「生成AI×データマネジメント」の重要な着眼点
─生成AIのための新たなデータ活用とは

生成AIが膨大なデータを事前学習することによって個別のタスクごとに学習データを用意しなくてはならない──そんな学習データの呪縛から解放され、新たなAI活用の時代が始まりました。しかしながら、生成AIの企業内活用が本格化していく中、生成AIの時代においてもデータの品質や品ぞろえが重要であり、企業内データの管理の良し悪しが生成AIの活用の成否を左右することは広く認識されていません。
本講演では、生成AIの中心である大規模言語モデル（LLM）のドメイン特化やタスク特化のためのカスタマイズ（継続事前学習、事後学習、文脈内学習）や、企業内におけるLLM活用の代表テクニックであるRAGとデータマネジメントの関係を説明し、失敗しないために注意すべきポイントについて説明します。また、ナレッジマネジメントにおける暗黙知の形式知化促進、合成データによるデータ活用高度化、データ品質の自動評価による継続的改善といった生成AIによるデータ活用の新たな動きについてもご紹介します。

未来を見据えて、データアーキテクチャの潮流を捉える

データマネジメントの取り組みの基本・根底となるデータアーキテクチャ。本講演では、これまで企業でデータ活用する際のアーキテクチャについて、日の当たらないデータを整備するといった重要な観点を含んで活動に取り組んできた経験を基に、全体像をわかりやすく解説します。加えて、生成AIを活用して業務改革を実践する昨今の大トレンドにおいて、そのアーキテクチャの拡張や、最も大切なデータの生成・プロンプトの入力における”人”の課題やその本質と乗り越え方に迫ります。

日本のAI法案を解説─基本的な考え方と企業に求められる主な対応

AIについてのリスクが意識される中で、日本においてもAI法を制定することになり、今年の通常国会に法案が提出される予定となっています。法案が提出されれば、その内容を、提出されない場合であっても、法案の考え方となる「中間とりまとめ（案）」について解説し、ＡＩ法における基本的な考え方や、企業においてどのような対応が求めるかについて取り上げます。

MDMはチャレンジから常識の時代に
─AI活用もDXもMDMのその先にある

「これからはAIエージェントの時代、そしてナレッジマネジメントが重要だ」というのが最近の話題です。しかし鵜呑みにするのは危険。提唱者たちは既にMDM(マスターデータ管理)など「あって当たり前」の世界にいるからです。データの定義は吟味され公開され、同じ意味のデータなら基幹系でもDWHでもAIでもどこでも同じ意味で通用し、集計も照合も自在であるのが彼らの常識で、その強固な基礎の上に非構造化データやナレッジグラフをどう上乗せして差別化するのかを論じているのです。
まず我々の足元を固めましょう。日々お馴染みのマスターデータこそが企業の基本ナレッジです。製品とは何か、顧客とは何か。納期とは何か。典型的な大企業であればバリエーションは数十種類に上ります。それらを整理・明文化し、システムで自動変換すべく実施するデータ棚卸しと日々の整理整頓こそがMDMの正体です。本講演では、MDMがなぜ大事で、具体的に何をするのか、ナレッジマネジメントにどう発展するのかを解説します。

ビジネス成果にコミットするデータ部門の役割
─ビジネスとデータの協創関係

データ基盤は構築した／分析環境も整備した／AIも導入した──それなのにデータを活用したビジネス成果が出せないでいる。一体何がいけなかったのでしょうか？ それは、データの中身（値）の品質がビジネスの実相を正しく写像できていないことが原因かもしれません。データ活用をビジネス成果につなげるには、ビジネスの実相を正しく写像し得るデータの中身（値）の品質を維持・向上して、ITの視点ではなくビジネスの視点と文脈でデータを語れるようにしなければなりません。
本講演では、昨年末に刊行された『データマネジメントの実態と最新動向2025』（インプレス）での調査結果を踏まえ、ビジネス成果につなげることができるデータ品質を実現するためにの取り組みと、『IT部門を超えたデータ部門』が果たすべき役割について解説します。

生成AIの技術的背景と将来展望
─NIIのLLM-jp/LLM研究開発センターが目指すもの

2022年11月に公開されたChatGPT──大規模言語モデル（LLM）を基にした生成AI技術は、人間との自然な対話が実現可能であることを示しました。この技術は短期間で社会全体に広がり、学術研究、産業、教育など多様な分野に大きな影響を与えています。その後もLLMや生成AIは進化を続けており、人間とAIの協働による新たな社会の可能性を切り開いています。
本講演では、ChatGPTをはじめとする生成AIが生まれた技術的背景を解説し、LLM/生成AIに関する課題や懸念、さらにその将来展望についてお話いたします。また、日本語に強い大規模言語モデルの研究開発を進めるためのオープンな組織横断プロジェクト LLM-jpの取り組み、さらに、2024年4月に国立情報学研究所（NII）に設立されたLLM研究開発センターの活動内容、構築したモデルについて詳しく紹介します。

