「非構造化データ」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「誰にも会わずに帰る店」の寂しさ　すかいらーくがロボット配膳の先に挑むAI接客
デジタル化が進み、人と接することなく食事を終えられる飲食店が増えている。その利便性の裏で失われつつある「人ならではの価値」をどう取り戻すのか。すかいらーくホールディングスは、AIを人の代替ではなく、人の価値を引き出す道具として活用し始めている。（2026/7/10）

ITニュースピックアップ：
Microsoftが25億ドルを投じてAI変革組織を新設　顧客データの学習利用、マルチモデル対応はどうなる？
Microsoftは25億ドルを投じ、6000人の専門家を擁する新組織を設立。「PoC止まり」に悩む企業のAI変革を支援する。企業が最も懸念する「データの安全管理」や「モデル選択の自由」に対して同社が出した答えとは。（2026/7/9）

真の「AI Ready」を実現させるデータベースモダナイゼーションとは：
PR：「AIファースト」の前にやるべきこと――東大、日本マイクロソフト、リコー、レゾナックが語るデータ基盤の未来
AI利用の取り組みが活発化する一方、成果を十分に享受できている企業は一部にとどまる。その背景には、既存のデータベースやインフラが“AI前提”の仕組みになっておらず、データの品質、所在、来歴、権限管理が十分に整備されていない課題がある。真の「AI Ready」とは、AIツールを導入することではなく、企業内の業務データを信頼できる形で管理し、AIやアプリケーションから安全に活用できる状態にすることだ。では、その実現に向けて、データ基盤をどうモダナイズすべきなのだろうか。（2026/7/8）

Weekly Memo：
FDEとリコーの新コンサルサービス、どこが違う？　AXのパートナー選びを考察
企業はAXに向けてどのようなベンダーをパートナーに選べばよいのか。リコーの新たなAIコンサル会社と最近よく聞く「FDE」との共通点と相違点を明らかにしつつ、考察する。（2026/7/6）

AWS Summit Japan 2026：
AWSの「静かな」戦略シフト　OpenAIとAnthropic“1日違い登壇”の意味を読み解く
生成AIで競合するOpenAIとAnthropicを1日違いで基調講演に招く――。「AWS Summit Japan 2026」で浮かび上がったのは、モデルの賢さではなく「別のあるもの」を握ることで、基盤の価値を保ち続けようとするAWSの戦略シフトだ。（2026/7/3）

AIニュースピックアップ：
日立、ミッションクリティカル領域におけるAI活用を支援　「Hitachi iQ Studio」の3つの特徴
日立製作所のグループ会社が、企業の基幹業務へのAI適用を支援する新プラットフォーム「Hitachi iQ Studio」の国内販売を開始した。ミッションクリティカル領域での展開を狙うこのソフトウェアの3つの特徴とは。（2026/7/2）

AccentureとAvanadeがMicrosoftと協働して開発：
製造現場のトラブル解消を「AI工場長」が支援？　「エージェント型工場」とは
AccentureとAvanadeはMicrosoftと協働し、製造業向け工場インテリジェンスシステム「エージェント型工場」を開発したと発表した。（2026/6/29）

“AIの回答が薄い問題”をどう解決？　日本ハム、「AIが食べやすいデータ」作戦の全貌
データ×AIによる意思決定を推進するには、非構造化データを「AIが食べやすいデータ」に変える必要がある。日本ハムが選んだアプローチとは。（2026/6/26）

Interop Tokyo 2026：
「“社長AI”って意味ある？」→言った本人も手のひら返し　幹部の9割が高評価したNTTドコモビジネスの「AI小島社長」開発録
経営トップの判断や思考をAIで再現する取り組みが、国内の大企業に広がっている。NTTドコモビジネスが開発し、同社幹部の9割が「方針理解に役立った」と評価するという「AI小島社長」に迫る。（2026/6/30）

GitHubの隙を突くAWSの猛追　自律型DevSecOpsで開発現場の負荷をゼロに
AWSがAIエージェントを大幅刷新した。信頼性や価格体系の問題に揺れるGitHubを追い詰めるべく、開発ライフサイクル全体をAIが主導する戦略を鮮明にしている。「検知して終わり」の時代は過ぎ、自律型DevSecOpsが情シスの現実的な選択肢となりつつある。（2026/6/19）

