# データ戦略

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セキュリティ総論

【ガートナー解説】AI時代のデータ保護「必須アプローチ3選」とは？推奨ツールも紹介

【ガートナー解説】AI時代のデータ保護「必須アプローチ3選」とは？推奨ツールも紹介

2026/02/18

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生成AIの活用による情報漏えいリスクの高まりが懸念されている。背景には、生成AIがデータのユーザーとなり、社内データを自動探索し学習することで、人ではたどり着けなかった機密情報などが含まれるリスクが格段に高まることがある。どうすれば、生成AIにより情報漏えいを食い止められるのか。ガートナーの矢野薫氏が、有効な「3つの取り組み」について解説する。

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生産・製造管理

脱「紙とストップウォッチ」…製造現場の“ムダ”をデータで激変「5つのステップ」

脱「紙とストップウォッチ」…製造現場の“ムダ”をデータで激変「5つのステップ」

2026/01/05

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多くの製造現場では、いまだに「勘」や「過去の経験」に頼った生産管理が行われています。データ活用に取り組んでいるものの、その多くが単なる情報の可視化にとどまり、「経営改善」という本来の目的まで結びついていないのが実情ではないでしょうか。そこで今回、IE（インダストリアル・エンジニアリング）の視点から、製造現場の実績データをいかにして「利益」に転換していくか、その具体的な手法を解説します。記事中には、船井総合研究所が作成した「データ活用のフロー」を解説しているPDF資料（無料、全14ページ）を用意しているのでぜひご活用ください。

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デザイン経営・ブランド・PR

生成AIに「脅威」を感じた1,000億円企業社長…BCG流「思考法」で導き出した決断は

生成AIに「脅威」を感じた1,000億円企業社長…BCG流「思考法」で導き出した決断は

2025/12/11

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「うちの仕事、AIに全部取られるんじゃないか」──売上1,000億円企業の社長が感じた危機感は、多くの経営者が抱える不安そのものだ。市場調査という専門性の高い業務でさえ、生成AIで顧客企業が自前でできてしまう時代が来ている。だが恐怖で立ち止まることなく、第1回で紹介したBCG流の思考ツールを武器に、冷静な分析を開始した。社長が導き出した結論とは何か。『BCG　経営課題解決「20の思考ツール」　成果を最大化する「7つの要素」』を上梓したボストン コンサルティング グループ（BCG） マネージング・ディレクター＆シニア・パートナーの井上潤吾氏が、事例とともに解説する。

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データ戦略

データアナリストとは？仕事内容や年収・資格・向いている人は？

データアナリストとは？仕事内容や年収・資格・向いている人は？

2025/12/08

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ビジネスの現場で「データドリブン」という言葉を耳にする機会が増えた。その中核を担うのがデータアナリストという職種だ。単なる数値チェック係ではなく、データを読み解き、経営判断や事業改善につながる洞察を引き出す専門家である。平均年収は700万円を超えるとされ、キャリアの選択肢も豊富だ。だが、求められるのは技術力だけではない。ビジネス理解力やコミュニケーション能力も不可欠となる。本記事では、データアナリストの業務フローから年収事情、必要なスキル、さらには未経験から挑戦するための実践的なロードマップまで網羅的に紹介する。

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AI・生成AI

【ガートナー解説】日本企業のアプリ刷新成功は「わずか2割」？裏にある“4つの原因”

【ガートナー解説】日本企業のアプリ刷新成功は「わずか2割」？裏にある“4つの原因”

2025/11/26

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競争激化や生成AIの登場で、業務アプリケーションへの変革圧力が高まっている。しかし、ガートナーによると、2028年までにビジネス戦略と連動したアプリ刷新を行い技術的負荷を低減することができるのは日本企業の2割にとどまる見込みだという。なぜ、企業は刷新に苦戦し、適切なアプリケーション戦略を立案できないのか。その背景にある「4つの原因」と解決法について、ガートナーの本好宏次氏が解説する。

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AI・生成AI

ガートナー警鐘、その製品「実はAIエージェントじゃない」？見極め方と導入法を解説

ガートナー警鐘、その製品「実はAIエージェントじゃない」？見極め方と導入法を解説

2025/10/16

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ビジネスにおけるAI活用の広がりに伴い、近年注目を集めている「AIエージェント」。市場にはAIエージェントと名乗る製品が多く存在するが、その中には、RPAやワークフロー自動化ソリューションが「AIエージェント」と呼ばれる現状がある。本当に「AIエージェント」と呼べる製品をどう見極めれば良いのか。そして、それらを効果的に運用するにはどんなアプローチが有効なのか。ガートナーのピーター・デン・ハーマー氏が解説する。

