「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

AIとデータ基盤で実現する製造業変革論（1）：
PLMとは何か？ 〜その意義と必要性〜
本連載では、製造業の競争力の維持／強化に欠かせないPLMに焦点を当て、データ活用の課題を整理しながら、コンセプトとしてのPLM実現に向けたアプローチを解説する。第1回は「PLMとは何か？」をテーマに、その意義と必要性を考える。（2025/4/24）

プライベート環境にAIエージェントを構築　Domo「Agent Catalyst」を発表
DomoがAIソリューション「Agent Catalyst」を発表し、自律型AIエージェントを安全に構築できるプラットフォームを提供開始した。安全かつプライベートなプラットフォーム上に自律型AIエージェントを構築できる。（2025/4/23）

技術トレンド：
「AIは私たちが直面する最後の技術革命ではない」Snowflake創業者が見据えるもの
あらゆるベンダーがAIへの対応、AI機能の取り込みを急ぐ中、Snowflake共同創業者の一人であるクルアネス氏は「AIは私たちが直面する最後の（技術）革命ではない」と状況を分析する。Snowflakeの狙いはどこにあるのだろうか。（2025/4/9）

エージェントの柔軟性、拡張性を向上させるAPIとSDK：
OpenAI、AIエージェント構築ツール「Responses API」「Agents SDK」を発表　どう役立つのか、事例も紹介
OpenAIは、AIエージェント開発の新しいツール「Responses API」と「Agents SDK」を発表した。（2025/4/1）

「2025年以降の成長」を支えるマイグレ／モダナイジャーニー「最終解」：
PR：迫る「SAP ECC 6.0」のサポート期限　クラウド移行でビジネス変革を実現する方法
「SAP ECC 6.0」がサポート終了を迎える2027年末まであと2年。クラウド移行の最適解を模索する企業に向けて、AWSはSAPとの密な連携を基にさまざまな移行パスをラインアップしている。SAP向けクラウド基盤提供を統括するAWSのキーパーソンに、ERPをビジネス価値創出につなげるためのジャーニーについて話を聞いた。（2025/3/31）

Lustre推進のロスアラモス研究所も：
MetaやBlue Originが採用する分散並列ファイルシステム「Hammerspace」とは
Hammerspace社が日本市場での事業を本格化している。その製品はデータからメタデータを分離・集約し、管理する。これにより分散データの統合アクセスを実現するとともに、ボトルネックを回避してパフォーマンスを向上する。（2025/3/28）

期待高まる「AIエージェント元年」
「AIエージェントの波」に乗るなら今しかない？　企業は何をすべき？
2025年、「AIエージェント」の時代が本格的に到来する。企業が競争力を維持するためには、AIエージェントの導入と活用に向けた適切な準備が不可欠だ。具体的にどう備えるべきなのか。（2025/3/28）

OSSと商用製品はどう使い分けるべきか：
生成AI活用におけるデータベース管理はどうあるべきか――PostgreSQLをけん引するEnterpriseDBに聞く
生成AIの登場でデータ活用やデータマネジメントの在り方が大きく変わりつつある。生成AIの進化は速く、AIに関わるデータをどう管理するか、多くの企業の課題になっているのが現状だ。企業のデータとAIの取り組みを支援するEnterpriseDBのCEOに話を聞いた。（2025/3/24）

CIO Dive：
新技術特有の勇み足広告　AIエージェントを検討する少し前に考えること
AIエージェント市場は急拡大し、ベンダー各社は次々と新機能を投入している。一方、企業側はガバナンスやシステム統合の課題から慎重な姿勢を崩さない。市場の熱狂と現場の冷静な判断、その温度差の背景と今後の展望を探る。（2025/3/17）

PR：チャットbotだけが生成AI活用ではない　富士通が見出した「生成AI活用」の近道
ChatGPTなどの汎用的な対話型生成AIの登場によって、多くの企業が業務における生成AIの有用性に確証を得た。しかし、さらに高度な活用となると壁に突き当たる企業が多い。自社のシステムや業務に最適な形で生成AIを適用するにはどうすればよいだろうか。（2025/3/14）

DatabricsがAIエージェントの実運用を想定した機能強化を発表　管理性やエージェント評価向け機能も
AIエージェントの本番運用を想定した機能アップデートをDatabricsが発表した。（2025/3/15）

IBMがDataStaxを買収へ　watsonxを強化
IBMがDataStaxを買収すると発表した。「watsonx」の機能を拡張し、エンタープライズ向け生成AIのデータ活用を強化する。（2025/3/14）

