「データ品質」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

生成AIの弱点、どう補う？　楽天テクノロジートップに聞く活用法
生成AIの弱点として、データがなかったり、LLMがぜいじゃくだったりすると、ハルシネーションが起こる。楽天グループはこれをどう補うのか？　ティン・ツァイCDOに、将来のAIの活用法を聞いた。（2024/4/15）

スマホ背面に貼り付ける“音声通話録音ガジェット”を試す　手軽で便利だが注意点も
サンワサプライがMagSafeで装着できるスマホ向けの音声通話録音ガジェットを発売した。実際の使い勝手を実機で試してみた。（2024/4/11）

人間と機械の相互作用が複数のトレンドをけん引：
2024年のサプライチェーンテクノロジートレンドトップ8　Gartnerが予測
Gartnerは、2024年のサプライチェーンテクノロジートレンドのトップ8を発表した。2024年のトレンドの大きなテーマは、新興テクノロジーを活用したビジネスコントロールの必要性と、人間と機械の相互作用を通じた競争力の向上だ。（2024/4/11）

機械学習入門：
scikit-learn入門＆使い方 ― 機械学習の流れを学ぼう
「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第2回。実践で役立つ、Pythonライブラリの基本的な使用例として、データの読み込みと加工（pandas使用）から、数値計算（NumPy使用）とデータ可視化（Matplotlib／seaborn使用）、機械学習（scikit-learnの使い方）までを体験しながら学ぼう。（2024/4/11）

世界の展示会で見たモノづくり最新動向（3）：
生成AIを前提に通信網やデバイスが変化していく　MWC 2024レポート（前編）
この連載ではMONOistとSalesforceのインダストリー専門家が協力して、世界各地の展示会から業界の最新トレンドをお届けします。前回のCES 2024最新動向レポートに続き、第3弾では、2024年2月26〜29日にかけてスペインのバルセロナで開催されたMWC Barcelona 2024から、通信業界の生成AIのトレンドを2回にわたり紹介します。（2024/4/11）

Marketing Dive：
「プライバシーファースト」と「シグナルロス」が広告費の内訳を変える
CTV、リテールメディア、ソーシャルメディアなど、ファーストパーティーデータを活用するチャネルは、データ環境の進化とともに利益を得ている。（2024/4/8）

「テクノグラフィック」で読み解くMarTechの現在：
「マーケティングオートメーション」　国内売れ筋TOP10（2024年4月）
今週は、マーケティングオートメーション（MA）ツールの売れ筋TOP10を紹介します。（2024/4/2）

生成AIの今後の見通し【後編】
生成AIの成果が台無しに……企業に待ち受ける「未知の2大リスク」とは？
企業における生成AI導入の動きが広がるのに伴い、さまざまな懸念が浮かび上がっている。特に企業の事業継続を揺るがしかねない2つの重大なリスクとは何か。（2024/4/2）

「生成AIで一発逆転は可能だ」　DX“後進”企業こそ得られるメリットを解説
これまでDXに取り組んでこなかった企業が生成AIを利用することで「一発逆転」することは可能か？　ムシが良すぎるこの問いかけに「やり方によっては可能だ。メリットは大きい」と答えるDX支援のプロがいる。「DX後進企業」だからこそ得られるメリットと、導入失敗を避けるために押さえるべきポイントとは。（2024/3/29）

LLMで変わる開発【中編】
「生成AIカスタマイズ」には何が必要？　独自LLMを作る“6つの準備リスト”
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の導入や開発に着手するには、まず何から決めればいいのか。AI活用を検討する際に確認すべき6つの基本事項を解説する。（2024/3/29）

LTVの罠：
一見素晴らしい「1to1コミュニケーション」施策の落とし穴　マーケティングの残念な事例
一人一人に最適化したコミュニケーションを取ろうとする施策。本当に実現するには欠かせない要素がある。（2024/3/28）

海外医療技術トレンド（105）：
フィンランドが推進する医療と社会福祉のDX／SX戦略とイノベーション
本連載第32回、第45回、第51回、第57回、第90回、第100回で北欧全体のデータ駆動型デジタルヘルス施策を取り上げてきたが、今回はフィンランドの医療／社会福祉におけるDXやSXの動向に焦点を当てる。（2024/3/15）

「CODE」と連携したサービスも提供予定：
インテージが全国消費者パネル「SCI」を刷新　変わったのは“調査方法”
調査方式と調査対象カテゴリーをリニューアルし、サンプルサイズを拡大。新しいデータサービスの提供を開始する。（2024/3/8）

