「非構造化データ」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

AIとデータ基盤で実現する製造業変革論（3）：
「経験値大国」日本 ～SoIだからできる日本の経験値の活用～
本連載では、製造業の競争力の維持／強化に欠かせないPLMに焦点を当て、データ活用の課題を整理しながら、コンセプトとしてのPLM実現に向けたアプローチを解説する。第3回では、日本の製造業の強みである「経験値」の活用について考察する。（2025/6/27）

AI導入で見直すストレージ戦略【中編】
なぜAI時代のストレージは“クラウド優勢”なのか？
AIの実用化が進む中で、ストレージに求められる要件も変化しつつある。そうした中で、クラウドストレージの活用が広がっている背景とは。（2025/6/27）

IDPとは何か【前編】
手作業の書類処理は卒業　「IDP」（インテリジェントドキュメント処理）とは？
業務で発生するさまざまな形式のドキュメントを自動で処理する技術「IDP」は、多様な業務や分野での活躍が見込める。その仕組みと主要機能、具体的な活用例を紹介する。（2025/6/19）

IDPとは何か【後編】
手入力はもう終わり　書類処理を自動化する「IDP」ツール導入の手引
手作業の請求書処理をやめたい――。そのような声が上がる職場にお薦めなのがインテリジェントドキュメント処理（IDP）ツールだ。導入における課題や主要なIDPツールを紹介する。（2025/6/24）

AI導入で見直すストレージ戦略【前編】
オンプレミスか、クラウドか――AIの性能を引き出すストレージとは？
AI導入が進む中で、ストレージに求められる要件は複雑化しており、「クラウドとオンプレミスどちらの環境で運用すべきか」に悩む企業は少なくない。それぞれの利点を比較しよう。（2025/6/20）

オラクルDB、Google Cloud東京から直接提供開始　運用と性能はどう変わる
日本オラクルは東京リージョンで「Oracle Database Google Cloud」の提供を開始したと発表した。クラウド移行、AI活用、データ管理を支援し、他のリージョンへの展開も計画されている。（2025/6/18）

SAPが示す「フライホイール」構想でビジネスはどう変わる？　Sapphireアップデートまとめ
SAPの年次カンファレンス「Sapphire」では、AIコパイロット「Joule」を中心に、AI、アプリケーション、データの「フライホイール」戦略を発表した。SAPの最新ビジョンと製品アップデートをまとめる。（2025/6/12）

AI活用の現実的な選択肢【後編】
なぜ「LLM」ではなく「SLM」こそ企業にとって“実用的なAI”になるのか？
軽量で扱いやすいSLM（小規模言語モデル）への関心が高まっている。今後、LLMではなくSLMの重要性が高まるのはなぜなのか。専門家の意見を基に、SLMの実用性と将来性について考察する。（2025/6/11）

LLMより小規模モデルのトレンドも
オンプレミス再考の今、Clouderaが狙う「プライベートAI」の潮流とは
LLMの発展を機にAI活用の機運が高まる中で、今後トレンドになる可能性が指摘されているのが、プライベートAIや小規模のモデルだ。データ基盤を提供するClouderaはユーザー企業をどう支援するのか。（2025/6/6）

OpenAIのサム・アルトマンが語る「AIの未来」　その時、企業が準備すべきものは何か
Snowflakeの年次イベントにサム・アルトマン氏が登場した。汎用人工知能（AGI）の完成時期が話題になる中、AIブームの先頭に立つ同氏はデータプラットフォームベンダーと何を語ったのか。（2025/6/4）

AI活用の現実的な選択肢【前編】
小規模な「SLM」を“LLM並み”に賢くする「知識の蒸留」とは？
SLM（小規模言語モデル）は、LLMよりもコスト効率の高い選択肢として注目されている。SLMには弱点もあるが、「知識の蒸留」によってそれを克服できる可能性がある。その具体的な仕組みとは。（2025/6/4）

AI時代の自動化を考察する【中編】
「AIエージェント」があっても「RPA」がオワコンではない理由
RPAとAIエージェントはどちらも業務自動化に役立つ技術だが、それぞれ得意分野と限界がある。業務の特性に応じたRPAとAIエージェントの使い分け方を整理する。（2025/5/30）

難易度が高い生成AI導入　Dellが提案する“現実的”なアプローチとは
Dellは企業のAI導入を促進させるため、AIインフラやデータ基盤、パートナー連携を強化した。より多くの企業がAIの恩恵を受けられるという包括的なアプローチとは。（2025/5/22）