生成AIの進化、デジタルの分散化、慢性的な人材不足などが影響：
2025年のサイバーセキュリティは何が“熱い”？　ガートナーがトップトレンド6選を発表
ガートナージャパンは、2025年のサイバーセキュリティのトップトレンドを発表した。同社は「セキュリティリーダーは、各トレンドに対して短中長期的な視点から議論し、戦略的ロードマップに反映させる必要がある」としている。（2025/3/6）

セキュリティニュースアラート：
Gartner、2025年に注目すべき6つセキュリティトレンドを発表
Gartnerは2025年のサイバーセキュリティに関する6つの主要トレンドを発表した。企業はこれらの動向を踏まえ、リスク管理の強化と持続可能なデジタル環境の構築が求められている。（2025/3/5）

企業の機密情報が国境を越えて流出する可能性が：
企業は「生成AIのデータローカライズ問題」にどう対処すべきか　Gartnerがリスクを軽減するための戦略的アクションを解説
Gartnerは2025年2月17日、「生成AIの誤用によるデータ侵害のリスク」に関する見解を発表した。同社は「現状のままでは市場が分断し、AIの拡張性や利点が制限される恐れがある」と注意を促している。（2025/3/5）

日本企業がAIで成長するために足りないものは：
PR：「日本企業のAI活用が進まない」はなぜ起こる？　12人の業界リーダーが指摘する真因
日本企業のAI活用を阻む課題や障壁は何か、それらを解消するポイントは。ITソリューションの国内トップランナー企業のトップが語った。（2025/3/4）

CFO Dive：
警察や公的機関でも広まる生成AI　安全性を保つために必要なこととは？
生成AIが活用され始めているのは民間企業だけではない。警察をはじめとした公共安全の分野でも広まりつつあるが、こうした機密性の高い情報を扱う分野ではより一層慎重なアプローチが求められる。（2025/2/27）

日本はAIで再成長できるのか：
PR：IT業界のトップランナーが集う「AI共創会議」開催　日本の成長に向けてタッグ
日本をAI後進国にしてはならない――ITソリューションの国内トップランナー企業のトップが語った「日本企業がAIで成長するための勝ち筋」とは。（2025/3/3）

NTT Com、RAG向けデータ構造化技術のパブリックβ版公開
NTTコミュニケーションズは非構造化データを活用するためのデータ構造化技術「rokadoc」のパブリックβ版を公開した。この技術はAIの活用に必要な構造化データを生成し、企業内ナレッジ検索の精度を向上させる。（2025/2/25）

「RAGの検索精度を上げる」データ変換サービスをNTT Comが発表
NTT Comが、非構造化データを構造化データに変換するサービスを発表した。複雑な構成／構造を解釈したデータ表現をすることで、RAGにおける検索の精度を向上できるという。（2025/2/21）

Gartner Insights Pickup（387）：
データガバナンスにおけるデータディスカバリを自動化するための3つのベストプラクティス
データガバナンスには、組織がデータをどう管理するかを定義する包括的なルールセットが含まれる。その主な根拠は、規制要件と組織の自主基準の2つだ。本稿では、データガバナンスにおけるデータディスカバリを自動化するための3つのベストプラクティスを紹介する。（2025/2/21）

プロンプトエンジニアを詳しく知る【後編】
生成AIの回答を洗練させる「プロンプトエンジニア」の“必須スキル”5選
プロンプトエンジニアは、生成AIツールに望ましい回答を出力させるためのプロンプトを作成する職種だ。プロンプトエンジニアとして活躍するためには、どのようなスキルが必要なのか。5つ紹介する。（2025/2/21）

CES 2025で見えた次世代AIの姿【後編】
「AIエージェント」開発に使える新ツールも　NVIDIAの“次の一手”を解説
NVIDIAはAI開発に関連する複数のサービスをCES 2025で発表した。AIエージェント開発に使えるツールなど、同社が新たに打ち出した内容を紹介する。（2025/2/20）

クラウドデータレイクとは何か【後編】
オンプレミスにはない「クラウドデータレイク」の長所と短所とは？
クラウドデータレイクには、オンプレミスのデータレイクにはない利点と欠点がある。どのような場面で役に立つのか。利用可能なサービスにはどのようなものがあるのか。（2025/2/13）

「システムを人に合わせる」が、生成AIで実現できるように：
「システムはLLMが前提に」――LayerX CTO松本氏が語る、生成AIがシステムにもたらす変化　「AIエージェントがSaaSを操作する時代」に危機感を募らせる理由
生成AIの進化は、ビジネスと同義となっているシステムの在り方をどう変化させていくのか。ブログやコミュニティー活動を通じて「システムはLLMが前提に」と情報発信しているLayerX CTOの松本勇気氏に、話を聞いた。（2025/2/12）