注目を集める「データ仮想化」、実践のポイントとは：
PR：DXのためのデータ整備にはこう取り組むべき、セミナーで議論
DXではデータの活用がカギとなる。そして、データ活用の成否を左右するのがデータの整備、つまりデータマネジメントだ。本稿では、企業がデータマネジメントにどう取り組むべきかをテーマに開催されたオンラインセミナーの内容をレポートする。（2024/3/6）

FinOps成功の鍵【第3回】
「クラウド料金」をガチ削減するならFinOpsの“まね事”では無意味な訳
クラウドサービスのコスト管理の手法としてFinOpsがある。FinOpsは、クラウドサービスのコスト増大に悩む企業にとっての解決策となり得るのか。（2024/3/7）

スマホにマイナカード搭載へ、本人確認もOKに　マイナンバー法改正案を閣議決定
政府は3月5日、デジタル社会形成基本法等の一部改正案を閣議決定した。ITを活用した行政手続きの利便性向上や行政運営の効率化を図るため、基本となる標準データ（ベース・レジストリ）を整備する他、マイナンバーカードのスマートフォン搭載などを推進する。（2024/3/5）

深層学習モデルの仕組み【後編】
「CNN」「GAN」は何に使える？　ディープラーニングの基本用語
もはや身近な画像識別AIや生成AIだが、その基礎となる深層学習モデルについて知らない人は多いのではないだろうか。主要モデル「CNN」「GAN」の特徴と、モデル選びで重要なポイントを解説する。（2024/3/4）

老舗自動車メーカーのデータ活用術【後編】
クラウドDWHは「目標達成に不可欠」　老舗自動車メーカーがデータ品質にこだわる理由
Bentley Motorsの最高データ責任者は、データ戦略の一環としてオンプレミスDWHからクラウドDWHに移行した。製品選定の際に同社がこだわったポイントは何だったのか。（2024/2/23）

「総務」から会社を変える：
「DXした！」と満足する総務が見落とす、本当にやるべきこと
DXで目指すべきは、データマネジメントを通じた「データ駆動経営」だ。DXと密接に関連する「データマネジメント」を、総務はどう進めるべきか。（2024/2/13）

人工知能ニュース：
リコーが130億パラメーターの日英対応LLM開発　AWSジャパンの支援プログラム活用
AWSジャパンは2024年1月31日、国内に拠点を持つ企業や団体を対象に、大規模言語モデル開発を支援する「AWS LLM 開発支援プログラム」の成果発表会を開催した。同プログラム参加者のうち、NTTとリコー、ストックマートが登壇し、成果を紹介した。3者の発表内容を順に紹介する。（2024/2/6）

今日のリサーチ：
日本企業のデータ活用は依然として進まず　全社的に十分な成果を獲得しているのはたった3％
データ活用で全社的に十分な成果を獲得している日本企業は3％にとどまることが、ガートナージャパンの調査で明らかになりました。（2024/1/31）

データ活用で成果を得ている日本企業の割合は約3％：
日本企業はなぜ「DX」には積極的なのに「データ活用」には消極的なのか　ガートナー
ガートナージャパンは、日本企業のデータ活用の取り組みに関する調査結果を発表した。同社は「企業全体としての姿勢は積極的とはいえず、具体的な取り組みを推進するための組織体制も整っていない」と指摘している。（2024/1/31）

ビジネスパーソンのためのIT用語基礎解説：
よく耳にする「BI」とは何か　導入手順や注意点を把握しよう
IT用語の基礎の基礎を、初学者や非エンジニアにも分かりやすく解説する本連載、第16回は「BI」です。ITエンジニアの学習、エンジニアと協業する業務部門の仲間や経営層への解説にご活用ください。（2024/1/18）

学習コストは「GPT-3」の300分の1に：
1つのGPU／CPUで推論可能な超軽量LLM「tsuzumi」を24年3月から提供へ
NTTが、独自開発した大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi」を2024年3月から提供開始する。tsuzumiは、パラメーターサイズが6億または70億と軽量でありながら、世界トップクラスの日本語処理性能を持つLLMだ。（2024/1/16）

モビリティサービス：
ドラレコ映像を意義ある規模のビッグデータに、特許技術で分散管理
NTTコミュニケーションズは、タクシーなど街中を走るモビリティから映像データを効率的に収集して利活用するプラットフォーム「モビスキャ」の提供を2024年度上期から開始する。（2024/1/16）

最大25倍のモデルに匹敵または上回る性能：
Microsoft Research、小規模言語モデル（SLM）の「Phi-2」を発表　MITライセンスで商用利用も可能
Microsoft Researchは、小規模言語モデル（SLM）の「Phi-2」を発表した。27億パラメーターを持つ言語モデルだが、最大25倍の大規模言語モデルに匹敵する性能を持つとしている。（2024/1/10）