GPUを遊ばせないデータ基盤の構築術：
PR：AI推進の裏で企業を襲うデータ管理のわな　大量情報がもたらす課題と解決方法
AI活用が進んでいるが、データは分散し、統合後も数PBを超えるデータの移行には年単位の時間を要する。AI投資が無駄にならない「データ基盤」づくりの盲点と、その解決方法とは。（2026/6/16）

「先送りされた更新需要」が奏功
世界ストレージ市場が急成長　オールフラッシュが“今”売り上げの過半数を占める理由
IDCは、2026年第1四半期の外部エンタープライズストレージシステム市場動向を発表した。市場売上高は前年同期比22.7％増の92億ドルとなり、大幅な成長を記録した。（2026/6/17）

AIニュースピックアップ：
AI活用は実験から実績へ　Microsoftが示した経営層の論点
Microsoftは、「Build 2026」で、企業AIを試行から本番運用へ移す要点として、自社データ理解、基盤整備、成果創出を示し、「Microsoft IQ」や「Microsoft Agent Platform」「Microsoft Foundry」「Microsoft Discovery」、GPU基盤の活用を各経営層へ訴えた。（2026/6/17）

財務諸表だけでは勝てない　ブルームバーグ日本トップが語る「非構造化データ」の重要性
デフレからインフレへ経済の潮目が激変した日本市場。もはや過去の数値（財務諸表）を眺めるだけのデータ経営では勝てない。情報の洪水におぼれず、気象や音声などの「非構造化データ」をいかに素早く選別し、リアルタイムの決断に生かすか。金融情報インフラを支えるブルームバーグの日本トップに、情報過多を突破するデータ経営学を聞く。（2026/6/17）

AI Readyは適切な基盤から：
クラウドAI依存からの脱却　NASベンダーが仕掛ける「社内AI基盤」構想
生成AIの普及で企業データの価値が向上する一方、その保管先や活用基盤を誰が握るのかが新たな争点になっている。NASベンダーとして知られるSynologyがローカルLLMやAIエージェントを武器に描く次世代戦略は、クラウド依存が進んだ企業ITにどんな変化をもたらすのか。（2026/6/16）

Weekly Memo：
Box CEOが語る「AIによるコンテンツ管理プラットフォームの進化」　同社の優位性を考察
コンテンツ管理プラットフォームを提供するBoxのCEOがAIによる進化について語った。同社の進化は、エージェンティックAI市場がこれからどのように形成されるのかを映し出す、エポックメイキングな動きの一つともいえそうだ。（2026/6/15）

AI資産の“共通流通基盤”へ
MCPとどう違う？　Linux Foundationの「OpenSharing Project」の役割やメリットは
The Linux Foundationは、AI資産を安全に共有するためのオープンプロトコル「OpenSharing Project」を発表した。（2026/6/12）

脱サブスクの現実味を問う：
脱Googleって本当にできるの？　オンプレ回帰で存在感を増す台湾企業の挑戦
クラウドは便利だが、請求額やデータの置き場所に不満を抱く企業も増えている。Google DriveやMicrosoft 365に頼らず、同等の利便性を自社管理下で実現できるとしたら。台湾発のSynologyが打ち出した新戦略は、オンプレ回帰の流れを象徴する一手として注目を集めそうだ。（2026/6/11）

情シスが押さえるべき最新アプローチ
AIが「質の悪いデータ」を拡散？　限界を迎えたETLと次世代データ基盤の最適解
生成AIやAIエージェントの普及を背景に、企業ではビッグデータ統合の重要性が高まっている。本稿は、ビッグデータ統合を成功させる最新の5つのベストプラクティスをデータ統合の専門家が紹介する。（2026/6/11）

“机の下でこっそり”AI使う――セールスフォース社長のAIエージェント活用術とは
AIエージェント製品に注力する米Salesforce。日本法人社長も「日常的に使っている」という。その活用方法とは。（2026/6/10）

