• 知見

マスターデータ管理（MDM）とは｜AI活用の精度を決めるデータ整備

データガバナンスやデータマネジメントの取り組みを進めていくと、どこかで「マスターデータ管理」「マスタ統合」という言葉に行き当たります。言葉としては聞いたことがあるが、実際に何をする作業なのかが分からない。「顧客マスタと商品マスタを揃える」という説明は読んだものの、それをやると何が良くなるのかが分から...

2026/8/6

• 知見

AIのコスト問題はなぜ起きるのか｜先行事例から学ぶ全社展開前の対策

全社員が毎日AIを開いて業務をしている会社が、実際に出てきています。一部の情シスや企画部門が試している段階から、日々の業務の中に入り込んだ段階へ移った会社です。そして、活用が社内に浸透した会社から順に、同じ問題が報告され始めています。コスト削減のために導入したのに、生成AIの利用料が見積もりの何倍に...

2026/8/6

• 知見

オントロジーとは｜AIにデータの意味を渡す取り決めと、類似概念との違い

AI活用のために社内のデータ基盤を調べ始めた方は、どの資料も最後は同じ結論に行き着くことに気づいたかと思います。データが存在するだけでは足りず、AIがそのデータの意味と文脈を理解できる状態になっていなければ使えない、という結論です。ここまでは納得できても、次の一歩で手が止まります。では意味と文脈をど...

2026/8/6

• 知見

DMBOKとは｜初版から第3版までの変遷とAI時代の準備

データ活用について調べていると、DMBOKという言葉に何度もぶつかります。データガバナンスの解説記事にも、データカタログ製品の説明にも、当たり前のように出てきます。ところが「DMBOKとは何ですか」と聞かれると、「データマネジメントの教科書のようなもの」というあたりで止まってしまうことが少なくありま...

2026/8/4

• 知見

半構造化データとは｜非構造化データをAIで分析できる形にする

社内データのAI活用を調べはじめると、次のような道筋をたどることになります。まずBIやデータ分析の文脈で、「構造化データ」と「非構造化データ」という区分に出会います。企業が持つ情報の大半は非構造化データだと知り、自社もその側に資産が偏っていることに気づく段階です。そこから活用方法を調べていくうちに行...

2026/8/4

• 知見

データマネジメントとは｜これまでの整理とAI時代の変化

AI活用の話が社内で立ち上がると、同じ場所で議論が止まりがちです。社内のデータが整っていない。どこに何があるか誰も把握していない。機密情報をAIに渡してよいのか判断できない。そしてガバナンスやセキュリティの検討を進めるうちに、「データマネジメント」という言葉に行き着きます。ところがこの言葉は、聞き馴...

2026/8/3

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「データ×AI」を読み解くための用語集｜【ガバナンス・セキュリティ編】

AIの活用を進めようとすると、「データ基盤」「セマンティックレイヤー」「RAG」「ガードレール」といった言葉が次々と登場します。なんとなく意味は分かるものの、改めて問われると説明に詰まる。そんな用語が並んでいるのが、データ×AI領域の特徴です。本記事では、連載「なぜAIの話は、いつも『データ』の話に...

2026/7/31

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「データ×AI」を読み解くための用語集【組織・役割編】

AIの活用を進めようとすると、「データ基盤」「セマンティックレイヤー」「RAG」「ガードレール」といった言葉が次々と登場します。なんとなく意味は分かるものの、改めて問われると説明に詰まる、そんな用語が並んでいるのがデータ×AI領域の特徴です。本記事では、これまで公開してきた連載「なぜAIの話は、いつ...

2026/7/23

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「データ×AI」を読み解くための用語集｜【AI編】

AIの活用を進めようとすると、「データ基盤」「セマンティックレイヤー」「RAG」「ガードレール」といった言葉が次々と登場します。なんとなく意味は分かるものの、改めて問われると説明に詰まる——そんな用語が並んでいるのが、データ×AI領域の特徴です。本記事では、これまで公開してきた連載「なぜAIの話は、...