脱炭素：
求められる供給網全体の可視化、CO2排出量見える化の国内ルール整備の現状
ライブ配信セミナー「カーボンニュートラルテクノロジーフェア 2023冬　製造業の技術と持続可能な未来を考える」で実施した、Green x Digitalコンソーシアム 見える化WG主査 稲垣孝一氏による基調講演を紹介する。（2024/1/5）

日本語に強い大規模言語モデル「Swallow」　産総研と東工大が公開　事前学習用の日本語データに工夫
産業技術総合研究所と東京工業大学の研究チームは、日本語に強い大規模言語モデル（LLM）「Swallow」を公開した。（2023/12/20）

キーワードはAI、サイバーセキュリティ、ガバナンスなど：
「AIブームは収まるが、業務にAIを取り入れる流れは加速」――2024年のIT業界はどうなる？
非営利IT業界団体CompTIAは、2024年にIT業界とITワーカーに影響を与えると予想される10のトレンドについて考察したレポート「IT Industry Outlook 2024」を発表した。（2023/12/19）

令和でも「黒革の手帖」は通用するか：
「俺の顧客リスト」を持つ営業マンを採用――これって正解？　米国から学ぶ「脱・属人化」
トップ営業マンがいわゆる「黒革の手帖」と呼ばれるような独自の顧客リストを作ることが価値になる風潮がいまだに存在する。令和の時代でも「黒革の手帖」に価値はあるか？　グーグルジャパン元営業統括部長が解説する。（2023/12/4）

“増え過ぎたSaaS”が招くリスクと解決策【第3回】
「SaaS」データを連携させる方法とは？　なぜ“API必須”なのか
企業が業務のために複数のSaaSを利用することは当たり前になった。こうした状況で問題となるのは、SaaSやオンプレミスシステム間のデータ連携だ。データの相互運用性を保つ方法とは。（2023/12/4）

EC事業者のGCP活用事例
「Google Cloud」を選んだスタートアップが“急成長”できた理由とは？
スポーツウェアのECサイトを手掛けるGymsharkは「Google Cloud Platform」（GCP）の採用を発表した。どのような背景から移行を決意し、どう活用を進めるのか。（2023/11/21）

Gartner Insights Pickup（326）：
公共機関における生成AI利用の意義と課題
公共機関はAI（人工知能）技術への理解を徐々に深めており、サービス提供の改善に向けて投資を増やしている。だが、「ChatGPT」のようなモデルによる生成AIの台頭に伴う課題が生じており、新たなマインドセットが必要とされている。（2023/11/17）

生成AIはデータ活用の“救世主”──その前に立ちはだかる課題とは？　日本テラデータが講演
生成AIはデータ活用の救世主になる──データ分析サービスを提供する日本テラデータの開催したイベントで、そんな発言が飛び出した。生成AIは大きなビジネスチャンスを秘めているというが、その前には解決せねばならない課題が立ちふさがる。（2023/11/16）

進むERPと生成AIの統合　自社を守るために、企業がベンダーに求めるべき要素
ERPベンダーが生成AI機能の導入を急ピッチで進めている。その一方で専門家は、この生成AIブームに警鐘を慣らす。企業が生成AIを活用する前に知るべきこととは。（2023/11/16）

サステナブル設計とデジタルモノづくり（5）：
3Dスキャナーを活用したサステナブルなモノづくりとは
地球環境に配慮したモノづくりの実践はあらゆる企業に課せられた重要なテーマの1つだ。本連載では、サステナブル設計の実現に欠かせないデジタルモノづくりにフォーカスし、活用の方向性や必要な考え方などについて伝授する。連載第5回のテーマは、サステナブルなモノづくりと3Dスキャナー活用の関係性についてだ。（2023/11/6）

プログラミングのこれまでとこれから【第4回】
大人気になるプログラマーやエンジニア職「10選」はこれだ
世界的な不況が起きても、プログラマーやエンジニアなど技術職の雇用市場は活況だ。その中でもこれから特に需要が高まり、“引く手あまた”になる職種「10選」と、その仕事を紹介する。（2023/10/30）

複雑化した工場リスクに対する課題と処方箋（7）：
一時凌ぎで終わらない不正対策を、“攻め”の製造データ活用アプローチ
これまで製造現場のコンプライアンス違反といえば、品質にかかわる不正や不祥事がメインでした。しかし近年、ESG経営やSDGsの広まりから、品質以外の分野でも高度なコンプライアンス要求が生じています。本連載ではコンプライアンスの高度化／複雑化を踏まえ、製造現場が順守すべきコンプライアンスの外延を展望します。（2023/10/18）