生産性を100倍にする新職種　エンジニアの不安に答える「AI時代のキャリア」とは？
米BoxのCEO、アーロン・レヴィ氏が提唱する生産性を100倍にする新職種「AIエージェント運用担当」の役割とは？　エンジニアの不安に答える「AI時代のキャリア」の在り方に迫る。（2026/6/9）

意思決定プロセスを資産化　Salesforceを超えるAI基盤「コンテキストグラフ」の正体
米ベンチャーキャピタルのFoundation Capitalは、AIエージェント時代のエンタープライズソフトウェアにおける新たな競争軸として「コンテキストグラフ」（Context Graph）を提唱する論考を相次いで発表した。（2026/6/2）

Confluence、M365、Notionなど
AIナレッジ管理ツール10選を本音で比較　自社に最適なのは？
生成AIを活用したナレッジ管理ツールは、断片化した情報を集約して業務を効率化するが、製品ごとにガバナンスや拡張性の差は大きい。Confluence、M365、Notionなど主要10製品を比較し、評価基準を詳説する。（2026/6/2）

製造ITニュース：
重要案件の見逃しを防いで見える化　OKIが実用化を目指すAIメール管理技術とは
OKIは、受信したメール内容を生成AIで解析し、緊急案件の兆候把握や対応タスクの自動抽出、優先度が高い案件を数値化して管理可能なシステム「AI Task Navigator」を開発したと発表した。同システムは2026年6月1日からEMS事業に関連する業務で実証実験を開始し、2027年4月に実用化を目指す。（2026/5/29）

分断されたシステムが招く問題
モデルナが直面したデータ散在　Salesforceの「AIエージェント」が救世主に？
ライフサイエンス業界ではシステムの分断によるデータの散在や業務の属人化が深刻な課題となっている。バイオファーマ企業のモデルナは「Agentforce Life Sciences」を導入し、この問題にどう立ち向かうのか。（2026/5/29）

Gartner Insights Pickup（448）：
生成AIの成否を握るデータ準備　4つの処方箋
企業がAI活用を進める中、データの品質やアクセス性が大きな課題となっている。特に生成AIでは基盤モデルの不透明性が高いため、データの準備と管理の重要性が増している。本稿では、企業が回帰テストやデータプロファイリングなどを通じて、データを継続的かつ体系的に整備し、関連性や安全性を確保した「生成AI-Readyデータ」を構築するための実践的な方策4つを紹介する。（2026/5/29）

AI＆非構造化データで現場の行動を変える：
PR：生成AI×BI　「MotionBoard」が実現する、真のデータドリブンと現場改善
BIツールを導入する多くの組織から「ダッシュボード作成の工数が負担」「データを見ても改善行動につながらない」といった声が聞かれる。なぜ、数字を可視化するだけでは、現場は動けないのだろうか。（2026/5/25）

Lenovoも実践
データの“排ガス”か”宝の山”か　「オペレーショナルアナリティクス」のススメ
日々の会議やチャット、顧客対応から生じる膨大な「業務データ」。その多くは活用されず、価値のない“排ガス”として捨てられている。本記事では、Lenovoの事例を交え、AIを用いてこれらのシグナルを具体的な意思決定につなげる手法を詳説する。（2026/5/22）

AIニュースピックアップ：
アクセンチュアらが「エージェント型工場」を開発　製造現場の計画外停止の削減図る
アクセンチュアとアバナード、Microsoftは、製造業向けAIエージェント基盤「エージェント型工場」を共同開発した。従来の製造分析ダッシュボードの枠を超え、現場担当者の判断を支援する。（2026/5/20）

伊藤忠商事や三菱ケミカルなど16社が参画　大手企業の「暗黙知」を活用する新プロジェクト
ストックマークは5月14日、企業の秘匿データや暗黙知をAIが学習・活用できる形式に変換する「AI-Ready化」の実証実験を開始すると発表した。伊藤忠商事や三菱ケミカルなど16社が協業するプロジェクトの狙いとは？（2026/5/18）

