記事 経営戦略 「御社のデータ活用」が一向に進まないワケ、価値を出すために必要な手順とは 「御社のデータ活用」が一向に進まないワケ、価値を出すために必要な手順とは 2019/08/07 あらゆるビジネスにデジタル変革が必要である昨今、データを自社の武器に変えられているだろうか。なかなか成果が得られていないとしたらそれは、「データ活用に求められるリテラシー」が足りていないからかもしれない。データ分析を武器に、数々のビジネス課題解決してきたデータ＆ストーリーLLCの代表を務める柏木吉基氏の考えから「データで成果を得るために必要なリテラシー」を学ぼう。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング データ活用を任された！「3分で分かるBIツール選定のポイント」 データ活用を任された！「3分で分かるBIツール選定のポイント」 2019/08/02 必要なデータをわかりやすく繋ぎ合わせ、戦略策定や現状理解を助けてくれるBIツール。しかし、目的を定めず、必要な機能を見定めないで導入されることも多い。そこで、本記事では具体的な目的の定め方や、ツール選択のコツを伝授する。考えるべき3つのポイントとは。
記事 AI・生成AI 見据えるのは5年後、従業員全員を「データ人材」にするには今何をすべきか 見据えるのは5年後、従業員全員を「データ人材」にするには今何をすべきか 2019/07/12 AI活用の基礎となる、社内でのデータ活用の準備とリテラシー向上について説明してきた本連載。最終回となる今回は、データ分析・AI活用サービス企業mynet.aiで行った従業員向けのデータリテラシー向上の施策と、導入後に社内で起きた変化について、自社の例を用いて紹介しよう。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 【事例で学ぶ】BI失敗あるあるは「アクセス解析」で改善できる 【事例で学ぶ】BI失敗あるあるは「アクセス解析」で改善できる 2019/06/25 BIツールなどのデータ分析ダッシュボードは、組織の意思決定に必要であるが、肝心なのは“導入後”だ。「AIドリブンな組織を作る5ステップ」の第4回では、ダッシュボードを利用するユーザーからのフィードバックの収集方法と、ダッシュボードを改善して利用率を向上させる方法について、当社（mynet.ai）の取り組みを踏まえて紹介する。利用率改善には“ユーザーの声を聴くこと”だけが大事だと考えている方にはぜひ読んでほしい。
記事 AI・生成AI NVIDIA×IBM：ディープラーニングの本格活用になぜ特別なマシンパワーが必要なのか NVIDIA×IBM：ディープラーニングの本格活用になぜ特別なマシンパワーが必要なのか 2019/06/13 「ディープラーニング」を本格的にビジネスの現場に取り入れる動きが、ここにきて急速に高まっている。しかし、現実にディープラーニングで具体的な成果をあげている企業はまだ少ないようだ。なぜ本格活用は進まないのか。そして成果をあげるために必要なこととは何か。GPU分野のトップベンダーであるNVIDIAと人工知能分野のリーダー企業である日本アイ・ビー・エムが語り合った。
記事 AI・生成AI ディープラーニングのビジネス活用、「いざ実践」時の課題はどこに？ ディープラーニングのビジネス活用、「いざ実践」時の課題はどこに？ 2019/06/13 医療現場における画像診断や自動運転、製造業での品質検査や故障予知など、さまざまな領域で活用が進んでいる「ディープラーニング」。しかし、ディープラーニングをより効果的に実施するためには、データの蓄積からクレンジング、タグ付けなど膨大で地道な作業が必要となる。ビジネスへの適用を検討する企業は多いものの、どこから手を付けていいのかと悩む企業も少なくない。
