IDC AI & Data Management Forum 2025, Japan

AI技術の急速な進化は、ビジネス競争の様相を一変させています。市場には数多くの生成AIや大規模言語モデル（LLM）が登場しており、検索拡張生成（RAG）をはじめとする新技術が組織のナレッジマネジメントを高度化することで新たな可能性を拓いています。そうした技術の業務適用のインパクトは、自律的に稼働するAIエージェントや、複数エージェントが連携するマルチエージェントシステムの普及によりさらに高まるでしょう。このような進化の中で成果の鍵となるのがデータマネジメントです。トランザクションデータと非構造化データの連携、自然言語クエリーによるデータ分析、ローコード統合などを実現するソリューションは既に多く存在します。また、ルールベースAI等と組み合わせることで高度な推論を可能にするComposite AIや、プライバシー強化技術、合成データによる利用データ範囲の拡張も進んでいます。こうしたテクノロジーを適切に選択しながらデータガバナンスとAIガバナンスをコントロールし、責任あるAI（Responsible AI）を実現するには、組織のデータマネジメントをどう変革すべきか。本講演では、加速するAI進化をビジネス競争力に繋げるための具体的な道筋をデータ運用の視点で示します。

生産年齢人口の減少と少子高齢化が同時に進む日本において、人材不足は深刻な課題です。その課題を、DXや、AIで解決をしようというトレンドと共に、AIがビジネス変革の有効な手段のひとつとされる中、直面する課題をAIだけで解決しようとするのは現実的なアプローチではありません。本セッションでは、既に利用可能になっているAIの技術を取り入れたソリューションを活用し、限られたリソースで最大限の成果を出すための解決策としての「AIを活用したワークマネジメントの重要性」についてご紹介します。Smartsheetは、AIによる業務効率化（数式生成、テキストサマリー等）と、リアルタイムな情報共有や業務プロセスの可視化によるチームの連携を強化、自動化されたタスク管理機能を提供します。これにより、チームのコラボレーションを促進し、生産性を飛躍的に向上させます。限られたリソースの中でも生産性を向上し、ビジネス成長を続けるためのヒントを、具体的な事例と共にご紹介します。

生成AIによってビジネスが大きく変化する昨今、それを支えるシステムの開発・運用もAIによって変革がもたらされています。本講演では、変化に迅速に対応するためのシステム状態の可視化を実現するオブザーバビリティとそれがいかにDevOpsサイクル全体の高速化・効率化を支えるか、障害起因のリアクティブなシステム運用ではなく、顧客ニーズを瞬時に捉えて反映させるプロアクティブなAIOpsの実現方法についてお話し致します。

企業の持つデータの8割以上を占めるビジネス文書。情報の宝庫である一方で、今までは「眠れる資産」でしたが、生成AIのテクノロジーによって、「高い価値を提供するデータ資産」に変化していきます。しかし、例えば利用者が知り得てはいけない情報をAIが回答してしまうなどの懸念があり、社内ビジネス文書を生成AIで活用するには、生成AIの特性に則した新たな情報ガバナンスへの取り組みが必須となります。本セッションでは、先の例に挙げたセキュリティに関するガバナンスを含め6つの情報ガバナンスについて紹介するとともに、具体的な実現手段について、デモを交えながらわかり易くご紹介します。

データ経営や業務改善、DX推進における AI活用はその注目度と重要性がますます高まっています。多くの企業が試験導入を進める中で、AIの効果的な活用には前提として適切なデータ管理が不可欠であることが明らかになってきました。本講演では、データ活用の成功法則と戦略的アプローチについて詳しく解説します。AI活用フェーズとそれに繋げるためのデータ管理フェーズについて、それぞれの重要性と実践方法について、事例を交えてご紹介します。

生成AIを中心としたAI技術の急速な進化を受けて、多くの企業／組織がAIを活用したアプリケーションの構築に取り組んでいます。それらは、多種多様な産業／ビジネス機能の業務効率の向上や顧客エンゲージメントの強化などに寄与し始めており、DX（デジタルトランスフォーメーション）／DB（デジタルビジネス）における重要な戦略として位置付けられつつあります。しかしその一方では、AIプロジェクトがPoC（概念実証）に留まり本番環境への移行に至らないケースや、計画通りのビジネス成果に繋がらないケースも少なくありません。このような状況の中で、AIを活用したアプリケーションはより広範なタスクを自律的に支援するAIエージェントへと進化を続けています。本講演では、企業／組織におけるAIアプリケーション構築の現状と課題を整理するとともに、これから訪れるであろうAIエージェント時代に向けてどのように備えるべきかについて考察します。

現代におけるDXはもはや一部の専門チームの取り組みではなく、組織全体で推進する時代を迎えています。しかし、データのサイロ化や属人化が課題となり、十分に企業の燃料としてのデータを活用できていないという企業も多く見られます。本セッションでは、AIを活用することでBIでの限界を突破し、全社員がデータを活かせる仕組み化と環境構築により、目標とするDXを確実に実現し、ビジネスの成長を加速させる方法についてご説明いたします。企業の舵取りを担うビジネスリーダー、DXを推進する組織や担当者が直面する課題を紐解き、「全員参加型DX」によるトップラインの向上の仕組みをお伝えいたします。

近年、世界的にグローバル化が進む中で、海外市場へのマーケットの拡大や国を超えたM&Aによる経営統合など、これまで以上に言語の壁に直面することが多いのではないでしょうか。そうした障壁を超えていくことが企業の成長に繋がっていくでしょう。今回の講演では、ドイツ発のAI翻訳「DeepL（ディープエル）」が日本企業のグローバリゼーションと経営にどのようにお役立ていただけるか事例を交えてご紹介します。

PagerDutyの調査では、日本企業においてシステム障害（インシデント）が増加傾向にあることがわかり、1分システムが停止すること74万円もの被害コストがかかることがわかりました。また、日本企業の54％が自社開発したツールでIT運用を行っている一方で、「迅速なインシデント対応ができない」「ツールのメンテナンスに手間がかかりビジネス貢献のためのイノベーションが停滞する」など自社ツールでの運用に大きな課題があることもわかりました。本セッションでは、日本企業が課題と感じるシステム運用をAIと自動化で対応するベストプラクティスを紹介します。

生成AIモデルの活用が進む中、企業は次のステージへと進化しています。セキュリティ、コンプライアンス、ガバナンス、コントロール性、パフォーマンス、コストを考慮しながら、企業内データを活用するニーズが高まっています。AIを効果的に活用するためには、データマネジメントが不可欠であり、MLOpsの概念に基づき、デプロイ後の運用が重要です。本セッションでは、NVIDIAと共同開発した「HPE Private Cloud」を通じて、データの蓄積（データマネジメント）から活用（AI）、そしてIT/AI Opsの実現方法について探ります。

皆様から寄せられた質問にお答えします。