AIニュースピックアップ：
トヨタファイナンスがAIエージェントを問い合わせ対応業務に導入　「非定型業務」を自動化
トヨタファイナンスが、問い合わせ対応業務にAIエージェントを導入した。1件当たり13分かかっていた作業時間を4分に縮めたという。さまざまなAIエージェントが登場する中で、選定の決め手となったポイントとは。（2026/5/14）

Rubrikに学ぶ
インフラ費用を40％削減　“無駄なデータ”を特定する3つの方法
AIツールによる開発加速の裏側で、システムの稼働を監視するオブザーバビリティシステムの維持費用が高騰している。データ量が指数関数的に膨らむ「カーディナリティの爆発」に、Rubrikはどう対処したのか。（2026/5/14）

企業向けAI基盤「Gemini Enterprise Agent Platform」発表
「質問に答えるAI」から「業務を動かすAI」へ　Googleの新AI基盤は何がすごい？
Googleは、企業向けAI基盤「Gemini Enterprise Agent Platform」を発表した。複数のAIエージェントを連携させ、企業データを活用しながら継続的に業務を実行する仕組みを提供する。（2026/4/29）

指示するのは「業務」ではなく「目標」　オラクル開発責任者にAIエージェント戦略を聞いた
米オラクルが発表したAIエージェント「Fusion Agentic Applications」の狙いを、開発責任者のロンディ・エン氏に聞いた。1000超のエージェントを連携させ、単なる記録を超えた「ビジネス成果」の達成を自律的に目指す、同社の設計思想とは。（2026/4/28）

生成AIで実現する次世代運用モデル
IT運用の課題を生成AIで解決　主要ユースケースや導入のステップを紹介
ハイブリッドクラウドや分散アプリケーションの普及でIT運用が複雑化する中、生成AIが新たな解決策として注目されている。導入が想定される場面や、導入のステップを紹介する。（2026/4/23）

面倒な帳票設定はもう不要！　PFUが生成AI融合の「PaperStream AI」と伴走型サービス「ドキュメントDX」を発表
PFUが、事前定義が一切不要で読み取り精度99.99%を誇るクラウド型AI-OCRサービス「PaperStream AI」と、専門家がバックオフィス業務のデジタル化を伴走支援する「ドキュメントDX」を発表した。（2026/4/21）

もはやバズワードではない
いまさら聞けない「フィジカルAI」の基本　8割の企業が2年以内に導入へ
現場で自律動作する「フィジカルAI」の導入が加速している。デロイトの調査では8割の企業が2年以内の活用を見込むというが、高額なコストや電力消費、既存システムとの統合が大きな障壁だ。本記事では、エッジ基盤や5G、人型ロボットの価格推移まで、情シスが知っておくべき実装の具体策とインフラ要件を解説する。（2026/4/21）

AIの投資対効果は？：
「コードの約48％がAI生成」、AIの影響はソフトウェア開発で特に顕著　Snowflake調査
Snowflakeは10カ国2050人の企業・技術リーダーを対象にAIの投資対効果と雇用への影響を調査した。AIによる雇用創出を報告した組織は77％に上り、雇用削減を報告した46％を大きく上回った。（2026/4/17）

AIは問題を解決するのではなく、問題を露呈させる
なぜAIプロジェクトは停滞するのか？　「AI実装の壁」を突破する5つの態勢
AI活用の壮大なビジョンを掲げる経営層と、実装の壁に直面する現場との乖離が深刻化している。多くのプロジェクトが「パイロット版の墓場」で停滞する中、真のビジネス価値を引き出すには単なるツール導入を超えた「5つの準備態勢」が必要だ。（2026/4/15）

「SaaSの死」は間違っていない　ビズリーチ社長が語る、これからのSaaSの勝ち筋
生成AIがSaaSを代替するといわれる中で「労務市場ナンバーワンを目指す」と宣言する企業がある。同社は現状をどう捉え、勝ち筋をどう見いだしているのか。（2026/4/14）

AIと検索についてElasticに聞いた：
期待外れの生成AI、何が足りない？　なぜ「コンテキストエンジニアリング」が必要か
生成AIやAIエージェントの導入が進む中、その成果を左右する鍵として「コンテキストエンジニアリング」が注目されている。全文検索エンジンを中核としてデータ活用基盤を提供するElasticのCPOに、AIと検索の関係や、コンテキストエンジニアリングが重要になる背景、エンジニアに求められる役割などを聞いた。（2026/4/14）