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？
─国内外の先進事例から読み解くグローバル標準

「今、あらゆる企業がAIと生成AIの準備に注力していますが、皆さんの企業ではAIのための自社データの準備は整っているでしょうか？」──いち早くその重要性に気づいた先進企業では、すでに次世代のデータマネジメントへの取り組みが始まっています。具体的には、データエンジニアリングのAI最適化、マスタデータ管理とAIアプリケーションの融合、そしてデータガバナンスからAIガバナンスへの拡張などです。この取り組みこそが、将来的な「データ＆AI活用」の明暗を分ける重要な分岐点となっているのです。
本講演では、国内外の最新事例や潮流を交えながら、先進企業が取り組む「AIのためのデータマネジメント」のグローバル標準と、その実現を支える最先端の「データマネジメントのためのAI」技術について解説します。

データマネジメントの新局面における課題と解決へのアプローチ

現在のデータマネジメントは、２つの重要な局面を迎えています。１つは、DXやデータドリブン経営に代表されるデータ利活用が、PoCから業務適用へ、一部拠点検証から全面適用へと進んでいること。２つ目は、生成AIに提供する情報の整備・データマネジメントにも生成AIを活用するという、新たな技術への拡張です。
このようにデータマネジメントは、全面展開・拡張フェーズの中、データ品質、データの可視化、データガバナンスなどの取り組みにおいて新たな課題に直面しています。
本講演では、種々の課題を整理しつつ、効果的な解決策を提案いたします。合わせて、解決策を実現する上でDXの構想から基盤提供、運用までを確実にサポートするサービスをご紹介いたします。

データ利活用を加速させる荏原製作所
キーパーソンが明かす、最新データ基盤への道

荏原製作所は、事業規模の拡大に伴い、データ利活用の課題に直面していました。そこで、グループ各社、各部門が所有しているデータの利活用をスムーズに行えるようにするため、論理データ管理を実現する「Denodo Platform」を導入。クラウドDWHと組み合わせた全社データ基盤を構築しました。利用者が必要なデータに自らアクセスできる新たな基盤により、管理部門の負担が大幅に軽減され、データ利活用が一層加速しています。
本講演では、荏原製作所が直面した、データ利活用やデータ基盤構築に関わる課題から、最新データ基盤構築の経緯と現在の状況、そして今後の方向性について、キーパーソンみずからが紹介いたします。

生成AIとデータカタログで実現する、柔軟かつ変化に強いデータ分析基盤

現代のビジネス環境では、多様な視点からデータを分析し、インサイトを得ることが求められています。しかし、各分析カットごとにマスターデータを用意するのは非常に困難です。そこで求められるのが、マスターデータに変更を加えることなく柔軟に分析カットを変える方法で、その実現に生成AIを活用することができます。
本講演では、高度なデータ処理能力を持つ生成AIと、疎結合によるデータ連携手法を駆使して、マスターデータの変更を最小限に抑えつつさまざまな分析を可能にするアプローチをご紹介します。また、その実現の前段となるデータ基盤の整備やデータカタログの活用方法も取り上げ、企業がデータ管理の効率化を達成するための具体的なステップをお伝えします。

部門を跨いだデータ連携×人の知で実現する日本流製造DX
─「デジタルトリプレット」のすすめ

経営トップの意思決定が強い欧米と現場が強い日本、前提条件として良しあしではない行動様式の違いを考慮することが成功のための必須条件でした。違いを理解し、現場の知見を駆使しながら業務を回している日本の製造業において、デジタル化と標準化だけでは表現できないを“人の知”に着目して、日本流のDXを実践する──そのための仕組みとして生み出されたのが、リアルとサイバー世界、知識とモデル世界を融合させる「デジタルトリプレット」です。
本講演では、デジタルトリプレットの考え方にのっとり、日本ならではの部門をまたいだデータ連携のやり方と、デジタル技術によるレバレッジのかけ方について、理論と実践の両面から迫ります。

古野電気が挑む「データの民主化」、その現在地
─部門から全社へと広げる組織カルチャー改革

古野電気は1948年に世界初の魚群探知機を実用化し、現在は舶用電子機器を中心に、医療機器やGPS機器など幅広い事業を展開しています。2019年、IT部は「データの民主化」の旗を掲げ、データ活用を支える実行力と企画力を高めるため、部門から全社へと広げる組織カルチャーの改革に着手しました。その道のりは決して平坦なものではなく、さまざまな障害や迷い、葛藤の中で今も取り組み続けています。
本講演では、ここまでの経緯と実践、そこから学んだことを”生々しく”お伝えします。同じ課題に取り組む皆様とデータドリブン経営の転換をなしとげ、日本経済全体を盛り上げる小さなきっかけになればと思います。

ヤマハの意思決定のスピードと質を向上する
データマネジメント基盤/MDMの取り組みでの課題と実践

ヤマハでは、情報システム部門がデータの高度活用に長年にわたり携わる中で直面した課題を出発点に、商品情報や財務情報を効率的に集約・統合し、意思決定のスピードと質を向上させる仕組みの構築に取り組んできました。
マスターデータ管理（MDM）を切り口に、全社的なデータ統合を進める中で、突き当たった部門を越えた調整の難しさや、「データマネジメント」という概念の伝えにくさ。これらをどのように全社に共有・周知していったのか。
本講演では、種々の課題を乗り越えた情報システム部門の具体的な取り組みと、データマネジメントの活動を通じてヤマハが目指す未来の姿についてお話しします。

