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# データ戦略

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2024年1月に日本語版が発刊された『マッキンゼー REWIRED: デジタルとAI時代を勝ち抜く企業変革の実践書』は、世界中の企業のDXを支援してきたマッキンゼーが、これまで蓄積してきたノウハウを集大成した書籍である。同社の社員自身が「社内のバイブルが公開された」と述べる本書には、DXを成功に導く方法論が詰まっている。著者のエリック・ラマール氏と日本語訳の監修をつとめた黒川 通彦 氏に、特に日本企業の現状と課題、取り組むべきことを聞いた。今回は後編だ。

2024年1月に日本語版が発刊された『マッキンゼー REWIRED: デジタルとAI時代を勝ち抜く企業変革の実践書』は、世界中の企業のDXを支援してきたマッキンゼーが、これまで蓄積してきたノウハウを集大成した書籍である。同社の社員自身が「社内のバイブルが公開された」と述べる本書には、DXを成功に導く方法論が詰まっている。著者のエリック・ラマール氏と日本語訳の監修をつとめた黒川 通彦 氏に、特に日本企業の現状と課題、取り組むべきことを聞いた。

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。

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。

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。

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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# データ戦略のニュース

# データ戦略のスペシャル(記事)

IT環境の質とビジネスの生産性向上とが切り離すことのできない現在、システムやアプリケーションは常に問題なく動作していることが求められる。障害によるシステム停止やトラブル、パフォーマンスの低下は企業の損失に直結するため、その健全性と性能の維持は、企業にとって最優先事項の1つだ。一方でシステムはますます複雑化し、その運用の難易度は上がっている。この問題を解決するカギとして現在注目されているのが、AIだ。システム運用におけるAIの可能性と、具体的な活用方法を解説する。

AI技術の進化により、データ分析の重要性がこれまで以上に高まっている。しかしそこには、データ分析スキルを持つ人材の不足や、データ探索にかかる膨大な時間とコストという大きな障壁が立ちはだかる。こうした中、いま注目されているのが、生成AIとともに進化を遂げたデータ分析ツールだ。業種や企業規模を問わず、誰でも簡単にデータを活用し、ビジネス成長につなげることができる手法について詳細を探った。

今やビジネスにおいても無視できない存在になりつつある生成AI。生成AIをうまく活用することで、組織や事業が飛躍的に成長する可能性も大きく広がるが、そのためには適切な戦略策定が不可欠だ。AI活用に成功するためにどんな点に注意するべきなのか。最高技術責任者(CTO)や最高情報責任者(CIO)といった企業のIT戦略のかじ取りを担う立場が把握すべき、AI活用で直面しがちな「6つの課題」について解説する。

トヨタら爆速で推進、日本企業に「サプライチェーン横断データ連携」が必須となるワケ グローバルな経済環境が激しく変化する中、サプライチェーンの脆弱性が大きな課題として浮上している。コロナパンデミックや半導体不足、地政学リスクの高まりなどにより、従来の「効率性重視」のサプライチェーン運用だけでは対応が難しくなっているのだ。こうした状況を受け、サプライチェーンを横断したデータ連携による「レジリエンス(回復力)」の強化が図られている。そこで今回、d-strategy 代表取締役CEOの小宮 昌人氏に、トヨタの事例などを交えながら、日本企業が抱える課題や必要な行動について話を聞いた。

コスモの「製油所DX」、デジタルツインなどで「アナログだらけ」から大激変の舞台裏 アナログで非効率な上に、老朽化した製油所設備など多くの課題を抱えるエネルギー業界。「古い」イメージを持たれる同業界において、採用も難しくなっており、人手不足が深刻化している。こうした中、コスモエネルギーホールディングスでは、製油所の効率化と安全性向上を目指しつつ、魅力的な職場に変革するためデジタルプラント化を推進。データ統合基盤やデジタルツインの導入をはじめ、AIやクラウドを活用した革新的なDX施策を展開中だ。そこで今回、DXを推進するキーパーソンである、コスモエネルギーホールディングス IT推進部 システム開発1グループ長の八谷 鉄正氏と、コスモ石油 工務部 保全戦略グループ長の吉井 清英氏に話を聞いた。

契約者の縮小による保険料収入の減収や、自然災害の多発による支払機会の増大など、昨今の保険業界を取り巻く状況は厳しい。そんな今だからこそ、データやAIを活用した変革が求められる。しかし、実際にどうデータ活用を推進していいかわからない企業は少なくない。データ活用推進力を高めるための方法について解説する。

