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。
2026/04/17
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事例に学ぶ、AIの価値を最大化するデータ基盤のクラウド移行
AIは競争力を高める鍵だが、多くの企業ではその価値を引き出すデータ基盤を構築できていない。その解決方法として注目されているのがBigQueryのような統合型クラウドプラットフォームへの移行だ。
2026/04/17
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真のAI対応を可能にするインフラを構築するには？ クラウド移行のロードマップ
AI時代を迎え、企業はその変化のスピードにキャッチアップすべく、制約の多い従来のインフラのクラウド移行、モダナイズを進めようとしている。クラウド移行が必要となる理由と、移行に向けた理想的なロードマップに迫る。
2026/04/17
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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。
2026/04/17
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バッチ処理の限界を超える「データストリーミング」、AIを含む10のユースケース
AIを含むデータドリブンビジネスにはスピード感が求められるが、多くの組織はバッチ処理に依存しており、リアルタイム性が課題である。そこで注目されているのが、データストリーミングだ。AIをはじめとする10のユースケースを紹介する。
2026/04/17
コンテキストエンジニアリングへの移行が進む？ 2026年のAI主要動向を予測
生成AIが本格的に台頭して企業の活用も進むなど、AIの動向は急速に変化している。2025年は「推論して自律的に行動できるAIサービス」が注目されたが、2026年は何が起こるのか。2026年に予測される主要な動向について解説する。
2026/04/17
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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。
2026/04/17
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ソフトウェア開発のAI投資、ROIをどう測る？ 経営と現場の共通言語を作る極意
開発組織の9割近くにAI活用が浸透する一方、25％の企業がROIを測定できず課題を感じている。ROIが不明慮では適切な投資判断を下せず、開発競争力の低下は免れない。開発組織に即した適正なROI測定方法と生産性を可視化する方法を解説する。
2026/04/17
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安全なAI活用とデータ保護を実現、進化するGoogle Chromeの現在地とは？
Webページ閲覧や情報検索のためのツールという枠を超え、今やビジネスを支える重要な基盤となったブラウザ。代表的な存在である「Google Chrome」が搭載する多彩なAI機能と、その安全な利用をサポートする管理ソリューションの全貌とは？
2026/04/14
自社に最適化したAIモデルを簡単に作成、ユースケース別に見る課題解決方法
AI活用への注目度が高まる一方、中小企業では専門知識や予算の不足が導入の壁となっている。そこで注目したいのが、社内に蓄積したデータから簡単に自社業務向けのAIモデルを作成し活用できるサービスだ。
2026/04/14
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