日清食品グループが推進する”データドリブン経営”
─その中核となる「基盤整理」の実践・事例

時代の変化のスピードは加速し、テクノロジーも進化を続けます。このような環境下でも日清食品グループは「変わることのない企業の価値観」を提供し続けるために外部環境の変化に柔軟かつ素早く対応できるテクノロジーやデータを駆使した「データドリブン経営」を推進しています。
本講演では、データドリブン経営の中核となる「基盤整理」の取り組みについて、セールス領域での具体的な実例を交えて紹介します。データ集約の背景と具体的な事例を通じたビジネス施策への活用方法と共に、統合されたデータと生成AIを組み合わせた新たな価値創造についても触れます。最新の取り組みや未来への展望を通じて、日清食品グループがどのようにデータとAIを組み合わせ、未来に向けた挑戦を続けているか、理解を深めていただければ幸いです。

データ活用は内製で！
─イオンリテールの挑戦

イオンリテールはデータ活用の内製化を推進し、2025年度には1000名以上が利用できる分析基盤を構築、データ民主化を加速させています。本講演では、ビジネスにおける「データを作る」と「データを活用する」に焦点を当ててお話します。
「データを作る」では、データサイエンス・エンジニアリング力をもった社内人材育成についてご紹介します。「データを活用する」では、データ民主化を促進する生成AIの活用法について。特に、RAGを活用し、専門知識のない従業員でも社内情報に基づくマーケティングインサイトを得られる環境構築の有用性と、それを実現するための技術について解説します。
本講演が、皆様のビジネスを成長させるヒントとなり、データ活用をより身近に感じていただくきっかけとなれば幸いです。ぜひご視聴ください。

グローバルな製造DXの最前線
─「Factory of the Future」の実現に向けた武田薬品工業の実践

武田薬品工業では、製造部門のグローバルプログラム「Factory of the Future」の実現に向けて、社内に蓄積されている様々なデータを利用した製造DXを積極的に推進しています。このプログラムでは、武田薬品の世界の工場が改善やDXに取り組み、各拠点で成果を上げたベストプラクティスのノウハウを拠点間で相互交換・横展開していきます。また、グローバル全体でDXに取り組むことで効果を最大化し、医薬品製造のさらなる効率化・安定化を目指しています。
本講演では、こうした製造DXの事例を通じて、AIやビッグデータ解析といった技術が医薬品製造の現場をどのように変革しているかについて紹介いたします。

タクシーアプリ「GO」のデータ活用最前線と
Google Cloud が目指す生成AIデータエージェントとは？

GO株式会社は、タクシーアプリ「GO」における膨大なデータを活用し、意思決定支援、顧客行動分析、需要予測などを行っています。本講演では、GOが直面したデータ活用の課題と、Google Cloud のデータ基盤を活用した取り組みについて紹介します。
後半は、Google Cloud から「データエージェント」の概念と、BigQuery を中心としたデータ基盤が、ビジネスにおけるデータ活用をどのように加速し、生成AI の価値を最大化するのかについて解説します。データドリブンな意思決定やサービス開発に興味のある方は、ぜひご参加ください。

中央集権と分散、そしてその融合─企業の個性に寄り添う
データ基盤構築とデータマネジメントの実践

多くの企業がデータマネジメントの重要性を認識する一方、IT部門のリソース不足、多様なデータの管理・統合、データの民主化に対応しうるスケーラビリティ、FinOps対応のデータ基盤整備など、実践上の課題が山積しています。ウイングアーク１ｓｔの「Dataring」はシステム管理とデータ活用を包含する中央集権型と、それらを分ける自律分散型の両方式を、企業の環境に合わせて適用するソリューションであり、データ活用のガイドラインです。
また、データの収集・保管・可視化から業務活用までをシェルパとして伴走するほか、データ活用の過程で生じる課題に対して羅針盤となるデータカタログの開発にも注力しています。本講演では、中央集権型DWHの構築はもちろん、自律分散型アプローチでも成果を得るためのヒントをお伝えします。

データの“断絶の壁”を打ち破る！
ロート製薬の先進事例に見る、データマネジメント基盤の本質

デジタル経営を実践する上で重要な資産となる「ヒト・モノ・カネ」に続き、第4の経営資産となるのが「データ」です。DX/データ利活用促進に向けて、「データ」を最大限に活かすことが企業・システムに求められますが、次のような阻害要因も発生しています。「組織横断的なデータ管理、活用環境の整備が進まず、データの価値を引き出せていない」「データ分析に取り組むも、表面的な分析に留まり、有益な知見が得られていない」「SCM・営業マーケ領域とデータを共有したいが、各情報・データが紐づかない“断絶の壁”が発生している」──。
本講演では、マスターデータ管理システム「J-MDM」を導入し、データ活用に向けたガバナンス向上を実現したロート製薬の事例ご紹介と共に、利活用の阻害要因を解決するJSOLのOTC・食品消費財業界向け新ソリューションについてご紹介します。