記事 AI・生成AI IBMのCDOが明かす「自社のAI活用事例」、“AIエンタープライズ”への道のりとは IBMのCDOが明かす「自社のAI活用事例」、“AIエンタープライズ”への道のりとは 2019/06/12 経営資源としてのデータの存在感は強まるばかりだ。企業における「チーフ・データ・オフィサー（CDO）」の役割の重要性が認識される一方、データの整備が難しい、データを使いこなすのが難しい、データ活用を促すチーム連携が難しいといった課題も明らかになってきた。そこで米IBMでグローバルCDOを務めるインダーパル・バンダーリ氏と、日本アイ・ビー・エム IBM クラウド事業本部 IBM Data and AI事業部 Products & Solutions統括部長の村角 忠政氏に、データを起点とした事業変革の事例やデータ・プラットフォーム活用術について話を聞いた。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 「個人知」を「組織知」に変えられなければ、セルフBIに明日はない 「個人知」を「組織知」に変えられなければ、セルフBIに明日はない 2019/06/05 近年、BIの中でも特に広がりを見せているのが一般のエンドユーザーが自身で分析やレポートを作成できる「セルフサービスBI（セルフBI）」だ。しかしセルフBIには、その成功事例が「分析者」と「分析結果の利用者」が近いマーケティング分野などに限定されるといった批判もある。データに基づいた行動を組織として実現するには、「スキルを問わない」分析環境が必要だ。分析スキルを持つ者だけが得てきた「個人知」を「組織知」に変換するには何が必要なのか。
記事 データ戦略 楽天×IBM、2人の最高データ責任者が語る「消耗しない組織変革」のススメ 楽天×IBM、2人の最高データ責任者が語る「消耗しない組織変革」のススメ 2019/05/27 近年、企業経営における「データの重要性」がクローズアップされている。企業の中に眠るデータに光を当て、AIを駆使したビッグデータ解析を施すことでさまざまな知見を見いだし、ビジネス戦略にいち早く反映させていく。こうした「データ経営」を担う役職として、「チーフ・データ・オフィサー（CDO）」を設ける企業も出てきた。既に欧米の企業ではかなり一般的なCDOだが、国内企業ではまだまだ例が少ない。その数少ない1社である楽天で常務執行役員CDOを務める北川拓也氏と、米IBMでグローバルCDOを務めるインダーバル・バンダーリ氏に、CDOの役割や存在価値について話を聞いた。
記事 データ戦略 【5分テスト】あなたのデータ活用知識、どのくらい？ 【5分テスト】あなたのデータ活用知識、どのくらい？ 2019/05/20 凄まじい勢いで変化するビジネス環境において、企業が生き残るためのカギを握るのが「データ」だ。データを活用し、より深い洞察を得て意思決定を行える組織になるために、まずは最新の基礎知識を押さえたい。そこで、5分でデータ活用の理解度がわかる6つの質問を用意した。正答と解説も読めるので、ぜひ自身の知識を試してほしい。
記事 経営戦略 CIOの8割が進めるAI活用、サイロ化を克服して「使いこなす」ためのフレームワークとは CIOの8割が進めるAI活用、サイロ化を克服して「使いこなす」ためのフレームワークとは 2019/05/20 IoT時代の到来によるデータの爆発的な増加を背景に、ビッグデータ分析、さらにAIの活用が本格化している。だが、そうした取り組みの前に立ちはだかっているのがシステム、さらにデータのサイロ化の問題だ。この状況を打開し、社内データを可視化できなければ、社内にいくらデータが存在しても活用は困難だ。IBMアナリティクスのグローバルリーダーであるロブ・トーマス氏が、そのための手法や、そこで満たしておくべき要件、取り組みの高度化に向けたポイントについて、ノウハウを解説する。
記事 データ戦略 データを企業競争力につなげるには「3つのハイブリッド化」対応が必要だ データを企業競争力につなげるには「3つのハイブリッド化」対応が必要だ 2019/05/20 ここ数年で企業の本格的なデータ活用手段が広がり、データの構造も保管場所もワークロードもまったく違うデータを同じように取り扱えることが企業競争力の源泉となる時代になった。一方で、既存のIT資産を持つ企業ほどデータ活用環境の整備に手間取っており、データにまつわる「3つのハイブリッド化」への対応に苦慮している。これに対する有効な解決策はあるのだろうか。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング データ活用のアイデア9事例、なぜデータこそがこれからの競争を決めるのか データ活用のアイデア9事例、なぜデータこそがこれからの競争を決めるのか 2019/05/20 データを活用することによって、ビジネス環境の変化に迅速に対応する経営、すなわち「データ駆動型経営」が求められている。