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# データ戦略のイベント・セミナー

Event Analysis & Modeling はビジネス部門の要望を理解しながら、対話的かつアジャイルにデータウェアハウス設計できます。 BEAMでは、「7つのW(Who, What, When, Where, Why, How many, How)」というフレームワークを活用し、ステークホルダーと連携しながらデータモデルを進化させる ことが可能になります。 <こんな方におすすめ> ・データを活用するビジネス部門のマネージャーや担当者 ・データウェアハウスの設計・運用に携わるエンジニア ・ビジネス部門と協業を深めたいDX推進部門の方

DX(デジタル・トランスフォーメーション)やデータドリブン経営の推進が進む中で、多くの企業が全社的なデータ活用に挑戦しています。しかし、健全で持続可能なデータ活用を実現するためには、重要な要素を見落としてはなりません。それが「データガバナンス」です。 データガバナンスとは、データ活用の目的を最大限に達成する一方で、リスクを最小限に抑え、組織全体のより多くの社員がデータ活用に積極的に参画できるようにするためのルールと環境を整備することです。しかし、その重要性を理解していても、実際の運用を見据えた実践的なルール構築に課題を感じている企業が少なくないのが現状です。 特に、データガバナンスは、ビジネスやIT部門だけでなく、法務部門を含めた全社横断的な取り組みを必要とします。また、急速に進化する技術や多様化するデータ活用のユースケースに対応する柔軟性も求められるため、その実現は容易ではありません。 本セミナーでは、実際の事例を交えながら、これらの課題に対する具体的なアプローチと解決策を探ります。

企業の競争力を高めるためにデジタルトランスフォーメーション(DX)を進める中で、多くの企業が「データ」を活用することが課題になっています。しかしながら、今まで利用しているアプリケーションやデータベースが混在し、いわゆる「データのサイロ化」によって、活用することが難しいのが現状です。また、TCO削減・サポート終了に伴う移行など様々な問題や課題が発生しています。 このセミナーでは上記の問題や課題を解決するため、多くの企業が検討するデータ分析基盤の構築や移行をAWSとSnowflakeで解決する時に役立つ手ほどきを行います。データ分析基盤の移行・構築の検討でお悩みの方や、これから検討を行う方におすすめのセミナーですので、ぜひお気軽にご参加くださいませ。

これから本格化するAI時代に向け、自社データを整備し、生成AIを活用する方針を立てる企業が増えています。しかし、具体的に何から始めるべきか悩む声も多く聞かれます。 本ウェビナーでは、BtoCビジネスを展開する中堅企業のDX推進担当者様を対象に、進め方を2ステップで解説。さらに、自社データ整備後に生成AIを活用することで実現可能な未来を、デモを交えてご紹介します。次に取るべきアクションを明確にするヒントをお届けします。

緊迫する世界情勢、混迷の度合いを深める経済環境など、日本企業は生き残りをかけDXを邁進しています。一方で生成AIの登場によるインパクトはビジネスの世界をも変えようとしています。AIやデジタル技術を自社のサービスに融合し、ビジネスに取り込むことで、日本企業がDXの課題を乗り越え、再び成長軌道へと向かうための切り札となるかもしれません。AIやデジタル技術を取り込み、ビジネス変革の体制を整え、持続的成長が可能な“デジタルAI企業”へと変わるために、日本企業はどのようなアクションをとるべきでしょうか? 本イベントでは企業のDXやAI活用の課題と現状を分析し、先進事例を紹介することで、日本企業がDXとAI活用を推進する上での解決策を提示します。

# データ戦略のホワイトペーパー

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。

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。

ビジネスにおいては、データの活用が不可欠である一方で、実際にデータから価値を引き出している企業は限られている。データからの価値を最大化するためには、「自動化による効率化」や「AIの活用」といった5つのポイントに焦点を当てることが重要だ。この資料では、アナリティクスの推進者が各ポイントで行うべきデータ、意思決定、技術に関する取り組みを、具体的な事例を交えて詳しく解説する。さらに、取り組みの進捗状況を確認するための30のチェックリストも紹介する。

# データ戦略の動画

データ活用を成功させるための鍵は業界独自データです。保険業界であれば、事故や罹災・罹患のデータです。そしてデータを活用し、ビジネスアジリティを実現させるためには、ロードマップを描くことが重要です。戦略立案、組織形成、データ収集・分析、施策実行に至るまでの具体的なポイントをお伝えします。 ※SBクリエイティブ株式会社(ビジネス+IT)主催 2024年11月20日「金融業界向けデータ活用・分析 2024 秋」より

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

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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