AIとデータ基盤で実現する製造業変革論（2）：
PLM実現の壁 ～構造的要因と組織のジレンマ～
本連載では、製造業の競争力の維持／強化に欠かせないPLMに焦点を当て、データ活用の課題を整理しながら、コンセプトとしてのPLM実現に向けたアプローチを解説する。第2回は「PLM実現の壁」について深掘りする。（2025/5/21）

大和ハウスが「UiPath Platform」でロボットを全面リプレース　“4つの決め手”とは
大和ハウス工業は、従来RPAで運用していた自動化ロボットを「UiPath Platform」で全面的にリプレースした。全面リプレースに踏み切った「4つの決め手」とは。（2025/5/19）

製造業の「データ統合」における課題解消策：
PR：現場から収集したデータを自動的に整理、製造業のデータ活用を加速させる秘策
データドリブン経営が注目されている製造業では、各所から収集したデータに対して、高精度なクレンジングを実施し、高品質なものに変換することが求められている。これをコストや工数を抑えて実現する方法を解説する。（2025/5/15）

第9回 JAPAN BUILD TOKYO：
北野建設と日立ソリューションズ、建設特化の生成AIで社内に埋もれたナレッジ活用へ
日立ソリューションズは長野県のゼネコン北野建設と共に、建設業で生成AIを活用した社内ナレッジ活用の検証を行っている。そのために社内で書式などが統一されていない図面や技術文書、報告書といったデータの構造化と、施工管理アプリとも連携する。若手社員へのノウハウ継承やヒヤリハット事例の収集、週次報告書の自動作成などが可能なり、近い将来は外販も見据える。（2025/5/13）

ServiceNow、マルチベンダーのAI連携を強化する「AI Control Tower」と「AI Agent Fabric」を発表
ServiceNowは、各種のAIエージェントやワークフローを中央集権的に管理する「AI Control Tower」とマルチベンダーを含むAI連携を強化する「AI Agent Fabric」を発表した。（2025/5/13）

AIエージェントの構築スピード、精度、スケーラビリティが向上：
IBM、企業のAIエージェント構築、展開をサポートするハイブリッドテクノロジー群を発表
IBMは、企業がAI活用の課題に対処し、自社独自のデータを用いてAIエージェントを構築、展開できるようにする新しいハイブリッドテクノロジー群を発表した。（2025/5/9）

SAP Business Data CloudとDatabricksが統合　データの一元化でAIエージェントはどう変わる？
SAPはBusiness Data CloudとDatabricksの連携を発表し、顧客のAIプロジェクトをサポートすることを明らかにした。アナリストは、データ管理の分野における重要な進化だと述べている。（2025/4/30）

なぜ今「RAG」が不可欠なのか【後編】
AIエージェントにも「RAG」は欠かせない？　企業はまず何から取り組むべきか
AIエージェントの構築においても、「RAG」（検索拡張生成）は重要な役割を果たす。企業はその真価を引き出すために、何から取り組むべきなのか。（2025/4/28）

AIとデータ基盤で実現する製造業変革論（1）：
PLMとは何か？ ～その意義と必要性～
本連載では、製造業の競争力の維持／強化に欠かせないPLMに焦点を当て、データ活用の課題を整理しながら、コンセプトとしてのPLM実現に向けたアプローチを解説する。第1回は「PLMとは何か？」をテーマに、その意義と必要性を考える。（2025/4/24）

プライベート環境にAIエージェントを構築　Domo「Agent Catalyst」を発表
DomoがAIソリューション「Agent Catalyst」を発表し、自律型AIエージェントを安全に構築できるプラットフォームを提供開始した。安全かつプライベートなプラットフォーム上に自律型AIエージェントを構築できる。（2025/4/23）

技術トレンド：
「AIは私たちが直面する最後の技術革命ではない」Snowflake創業者が見据えるもの
あらゆるベンダーがAIへの対応、AI機能の取り込みを急ぐ中、Snowflake共同創業者の一人であるクルアネス氏は「AIは私たちが直面する最後の（技術）革命ではない」と状況を分析する。Snowflakeの狙いはどこにあるのだろうか。（2025/4/9）

エージェントの柔軟性、拡張性を向上させるAPIとSDK：
OpenAI、AIエージェント構築ツール「Responses API」「Agents SDK」を発表　どう役立つのか、事例も紹介
OpenAIは、AIエージェント開発の新しいツール「Responses API」と「Agents SDK」を発表した。（2025/4/1）

