ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 三井住友トラストグループはサイロ化をどう打破した？ 金融業界の厳格要件に挑む 三井住友トラストグループはサイロ化をどう打破した？ 金融業界の厳格要件に挑む 2026/06/16 三井住友トラストグループのデジタル戦略子会社として設立されたTrust Base。同社では事業部ごとにデータがサイロ化し、データ連携の非効率性という課題を抱えていた。そこで、グループ全体をつなぐ「データファブリック」構想を立ち上げ、金融業界の厳格な要件を満たす、セキュアで運用負荷の低い新たなデータ基盤を導入。これによりグループ全体のデータ連携を実現し、数カ月かかっていたデータ整理工数を約1カ月にまで短縮するなど、さまざまな効果をもたらした。その詳細な取り組みについて解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 年間「400時間削減」パナソニック コネクト、バラバラのデータ基盤をどう統一した？ 年間「400時間削減」パナソニック コネクト、バラバラのデータ基盤をどう統一した？ 2026/06/16 多彩な分野でB2Bソリューションを提供するパナソニック コネクト。さまざまな企業を傘下におさめ、複数の事業部を展開するが、それぞれ独立性が強く、マーケティングにおけるデータ活用がばらついていた。そのため、事業部間での施策比較や分析スキルの共有が難しく、一貫した顧客体験の提供も困難であった。そこで、データ利活用の平準化のため新たな基盤を構築。部門横断での顧客情報を統合し、データ共有にかかる時間を年間400時間削減、月4時間かかっていた主要指標の集計を約10分へと劇的に短縮、あわせて顧客体験の向上も実現した。本資料では、その詳細を解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 三菱UFJ信託銀行ら3社が辿り着いた「答え」、データ共有はなぜ進まなかったのか？ 三菱UFJ信託銀行ら3社が辿り着いた「答え」、データ共有はなぜ進まなかったのか？ 2026/06/16 三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）において信託機能を担うのが、三菱UFJ信託銀行を中核とする企業グループだ。同グループの3社は、データソースの増加に伴う管理工数の増大、データサイロ化による分析の効率低下、外部とのデータ共有の困難さなど、それぞれデータ利活用の課題を抱えていた。そこで3社は新たなデータ基盤の構築に着手。各社が独自に課題解決を図る中、同じデータ基盤の採用に至り、スムーズなデータ共有の実現、コスト削減、パフォーマンス向上などの効果を得たという。厳格な金融要件下でいかにしてデータを統合し、現場の利活用を促進したのか。本資料で詳しく解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI さらば手作業…「非構造化データ」をAIエージェントに活用するための「10ステップ」 さらば手作業…「非構造化データ」をAIエージェントに活用するための「10ステップ」 2026/06/16 全世界で爆発的に増え続けるデータのうち、約90％はテキストや画像、音声などの「非構造化データ」である。従来の非構造化データの分析は手作業が中心で、複雑かつコストがかかっていたが、生成AIやAIエージェントの登場により、活用のハードルは大きく下がっている。ただし、そこから真の価値を生み出すためには、AI活用に向けてデータを整備する必要がある。本資料では、データ整備のための「10のステップ」や、複数のデータ形式を組み合わせてインサイトを引き出す「マルチモーダルAI」の実践方法、強固なデータ基盤を構築し管理するためのベストプラクティスなどを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI PoC止まりはもう終わり、「AIエージェント」の大規模展開「3パターン」の成功法則 PoC止まりはもう終わり、「AIエージェント」の大規模展開「3パターン」の成功法則 2026/06/16 生成AIの次の段階として、自律的にタスクを実行する「AIエージェント」への注目が高まる中、すでに業務で活用し、価値を実感している企業も現れている。一方で、多くの企業は概念実証（PoC）の段階にとどまる状況だ。