは、組織の戦略目標に整合した包括的なD&A戦略の重要な要素でなければならない。（2025/4/11）

省電力で実装面積も縮小：
AIシステムの「メモリの障壁」を取り除く　MRAMで挑む米新興
米スタートアップのNumemは、MRAMベースの同社のメモリ「NuRAM」によって、AIシステムにおけるメモリのボトルネックを解消しようと取り組んでいる。（2025/4/10）

企業の成長を支えるデータ管理環境の最適解
データの多様化と肥大化が加速　ファイルサーバ運用は限界？　見直しのポイント
ビジネスでのデータの重要性がますます高まり、その質や量も大きく変化している。そこで問題となるのが、どのようにして貴重なデータを守り、管理していくかということだ。どのような環境があれば、この問題を解決できるのだろうか。（2025/4/8）

CIO Dive：
AIに夢中な企業ほどハマる「落とし穴」とは？【調査】
AIへの投資を優先する企業が増える中で、その弊害が浮き彫りになりつつある。2つの調査で明らかになった落とし穴とは。（2025/4/3）

イマドキのフナデジ！（1）：
海保の船は巡視船だけじゃない、影の主役「海保測量船」のフナデジ！
「船」や「港湾施設」を主役として、それらに採用されているデジタル技術にも焦点を当てて展開する新連載「イマドキのフナデジ！」を始めます。第1回で取り上げるのは、海上保安庁の“最先端”船舶である大型測量船の最新モデル「平洋」と「光洋」だ。（2025/4/1）

2025年にCIOが直面する課題7選【中編】
AIツールを“導入すれば終わり”じゃない　CIOが見落としがちな要素3選
生成AIツールの導入や運用を具体化するに当たって、CIOが知っておくべき取り組みにはどのようなものがあるのか。3つ紹介する。（2025/3/30）

メタバース×生成AIの光と影【後編】
生成AIで強化された「メタバース」が抱える“危険な一面”
生成AIを活用すれば、XRやデジタルツインの開発を迅速化したり、コストを抑制したりできる可能性があるが、懸念点も付きまとう。どのような懸念があるのか。（2025/3/26）

AI開発の制約をどう克服するか【後編】
「教師あり学習」ではなく「フューショット学習」を選ぶ理由、選ばない理由
少ないデータでAIモデルを訓練する「フューショット学習」が、AI開発の課題を克服する手法として注目を集めている。その利点と課題をおさらいしよう。（2025/3/24）

Gartner Insights Pickup（391）：
AIプロジェクトの主要なデータリスクを軽減するには
データは、AIおよび生成AIプロジェクトの成否を左右する重要な要素だ。本稿では、AIライフサイクルにおけるデータリスクを包括的に評価し、それらを軽減するための7つの推奨事項を紹介する。（2025/3/21）

調査レポート：
「建設業界のAI活用で効果を実感はわずか7.9％、検討中が最多」Arentが調査
Arentは、建設業界でAI活用の実態を調査した。その結果、検討中の企業が最も多く、導入後も効果を十分に実感できていない企業が約3割に及んだ。（2025/3/18）

AIモデル「最適化」戦略【後編】
AIモデルは「開発後」が肝心　実施すべき6つのアプローチとは？
AIプロジェクトでは、ただAIモデルを構築すれば終わりではない。むしろ「AIモデルの最適化」こそが成功を左右する鍵となる。具体的なアプローチを紹介する。（2025/3/6）

MONOist DX Forum 2024：
ダイハツのデータ利活用はどうやって3人から全社へと広まったのか
アイティメディアにおける産業向けメディアのMONOist、EE Times Japan、EDN Japanは、オンラインセミナー「MONOist DX Forum 2024-製造業の革新に迫る3日間-」を開催。本稿では「製造現場においてデジタル変革の一歩を踏み出すためには」をテーマに、ダイハツ工業の太古無限氏が行った基調講演を一部紹介する。（2025/2/28）

Salesforce「中堅・中小企業向けトレンドレポート」（第6版）：
日本の中堅・中小企業におけるAIの用途、上位に「マーケティングキャンペーンの最適化」など
セールスフォース・ジャパンは、「中堅・中小企業向けトレンドレポート」（第6版）の日本語版を発表した。想定以上に中堅・中小企業はAIを活用していることが分かった。（2025/2/26）

CIO Dive：
老朽化システムが原因で「巨額の罰金」　モダナイズせざるを得なかった銀行の事例
老朽化システムが抱える課題をどう解決するかは多くの企業にとって頭の痛い問題だ。ある銀行は当局に巨額の罰金を課されたことをきっかけに、ITシステムの変革に踏み切らざるを得なくなった。（2025/2/26）

技術トレンド：
自社固有のデータの管理と保護を高度化　デジタルガレージ
自社サービスが持つ固有のデータの品質を維持し、管理するために、デジタルガレージが新たにデータ管理プラットフォームを採用した。（2025/2/19）

プロンプトエンジニアを詳しく知る【前編】
ただプロンプトを作るだけじゃない　プロンプトエンジニアの3つ役割
プロンプトエンジニアは、生成AIに望ましい回答を出力させるプロンプトを作成する職種だ。その具体的な役割を3つ紹介する。（2025/2/20）

【連載】日本企業のDXには「DAP」が欠けていた：
生成AI「社内利用率が上がらない」……いつもの業務プロセスに組み込むには？
業務に生成AIを導入したくても「社内利用率が上がらない」「社員がうまく使いこなせない」といった悩みを抱える企業は少なくありません。生成AIを実業務に定着させるためには、DAPが有用です。（2025/2/18）

