証券会社のAI導入を成功させるには？ 保守的な文化や規制の壁の乗り越え方
資産運用やアセットマネジメントを担う証券会社においても、AIは業務変革をもたらしている。自動化により効率性が向上する一方、保守的な文化や複雑な規制が壁となり、導入に慎重な企業も多い。本資料では、その活用実態と成功の鍵を探る。
2026/09/10
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- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
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「AI／機械学習／ディープラーニング」の検索結果一覧（1ページ目）
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AI時代の自律的なパートナー 「データエージェント」構築＆活用ガイド
データ分析に対するビジネスのニーズは高度化する一方で、より有用なインテリジェンスをより迅速に得るには高度な自動化システムが必要となっている。複雑な問題を自律的に解決するデータエージェントの仕組みと構築手順を紹介する。
2026/09/10
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エージェントAIでは限界を迎えるバッチ処理、必要なデータ基盤とは？
AI時代に競争優位性を確立するにはリアルタイムに活用できるデータ基盤が欠かせない。しかし多くの企業ではバッチ処理のみが中心で、AIが求める即時性を十分に引き出せていない。本資料ではこの課題を解決するためのアプローチを紹介する。
2026/09/08
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AIの精度と鮮度を両立するRAG構築の秘訣。 生成AIでのリアルタイムデータ活用
生成AIの活用においては、回答の正確性や信頼性、さらにデータの精度と鮮度の確保が課題になってきている。本資料では、データ管理の課題を解消して、生成AIの精度を高めるデータストリーミングプラットフォームを紹介する。
2026/09/08
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質の高いAIアプリとエージェントを構築する“AI Ready”なデータ基盤とは
AIへの要求が高まる一方、汎用（はんよう）モデルの知識には限界がある。信頼性の高いAIアプリを構築するには、基盤モデルをオペレーショナルデータベースに接続し、企業固有のデータを活用できるデータ基盤を構築することが必要だ。
2026/09/08
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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。
2026/09/08
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財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
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。
2026/09/07
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AIエージェント連携で限界を打破する、次世代データインフラの全貌
より具体的、現実的な“次の潮流”としてエージェント型AIへの期待が高まっている。しかし従来の同期的なやりとりではAI間の連携が複雑化し、拡張の限界を迎える。そこで注目したい設計思想がイベント駆動型アーキテクチャ（EDA）だ。
2026/09/03
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AIを継続的な「価値創出装置」に変えるAIファクトリー構築法
AIの普及が進むが、一方でその効果が全社的な経営インパクトにつながらないというジレンマに陥っている企業は少なくない。この原因となるデータ基盤の課題を解消し、継続的な価値創出をかなえる「AIファクトリー」の構築方法を解説する。
2026/08/21
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東大教授と考える、AI時代の「データ主権」「信頼性」「ガバナンス」の在り方
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。
2026/08/18
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