これは変化をチャンスに変える攻めの経営といっていいだろう。しかし、その意味を具体的にイメージできている企業の担当者はまだ少ないようだ。そこでデータ駆動型経営を実現する主要9分野でのデータ活用例を示すとともに、それを支える基盤構築の方法まで解説する。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 名寄せはなぜ重要なのか？ 顧客管理でキモとなるポイント 名寄せはなぜ重要なのか？ 顧客管理でキモとなるポイント 2019/05/20 データを活用してビジネス価値を生み出すことが企業に求められています。その前提として、社内に分散しているデータを統合・整理することが必要になりますが、その際には「名寄せ」を避けて通ることができません。いったい「名寄せ」とは何なのでしょうか。なぜ名寄せが必要なのでしょうか。そして、その具体的な方法とはどのようなものなのでしょうか。
記事 AI・生成AI データ活用者必読！知らないと損をするマスターデータ管理（MDM）の勘所 データ活用者必読！知らないと損をするマスターデータ管理（MDM）の勘所 2019/05/20 近年、マスターデータ管理（MDM）の重要性が強調されています。企業がビジネスにデータをフル活用するためには、データを正しく管理しなければなりません。そこでここではそもそもマスターデータとは何か、なぜマスターデータ管理が必要になってきたのか、導入を進める上でのポイントは何かについて、データベースやデータ管理に詳しくない方にも理解できるように解説します。
記事 データ連携・ETL・EDI データクレンジングの手法を解説、どうすれば価値あるデータとなるのか データクレンジングの手法を解説、どうすれば価値あるデータとなるのか 2019/05/20 企業経営や日常業務での意思決定にデータを活用することで、自社の競争力を高めようと考える企業が年々増えています。ところがデータ活用を本格的に開始しようとすると、必ず陥る落とし穴があります。それは、社内に蓄積しているデータも、社外から取り込んだデータも、必ずしもそのままでは利用できないということです。なぜそのようなことが起こるのか、またどうすれば活用可能な価値あるデータになるかについて分かりやすく説明します。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング データサイエンスでの人材不足、スキルを分解すれば糸口が見える データサイエンスでの人材不足、スキルを分解すれば糸口が見える 2019/05/20 機械学習などの先進技術を活用したデータ分析の取り組みが、大手企業や先進的なスタートアップを中心に進展している。新しい技術で何ができるのかという検証段階は過ぎ、業務課題を解決できなければ意味がないという共通認識ができつつあるのが現在の状況だ。とはいえ、データ分析を実際のビジネスに本格的に活用できている企業はまだ少ない。特に深刻なのが人材の問題だろう。そこでここでは、データにまつわる人材の問題を解決し、データをビジネスで活用するための処方せんを解説する。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 9割の企業が「役に立っていない」と非難するデータレイクを“宝物”にする方法 9割の企業が「役に立っていない」と非難するデータレイクを“宝物”にする方法 2019/04/01 さまざまなデータを活用して、ビジネスを加速させていくために欠かせないのが、データを一カ所で集中管理する仕組み「データレイク」の構築だ。しかし、単にデータレイクを構築してもうまく活用されずに終わるケースは多い。どのデータに信頼性があり、活用できるものなのか、容易に判断つかない状況に陥っているからだ。ではどうすれば「活用できるデータレイク」が構築できるのだろうか？
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング ガートナー3つの予測「2022年末まで、最も利用される分析ツールはExcelであり続ける」 ガートナー3つの予測「2022年末まで、最も利用される分析ツールはExcelであり続ける」 2019/03/18 ガートナー ジャパンは、今後3～5年間で企業の顧客戦略に大きな影響をもたらす動向に注目した、アプリケーション領域における2019年の展望を発表しました。