2025年のITトレンド10選【後編】
「AIエージェント時代」がやって来る　企業はどう備えるべきか
ビジネスにおけるAI導入が広がる中で、「AIエージェント」の登場に関心が寄せられている。企業はどう備えるべきなのか。押さえておくべきトレンドを3つ解説する。（2025/2/14）

攻撃に賢く対抗するためのAI活用【後編】
「脅威インテリジェンスとAIがあれば安心」と言い切れないのはなぜか
脅威の検出や分析に人工知能（AI）を利用する動きが広がっているが、事前に知っておきたい重要な注意点が幾つかある。5つのポイントで解説する。（2025/2/14）

CIO Dive：
成果はなくとも投資は倍増　AIの費用対効果の回収には忍耐が必要
AIプロジェクトへの投資が倍増する一方、現時点では成果を実感できていない企業が大半のようだ。投資コストの回収までは最大2年を要すると見込む企業が多い中で、成果を上げるには我慢強さが求められる。（2025/2/7）

米でカンファレンス開催：
現在の半導体製造は「非効率的」　AI活用でどう変われるか
AIが半導体製造も変えようとしている。半導体設計の分野では既にAIがかなり活用されているが、その波が半導体製造にも来ている。米国で開催された「AI Executive Conference」では、IntelとAnalog Devicesが、AIを用いて工場の生産性を向上させた事例を紹介した。（2025/1/29）

「dotData Insight」がアップデート　AIでデータクレンジングやテーブル拡張
dotData Japanがデータ分析プラットフォーム「dotData Insight 1.3」を発表した。AIによるデータクレンジングとテーブル拡張機能が強化され、データの品質向上と分析効率が向上した。（2025/1/28）

GHGベースでの企業活動の見える化へ：
PR：Scope3、CFP算定から始まる気候変動対策　信頼性高い2次データがもたらすもの
温室効果ガス削減への要求が強まっている。製造業ではサプライチェーン全体での削減が強く求められているが、その第一歩として必要な温室効果ガス排出量の把握を適切に行うのは困難だ。その中でどのように対策を進めていくべきだろうか。（2025/1/27）

海外医療技術トレンド（115）：
第2次トランプ政権下のゲノムデータ管理とプライバシー強化技術
本連載第95回で、米国におけるゲノムデータのサイバーセキュリティ対策を取り上げたが、バイデン政権から第2次トランプ政権への移行期間中も、さまざまな法令、ガイダンス案が公表されている。（2025/1/17）

約6割の企業が2025年にAIへの投資を増やすと回答：
オープンソースのAIツールに注目する企業が世界的に増加　2025年のAI投資動向は？
IBMは、企業のAI投資に関する調査結果を発表した。これによると、多くの企業は長期的な視点でAIに投資しており、ROIの改善とイノベーションの推進のため、オープンソースAIツールの利用に関心を寄せているという。（2025/1/16）

データ分析・基盤企業が占う2025年　命運を分ける要素は何なのか　Databricks、Snowflake、Qlikに聞いた
2024年には生成AIのビジネスでの活用が本格化した。2025年においてデータ分析分野ではどのようなムーブメントが起きるだろうか。データブリックス・ジャパン、Snowflake、クリックテック・ジャパンに、2025年の見通しを聞いた。（2025/1/6）

大量のデータでSuicaが超進化！　改札で「タッチ不要」が異次元のインパクトをもたらすワケ
ピッ！――駅の改札で、もうこの音を聞くことがなくなるかもしれない。東日本旅客鉄道（以下、JR東）は、Suicaの大幅なアップデートを予定している。このアップデートにより、Suicaをタッチしなくても改札を通り抜けられるようになるという。（2024/12/23）

本当に必要なAIスキル習得方法【前編】
「AI資格」は取る価値ある？　“本当に使える資格”の見極め方
AI認定資格の取得は本当にキャリアに役立つのか、懐疑的な意見がある。AI認定資格のメリットとデメリットについて触れ、適切なAI認定資格の選び方について説明する。（2024/12/20）

技術トレンド：
AI基盤構築を丸ごと支援するオファリング「NebulaShift ai」を発表、SCSK
SCSKはAI活用およびデータ統合向けのオファリング「NebulaShift ai」を発表した。AI活用インフラの設計、構築、運用を丸ごと支援するサービスだ。（2024/12/18）

GMOインターネットグループ調査：
生成AI「業務で利用」32％、前回から減少　そのワケは？
2024年2月以降、生成AIの認知率は約7割で停滞しているーー。そのような結果が、GMOリサーチ&AIによる調査で明らかになった。生成AI利用拡大における最も大きい課題とは。（2024/12/16）

“思ったより成果が出ない”のはなぜ？
AIへの投資は増えるのに、導入が“停滞気味”になる謎
さまざまな企業がAI技術を活用するために準備を進めているが、必ずしも理想通りにいくとは限らない。企業のAI活用を妨げる要因とは何か、説明する。（2024/12/6）

真に「データ中心の製造DX」を実現するには（4）：
加速する業界横断のデータ流通　製造業は何を指針に自社の対応を決めるべきか
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。（2024/12/2）

マテリアルズインフォマティクス：
準結晶と近似結晶に関する大規模基盤データベースを公開
統計数理研究所は、準結晶とその関連物質となる近似結晶に関する大規模基盤データベース「HYPOD-X」を公開した。準結晶研究に関するこれまでのデータを、一元的にデジタル化したものとなる。（2024/12/2）

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）