「“館業”から“個客業”へ」─三越伊勢丹グループの変革を支えるICT基盤と
取り組みのカギを握るDevOps/オブザーバビリティ

三越伊勢丹グループでは、「“館業”から“個客業”への変革」に取り組んでいます。世界中のお客様に、時間を問わず様々な事業を通じて多様な価値を提供し、暮らしを豊かにする“特別な”百貨店を中核とした小売グループの実現に向けて進化を続けています。
この変革を実現するために、三越伊勢丹システム・ソリューションズ（IMS）は、データを中心としたＩＣＴ基盤「三越伊勢丹ビジネスプラットフォーム」を構築。サービスの早期実現やDevOps開発によるアジリティ向上を図るとともに、これらの実現のための仕組みの構築やツールの導入を進めています。なかでも、サービス開発サイクルの加速に伴う安定性の問題に対処すべく、「New Relic」を用いてオブザーバビリティを確立し、安定化の意識向上に注力しています。本講演では、三越伊勢丹ビジネスプラットフォームの構築の詳細や、実際のユースケースを交えたNewRelic活用の取り組みをご紹介します。

データで未来を動かす！
競争力を高める企業情報システムの全体最適化と分析・予測AIの活用

これからの時代、AIの活用は競争力の維持・向上において不可欠とされています。その基盤となるデータの重要性は広く認識されていますが、実際の企業情報システムでは、必要なデータが十分に収集・流通していないケースが多く見られます。特に、企業規模が大きくなるほど「技術的負債」が蓄積し、これがデータ活用やAI導入の障壁となる傾向があります。
競争力を高めるためには、この「技術的負債」を解消し、IT投資の重点を「ラン・ザ・ビジネス」から「バリューアップ」へとシフトさせることが求められます。また、データ活用においても単に「過去の出来事」を振り返るだけでなく、「未来の予測」に基づく意思決定が、より重要なテーマとなっています。
本講演では、企業情報システムの全体最適化を実現するための具体的な手法を解説するとともに、分析・予測AIを効果的に導入し、競争力を高め未来を動かすための方法について、実例を交えながら解説します。

「データを世界の共通言語に！」安川電機のDXビジョンと
日本の製造業の方向性、そして働き方改革

安川電機は、産業用ロボットやサーボモーターなどを製造しグローバルに展開する、この分野のリーディングカンパニーです。代表取締役会長の小笠原浩氏は、2016年の社長就任時に「データを世界の共通言語に！」というスローガンを掲げ、長期経営計画「2025年ビジョン」の実現の一環として、2018年度からYDX（安川デジタルトランスフォーメーション）として本格的に活動しています。
本講演では、日本の製造業の置かれている状況と働き方改革におけるDXの位置づけ等に触れながら、YDXの狙いと活動の考え方、そして、B2Bの領域におけるDXの1つの方向性として具体的な課題やその対応等について紹介します。

データマネジメントの完成形はこれだ！
「ビジネスメタデータ」で実現する新たな価値創造

近年、AI市場の急速な拡大とデータドリブン経営へのシフトが加速し、データマネジメント投資に対する早期の効果創出が期待されています。しかし、システムデータを素のままの状態で活用しても、その効果は限定的です。システムデータをビジネス価値のある「インテリジェンスな情報」へと昇華させるためには、ビジネスルールや人が判断している暗黙知の形式知化がカギとなります。
これらを実現する最後のカギが「ビジネスメタデータ」です。本講演では、ビジネスメタデータのビジネス価値や具体的な整備・管理手法について解説します。ビジネスメタデータの整備は、他社に先んじて取り組むことで競争優位性を高められる領域です。ご聴講いただき、データ活用の新たな可能性を切り拓くヒントをお持ち帰りください。

分散データの壁を超える実践アプローチ
～データ仮想化でビジネスを加速する～

DX推進の一環で業務システムをリプレース／システム毎に分散したデータを統合／意思決定に必要なデータを素早く収集──。著しいビジネス環境変化の中、どの企業もこうした課題に直面しているのではないでしょうか。課題解決に有用な手段はDWH、DL、ETL、ELT、EAIなど様々ありますが、結局“銀の弾などない”というのが現状です。
そんな中で有望視され、注目を集める技術に、集中も分散も選べるデータ基盤の構築を可能にする「データ仮想化」があります。とはいえ、導入したらすべてが解決するわけではありません。本講演では、システム間のデータ連携における実践的なアプローチとしてのデータ仮想化技術の詳細とそれを支える運用プロセスについてご紹介いたします。