「2025年以降の成長」を支えるマイグレ／モダナイジャーニー「最終解」：
PR：迫る「SAP ECC 6.0」のサポート期限　クラウド移行でビジネス変革を実現する方法
「SAP ECC 6.0」がサポート終了を迎える2027年末まであと2年。クラウド移行の最適解を模索する企業に向けて、AWSはSAPとの密な連携を基にさまざまな移行パスをラインアップしている。SAP向けクラウド基盤提供を統括するAWSのキーパーソンに、ERPをビジネス価値創出につなげるためのジャーニーについて話を聞いた。（2025/3/31）

Lustre推進のロスアラモス研究所も：
MetaやBlue Originが採用する分散並列ファイルシステム「Hammerspace」とは
Hammerspace社が日本市場での事業を本格化している。その製品はデータからメタデータを分離・集約し、管理する。これにより分散データの統合アクセスを実現するとともに、ボトルネックを回避してパフォーマンスを向上する。（2025/3/28）

期待高まる「AIエージェント元年」
「AIエージェントの波」に乗るなら今しかない？　企業は何をすべき？
2025年、「AIエージェント」の時代が本格的に到来する。企業が競争力を維持するためには、AIエージェントの導入と活用に向けた適切な準備が不可欠だ。具体的にどう備えるべきなのか。（2025/3/28）

OSSと商用製品はどう使い分けるべきか：
生成AI活用におけるデータベース管理はどうあるべきか――PostgreSQLをけん引するEnterpriseDBに聞く
生成AIの登場でデータ活用やデータマネジメントの在り方が大きく変わりつつある。生成AIの進化は速く、AIに関わるデータをどう管理するか、多くの企業の課題になっているのが現状だ。企業のデータとAIの取り組みを支援するEnterpriseDBのCEOに話を聞いた。（2025/3/24）

CIO Dive：
新技術特有の勇み足広告　AIエージェントを検討する少し前に考えること
AIエージェント市場は急拡大し、ベンダー各社は次々と新機能を投入している。一方、企業側はガバナンスやシステム統合の課題から慎重な姿勢を崩さない。市場の熱狂と現場の冷静な判断、その温度差の背景と今後の展望を探る。（2025/3/17）

PR：チャットbotだけが生成AI活用ではない　富士通が見出した「生成AI活用」の近道
ChatGPTなどの汎用的な対話型生成AIの登場によって、多くの企業が業務における生成AIの有用性に確証を得た。しかし、さらに高度な活用となると壁に突き当たる企業が多い。自社のシステムや業務に最適な形で生成AIを適用するにはどうすればよいだろうか。（2025/3/14）

DatabricsがAIエージェントの実運用を想定した機能強化を発表　管理性やエージェント評価向け機能も
AIエージェントの本番運用を想定した機能アップデートをDatabricsが発表した。（2025/3/15）

IBMがDataStaxを買収へ　watsonxを強化
IBMがDataStaxを買収すると発表した。「watsonx」の機能を拡張し、エンタープライズ向け生成AIのデータ活用を強化する。（2025/3/14）

生成AIの進化、デジタルの分散化、慢性的な人材不足などが影響：
2025年のサイバーセキュリティは何が“熱い”？　ガートナーがトップトレンド6選を発表
ガートナージャパンは、2025年のサイバーセキュリティのトップトレンドを発表した。同社は「セキュリティリーダーは、各トレンドに対して短中長期的な視点から議論し、戦略的ロードマップに反映させる必要がある」としている。（2025/3/6）

セキュリティニュースアラート：
Gartner、2025年に注目すべき6つセキュリティトレンドを発表
Gartnerは2025年のサイバーセキュリティに関する6つの主要トレンドを発表した。企業はこれらの動向を踏まえ、リスク管理の強化と持続可能なデジタル環境の構築が求められている。（2025/3/5）

企業の機密情報が国境を越えて流出する可能性が：
企業は「生成AIのデータローカライズ問題」にどう対処すべきか　Gartnerがリスクを軽減するための戦略的アクションを解説
Gartnerは2025年2月17日、「生成AIの誤用によるデータ侵害のリスク」に関する見解を発表した。同社は「現状のままでは市場が分断し、AIの拡張性や利点が制限される恐れがある」と注意を促している。（2025/3/5）