AI時代のナレッジマネジメントの“正解”
システム分断の“壁”をどう越える？　三菱UFJ信託銀行の「Box」活用術
三菱UFJ信託銀行がコンテンツ管理に「Box」を採用した。これまで複数の業務システムに分断されていたデータの一元管理を目指す。金融機関に求められる高度なガバナンスとAI活用を両立させる秘策とは。（2026/4/14）

PR：技術の掛け合わせが医療体験を変える　カケハシとゲルテックが語る、柔軟なパートナーシップが開く未来
持続可能な医療提供体制の構築が求められる現在、薬局の役割は、薬を渡すだけでなく「一人一人の患者と向き合いながら治療支援に取り組むこと」と再定義する動きが活発化している。この状況を、国内の医療課題解決を目指して業界に変革を起こす好機として捉え、カケハシとゲルテックが業務提携を発表した。両社の共創は次世代の調剤インフラの構築にどう貢献するのか。両社のキーパーソンに聞いた。（2026/4/9）

従来の「守りの運用」に限界が迫る
「NAS」「RAID」だけではもはやデータを守れない　ストレージ運用10の”限界”
データの爆発的増加に伴い、従来の物理的な機器管理に限界が近づいている。バックアップの不備やパッチ適用の遅れは、災害による取り返しのつかないデータ消失を招きかねない。今見直すべきストレージ運用の盲点は。（2026/4/8）

AIワークロードに最適なのは
AI性能を左右するクラウドストレージ選定、コストと性能を両立させる4つの鉄則
AI導入を急ぐ企業にとって、ストレージは単なる「データの保管場所」以上の意味を持つ。データ集約的なAIのパフォーマンスやコストは、基盤となるストレージの設計次第で劇的に変わるためだ。本稿では、AIプロジェクトを成功に導くための最適なストレージ選定と、実践すべき4つの鉄則を解説する。（2026/4/8）

「RPAの限界」を打破　世界に先駆けて普及：
日本企業の8割がAI導入も「費用対効果」は説明困難？　IT・セキュリティ部門の悩み
オープンテキストの調査によると、日本企業の生成AI導入率は80％でグローバル平均の32％を大きく上回った。一方で、AI投資の費用対効果を実証できる企業は35％にとどまり、効果測定の体制整備が課題となっている。（2026/4/6）

ベテランが45分かかる作業を3分に短縮
「MongoDB Atlas」で“脱・データベース混在”　住宅ローン事業者のAI化事情
データベースが乱立した状態のままAIツールを開発しようとすれば、IT部門の負担がますます増えることになる。合併によって複雑なシステム構成を抱えていた企業が、「MongoDB Atlas」に一本化した理由は。（2026/4/6）

製造ITニュース：
AI活用の入り口はデータ整備である　DNPがオラクルと協業し生成AIサービスを提供
大日本印刷（DNP）と日本オラクルは、DNPが独自開発した「DNPドキュメント構造化AIサービス」に、オラクルの自律型AIデータベース「Oracle Autonomous AI Database」を組み合わせたソリューションを2026年3月23日から提供すると発表した。（2026/3/30）

AIエージェントが銀行を回す：
地銀の属人的業務をAIに任せられるか　中国銀行と日立が描く自律化ロードマップ
銀行の融資業務は属人化や事務負荷が根深い。この難題に対し、中国銀行と日立製作所がAIエージェントによる抜本的な変革に乗り出した。専門的な判断をどこまで自律化できるのか。“融資DX”の最前線に迫る。（2026/3/30）

全社員が“自走”するためのデータ民主化：
PR：脱「使われないデータ基盤」　セゾンテクノロジーが4年で挑んだ全社活用
セゾンテクノロジーは、非エンジニアを含む全社員が使うデータ基盤を構築した。安心して使えること、誰でも使えること、知恵を生かせることを段階的に実現した試行錯誤と生成AI活用の軌跡から、成功の鍵と今後の方向性を考察する。（2026/3/25）