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

日本初のデジタルバンクである「みんなの銀行」では、データドリブン経営を通じて顧客体験の向上と新たなビジネス創出を目指しデータマネジメントを推し進めています。推進体制を整備し、さらに社内の協力体制を構築することで、データカタログ導入やデータ活用のためのルール整備を短期間で実現しようとしています。
本講演では、金融機関特有のセキュリティ制約を考慮しつつ、社員一人ひとりが積極的にデータ活用できる環境を整えるため、何を目指しどのような進め方で推進しているのか、みんなの銀行の取り組みをご紹介します。さらに、この取り組みを支えたデータマネジメントの専門家であるNTTデータ バリュー・エンジニアの伴走支援の内容や、短期間で成果を実感しながら進めるためのポイントも共有します。

実践企業に見るMDMソリューション導入の要諦
─プロジェクトを前に進める最適な手法とツール選定

DX推進、基幹システム刷新、データ基盤整備などを背景に、マスターデータ管理（MDM）を多くの企業が検討しています。一方、必要性を認識しながらも、プロジェクトが停滞するケースも少なくありません。特に企画・構想・調査は進めているものの、その後が続かないーーそんな局面の壁を頻繁に見受けます。これに対し、MDMを上手く進めている企業はどうやっているのか、どんな問題にどう対応しているのか。本講演では、実践事例に共通の秘訣を第一にお伝えします。
MDMの進め方に加え、実現手段のＭＤＭツール/ソリューションもよく聞く悩みです。無論、達成すべきは目的ですが、手段を明確にイメージしたうえで推進することも実現と成果創出への早道です。どういったケースにどのようなツールが適する/必要なのか等、推進のヒントとなるデモを交えてご紹介します。

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

生成AIのみならず従来型のAIの活用においても、あらゆるビジネスデータが、必要な時に信頼できる状態でリアルタイムにアクセスできる──。それを実現する環境を構築し、ビジネスに資することが今日のデータマネジメントには求められています。しかしながら、多くの企業では散在するデータ、解放されず遊休状態のレガシーデータ、データパイプラインの分断、事業部門とのギャップなど数多くの課題を抱えています。
本講演では、グローバル企業のデータパイプライン実践事例を、それらを実現する技術的な仕組みと合わせてご紹介します。Talend を統合したQlikは、SAPやメインフレームなど様々なデータソースを対象とするCDC、ETL/ELT、メタデータ管理、データプロダクトを提供しています。これらが実現するデータパイプラインの最新像をご確認ください。

「Speed is King」な活用現場を起点としたデータ整備・活用戦略
〜エンタメ・テック企業GENDAが事例と共に明かす〜

データマネジメントにおいて、「どのようにデータの整備と活用を開始し、進めていくか」は、多くの組織が直面する重要な課題です。特に、データ整備が進まなければ活用が進まず、活用が進まなければ整備も進まないという、整備と活用のジレンマに直面するケースが少なくありません。この課題に対して、GENDAのデータチームでは、活用現場を起点としたボトムアップ型のアプローチを採用し、「Speed is King」を掲げた戦略を推進しています。 本講演では、アミューズメント施設「GiGO」やオンラインクレーンゲーム、カラオケ店などエンタメ領域で幅広く事業を展開するGENDAのデータチームが、採用しているデータ整備・活用戦略を詳しく解説します。さらに、具体的な事例として、データカタログの導入、生成AIチャットボットの活用、そしてGiGOの景品発注自動化プロジェクト「PAO（Prize Allocation Optimizer）」などを紹介いたします。

金融庁におけるデータ活用の取り組みと
金融分野を中心としたデータマネジメントの今後への期待と展望

金融業界では、データを活用した業務効率化、リスク管理、ビジネス展開の取り組みが進んでいます。金融機関を検査・監督する金融監督においても、データ時代に即した監督体制のあり方について様々な議論・取り組みがなされています。
本講演では、日本の金融監督当局である金融庁のマクロ・データ分析参事官兼チーフ・データ・オフィサーの立場から、金融庁におけるデータ基盤・ガバナンスの構築、データ分析能力の向上、データ人材の育成に関する取り組みや課題を紹介します。どのように組織文化や仕事の流儀をよりよく変えていくのか、組織は異なりますが、参加者の参考になれば幸いです。また、金融と産業の相互連関性が高まる中、金融規制・監督の動向は、金融業界のみならず産業界にも影響が及びます。世界の中で日本全体としてどのように動いていくのかなど、広い視点から、日本全体におけるデータマネジメントに関する今後の期待と展望についても考察します。

政府情報の正確・確実な提供を支える「官報」
─データ品質確保・向上と利活用に向けた国立印刷局の挑戦

独立行政法人国立印刷局では、明治時代から紙幣の製造とともに、法令の公布など国民の権利や義務に関する様々な「情報」が掲載されている「官報」を製作・配信しています。官報は国民と政府をつなぐ重要な役割があり、国立印刷局は長年にわたり、政府情報を正確・確実に提供してきました。
本講演では、開催テーマの「Data as a Product」の一要素である「データ品質」に焦点を当て、多数の行政機関等から様々なデータ形式で送付されるデータ品質の確保・向上の取り組み、公開情報・時限的秘密情報・個人情報など異なる特性を有するデータが混在している官報のデータ管理方法、さらには官報データの利活用に向けた検討事例など今後の展望について紹介します。