日本企業がAIで成長するために足りないものは：
PR：「日本企業のAI活用が進まない」はなぜ起こる？　12人の業界リーダーが指摘する真因
日本企業のAI活用を阻む課題や障壁は何か、それらを解消するポイントは。ITソリューションの国内トップランナー企業のトップが語った。（2025/3/4）

CFO Dive：
警察や公的機関でも広まる生成AI　安全性を保つために必要なこととは？
生成AIが活用され始めているのは民間企業だけではない。警察をはじめとした公共安全の分野でも広まりつつあるが、こうした機密性の高い情報を扱う分野ではより一層慎重なアプローチが求められる。（2025/2/27）

日本はAIで再成長できるのか：
PR：IT業界のトップランナーが集う「AI共創会議」開催　日本の成長に向けてタッグ
日本をAI後進国にしてはならない――ITソリューションの国内トップランナー企業のトップが語った「日本企業がAIで成長するための勝ち筋」とは。（2025/3/3）

NTT Com、RAG向けデータ構造化技術のパブリックβ版公開
NTTコミュニケーションズは非構造化データを活用するためのデータ構造化技術「rokadoc」のパブリックβ版を公開した。この技術はAIの活用に必要な構造化データを生成し、企業内ナレッジ検索の精度を向上させる。（2025/2/25）

「RAGの検索精度を上げる」データ変換サービスをNTT Comが発表
NTT Comが、非構造化データを構造化データに変換するサービスを発表した。複雑な構成／構造を解釈したデータ表現をすることで、RAGにおける検索の精度を向上できるという。（2025/2/21）

Gartner Insights Pickup（387）：
データガバナンスにおけるデータディスカバリを自動化するための3つのベストプラクティス
データガバナンスには、組織がデータをどう管理するかを定義する包括的なルールセットが含まれる。その主な根拠は、規制要件と組織の自主基準の2つだ。本稿では、データガバナンスにおけるデータディスカバリを自動化するための3つのベストプラクティスを紹介する。（2025/2/21）

プロンプトエンジニアを詳しく知る【後編】
生成AIの回答を洗練させる「プロンプトエンジニア」の“必須スキル”5選
プロンプトエンジニアは、生成AIツールに望ましい回答を出力させるためのプロンプトを作成する職種だ。プロンプトエンジニアとして活躍するためには、どのようなスキルが必要なのか。5つ紹介する。（2025/2/21）

CES 2025で見えた次世代AIの姿【後編】
「AIエージェント」開発に使える新ツールも　NVIDIAの“次の一手”を解説
NVIDIAはAI開発に関連する複数のサービスをCES 2025で発表した。AIエージェント開発に使えるツールなど、同社が新たに打ち出した内容を紹介する。（2025/2/20）

クラウドデータレイクとは何か【後編】
オンプレミスにはない「クラウドデータレイク」の長所と短所とは？
クラウドデータレイクには、オンプレミスのデータレイクにはない利点と欠点がある。どのような場面で役に立つのか。利用可能なサービスにはどのようなものがあるのか。（2025/2/13）

「システムを人に合わせる」が、生成AIで実現できるように：
「システムはLLMが前提に」――LayerX CTO松本氏が語る、生成AIがシステムにもたらす変化　「AIエージェントがSaaSを操作する時代」に危機感を募らせる理由
生成AIの進化は、ビジネスと同義となっているシステムの在り方をどう変化させていくのか。ブログやコミュニティー活動を通じて「システムはLLMが前提に」と情報発信しているLayerX CTOの松本勇気氏に、話を聞いた。（2025/2/12）

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）

注目すべき7つの「AIエージェント」　50万人以上のユーザーが使うツールも
AI技術の発展でさまざまなエージェントが誕生している。特徴的な7つのAIエージェントを紹介しよう。（2025/2/6）

クラウドデータレイクとは何か【前編】
いまさら聞けない「データレイク」とは？　データウェアハウスとの違いは
ビジネスにおけるデータ活用が求められる中、クラウドデータレイクへの注目が高まっている。なぜデータレイクをオンプレミスシステムではなくクラウドサービスで運用する必要性があるのか。（2025/2/6）

TechTargetジャパンエンジニア読本集
AIが“意味”を理解できる立役者「ベクトルデータベース」の秘密
画像や文章の「意味」を理解できるAIモデルを支えているのが「ベクトルデータベース」だ。従来のリレーショナルデータベースが抱える課題をどう解決し、何に役立つのか。（2025/2/5）