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先進企業で広がるAIエージェントのためのデータマネジメントとは？
経営戦略と人事戦略を「同期」させる。AI時代のデジタル基盤がもたらすHRモダナイゼーション
優れたユーザー体験で業務アプリを定着させるエンタープライズ向けノーコード開発ツールの実像
VDIの導入コストを抑制！コストコンシャスなエンタープライズクラスの仮想デスクトップ「Parallels RAS」とは
AI時代の“基幹インフラ”へ──
NEC・NOT A HOTEL・DeNAが語る
Zoomを核にしたコミュニケーション変革とAI活用法
加速するZoomの進化、エージェント型AIでコミュニケーションの全領域を変革
─「Zoom主催リアルイベント Zoomtopia On the Road Japan」レポート
14年ぶりに到来したチャンスをどう活かす？
企業価値向上とセキュリティ強化・運用効率化をもたらす自社だけの“ドメイン”とは
生成AI導入が迫るIT部門改革―従業員エンゲージメント向上に貢献するRidgelinezの処方箋
生成AI時代に求められるオンプレミス基盤─電力急増と機密性への対応策
AIエージェントと協働する時代の“備え”─Microsoft Securityが描くAI Readyなセキュリティ戦略
生成AIからAgentic AIへ―HCLSoftware CRO Rajiv Shesh氏に聞く、企業価値創造の課題に応える「X-D-Oフレームワーク」
食品・消費財業界の共通課題が「店舗周りの断絶の壁」─“MDM×データサービス”が打開の鍵に
「データ理解のためのデータ」準備が成功のカギに─プロセスインテリジェンスが示す生成AI活用の現実解
「プラグアンドゲイン・アプローチ」がプロセス変革のゲームチェンジャー。業務プロセスの持続的な改善を後押しする「SAP Signavio」
BPMとプロセスマイニングで継続的なプロセス改善を行う仕組みを構築、NTTデータイントラマートがすすめる変革のアプローチ
1億人に近いdポイントクラブ会員基盤のデータを活用したデジタルマーケティングでカスタマーファーストを追求
SAP 2027年問題をDX推進のチャンスに変える！ MDMを起点とするデータ統合基盤の構築方法とは
AIに真の力を発揮させるデータ活用に不可欠な「ビジネスメタデータ」の意義と整備法
生成AI時代のデータ急増への“処方箋”。容量、電力効率、運用問題を抜本解消可能なストレージとは？
既存データから新たな示唆を得る─エンタープライズ企業の先進事例に見るAI SaaSのインパクト
タクシーアプリ「GO」のデータ活用と、Google Cloudが目指す生成AIデータエージェントを解説
新規開発推進の鍵はエンジニアの“あらゆる”業務効率化、生成AI機能は何にどう効く？
差分は資産、現場の知恵で勝つ─欧米型とは一線を画す日本独自の製造DX戦略
データで切り拓く！デジタルバンク「みんなの銀行」の競争力を高めるデータマネジメント
MDMプロジェクト成功への道筋。障壁を乗り越え、成果を出すための実践的アプローチ
ServiceNowが推進する、ノーコード開発と生成AIによるアプリ開発とガバナンス確保のアプローチ
ROBONが提唱する、人材／スキル不足の時代になすべきデータ活用の新アプローチ
セゾンテクノロジーが提案する、生成AIとデータカタログで作る「柔軟で変化に強いデータ分析基盤」
DevOps＆オブザーバビリティでICT基盤を強化、三越伊勢丹グループの変革を支える
「Vポイント」のCCCMKホールディングスがSnowflakeで構築した大規模データ基盤を解説
中央集権型と自律分散型の両方式に適用可能なデータ基盤構築とデータマネジメントを実践
DXの本格化と生成AIがもたらしたデータマネジメント新局面における課題解決とは
分散データの壁を超える実践的アプローチ─「データ仮想化」でビジネスを加速する
AI本格活用期のデータマネジメント実践講座─データパイプラインの最新像とグローバル先進事例
荏原製作所が取り組むデータ仮想化基盤によるデータ利活用。直面した課題とその解決策とは
日本企業と生成AIが「ちょうどいい関係」を築くための3ステップ、さくらインターネットが提言
生成AIによる開発で“有識者依存”からの脱却を！目指すはコード生成を越えた開発プロセスの一気通貫
企業におけるデータの利活用のあるべき姿とは？ AutoMLプラットフォームで叶える「未来志向型」の意思決定
先進企業で広がる「AIのためのデータマネジメント」、そして「データマネジメントのためのAI」とは？

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[特集]AI Ready Dataの設計と実践─生成AI/AIエージェントの真価を引き出すデータマネジメント

生成AI/AIエージェントの成果は、その基盤となるデータの品質と整備度で決まる。AIが真に活用できる「AI Ready Data」の構築に向けて、IT部門やデータ活用推進者は今、何をなすべきか。イチオシ特集ページへ＞

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