そこで本資料では、AIエージェントの本番環境展開に向けて、データエージェント、対話型エージェント、マルチエージェントシステムという3タイプの特徴や構築パターンを解説する。また、エンターテイメント業界で信頼度の高いデータを提供するLuminateのAIエージェント活用事例なども紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 顧客体験が激変する「AIエージェント」実装ガイド、導入の課題と成功への5ポイント 顧客体験が激変する「AIエージェント」実装ガイド、導入の課題と成功への5ポイント 2026/06/16 自律的にタスクを実行する「AIエージェント」が顧客体験に変革をもたらしている。すでに活用している企業では、パーソナライズされたサービス提供やカスタマーサポート効率化などを実現し、顧客満足度と定着率の向上といった効果を得ている。こうした背景から、82％の組織が今後3年以内の導入を計画しているが、既存システムとの統合、セキュリティ、ガバナンスの確立などの課題に直面している。本資料では、AIエージェントの基本知識から、既存システムとの統合やバイアスなどの倫理的課題を克服するための戦略、具体的な実装方法までを解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング AI活用も効果でない…Excel依存の「財務部門」が悲鳴をあげるワケ、その解決策とは？ AI活用も効果でない…Excel依存の「財務部門」が悲鳴をあげるワケ、その解決策とは？ 2026/04/01 長らく財務部門では、予算作成や分析などにExcelなどのスプレッドシートが活用されてきた。しかし、企業が扱うデータ量の増加や財務課題の複雑化に伴い、限界が見え始めている。バラバラに蓄積されたデータは一貫性がなく、AIと連携しにくく、インサイトが十分に引き出せないといった状況が重なり、潜在的な4つのリスクが顕在化しつつある。本資料は、これら4つのリスクを整理し、それぞれの解決へのアプローチを示すとともに、抜本的な解決策となるデータウェアハウスとセルフサービス分析の組み合わせについて解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング AI活用も効果でない…Excel依存の「財務部門」が悲鳴をあげるワケ、その解決策とは？ AI活用も効果でない…Excel依存の「財務部門」が悲鳴をあげるワケ、その解決策とは？ 2026/03/12 長らく財務部門では、予算作成や分析などにExcelなどのスプレッドシートが活用されてきた。しかし、企業が扱うデータ量の増加や財務課題の複雑化に伴い、限界が見え始めている。バラバラに蓄積されたデータは一貫性がなく、AIと連携しにくく、インサイトが十分に引き出せないといった状況が重なり、潜在的な4つのリスクが顕在化しつつある。本資料は、これら4つのリスクを整理し、それぞれの解決へのアプローチを示すとともに、抜本的な解決策となるデータウェアハウスとセルフサービス分析の組み合わせについて解説する。
ホワイトペーパー クラウド 断片化、運用複雑化、コスト増… データ活用を阻む「4つの壁」の壊し方 断片化、運用複雑化、コスト増… データ活用を阻む「4つの壁」の壊し方 2026/03/02 ビジネスの成功にデータの活用は不可欠となってきた。データから生み出されるインサイトにより、迅速な意思決定や、顧客・従業員体験の向上、利益拡大などが実現可能となる。しかし、多くの企業はデータを活用できる環境を整備できておらず、運用の複雑さやデータの断片化、ベンダーロックインなどにより、インサイトの生成が阻まれている状態だ。解決するためには、企業が保有するすべてのデータを統合・管理するデータプラットフォームが必要となる。それを活用することでどのような成果を挙げられるか解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 住友ゴム工業が目指す「真のデータドリブン」、待ち時間96％も削減した製造DXの全貌 住友ゴム工業が目指す「真のデータドリブン」、待ち時間96％も削減した製造DXの全貌 2025/08/12 タイヤ事業を軸足とした世界的メーカーの住友ゴム工業。同社は製造DXにいち早く取り組んでいた。だが、製造現場のIoTデバイスから生まれるデータは膨大で、サイロ化したオンプレミス環境ではスムーズにデータを処理できずにレスポンスの遅れが生じ、従業員のデータ利活用が思うように進まなかったという。そこで同社は、データ基盤の刷新を決定。