記事 経費精算・原価管理 CIOこそ注力せよ カスタマーエクスペリエンス先進企業「10の習慣」とは CIOこそ注力せよ カスタマーエクスペリエンス先進企業「10の習慣」とは 2019/03/04 本連載では、ITトレンドから毎回ホットなキーワードを取り上げ、その最新動向とともに筆者なりのインサイト（洞察）や見解を述べたい。第10回に取り上げるキーワードは「カスタマーエクスペリエンス」。この分野に詳しい米Gartnerのアナリストの話を聞く機会があったので、その内容を基に考察してみたい。
記事 デザイン経営・ブランド・PR 2018年“システム障害事例”を振り返る 高回復システムの作り方は「失敗に学べ」 2018年“システム障害事例”を振り返る 高回復システムの作り方は「失敗に学べ」 2019/02/06 システム障害が発生したときのビジネスへのインパクトは、ますます大きくなっている。実際ここ数年の傾向をみると、報道ベースでの障害事例は増加傾向にあり、企業評価やブランドが毀損されているケースは多い。独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）では、システム障害時の事例について取りまとめ、企業・組織等に有効な対策を練ってもらうためのガイドブックを数多く発行してきた。そこで障害事例を分析してきたIPAの山下 博之氏と目黒 達生氏に、システムの信頼性の高め方と、高回復力システムの作り方について話をうかがった。
記事 デザイン経営・ブランド・PR 徳力基彦が「ユーザーに頼れ」と語る理由、“認知やCVRだけを追う組織”になっていないか？ 徳力基彦が「ユーザーに頼れ」と語る理由、“認知やCVRだけを追う組織”になっていないか？ 2018/12/21 インターネットの普及により、これまでのマーケティングは変革を余儀なくされている。特にソーシャルメディアの登場は、誰もが気軽に意見を発信できる「一億総メディア化の時代」を推進し、もはや一般ユーザーの方が、企業よりも相対的に力が強くなってきた状況だ。ソーシャルメディアの企業活用に関する啓蒙を行うアジャイルメディア・ネットワークの徳力 基彦氏は「ソーシャルメディアでユーザーがメディア化し、従来のマスマーケティングとは異なる価値観のパラダイム・シフトが生まれています」と指摘する。新時代のマーケティングを成功に導くアプローチとはいかなるものだろうか？
記事 経営戦略 CIOの8割が進めるAI活用、サイロ化を克服して「使いこなす」ためのフレームワークとは CIOの8割が進めるAI活用、サイロ化を克服して「使いこなす」ためのフレームワークとは 2018/12/02 IoT時代の到来によるデータの爆発的な増加を背景に、ビッグデータ分析、さらにAIの活用が本格化している。だが、そうした取り組みの前に立ちはだかっているのがシステム、さらにデータのサイロ化の問題だ。この状況を打開し、社内データを可視化できなければ、社内にいくらデータが存在しても活用は困難だ。IBMアナリティクスのグローバルリーダーであるロブ・トーマス氏が、そのための手法や、そこで満たしておくべき要件、取り組みの高度化に向けたポイントについて、ノウハウを解説する。
記事 AI・生成AI データ活用者必読！知らないと損をするマスターデータ管理（MDM）の勘所 データ活用者必読！知らないと損をするマスターデータ管理（MDM）の勘所 2018/10/18 近年、マスターデータ管理（MDM）の重要性が強調されています。企業がビジネスにデータをフル活用するためには、データを正しく管理しなければなりません。そこでここではそもそもマスターデータとは何か、なぜマスターデータ管理が必要になってきたのか、導入を進める上でのポイントは何かについて、データベースやデータ管理に詳しくない方にも理解できるように解説します。
記事 データ連携・ETL・EDI データクレンジングの手法を解説、どうすれば価値あるデータとなるのか データクレンジングの手法を解説、どうすれば価値あるデータとなるのか 2018/09/20 企業経営や日常業務での意思決定にデータを活用することで、自社の競争力を高めようと考える企業が年々増えています。ところがデータ活用を本格的に開始しようとすると、必ず陥る落とし穴があります。それは、社内に蓄積しているデータも、社外から取り込んだデータも、必ずしもそのままでは利用できないということです。なぜそのようなことが起こるのか、またどうすれば活用可能な価値あるデータになるかについて分かりやすく説明します。