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# データ戦略のニュース

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BI・データレイク・DWH・マイニング

SnowflakeとOpenAI、企業データ活用で2億ドル規模の提携を発表

SnowflakeとOpenAI、企業データ活用で2億ドル規模の提携を発表

2026/02/03

SnowflakeとOpenAIは2026年2月2日、企業向けの人工知能（AI）機能を共同で提供するため、総額2億ドル規模の複数年契約による提携を発表した。両社はこの合意に基づき、OpenAIが開発するAIモデルをSnowflakeのデータプラットフォームに組み込み、Snowflakeの顧客企業が自社データをAIで分析・活用できる環境を提供する。

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M&A・出資・協業・事業承継

NTTデータ、AWSと戦略提携を発表　企業のシステム刷新とAI活用を後押し

NTTデータ、AWSと戦略提携を発表　企業のシステム刷新とAI活用を後押し

2026/01/30

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NTTデータは2026年1月29日、米クラウド大手アマゾン ウェブ サービス（Amazon Web Services＝AWS）と戦略的協業契約（Strategic Collaboration Agreement＝SCA）を締結したと発表した。両社はこの契約に基づき、企業の古い基幹システムの刷新やクラウド移行、生成AIやエージェントAIの導入支援を共同で進める。業種を問わずデジタル変革を後押しし、企業がより効率的で柔軟なIT基盤を構築できるよう支援することが狙いだとしている。

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クラウド

Boxが「Box Zones」を発表　AWSとIBMクラウドで世界中でデータ保存が可能に

Boxが「Box Zones」を発表　AWSとIBMクラウドで世界中でデータ保存が可能に

2016/06/09

Boxは9日、Amazon Web Services（AWS）とIBMクラウドを活用し、日本、ドイツ、アイルランド、シンガポールにおいて、Boxのコンテンツの保存が可能になる「Box Zones」を発表した。各国で、企業に求められるデータ保存の必要条件に対応しつつ、重要なコンテンツの一元管理と生産性の向上を支援するという。日本ではAmazon S3を利用し、8月中に提供を開始する予定。

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データ戦略

55％が「無駄だった」と後悔…AI導入で失敗する企業が直面する“3つの大問題”

55％が「無駄だった」と後悔…AI導入で失敗する企業が直面する“3つの大問題”

2026/06/17

AI活用が企業の競争力を左右する時代に突入した。しかし、多くの企業がそのポテンシャルを最大限に引き出せず、データという巨大な壁に直面している。質の低いデータや分断されたシステムは、AIの判断を誤らせ、ビジネスに深刻なリスクをもたらす。信頼できるAIを構築し、真の顧客理解を実現するために、まずは何から始めるべきなのだろうか。

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IT戦略・IT投資・DX

【特集】生成AI時代を勝ち抜く「データ戦略」の再構築

【特集】生成AI時代を勝ち抜く「データ戦略」の再構築

2026/06/16

生成AIの進化により、企業の競争軸は「AIを使うか」から「AIを使いこなせるデータを持つか」へと移行している。だが現実には、データの分断、ガバナンスの未整備、人材不足といった課題が立ちはだかり、AI活用は思うように進んでいない。 本特集では、AIエージェントの実装からAI-readyな組織への変革、そしてそれを支えるモダンデータ基盤までを体系的に解説。さらに先進企業の実践事例を通じて、データドリブン経営を実現するための具体的な道筋を提示する。

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データ戦略

ドムドム藤﨑社長「失敗も課題も存在しない」──常識を超える“データ経営”の秘密

ドムドム藤﨑社長「失敗も課題も存在しない」──常識を超える“データ経営”の秘密

2026/06/09

売れなかった商品は「失敗」なのか？──日本最古のハンバーガーチェーン、ドムドムハンバーガーを再生させた藤﨑 忍社長は「そうではありません」と言い切る。直感と数字を掛け合わせ、外食の常識を次々と逸脱してきた藤﨑氏の経営術は、なぜここまで強いのか。Splunk Services JapanのCTO 森 玄理氏が、その哲学の核心に迫る。