それと並行して、3500名の従業員を対象としたDX人材育成プログラムを展開。この2つの取り組みを両輪として進めた結果、データ分析の処理時間を96%削減し、真のデータドリブン文化の醸成に向けた大きな成果を上げているという。その詳細を解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング タクシーアプリ「GO」のデータ活用術とは？ 8 社のデータ分析基盤構築・活用事例集 タクシーアプリ「GO」のデータ活用術とは？ 8 社のデータ分析基盤構築・活用事例集 2025/07/31 データの重要性が叫ばれて久しいが、実際のビジネス現場ではデータ分析・活用に苦慮する企業は多い。そうした中、タクシーアプリを運営する GO は、月に 3～5 件の新機能をリリースし、アプリの操作ログデータをもとにその効果を評価し、データドリブン 経営に役立てている。作品投稿プラットフォーム「pixiv」を運営するピクシブでは、既存のダッシュボードに生成 AI を組み合わせ、データ利活用の促進を図っている。本資料は、これらの事例に加え、講談社や三菱地所など、計 8 社のデータ活用の取り組みと、各社がどのようなデータ分析基盤を構築したのかを紹介する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 製造業で顕在化する「SAP ERP」の課題とは？ データ戦略を実現する環境の構築法 製造業で顕在化する「SAP ERP」の課題とは？ データ戦略を実現する環境の構築法 2025/05/16 製造業でSAP製品を採用している多くの企業では、データのサイロ化により可視化が困難となっている。さらに、ERPの統合によりレガシーシステムから履歴データが失われることが多く、その結果、データ戦略の実践が阻まれている状況だ。この解決策の1つとして、クラウドファーストのデータプラットフォームにデータを統合することが挙げられる。SAPとSAP以外のデータを一元管理し、予測精度の向上や製造現場の効率化などを実現可能とする。具体的に、計画・調達・製造・納入・サービスといった各業務プロセスをどのように改善するのか、システム移行をスムーズに進める方法と合わせて解説する。「SAP 2027年問題」に直面する企業にもぜひ目を通してほしい。
ホワイトペーパー クラウド 断片化、運用複雑化、コスト増… データ活用を阻む「4つの壁」の壊し方 断片化、運用複雑化、コスト増… データ活用を阻む「4つの壁」の壊し方 2025/04/01 ビジネスの成功にデータの活用は不可欠となってきた。データから生み出されるインサイトにより、迅速な意思決定や、顧客・従業員体験の向上、利益拡大などが実現可能となる。しかし、多くの企業はデータを活用できる環境を整備できておらず、運用の複雑さやデータの断片化、ベンダーロックインなどにより、インサイトの生成が阻まれている状態だ。解決するためには、企業が保有するすべてのデータを統合・管理するデータプラットフォームが必要となる。それを活用することでどのような成果を挙げられるか解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 東電グループのDXを担うテプコシステムズ、「データ活用環境」をどう構築した？ 東電グループのDXを担うテプコシステムズ、「データ活用環境」をどう構築した？ 2025/02/05 テプコシステムズは、東京電力グループをITとエンジニアリングで支援するプロフェッショナルである。東京電力グループでは電力の安定供給とゼロカーボンエネルギー社会の両立というビジョンに基づいたデジタルトランスフォーメーション（DX）を進めており、同社はその一翼を担っている。そこで取り組んだのが、コミュニティ型クラウドサービスの導入や、データを蓄積・活用するプラットフォームの構築、および、アジャイル開発の推進である。同社がどのようにしてデータ駆動型プラットフォームを構築し、グループの変革を推進しているのか、その詳細を解説する。
ホワイトペーパー データベース Oracleへの支出を減らしたい…データベース管理で“よくある”3つの課題の解決法 Oracleへの支出を減らしたい…データベース管理で“よくある”3つの課題の解決法 2025/01/28 長らく多くの企業でデータベースに使用されてきた「Oracle」だが、ライセンスとサポートにかかるコストを削減したいとの考えから、さまざまな取り組みが検討されている。また、昨今ではオープンソースのデータベース「PostgreSQL」が、開発者を中心に人気を集めているが、その導入にはさまざまな課題が存在する。こうした中、企業が導入するデータベースはますます多くなり、正確な情報へのアクセスが難しくなってきたことから、データウェアハウスやデータレイクが検討されている。本資料は、データベース管理やモダナイゼーションに関する、一般的な3つの課題の解決策について解説する。