デジタル＆データで高める「モノづくり力」
─古河電工のDX推進組織が推進する取り組みと成果

創業140年の古河電気工業は現在、「モノづくり力の向上」をスローガンに全社レベルでDXを加速させています。それを牽引する推進組織が、2023年4月設立のデジタルトランスフォーメーション＆イノベーションセンター（DXIC）です。
本講演では、全社のデータ共通基盤や経営ダッシュボード、材料開発の効率化を図るマテリアルズインフォマティックス基盤などの構築や、取り組みをリードするDX人材の育成など、種々のデジタル＆データ施策に取り組むDXICの実践と成果についてご紹介します。

分析のことを考えながらシステムを作る
─モノタロウはどのようにデータメッシュを目指すのか

間接資材、工具、事務用品等ものづくりの現場を支えるB2Bネットストア「モノタロウ」を運営するMonotaRO。同社では、データ基盤を核としたデータ活用を推進し、1000人が日常的にデータを活用するまでに取り組みを広げています。
しかし、データ活用が進むにつれて、サイロ化やコミュニケーション、データ理解の課題が顕在化。これらの課題を解決するため、データメッシュに着目し、組織とシステムの両面から変革に取り組んでいます。本講演では、モノタロウが目指すデータメッシュとその取り組みについてご紹介します。

2027年問題に取り組むSAPユーザー必見！
MDMを起点とするデータ統合基盤構築のベストプラクティス

迫る、2027年の「SAP ERP 6.0（ECC 6.0）」保守サポート終了。このタイミングは、多くの企業が新しいSAP環境へ移行するか、別のERPソリューションへ切り替えるかという重要な決断を迫られる局面と言えます。このシステム変革をビジネスの飛躍に変えるため、最優先で検討すべき課題が「データのサイロ化の回避」と「データ統合基盤の構築」です。
本講演では、SAPユーザーに向けて、SAPのデータと社内の各種システム/SaaSのデータの連携を促進させ、全社レベルのデータ統合基盤を構築するために欠かせないマスターデータ管理（MDM）の役割と、Stibo Systemsが提供するMDMソリューションの特徴についてご紹介します。

次世代のデータ活用へ！
─Snowflakeと、VポイントのCCCMKホールディングスが描くAIとデータ連携の可能性

データ活用の重要性がますます高まる中、データ基盤の進化と生成AI・大規模言語モデル（LLM）の活用が新たなビジネス価値を生み出しています。本講演では、そうした次世代のデータ活用を支える基盤として、Snowflakeが提供するデータクラウドの革新性や、生成AI、LLMの最新機能について解説します。
さらに、CCCMKホールディングスによるSnowflake導入の成功事例を通じて、グループ企業間のデータ統合や三井住友カードとの戦略的データ連携のポイント・考慮点を紹介します。セキュアなデータ共有がどのようにして企業の競争力を高めるのか、実例を交えて議論します。データとAIを活用して競争優位を築きたいと考えている方にとって、有益で実践的な内容をお届けします。

今後求められる「製品」としてのデータとは？
─その価値創出を支える最新のデータ基盤技術

生成AIの普及により、データが持つ可能性がこれまで以上に注目されています。しかし、AIが真の力を発揮するためには、単にデータを集めるだけでなく、その品質や利用のしやすさが重要です。
本講演では、Data as a Product＝データを単なるリソースではなく「製品」として扱う新しい視点に焦点を当てます。このアプローチは、分散管理と集中管理を柔軟に組み合わせる最新のデータ基盤技術に支えられています。これにより、膨大なデータを効率的に活用し、ビジネスや社会の課題解決に結びつける仕組みを構築することが可能になります。データの価値を最大化し、利用者が迷うことなく必要な情報にアクセスできる未来へ──。そのための具体的なアプローチと成功のヒントをお伝えします。

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
─自動生成でレガシーシステムをそのまま“Data as a Product”に

DX/データドリブン経営を推進するにあたって、レガシーシステムに蓄積された膨大なデータをどのようにビジネス価値に変えて利活用するか。このことが業種・規模を問わず大きな課題となっています。特に人材不足、ITスキルが深刻な今日において、自社が抱える「技術的負債」をどのように解消していけばよいのでしょうか。
本講演では、注目の“Data as a Product”＝データを価値あるプロダクトとして扱うためのキーテクノロジーとして、ROBONのメタデータ管理SaaSやWebAPI自動生成SaaSの概要とベネフィットをご紹介します。

次世代AIが加速させる“多面的データ活用”
─エンタープライズ企業の先進事例が示す「最先端AI SaaS」のインパクト

AI技術の進化に伴い、データ活用の可能性は急速に拡大し、企業の業務改革に新たな潮流をもたらしています。
本講演では、花王グループやTOPPANグループなどの大手企業が導入する最先端AI SaaSの事例を通じて、多面的なデータ活用がどのようにビジネス課題の解決や新たなインサイトの創出につながるのかを解説します。
特に、これまでのように単一のデータに依存するのではなく、複数のデータを統合・分析することで、従来見落とされていた課題を発見し、次のアクションへとつなげるプロセスを具体例を交えながらご紹介します。加えて、こうしたアプローチが業務プロセスの効率化や意思決定の迅速化にどのように貢献するのかについても詳しく掘り下げます。戦略的データ活用の未来像を、この機会にぜひご確認ください。

