生成AI時代のデータマネジメント調査報告書2026
インプレス
生成AIを武器にするためのデータ戦略とは
生成AIの普及により企業のデータ活用が活発化することで、データマネジメントの重要性が再認識されようとしている。生成AIの成果を最大化するには、高品質で十分な量のデータが不可欠となるため、データマネジメント基盤の整備が急務となっている。「データマネジメント調査報告書」の第3弾となる本書では、従来の定量データに加え、非構造化データや定性データなど、生成AIに必須の広範なデータを対象とする「AI-Readyデータ」への取り組み方と課題を整理し、その重要性とデータマネジメントの進化の方向性を提示する。
発売日:2026-01-13
ページ数:222ページ
目次
表紙
掲載データの取り扱いについて
はじめに
目次
掲載資料一覧
第1章 生成AI時代、焦眉の急となるデータマネジメント
1.1 データマネジメントとは
1.2 構造化/定量データから非構造化/定性データへの拡張―「AI-Readyデータ」の要件と整備の道筋
1.3 生成AI時代に取り残されないために―データマネジメントで差がつく企業力
第2章 データマネジメントを支える技術とサービス動向
2.1 データマネジメントを支える技術とサービス動向
2.2 制度的動向
2.3 生成AI時代の価値創出を支えるデータエコシステムとトラストの向上
2.4 データスペース(Dataspaces)-2025
2.5 データマネジメントの将来展望
第3章 企業のデータマネジメントの取り組み実態調査
3.1 調査概要
3.2 取り組み全体
3.3 データ品質・マスターデータマネジメント
3.4 データ統合・データ基盤・メタデータ整備
3.5 データアーキテクチャ・データモデリング
3.6 生成AI
3.7 人材・組織
3.8 その他のトピック
3.9 企業のデータマネジメントの取り組み実態調査(アンケート分析)
第4章 製品・サービスとベンダーの戦略
4.1 日本IBM
4.2 SAS Institute Japan
4.3 TIBCO Software(NTTドコモビジネスX)
4.4 日本テラデータ
4.5 クリックテック・ジャパン
4.6 Snowflake
4.7 アステリア
4.8 セゾンテクノロジー
4.9 日本オラクル
4.10 SAPジャパン
4.11 Stibo Systems
4.12 Denodo Technologies
4.13 データブリックス・ジャパン
4.14 アマゾン ウェブ サービス ジャパン
4.15 グーグル・クラウド・ジャパン
4.16 日本マイクロソフト
4.17 その他の企業
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