AI時代のデータ管理／運用を変革する、“次世代型データベース基盤”の実力
AI活用が進む一方で、企業ではデータのサイロ化や前処理の負荷増大が課題になっている。本資料では、構造化／非構造化データを一元管理し、AI活用を支える次世代型データベース基盤の特徴を紹介する。
2026/05/22
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- データ分析
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「データ分析」の検索結果一覧（1ページ目）
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Kubernetes運用の分断を防ぐ、マルチクラウド時代の有効な一手とは？
企業のIT環境が急速に変化する中、マルチクラウド戦略の採用が進み、Kubernetes運用の複雑化が課題となっている。本資料では、増え続けるKubernetesクラスタとデータを安全かつ効率的に運用するためのアプローチを紹介する。
2026/05/22
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- システム開発
- クラウドネイティブ開発
生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
生成AIの台頭でデータ分析が加速する一方、ビジネスコンテキストの欠如によるハルシネーションが課題となっている。このリスクを回避し、AIの回答精度を高めるための鍵が、データにビジネス上の意味付けを行うセマンティックレイヤーだ。
2026/05/20
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「2024年問題」を契機に物流業界の課題を解決、事例に学ぶ業務改革のポイント
「2024年問題」は単なる残業規制にとどまらず、物流業界が抱える構造的な課題を克服する契機でもある。賃金や労働時間の犠牲から脱却し、「持続可能な物流」へと転換する改革の具体策を、実際の事例を通じて紹介する。
2026/05/19
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- 中堅・中小企業とIT
- 中堅・中小企業とIT
サーバレス運用の課題は監視 4種のAWSアプリ向け主要メトリクスを解説
インフラ管理の手間やコストの大幅な削減が可能となるサーバレス環境。一方で、サーバレスでのアプリケーションやワークロードのモニタリングには、サーバレス環境固有の課題がある。本書ではそのベストプラクティスを解説する。
2026/05/19
財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法
財務部門がAIで戦略的な組織へ進化するには、データ品質や規制対応、レガシー環境といった4つの主要な障壁の克服が必要だ。意思決定を改善し、ビジネス価値を引き出すためのアプローチを解説するとともに、それを解消する方法を解説する。
2026/05/18
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データ活用の未来像 AI時代のデータ基盤に求められる「3つの要件」とは？
AIから真の価値を得るためには、企業固有のデータを活用することが重要だ。本資料を通じて、その鍵となる3つの要素を解説するとともに、安全性を高めてAI-Readyな環境を構築するためのデータ基盤の在り方を探っていく。
2026/05/18
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- エンタープライズAI
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大阪市の未来を創る「行政DX」の本質と、その取り組みを支える統合基盤の実力
大阪市では、全方位的なウェルビーイングの実現に向けたデジタル化を推進しており、その一環としてバックオフィスDXに取り組んでいる。本資料では、その本質を解説するとともに、取り組みを支える統合プラットフォームを紹介する。
2026/05/11
「ログはあるが、原因特定に時間がかかる」から卒業するには？
マルチクラウドやオンプレミスを併用する環境では、ログ管理が部署ごとに分断されがちだ。この状態では障害発生時の原因特定に時間を要し、MTTR（平均復旧時間）の短縮が難しくなる。その課題をどう解消すべきか。
2026/05/08
AI時代の「市場調査」、データから“答え”を出すために必要な3ステップ
AIの発展でデスクリサーチが効率化される一方、他社との差別化が困難になり、人の手で現場の暗黙知などをつかみ取ることの重要性が高まっている。そこで本資料では、人とAIの得意分野を組み合わせた効果的な調査方法について解説する。
2026/05/01
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