CIO Dive：
成果はなくとも投資は倍増　AIの費用対効果の回収には忍耐が必要
AIプロジェクトへの投資が倍増する一方、現時点では成果を実感できていない企業が大半のようだ。投資コストの回収までは最大2年を要すると見込む企業が多い中で、成果を上げるには我慢強さが求められる。（2025/2/7）

注目すべき7つの「AIエージェント」　50万人以上のユーザーが使うツールも
AI技術の発展でさまざまなエージェントが誕生している。特徴的な7つのAIエージェントを紹介しよう。（2025/2/6）

クラウドデータレイクとは何か【前編】
いまさら聞けない「データレイク」とは？　データウェアハウスとの違いは
ビジネスにおけるデータ活用が求められる中、クラウドデータレイクへの注目が高まっている。なぜデータレイクをオンプレミスシステムではなくクラウドサービスで運用する必要性があるのか。（2025/2/6）

TechTargetジャパンエンジニア読本集
AIが“意味”を理解できる立役者「ベクトルデータベース」の秘密
画像や文章の「意味」を理解できるAIモデルを支えているのが「ベクトルデータベース」だ。従来のリレーショナルデータベースが抱える課題をどう解決し、何に役立つのか。（2025/2/5）

買い切りやリースにはないメリットとは？
IaaSベンダーがPure Storageの「サブスク」を導入した理由と“納得”の効果
Pure Storageのストレージを従量課金で利用できる「Pure Storage Evergreen//One」を、オランダのIaaSベンダーが導入した。採用に至った背景と、コスト削減に期待する効果とは何か。（2025/1/27）

Microsoft Azure、Google Cloudに続く
「AWS×Oracle Database」が実現　連携強化の裏にあるOracleの“野心”とは？
「Oracle Database」を「Amazon Web Services」（AWS）で直接利用できる「Oracle Database@AWS」が登場した。「Microsoft Azure」と「Google Cloud」に続いてAWSとの連携を強化したOracleの狙いとは。（2025/1/20）

組み合わせ次第で業務改善
いまさら聞けない「生成AI」と「予測AI」の違い　“うまい使い分け”は？
「生成AI」と「予測AI」は、いずれも業務効率を向上させるAI技術だ。両者にはどのような違いがあり、ビジネスのどのような場面で”使える”のか。専門家の意見を基に整理する。（2025/1/11）

「ローコードツールでAIエージェントを構築できる機能」も近日中に公開予定：
Google、AIエージェントで組織内の情報検索を支援する「Google Agentspace」を発表　「Confluence」や「Microsoft SharePoint」との連携にも対応
Googleは、AIエージェントで組織内の情報検索を支援する「Google Agentspace」を発表した。ドキュメントや電子メールなど社内で蓄積されているデータに基づいた提案や応答により、情報収集や意思決定を支援するという。（2025/1/8）

データ分析・基盤企業が占う2025年　命運を分ける要素は何なのか　Databricks、Snowflake、Qlikに聞いた
2024年には生成AIのビジネスでの活用が本格化した。2025年においてデータ分析分野ではどのようなムーブメントが起きるだろうか。データブリックス・ジャパン、Snowflake、クリックテック・ジャパンに、2025年の見通しを聞いた。（2025/1/6）

日本銀行がLLM使ってみた　経済分析に有用なのか？　利点と欠点を整理
日本銀行がLLMを経済情勢分析のツールとしてテストしたレポートを公開した。分析結果とLLMを使う価値やデメリットを整理している。（2024/12/27）

編集部コラム：
2024年「データ分析」注目記事ランキング　もっとも読まれたのは「○○○」解説記事だった
2024年も「ITmedia エンタープライズ」をご愛読いただきありがとうございました。本稿ではITmedia エンタープライズに掲載された「データ分析」分野の記事の中でも特に注目度が高かった10本を紹介します。2024年の振り返りとしてお楽しみいただければと思います。（2024/12/27）

Archi Future 2024：
生成AIで人材育成する時代が到来！　建設の“暗黙知”をTektomeで構造化データに
建設業界の業務は、熟練者の属人化している知見や経験に依存している割合が大半。今後、2025年に訪れる熟練者の大量退職によって、これまでに蓄積された暗黙知が失われる可能性が極めて高い。AI×建築設計の領域に特化したスタートアップ企業のテクトムが開発したAIサービス「Tektome ストレージ」は、言語化できない建築設計のノウハウをAIで発展的活用ができる構造化データに変換する。（2024/12/25）

主要DBMSとその機能【後編】
RDBMSの他にもこれだけある「主要DBMS」の種類と特徴
RDBMS以外にも、企業は用途に応じてさまざまなDBMSを選択できる。どの用途にどのDBMSが適するのかを判断するために、主要なDBMSの種類とそれぞれの長所、短所を知っておこう。（2024/12/25）