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 名寄せはなぜ重要なのか？ 顧客管理でキモとなるポイント 名寄せはなぜ重要なのか？ 顧客管理でキモとなるポイント 2018/09/20 データを活用してビジネス価値を生み出すことが企業に求められています。その前提として、社内に分散しているデータを統合・整理することが必要になりますが、その際には「名寄せ」を避けて通ることができません。いったい「名寄せ」とは何なのでしょうか。なぜ名寄せが必要なのでしょうか。そして、その具体的な方法とはどのようなものなのでしょうか。
記事 IoT・M2M・コネクティブ IoTプラットフォームとは何か？ 正しい選択をするためのたった1枚のスライド IoTプラットフォームとは何か？ 正しい選択をするためのたった1枚のスライド 2018/09/10 IoTが破壊的ノベーションとして自動車や機械、運輸やエネルギー、ヘルスケアなど幅広い産業のルールを大きく変えてしまう可能性を秘めているのは間違いないでしょう。昨今、IoTの進展とともに、頻繁に目にするようになってきたのが、「IoTプラットフォーム」というキーワードです。このIoTプラットフォームをめぐる覇権争いは、国と企業が入り乱れてIoTの勝者を決める重要な取り組みであると言われています。なぜIoTプラットフォームがそれほどまでに重要なのでしょうか？ 具体的な企業動向も踏まえて、今回はこのIoTプラットフォームについて解説します。（図のみ2023年8月3日に最新版に更新、解説文は更新していないのでご注意ください）
記事 BI・データレイク・DWH・マイニング 拡張アナリティクスの衝撃、データサイエンティストでさえ“仕事を奪われる” 拡張アナリティクスの衝撃、データサイエンティストでさえ“仕事を奪われる” 2018/09/10 ガートナーでは、2020年までに分析クエリの50％は、検索や自然処理言語、音声を使用して生成されたか、自動生成されたものになると予測している。こうした中で、今、BI／アナリティクスに関するトレンドの一大テーマといえば「拡張アナリティクス」だろう。すでに一部の人は気づいているかもしれないが、“21世紀でもっともセクシーな職業”と言われたデータサイエンティストでさえ、「仕事を奪われる」可能性がある。ガートナーのリサーチ ディレクター、カーリー・アイディーン氏が、拡張アナリティクスによってデータ分析（アナリティクス）のプロセスが今後どう変わるのかを解説する。
記事 データ戦略 メタデータ管理とは何か？ 「データのためのデータ」はどう活用すべきか メタデータ管理とは何か？ 「データのためのデータ」はどう活用すべきか 2018/09/07 1 今や多くの企業がデータ活用に本腰を入れている。だが、管理に手間取って、その価値を十分に引き出せていない企業も少なくない。そうした状況下で今後、注目を集めるであろうと目されているのが「メタデータ」によるデータの管理だ。ガートナーによれば、メタデータ管理に対する投資額は2020年までに倍増するという。メタデータとはそもそも何か。またどのように管理すればよいのか。ガートナーでバイス プレジデント 兼 最上級アナリストを務めるマーク・ベイヤー氏が、メタデータ管理の基本から実践法、注目の製品、そして取り組むにあたっての心得までを紹介する。
記事 その他基幹系 同業他社までが既存ビジネスを「破壊」する今、進化するIBM iに注目が集まる理由 同業他社までが既存ビジネスを「破壊」する今、進化するIBM iに注目が集まる理由 2018/08/15 IBM iは、1988年に発表されたIBM AS/400からスタートしたIBMの垂直統合型のサーバ・システムだ。高い安定性と堅牢性、セキュリティから多くの企業に導入され、現在も世界で15万社以上に利用されている。「オフコン」と呼ばれ、なじみのないユーザーにとってはレガシーなシステムと思われがちだが、実は、30周年を迎えた現在も、驚くべき進化を続けている。世界最速のスーパーコンピュータにも使われているプロセッサが搭載され、AIやモバイル、オープンソース・ソフトウェアとの連携も強化して、次の30年を見据えた投資が進められているのだ。日本アイ・ビー・エムでIBM i 統括部長を務める久野 朗氏の講演から、IBM iの現在と未来を整理した。