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データ戦略

「中央集権チームが回らない」からの脱却。ドコモがPB級データを現場に開放し、AI活用を加速させた組織改革の舞台裏

「中央集権チームが回らない」からの脱却。ドコモがPB級データを現場に開放し、AI活用を加速させた組織改革の舞台裏

2026/05/25

モバイル通信事業者であるNTTドコモは、通信領域にとどまらず、ICTソリューションやスマートライフサービス（金融、エンタメ、ヘルスケア、ライフサポートなど）事業を大きく拡大している。スマートライフサービスの拡大に伴い、お客さまのスマートフォン等の通信ログ、および各種アプリの利用ログが爆発的に増加し、同社が保有するデータは種類・量ともに膨大なものとなっている。多岐にわたるデータを、同社ではどのように利活用しているのか。R&Dイノベーション本部 サービスイノベーション部ビッグデータ基盤担当の松原侑哉氏、成清修平氏、上野正暉氏の3名にNTTドコモのデータ活用の取り組みについて聞いた。

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AI・生成AI

【有識者が語る】これからは「AIに選ばれる」時代？金融人材に求められる“新たな役割”

【有識者が語る】これからは「AIに選ばれる」時代？金融人材に求められる“新たな役割”

2026/04/20

生成AIの急速な進化が、金融機関の組織と人材のあり方を根底から問い直している。海外の金融機関ではすでに、AIを前提とした組織や人材への移行が始まっている中で、日本の金融機関はどう変わるべきか。また、その変革を阻む構造的な問題とは何か。ビジネス＋ITでは金融とAIの最前線に立つ識者と各社エグゼクティブが一堂に集う「エグゼクティブ・ラウンドテーブル」を開催。AI時代の組織・人材・データをめぐる本音の議論をレポートする。

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AI・生成AI

障害はどの部署の責任…？ アプリ vs インフラの対立をなくす「実践ノウハウ」

障害はどの部署の責任…？ アプリ vs インフラの対立をなくす「実践ノウハウ」

2026/04/16

マルチクラウドやハイブリッドクラウドなど、ITシステムの複雑化が急速に進む現代。多様なAPI連携やサービス呼び出しが絡み合う環境下で、人間がすべてを把握し判断する従来型の運用は、やがて限界を迎えつつある。システム障害時の長引く調査、クラウドコストの最適化を巡る部門間の対立──これらの課題が、IT部門のリソースを奪い、本来のビジネス成長に向けた活動を阻害しているのだ。根本的な解決策をどう見つけるべきか。

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# データ戦略のイベント・セミナー

イベント・セミナー情報掲載（無料）

イベント・セミナー

東京都 2026/06/22

東京都 2026/06/22

【スシローを展開するF&LC様ご登壇！】AI時代のデータ基盤はこう創る！スシローの実践から学ぶ事業成長を加速させる次世代データ戦略

【スシローを展開するF&LC様ご登壇！】AI時代のデータ基盤はこう創る！スシローの実践から学ぶ事業成長を加速させる次世代データ戦略

 

このセミナーは、対面セミナー(現地開催のセミナー)となります。 ビジネスにおけるデータ活用が当たり前となる中、蓄積されたデータをいかに事業の力に変えていくかが問われています。さらにAI技術の普及により、基盤となるデータ戦略の重要性はますます高まっています。 本セミナーでは、回転寿司「スシロー」をはじめとする人気ブランドを世界展開し、売上高1兆円という目標に向かう株式会社FOOD & LIFE COMPANIES様を特別ゲストにお招きします。 海外展開の加速や「デジロー」に代表される店舗体験の変革など、グループ全体の事業成長を全方位で支える「次世代データ基盤」への刷新の裏側をお話しいただきます。 またSnowflake社からは直前に開催されるSnowflake Summit情報も含む最新情報のアップデートを、ジールからはSnowflakeでAIを活用する際のポイントをそれぞれご紹介します。 セミナー終了後には、スシローのお寿司をご堪能いただける懇親会をご用意しております。美味しいお寿司を味わいながらのご歓談をお楽しみください。 次世代のデータ戦略のヒントを得たい方、AI活用の「次の一手」をお探しの方は、ぜひ奮ってご参加ください。

イベント・セミナー

東京都 2026/07/24

東京都 2026/07/24

PendomoniumX Tokyo 2026

PendomoniumX Tokyo 2026

 