Ceph徹底解説【後編】
分散ストレージ「Ceph」はクラウドに何をもたらしたのか？
クラウドサービスの利用拡大に合わせて利用が広がってきた「Ceph」。なぜ広くCephが使われるようになったのか。その背景にある事情と、各ベンダーが提供している商用ツールを紹介する。（2024/12/24）

Gartner Insights Pickup（382）：
自律型ビジネスに道を開くインテリジェントアプリケーション
インテリジェントアプリケーションはデータから学習し、ユーザーの行動に適応し、パフォーマンスと成果を最適化するために自律的な意思決定ができる。本稿では、インテリジェントアプリケーションの5つの特徴を紹介する。（2024/12/20）

主要DBMSとその機能【前編】
いまさら聞けない「RDBMS」と「非RDBMS」の違いを歴史から学ぶ
DBMSにはRDBMS以外にもさまざまな種類が存在する。どのDBMSを使用するかを決める前に、それぞれの長所と短所を知っておくことが大切だ。RDBMSをはじめとする主要DBMSを解説する。（2024/12/18）

マテリアルズインフォマティクス：
生成AIを新規用途探索の自動化や製造現場の技術伝承で活用開始
旭化成は、材料の新規用途探索や製造現場の技術伝承で生成AI（人工知能）の活用を開始した。（2024/12/10）

AWS re:Invent 2024現地レポート
AI開発はどこまで楽になる？　Sagemaker、Bedrock、Amazon Qの新機能を徹底解説
2024年12月2〜6日に開催された「AWS re:Invent」では、同社の生成AIサービス「Sagemaker」「Bedrock」「Q」の新機能が発表された。AI開発はどう変わるのか。（2024/12/10）

「入社して10年頑張れ」が通じない若手　生成AIマッチングは適所適材を実現できるか？
Beatrustは、自社が提供している従業員同士の自律的な協業を促進するプラットフォーム「Beatrust」に、生成AIを活用した新たな機能を追加した。原邦雄CEOに、人的資本経営をめぐる日本企業の課題と解決策を聞く。（2024/12/9）

IT産業のトレンドリーダーに聞く！：
世界を上回るペースでBoxが日本で受け入れられている理由　「Box AI」で加速する社内コンテンツの活用
不安定な世界情勢が続く中で、物価高や継続する円安と業界を取り巻く環境は刻一刻と変化している。そのような中で、IT企業はどのようなかじ取りをしていくのだろうか。大河原克行氏によるインタビュー連載の第16回は、Box Japanの古市克典氏だ。（2024/12/9）

Azureの新しいAI開発サービスが登場
Microsoftの「Azure AI Foundry」で広がる“生成AI開発”の可能性と懸念とは
Microsoftが新たに公開したAIサービス群「Azure AI Foundry」は、従来の同社の生成AIサービスとは何が違うのか。Azure AI Foundryに残る、生成AI開発サービスの課題とは何か。（2024/12/4）

製造ITニュース：
R＆Dや治験にも生成AIを　中外製薬が進める生成AI開発／活用環境の構築
アマゾン ウェブ サービス ジャパンは生成AI活用基盤「Amazon Bedrock」を活用した中外製薬による事例紹介について合同取材を実施した。（2024/11/29）

ベクトルデータベースは何に役立つ？【後編】
“似ているもの”を探せる「ベクトルデータベース」が活躍する10個の用例
商品のレコメンドや画像認識といったシステムの性能を向上させるのが「ベクトルデータベース」だ。さまざまな業界での活用例から、ベクトルデータベースがどのようにビジネスを変えようとしているのかを読み解く。（2024/11/27）

CIO Dive：
逆にデータありすぎが問題　銀行業界の「宝の持ち腐れ」を防ぐには
銀行業界では、顧客体験の投資における約3割をAIと機械学習に充てるなど、DX化が加速している。一方で、データ負荷とレガシー技術が障壁となり思うように進んでいないようだ。技術を刷新するための大規模な投資に迫られている。（2024/11/25）

AI時代のインフラ、SIer、ITベンダーとの付き合い方はどう変わるか：
PR：HPEの事業トップ4人が語る「パートナー企業とAI時代のリーダーを目指す」の意味
ITインフラの在り方が大きく変わるAI時代、HPEは幅広いポートフォリオを生かして企業支援に取り組んでいる。ハイブリッド／マルチクラウド環境を透過的に使えるインフラ構築と、ユーザーの多様なニーズに対応するソリューションを増やす同社の戦略と価値とは。（2024/11/25）