ホワイトペーパー 金融AI 【経営幹部300人調査】金融機関の「生成AI+データ」戦略の要、クラウド変革の状況は？ 【経営幹部300人調査】金融機関の「生成AI+データ」戦略の要、クラウド変革の状況は？ 2024/12/18 近年、凄まじい勢いで普及している生成AI。金融サービス業界も激しい競争での生き残りをかけて、自社のデジタルサービスに「LLM（大規模言語モデル）」を実装する動きが活発化している。ただ、生成AI技術を活用したビジネス価値の最大化や懸念されるリスクへの対応など、課題も顕在化してきた。特に金融サービス事業者がAI戦略で成功を収めるためには、どうすればよいのだろうか？ 以下の資料では、グローバルにおける金融機関311人のエグゼクティブを対象にした調査結果を踏まえ、生成AIおよびクラウド、データ活用を成功に導く秘訣を解き明かす。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【生成AI入門ガイド】注意すべき「落とし穴」とは？ 進化に対応する4つのポイント 【生成AI入門ガイド】注意すべき「落とし穴」とは？ 進化に対応する4つのポイント 2024/12/18 2022年の公開以降、瞬く間に全世界に普及した「ChatGPT」。現在、ChatGPTに代表される生成AI（人工知能）技術は、金融業や製造業、小売、ヘルスケアなどのさまざまな業界で活用されている。しかし、効果的な実装にはさまざまな課題が存在する。生成AIの実装を妨げる障壁とは何か？ 生成AIの歴史を紐解きながら、注意すべき“落とし穴”、急速な進化に対応するための4つのポイントを解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング バラバラの企業データとCRMを統合、AI時代のデータ基盤で顧客体験を変革する バラバラの企業データとCRMを統合、AI時代のデータ基盤で顧客体験を変革する 2024/10/03 1人ひとりによりよい顧客体験を提供するには、顧客に関するあらゆるデータを集め、AIや機械学習を用いて分析して、顧客へのサービスに反映させる必要がある。データレイクやデータウェアハウスなどに投資はしていても、社内の組織や部門を跨いだ統合的なデータ活用には課題感を抱えている企業も多い。企業が顧客接点でAIを活用するには、信頼性やセキュリティを担保しながら、企業データという金脈から統合された唯一の顧客プロファイルという黄金を掘り出し、実際の顧客に対するアクションへと繋げていく必要がある。こうした課題を一気に解消できるのが、クラウド上のデータ基盤だ。本資料は、この基盤を用いてクラウド上のCRMデータと企業が保有するさまざまなデータを集約・統合し、AI・機械学習を組み合わせることで、優れた顧客体験を提供する方法を解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング サイバーエージェント事例：データ活用基盤をどう構築？ たった3日で作ることができたワケ サイバーエージェント事例：データ活用基盤をどう構築？ たった3日で作ることができたワケ 2024/09/18 DXを推進するため、さまざまな企業がデータへの取り組みを高度化している。たとえば、データウェアハウス（DWH）に保管されているデータをうまく活用すれば、継続的な業務改善や、新たなビジネスの創出を実現することも可能となる。こうした社内のさまざまなデータを分析・活用していくうえで不可欠なのが「API」だ。本書は、APIを取り入れるにはどうすべきか解説するとともに、メディア事業などを展開するサイバーエージェントが、データ活用基盤をわずか3日で作り上げた事例などを紹介する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 大日本印刷・サイバーエージェントが取った解決とは？ DXを阻む「バラバラ」データ 大日本印刷・サイバーエージェントが取った解決とは？ DXを阻む「バラバラ」データ 2024/09/18 DXの実現が企業の大きな経営課題となっている。