「心のエネルギー」は、これからの「新たな資本」
─JALカードのデータ・ビジネス・カンパニーへの挑戦

VUCAの時代、これからの未来を築くためには「変革と挑戦のマインドセット」が必要であり、そのためのキーワードは「個の力とリーダーシップ」と捉えています。1995年、黎明期からのJALのネットビジネス推進、2017年のJAL旅客基幹システム刷新（SAKURAプロジェクト）や、JALカードにおけるデータドリブン経営への挑戦など、これまでのケーススタディからの経験・学びをベースに、「心のエネルギー」は、これからの「新たな資本」──このビジョンを胸にデータ・ビジネス・カンパニーを掲げて変革に挑むJALカードの奮戦・格闘ぶりを共有させていただきます。

データと生成AIを事業価値創出につなげるために必要なこと
─KDDIが取り組む“3つのガバナンス”とその実践

KDDIでは、2024年発表の事業戦略「新サテライトグロース戦略」において、「データドリブン」と「生成AI」を中心に据え、これらの活用を通じて多様なビジネスの拡大を目指しています。その実現に向けて整備すべき“3つのガバナンス”＝「プライバシーガバナンス」「AIガバナンス」「データガバナンス」に注力しています。組織・体制の構築からツールの活用に至るまで広範な取り組みの中、特に生成AIを活用するためには非構造化データの適切なデータマネジメントが極めて重要と捉えています。
本講演では、これらの取り組みの詳細と、実際の事業価値に結び付ける具体例として、KDDIのデータコラボレーション構想、メタデータを活用したデータ分析自動化、社内発注業務を含む事務作業の効率化などを紹介いたします。これらの事例を通じて、皆様のビジネスにおける新たな価値創出に向けたヒントをご提供できれば幸いです。

データメッシュと生成AI活用が拓く
東京ガスグループのデータ民主化

東京ガスグループでは、原料調達・トレーディング、生産管理、設備保全、営業、マーケティング、顧客サービスなど一連のバリューチェーンにおいて、「データとAIを使い倒す」ことで業務効率化と価値創出を目指しています。データの活用拡大に向けては、分析技術の進化を取り入れる形でのデータ基盤の進化・整備と、利用者の教育・育成が必要です。当初の限られた専門家による分析から、BIやAutoMLの活用によるデータ分析の組織化を経て、生成AIの活用によりすべての社員がデータの恩恵を受けるような、データ活動の民主化に邁進しています。同時に、これまでの中央集権型の全社データ基盤から、昨今の技術進展・ビジネスの構造変化のスピードに対応すべく、柔軟性・自律性を備えたデータメッシュ型データ基盤への移行に取り組んでいます。
本講演では、「『ゴールデンパターン』を通じた生成AI活用」と「データメッシュ型のデータ基盤への進化」を中心とする、次世代の「データ民主化」に向けた取り組みと展望についてお話しいたします。

店舗出身者のIT部門が創造した
アルペンの「内製化データマネジメント」の全貌

データが重要な経営資源と認知され、その活用度合いがビジネスの進退を大きく左右することがある種の常識にまでなりつつあります。しかしながら、実態として多くの企業では人材・ノウハウの不足から,活動の停滞や外部リソースへの依存、コスト肥大化といった窮地に陥っています。全国400店舗のスポーツショップを展開するアルペンでは、脱レガシーと並行して短期間で内製データマネジメントシステムの基礎を構築し、その後も社内のデータリテラシー向上に合わせて着実な進化を続けています。近年はデータ分析組織のインサイトが経営の意思決定を左右しバリューチェーン上のあらゆる部署が内製レポートを頼みにデリバリーを回すなど、このデータマネジメントシステムが日々の事業の運営に欠かせない存在にまで昇華されています。
本講演では、この変革を店舗出身者中心のIT部門がどのように推し進めてきたのか、データマネジメントシステムの最新状況とともに同社の5年間の軌跡をポイントを絞って解説いたします。

データでビジネスを駆動する！
リクルートのデータマネジメント活動、これまでとこれから

リクルートのデータマネジメントの歴史的な流れと今後の展開について、組織面と施策面に分けて深く掘り下げます。組織面では、データマネジメント活動の変遷を振り返り、その中で「アナリティクスエンジニア」という新たな役割がどのように定義され、発展してきたのかをお話しします。また、各事業に紐づく「自活するデータマネジメント組織」がどのように機能しているか、そしてそれらが横断的に連携することで生まれるシナジーについて紹介します。
施策面では、モダンなデータ基盤の整備に焦点を当て、データに基づく意思決定を加速するための具体的なアクションをお伝えします。自走型組織の構築や、自動化に向けた施策がどのように組織全体のデータ活用を促進し、業務の効率化や意思決定の迅速化に寄与しているのかを実際の事例を交えて紹介します。

