中山尚美 氏の講演情報

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Progenic Data（価値創出型データ）で実現する、エンタープライズ・インテリジェンスの新境地

複数のAIエージェントを連携させても、データのサイロ化や断片化したセマンティクス、一貫性のないガバナンス、そして質の高い意思決定に不可欠な「コンテキストの深さ」の欠如などが、AI活用の大きな障壁となります。LLMの真価を引き出すには、統合された複数データソースにまたがる環境で推論できるエージェントが必要です。 いま求められるのは、Progenic Data（価値創出型データ）です。それは、リアルタイムで、コンテキストを持ち、統制され、複数のデータソースを横断しながら自由に活用できるデータです。こうしたデータが、いかにして企業AIを活性化させるのか。本セッションでは、すべてのエージェントに「信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）」を供給し、エンタープライズ・インテリジェンスを次なるステージへと引き上げる戦略を詳説します。

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エージェント型AI時代におけるデータプラットフォームの必須要件とは

エージェント型AI時代においては、ますますデータが重要になってきます。 AIが有効に稼働するために、どんな懸念点があり、その対応としてどんなデータプラットホームに必要な新しい要件とは何なのか、 をご説明します。

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ご挨拶

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論理ファースト・アプローチが変える最新データ戦略

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集める、繋げる、整える～DXからBXへ～論理データファブリックでデータドリブン経営

デジタルトランスフォーメーションは、IT化やデジタル化だけでなく、それらをいかに効果的・効率的に活用していくかが鍵となります。つまり、IT化やデジタル化により社内外に散在ているデータをいかに迅速に収集・統合してビジネスに活用していくかが重要です。本セッションでは、DX（デジタルトランスフォーメーション）からBX（ビジネストランスフォーメーション）へ進むにあたり、論理データファブリックがいかにデータを迅速に収集・統合・管理でき、かつセキュリティやデータガバナンスにも有用であり、ビジネストランスフォーメーションに役立ち、データドリブン経営に寄与できるかをユースケースを交えてご紹介します。

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ITコストを削減しつつ、ビジネススピードをアップする方法

コストを削減しつつビジネス上の意思決定を迅速化することが求められる中、増え続けるデータをコピー・複製していてはコストも時間もかかります。本セッションでは、データをコピー・複製することなくコストを削減しビジネスを高速化、さらにはセキュリティやガバナンスの担保も可能とするデータ仮想化についてご紹介します。