その推進に必要不可欠なのが「データの利活用」だ。しかし、業務の現場では、データがさまざまなシステムやサービスに分散して存在していたり、それらのデータが連携されていないことが障壁になる。こうした企業内外に散在するデータを収集して有効活用するための最適な方法とは何か？ 以下の資料では、大日本印刷やサイバーエージェントが実践した課題解決策を紹介する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 「データドリブン」を基礎から解説、実現のカギとなるデータ連携と5つのポイント 「データドリブン」を基礎から解説、実現のカギとなるデータ連携と5つのポイント 2024/09/18 多様化と複雑性が増しているビジネス環境。経験や勘だけに頼っていては、誤った判断を下すリスクが高まっている。このような環境下で、企業が持続的な成長を遂げる鍵を握るのが「データドリブンな意思決定の実践」だ。ただ、多くの企業がデータを有効活用できていないのが現状だ。データドリブンな意思決定を実現するには、何が必要なのか。以下の資料では、データドリブンな意思決定の重要性と、その実現に向けたアプローチと具体的な方法論について、5つの重要ポイントやデータ連携ツールの役割や活用方法などを交えて解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 東電グループのDXを担うテプコシステムズ、「データ活用環境」をどう構築した？ 東電グループのDXを担うテプコシステムズ、「データ活用環境」をどう構築した？ 2024/09/05 テプコシステムズは、東京電力グループをITとエンジニアリングで支援するプロフェッショナルである。東京電力グループでは電力の安定供給とゼロカーボンエネルギー社会の両立というビジョンに基づいたデジタルトランスフォーメーション（DX）を進めており、同社はその一翼を担っている。そこで取り組んだのが、コミュニティ型クラウドサービスの導入や、データを蓄積・活用するプラットフォームの構築、および、アジャイル開発の推進である。同社がどのようにしてデータ駆動型プラットフォームを構築し、グループの変革を推進しているのか、その詳細を解説する。
ホワイトペーパー 市場調査・リサーチ 【9000社調査】生成AIはどれだけ拡大した？ データ基盤とAIの7つの最新トレンド 【9000社調査】生成AIはどれだけ拡大した？ データ基盤とAIの7つの最新トレンド 2024/08/14 生成AIの時代が到来し、企業にはどのような機会と課題が待ち受けるのか。データとテクノロジーに関する最新のトレンドを探るため、9000社以上の企業を対象に調査した。その結果、人気の高いAIプログラミング言語やデータ運用の傾向、AIの活用分野など、データ基盤の強化における3つのトレンドと、高度AI活用における4つのトレンドが明らかになった。本資料は、これら7つの最新トレンドについて詳細に解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 中日新聞社が「バラバラだったデータ」をわずか 7 か月でクラウドに一元化した秘訣とは？ 中日新聞社が「バラバラだったデータ」をわずか 7 か月でクラウドに一元化した秘訣とは？ 2024/08/05 名古屋を中心に東京、北陸、東海の 4 つの拠点で 7 銘柄の新聞を発行する大手新聞社の中日新聞社。同社はグループ各社でデータが分散管理されており、データを十分に活用できずにいた。これを解決するため、顧客情報を一元管理しグループ全体で活用するためのデータ基盤「中日 CDP」を実質わずか 7 か月で構築。短期間の開発ながら、マーケティング活動の効率化や新規サービスの創出が可能になったという。どのように実現したか、詳細な経緯を解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング ナイチンゲールはデータドリブンの先駆者？ 歴史に残る5つのデータ視覚化のインパクト ナイチンゲールはデータドリブンの先駆者？ 歴史に残る5つのデータ視覚化のインパクト 2024/06/07 データは歴史の重大な局面で大きなインパクトをもたらしてきた。たとえば、ナイチンゲールはクリミア戦争中に予防可能な病気による死者数をデータで示し、英国軍に衛生管理の重要性を認識させたという。その際、データの視覚化を行っていたことが現在も資料で確認できる。