『データ＋AI』戦略：人材に焦点をおいて
この記事はシリーズの一部です。 パート1： データ＋AIの三位一体：人材、プロセス、 プラットフォームをご覧ください。 人工知能（AI）や大規模言語モデル（LLM）の導入を急ぐあまり、多くのビジネスリーダーやテクニカルリーダーは、根本的なITの見直しにばかり目を向け、このテクノロジーが従業員や将来の働き方にもたらす大きな変化を過小評価しがちです。 プロセスを調整し、適切なプラットフォームを導入する技術的な作業は不可欠ですが、企業内でデータとAIの文化を成功させるには、経営層からエントリーレベルの従業員に至るまで、従業員の賛同も必要です。 すべての従業員が、データとAIを最優先する戦略が各自の役割にもたらす価値、それが生み出すビジネス上の成果、そして最終的には、それが解き放つキャリアの可能性を理解できるようにすることで、ビジネスリーダーは、変化への抵抗を抑え、モダナイゼーションの旅が力強くスタートするよう支援する社内チャンピオンを生み出すことができます。 人材に関する計画について、心に留めておくべきいくつかの成功戦
データとAIに関する三位一体とは：ピープル、プロセス、プラットフォーム
翻訳：Ryo Hasegawa. - Original Blog Link ビジネスリーダーは皆、同じ質問をしています： データとAIに関する自社の計画 を加速させるにはどうすればいいのか？ビジネスをリスクにさらすことなく、大規模な言語モデル（LLM）を活用するにはどうすればいいのか？そして、これらのシステムからできるだけ早く価値を得るにはどうすればいいのか？ 誰もが、誇大広告による混乱を回避し、自社のデータをどのように収益化し、前例のないスピードのテクノロジーを活用できるかを把握したいと考えています。より多くの業務を自動化し、より付加価値の高い業務に集中できるようにしたいからです。古いデータの照会にとどまらず、より良い未来像を得たいと考えています。セキュリティ・リスクを最小限に抑えながら、可能な限りコストを削減したい。そしてもちろん、今すぐ結果を出したいのです。 しかし、データとAIに関しては、成功のための戦略は企業ごとに異なるでしょう。私たちはDatabricksのフィールドCTOとして、データスタックをモダナ
エグゼクティブのためのデータ、アナリティクス、AI変革ガイド 第5回：情報に基づいたビルドと購入の意思決定
Original : The Executive’s Guide to Data, Analytics and AI Transformation, Part 5: Make informed build vs. buy decisions translate by junichi.maruyama データおよびAIトランスフォーメーション戦略の重要な要素として、データエコシステムのどのコンポーネントを社内のエンジニアリングチームが構築し、どのコンポーネントをベンダーとの関係を通じて購入するかを決定することが挙げられます。エンジニアリング・チーム内では、「ビルダー」アプローチを取ることが重視されるようになってきています。つまり、エンジニアリング・チームは、ベンダー製品に依存するのではなく、自社で独自のソリューションを開発することを好むのです。...
エグゼクティブのためのデータ、アナリティクス、AI変革ガイド 第4回：ガバナンスで良質なデータへのアクセスを民主化する
The Executive’s Guide to Data, Analytics and AI Transformation, Part 4: Democratize access to quality data with governance 翻訳： junichi.maruyama 本記事は、データとAIの変革イニシアチブを率いるシニアエグゼクティブと重要な洞察と戦術を共有する複数回シリーズのパート4です。シリーズのパート3は こちら でお読みいただけます。...
エグゼクティブのためのデータ、アナリティクス、AI変革ガイド 第3回：データチームの成功するオペレーティングモデルの構築
Original Blog : The Executive’s Guide to Data, Analytics and AI Transformation, Part 3: Build Successful Operating Models for Data Teams 翻訳： junichi.maruyama...
エグゼクティブのためのデータ、アナリティクス、AI変革ガイド 第2回：ユースケースの特定と優先順位付け
Original Blog : The Executive’s Guide to Data, Analytics and AI Transformation, Part 2: Identify and prioritize use cases 翻訳： junichi.maruyama 本連載は、データおよびAIの変革イニシアチブを率いるシニアエグゼクティブと重要な洞察と戦術を共有するための複数回シリーズのパート2です。シリーズのパート1は こちら...
エグゼクティブのためのデータ、アナリティクス、AI変革ガイド 第1回： モダナイゼーションのためのBlueprint
Original Blog : The Executive’s Guide to Data, Analytics and AI Transformation, Part 1: A blueprint for modernization 翻訳： junichi.maruyama 今、組織はこれまで以上に、市場機会や新たなリスクに迅速に適応し、現代のダイナミックな経済において適応し、革新し、繁栄するためのより良い地位を築く必要があります。ビジネスリーダーは、デジタルトランスフォーメーションは、コストを削減し、ビジネス価値を高めながら、ビジネスを実行するための新しいテクノロジー基盤を構築する機会であると捉えています。 しかし、相反する組織の優先順位、レガシーベースの情報システム、バラバラのデータ環境は、その実現を困難にしています。そのため、データ、アナリティクス、AIのエグゼクティブは、最新のデータアーキテクチャを容易に導入・移行できるような包括的な 戦略を策定し、実行する必要があります。このブログシリーズでは、ご自身の