さまざまな用途に生成AI活用の可能性
生成AIは“クラウド並み”の存在感に　調査で分かった企業の本気度
企業は生成AIを今後のビジネスでどのように活用する方針なのか。IT部門や事業部門の意思決定者670人を対象にした調査から、企業が計画している生成AIの活用方針や導入の意向などが具体的になった。（2023/10/16）

【プロンプト公開】：
ChatGPTが受注率も算出できる「良い営業データ」とは？　AI時代のデータの作り方
AI時代に求められる「良い営業データ」とはどういうものでしょうか？　良い営業データとAIを組み合わせることで、さまざまな営業業務の自動化が可能になります。実際に良い営業データをChatGPTに入れてみたところ……（2023/10/13）

「ConnectAI」の使い方：
パナソニック コネクトのB2Bマーケティングにおける生成AI活用例3選
2023年に入り、OpenAIの「ChatGPT」をはじめとする生成AIが社会的なブームを巻き起こしている。ビジネスでの積極活用に取り組む先進企業も現れ始めているが、マーケティング領域ではどんな使い方ができるのか。パナソニック コネクトの事例に学ぶ。（2023/10/12）

CIO Dive：
5つのSaaS企業から学ぶ、生成AI導入のヒントと注意点
ServiceNow、Unisys、Insight Enterprises、Coveo、Unit4の経営幹部がAIを効率的に導入する方法を語った。（2023/10/2）

「ITmedia DX Summit Vol.16」開催レポート：
SUBARUが脱出した「データの三重苦」　データ基盤統合で生まれた「3つの効果」を紹介
「100年に1度の大変革期」と言われる自動車業界では、業務基盤の強化とDX推進が最重要課題となっている。SUBARUが取り組むデータマネジメントを通じた「データ価値の最大化」とデータ活用推進活動を紹介する。（2023/9/29）

営業業務の効率化に「AI」は必須ではない　より重要な「ある条件」を満たすデータ
AIを営業活動に取り入れ、効率的に活用するためには、AIに学習させるデータの準備が不可欠です。そのデータの質はとても重要で、実は「とある条件」を満たすデータであればAIを活用せずとも、営業活動を効率化できるのです。（2023/9/7）

AIはまだ営業を代替できない：
なぜ、日本企業の営業組織は「AI」と「データ」を正しく使えないのか？
なぜ日本企業の営業組織は「AI」と「データ」を正しく使えないのか？　効果的な活用を阻む日本企業特有の課題と、解決策を前後編にわけて解説していきます。（2023/8/10）

Marketing Dive：
広告の15％はムダ打ち？　プログラマティック広告とクリックベイト（“釣り”サイト）を巡る不都合な真実
全米広告主協会（ANA）が発表したレポートによると、プログラマティック広告費の15％がクリックベイトサイト（“釣り”サイト）に浪費されていた。（2023/8/4）

生成AIで日本企業はどう“生まれ変わるのか”　DX推進とデータ活用に期待が集まるワケ
多くの企業が生成AIの活用を模索しているが、規制への対処に頭を悩ませている企業は多いだろう。各国の規制を学び、日本企業の求められる対応を解説する。（2023/8/3）

Weekly Memo：
AIによる「意思決定の自動化」は“正しいこと”なのか？　IBMの最新調査から考察
生成AIを活用する最大のリスクは「人間が行う意思決定を委ねてしまうこと」ではないか。筆者がかねて抱いてきたこの懸念を、IBMの最新調査結果とともに考察したい。（2023/7/31）

アナリストの“ちょっと寄り道”　調査データの裏側を覗こう：
「なぜ、わが社は『データ活用人材』を採用できないのか」　調査データの“裏側”を覗く
今回から矢野経済研究所の山口泰裕氏の新連載をお届けする。データドリブン経営が謳われる中で、データ分析人材を確保することは必須だが、「売り手市場」に手をこまねいている企業も多いのではないか。調査データの“裏側”に潜む実態とは。（2023/7/28）

「ハイブリッド環境のデータ管理」をどう実現するか：
PR：“データドリブン”ができない真因とデータを有効活用するために「今すぐできる解決策」
多種多量のデータをどう管理、活用できるかが競争優位獲得の一大要件となっている。だが、オンプレミスとクラウドにデータが散在することが一般的となった現在、データをコスト効率良く蓄積、管理しながら、必要なデータをすぐに生かせる環境を整備するのは容易ではない。その“現実解”とは。（2023/7/27）