DX/データ駆動型経営に資する「データスペース」の国内・国際動向
─エコシステム形成と国際連携で新たなデータ経済圏の構築へ

近年、中央集権的なデータ管理が困難となる中で、分散型データ連携基盤が大きく注目されています。このような背景の下、個々の企業・組織、そして国・地域を超えて相互にデータを共有・連携する仕組みであるデータスペース (Data Spaces) の概念が提唱されています。データスペースは、単にデータ共有を実現するための要素技術を組み合わせるだけではなく、システム/バリューチェーン全体の持続可能性を考慮したエコシステムとして設計されているもので、各産業で進むDX/データ駆動型経営に大きな価値をもたらしうる取り組みです。
本講演では、データスペースの概念や、提唱されるに至った歴史を概説しつつ、日本・欧州・アジアにおけるデータスペースをめぐる活動・取り組みの最新動向を解説いたします。

MDM、BI、データ基盤、AI、データガバナンス……
JDMCの魅力＆会員メリットである「研究会活動」を一挙紹介

JDMCの魅力の1つに、MDM、データ基盤、ビッグデータ活用、BI、AI、データガバナンス、データ品質などデータマネジメントの様々な専門領域に焦点を当てた「研究会」があります。異なる業種や経験を持つメンバーが集まる各研究会からは、「自分とは違う業界での取り組みが大変参考になった」「IT部門の若手が物怖じせずに事業部門と話せるようになった」「モヤモヤとしたデータに関する悩みが、他社でも抱えている課題だとわかった」など、活動の醍醐味・メリットを実感する声が多数寄せられています。ここでは、バラエティ豊かな各研究会の活動の最前線をライトニングトークで一挙にご紹介します。

【AI・データ活用のためのコンプライアンス研究会】
攻めのデータ活用のための49のチェックリスト、その強化版とエコシステム検討の取り組み

生成AIの実用化やデジタル経済の加速に伴い、かつてない規模でデータ量が増大し、その活用範囲も飛躍的に拡大しています。一方、この膨大なデータを適切に管理・活用するための様々な課題が顕在化しています。今後、ビジネスを拡大し続けるためには、データの戦略的な収集と管理が不可欠です。
当研究会では「AI・データ活用」を推進するための"倫理フレームワーク"を提案してきました。先日公開した倫理フレームワークの強化版と、そのエコシステム検討の取り組み、対応策をより洗練させていく活動について発表いたします。
組織において積極的なAI・データ活用を推進する立場にある方々や、リスクマネジメントの責任者の皆様のご聴講とご参加をお待ちしています。

【MDMとデータガバナンス研究会】
Data as a Productへ！─悩みの原因も解決の糸口も「すべての道はマスターに通ず！」

日々生み出される無数のデータは、言わば野生のデータです。それぞれが自分のテリトリー(業務・システム)でワイルドな生を謳歌し、それぞれの生を全うします。しかし、データ活用においては困りものです。野生のデータには品質保証も産地表示もなく、重量はグラムかもしれないしポンドかもしれません。野生のデータは工場で殺菌・加工・計量して出荷されねばなりません。この精製・加工済みデータをプロダクトと呼びます。
本研究会では「Data as a Product」すなわちデータプロダクトのカギを握るのはマスターデータだと考えます。仮に製品/顧客/場所/単位/時間などすべてのマスターデータが完璧であれば、データ品質など低くなりようがないからです。そして完璧かどうかの基準やルールをつくるのがデータガバナンスです。MDMもデータガバナンスもじつに複雑で奥が深い世界ですが、知的好奇心を刺激し続ける分野でもあります。共に学びましょう!

【非財務（ESG）データのマネジメント（サステナビリティデータ）研究会】
「ESG情報×データマネジメント」の要所─企業価値向上を目指した企業内連携のヒント

2050年の脱炭素実現に向け、ESG投資加速と共に、欧州では企業サステナビリティ報告指令（CSRD）により、サステナビリティ報告を財務報告レベルにしていくことやデータタグ付けなどが求められています。それらのデータ公開に関する課題解決の研究や知見の共有を行うべく、2023年6月に本研究会が始動しました。
1年目は、先行事例や有識者レクチャー、企業の財務・非財務の公開指標の洗い出し、公開指標を導くためのデータ整理と理解醸成を進めてきました。2年目は、非財務情報開示を担当する実務者とデータを扱うデータサイエンティスト、ITエンジニアが、非財務（ESG）情報をデータガバナンスの視点から考え、企業価値向上に活かすことを目的に勉強会を重ねてきました。特に、欧州タクソノミー等の海外法規制の理解だけでなく、価値創造や投資家目線で求められる視点の理解、そして理想と現実のギャップについて議論し、データガバナンスの視点からの解決策を模索してきました。本年も、「ESG情報×データマネジメント」のテーマの下、ESG業務担当者とITシステム担当者が共に理解が深めながら取り組みを推進していくことを目指して、本講演では、現状の取り組みを共有いたします。