過去の歴史を見つめることで、データビジュアライゼーションの未来について多くのことが学べるだろう。本資料は、歴史上もっともインパクトをもたらした5つのデータビジュアライゼーションを紹介する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 生成AIをデータ分析で活用するには？ 自然言語で質問可、データの「なぜ」を理解する 生成AIをデータ分析で活用するには？ 自然言語で質問可、データの「なぜ」を理解する 2024/06/07 データの重要性が日々高まり続けている。だが、ある調査によると、2031年までの間にデータ分析業務に対応するための人材が200万人不足するとも言われている。この課題を解決するカギとなるのが、現在大きく話題となっている生成AIだ。データ分析にAIを活用することで、どのようなビジネス価値を創出することができるのか、その詳細を解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング チェックリスト付き：見やすいデータへ「ビジュアライゼーション」テクニック集 チェックリスト付き：見やすいデータへ「ビジュアライゼーション」テクニック集 2024/05/21 チャートやグラフ、マップなどによって、データを視覚的にわかりやすく表示する「ビジュアライゼーション」。効果的に活用できれば、データへの理解をより深めて、インサイトの取得を迅速化することが可能だ。本資料は、ビジュアライゼーションを「良い」ものから「素晴らしい」ものへと昇華するためのさまざまなテクニックを紹介する。効果的なグラフやビュー、ダッシュボードはどのように設計すれば良いか、また、設計後の評価が行えるチェックリストなど、データの視覚的分析のベストプラクティスをまとめた。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング なぜあなたのデータ分析はわかりにくい？ 優れた「ビジュアライゼーション」5つの条件 なぜあなたのデータ分析はわかりにくい？ 優れた「ビジュアライゼーション」5つの条件 2024/05/21 企業がより迅速な意思決定を行い、ビジネスで成功をつかむためには、データからインサイトを取得することが不可欠だ。そのためには、データの分析結果をより効果的に理解しやすくするために、ダッシュボードやレポートなどで視覚的に表示する「データビジュアライゼーション」が重要である。データビジュアライゼーションが優れているほど、よりデータを素早く理解し、意味のある回答を導き出すことが可能になる。そこで本資料では、チャートやダッシュボードのレイアウトなどを改善し、さらに優れたビジュアライゼーションを実現するための5つの方法を解説する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 視覚的データ分析の一歩先へ、「ビジュアル分析」で“なぜ”を深める 視覚的データ分析の一歩先へ、「ビジュアル分析」で“なぜ”を深める 2024/05/21 データへの理解を深めるためには、視覚的な方法でデータを掘り下げていく必要がある。そのための手法は主に2つあり、1つはダッシュボードやレポートなどにデータをグラフィカルに表示する「データビジュアライゼーション」。そして、もう1つが「ビジュアル分析」だ。データビジュアライゼーションがデータの「何」を尋ねることに適しているのに対し、ビジュアル分析はさらに一歩先へ踏み込み、「なぜ」を尋ねることで、データが伝えるストーリーを詳細に理解することが可能になる。本資料では、ビジュアル分析を利用することで得られるメリットについて解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 金融業界の「生成AI戦略」6つの最新トレンド、2024年に注目すべき重要ポイントとは 金融業界の「生成AI戦略」6つの最新トレンド、2024年に注目すべき重要ポイントとは 2024/04/22 世界市場は回復の兆しを見せているが、金融業界は今後、大荒れの可能性をはらんでいるという。このような状況下で金融機関が生き残るためのカギとなるのが「生成AI」だ。独自の生成AIモデルを構築できれば、顧客体験の変革や業務の合理化、コストの削減など、競争力を強化し、新たな価値を創出することも可能になる。しかし、生成AIの実装には、最適な戦略を立てることが必須となる。本書では、2024年に金融業界で重要になる、生成AI戦略の6つのトレンドを詳細かつわかりやすく解説している。