AIとともに“判断できる組織”へ 生成AIの進化は、企業にかつてない量と速度でデータを扱う力をもたらしました。しかし競争力を分けるのは、AIを導入したかどうかではありません。データとAIを、経営、プロダクト、顧客体験といった中核領域の意思決定にどう組み込み、組織として機能させられるかです。 PendomoniumX Tokyo 2026では、企業変革を担う経営層およびプロダクトリーダーとともに、AIとデータが実際の意思決定プロセスをどのように変え、組織の行動を前進させているのかを掘り下げます。思想や未来予測にとどまらず、実装と実践に焦点を当て、AI時代に求められる“判断の再設計”を議論します。

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イベント・セミナーランキング

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   東京都 2026/06/26

   生成AI フォーラム / AI エージェント フォーラム 2026 夏

2. 2
   オンライン 2026/06/24

   AI-Driven Development Conference Online 2026 夏

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   東京都 2026/06/19

   Security Management Conference Roadshow 2026 Spring 東京

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# データ戦略のホワイトペーパー

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。

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市場調査・リサーチ

【108社調査】製造業のデータ活用、明暗を分けたのは何か？

【108社調査】製造業のデータ活用、明暗を分けたのは何か？

2026/01/19

製造業のデータ利活用が加速する中、調査では75%の企業が取り組んでいるが、成果を実感しているのは45.3%にとどまる。一方、成果を上げられていない企業も32.4%存在し、データを使いこなせる企業とそうでない企業の二極分化が進んでいる。何が企業のデータ利活用を阻んでいるのか。本資料は、製造業108社の管理職・役員を対象とした調査から、データ利活用の現状と課題、その解決策を明らかにする。

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データ戦略

AI・データ利活用の効果を最大化する「論理データ統合」、ユースケースから学ぶ実践術

AI・データ利活用の効果を最大化する「論理データ統合」、ユースケースから学ぶ実践術

2026/01/19

製造業や金融業において効果的なデータ利活用を実現するためにはさまざまな課題がある。拠点や部門ごとのデータ分断が競争力低下を招く中、セキュリティとデータ共有の両立が求められている。さらに、マイグレーションや生成AI活用など、効率的なデータ利活用のために検討すべき事項は多い。これらの解決策として注目を集めるのが論理データ統合だ。本資料では、この技術を活用したデータ基盤により、データ統合やセキュアな共有、業務効率向上、効率的なマイグレーションやAIエージェントのガバナンス強化など、実践的なユースケースを紹介する。

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IoT・M2M・コネクティブ

データドリブンで実現する製造業DX～AI時代の戦略的経営～

データドリブンで実現する製造業DX～AI時代の戦略的経営～

2025/12/09

激化する国際競争、サプライチェーンリスク、そして人材不足など、製造業を取り巻く環境は大きく変化しています。激変する製造業では、AI/IoTを活用したデータドリブン経営が、企業の競争力強化に不可欠となっています。本講演では、当社にご相談いただいているケースから、データ利活用による戦略的経営のあり方について考察します。 ※ SBクリエイティブ株式会社 (ビジネス＋IT) 主催　2025年9月19日「製造DX-DAY@Industry Forum 2025 Autumn」より

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「基盤強化」×「分析組織強化」×「教育・普及」によるバリューチェーン全体での「AI民主化」に向けて

「基盤強化」×「分析組織強化」×「教育・普及」によるバリューチェーン全体での「AI民主化」に向けて

2025/11/21

東京ガスグループでは、トレーディング、生産管理、設備保全、営業、マーケティング、カスタマーサービスなどビジネス全体でデータとAIを活用し、業務効率化と新たな価値創出を目指しています。全社的なDX実現に向けた、「基盤強化」×「分析組織強化」×「教育・普及」によるAI民主化の取り組みをご紹介します。 ※SBクリエイティブ株式会社 主催 2025年2月26日「DX時代のデータ活用・分析 2025 冬」より

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需要計画立案業務におけるDX推進事例：新製品需要予測モデルの開発と業務プロセスへの適用

需要計画立案業務におけるDX推進事例：新製品需要予測モデルの開発と業務プロセスへの適用

2025/11/04

花王では、複雑なサプライチェーンの計画業務における意思決定を支援するため、DXを推進している。本講演では、一般的に難易度が高いとされている新製品の需要計画立案業務に対して需要予測モデルを開発、業務プロセスへ適用させることで収益改善に貢献した事例について紹介する。 ※SBクリエイティブ株式会社 (ビジネス＋IT) 主催　2025年8月29日「デジタル化によるサプライチェーン変革セミナー」より

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