2026/7/22

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「データ×AI」を読み解くための用語集【データ編】

AIの活用を進めようとすると、「データ基盤」「セマンティックレイヤー」「RAG」「ガードレール」といった言葉が次々と登場します。なんとなく意味は分かるものの、改めて問われると説明に困る。そんな用語が並んでいるのが、データ×AI領域の特徴です。本記事では、連載「なぜAIの話は、いつも『データ』の話にな...

2026/7/14

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データとAIが生み出す企業の成長サイクル｜AI-Readyな企業とは

AI時代に必要なデータの意義と知識を紹介する連載、なぜAIの話は、いつも「データ」の話になるのか。前回の連載：第6回では、整ったデータを保ち続けるための役割の明文化と形骸化しないための工夫に関してお話しました。前回の記事：整えたデータを保ち続ける組織のつくり方｜データオーナーとデータスチュワード今回...

2026/6/19

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整えたデータを保ち続ける組織のつくり方｜データオーナーとデータスチュワード

AI時代に必要なデータの意義と知識を紹介する連載、なぜAIの話は、いつも「データ」の話になるのか。前回の連載：第5回では、整ったデータを安心してAIに渡すためのガバナンス：データ分類・アクセス制御・ガードレール・リネージと監査ログに関して解説しました。前回の記事：整ったデータを安心してAIに渡すため...

2026/6/19

• コラム

「何に困ってますか」と聞いても、AIの使い道は出てこない

AI活用を進めるとき、多くの会社が最初にやることがあります。現場への困りごとヒアリングです。何に困っていますか、どの業務に時間を取られていますか。アンケートを配ることもあります。自分も同じことをやりました。新規事業の検証で顧客に話を聞くときも、業務フローを整理するために現場に入るときも、やり方は同じ...

2026/8/24

• コラム

「AI、入れたのにP/Lが動かない」を組織で超える

DeflagでCROをしている、岩瀬です。この記事は、AIをもう入れた。でも、なんだか成果につながっている実感がない…。そんな手応えのなさを抱えた、営業やマーケの現場のリーダーに向けて書いている。読み終わる頃には、「足りなかったのはAIそのものではないかもしれない」と、少し景色が変わるはずだ。「AI...

2026/8/24

• コラム

「使うたびに賢くなるAI」は、待っていても来ない

AIは使えば使うほど賢くなる、という言い方をよく見ます。私はこれを、半分だけ本当だと思っています。モデルは確かに進化します。ただ、自分の会社のやり方や、自分の文章の癖を、AIが使っているうちに勝手に覚えてくれることはありません。昨日直したことを、今日もまた直す。AIを業務で使っている方なら、覚えがあ...

2026/8/17

• コラム

BigQueryのDWHを非構造化データへ拡張する：データレイクハウスの全体像

BigQueryでDWH（データウェアハウス）を構築すると、売上・顧客・広告といった構造化データを統合して分析できるようになります。そこに「議事録や過去の戦略資料からも示唆を出したい」という要望が来ることがあります。PDFやPowerPoint、音声はBigQueryのテーブルには入りません。本記事...

2026/8/12

• コラム

AIの利用料を気にしなくなった代わりに、PCのメモリを心配しています

社内の情報基盤を作っていて、AIの利用枠を使い切りました。原因は、ラベル付けです。社内に散らばった資料や会話に、これは何の文書か、どの顧客の話か、決定事項か相談か、といった目印を機械的に付けていく処理があります。対象は2万件近くありました。順番に流していたら、途中で枠が尽きて止まりました。進んだのは...

2026/8/12

• コラム

なぜあなたのAIは営業で使えないのか

「ChatGPT、営業で使ってみたんですけどね。」「正直、そんなに変わらなかったです。」この半年、この会話を何度もした。誰も間違っていない。AIも、その人も、サボってなどいない。ただ、「使えなかった」の正体は、少しだけズレたところにある。私自身、AIを使い始めたひとりだ。いまも勉強しながら、お客様の...

2026/8/5