金融業界から製造業まで、多くの企業がAIを日常業務に取り入れようとしていますが、その成功を支える基盤であるデータガバナンスの整備は、いまだ十分とは言えません。実際、このガバナンスこそが、AIのような革新的な取り組みが成功するか失敗するかを決める重要な ...

データ品質とガバナンスの問題に対処することで、AIプロジェクトの主要なリスクを効果的に軽減できる。 覚えておいてほしいのは、データガバナンスは選択肢ではないということだ。 それはあらゆるAIプロジェクトの成功した展開のための前提条件である。

AI isn’t failing because it’s immature. It’s failing because companies overestimate readiness, expect magic ROI, ignore data ...

リーダーたちは今、データ駆動型組織になり、データが成功の原動力となる文化を育むためには、単なるデータ管理以上のものが必要だと認識している。データの最適な価値を提供しながらリスクも管理するには、データガバナンスの厳格さが中核となる。

Priorities in 2026 will be on infrastructure, data, governance, and workforce upskillingMeasures of AI success broaden beyond productivity to growth, risk management, and customer experienceTwo-thirds ...

DeNA IT本部 AI・データ戦略統括部 データ基盤部 部長 深瀬充範氏 「一人ひとりに 想像を超えるDelightを」というミッションに基づき、ゲームをはじめ、ライブコミュニティ、スポーツ・まちづくり、ヘルスケア・メディカルなど、さまざまな事業を展開する ...

株式会社Acompany（アカンパニー、愛知県名古屋市西区、代表取締役CEO 高橋亮祐、以下Acompany）は、Excelなどで作成した「個人 ...

Indian IT firms are often first in line to implement enterprise AI, but a closer look at delivery reveals constraints rooted ...

Financial services data leaders face a fundamental paradox: they have unprecedented access to data assets, yet they continue ...

Includes participation from Sanabil Accelerator by 500 Global, Joa Capital, Sadu Capital, Plus VC, abtal.vc, Hyperscope ...