資料の紹介

　AIエージェントの利用が広がるにつれ、企業が扱うデータの重要性は増す一方だ。クラウドやアプリケーション、ネットワーク、各種デバイスから生まれるリアルタイムの運用データは、システムの状態把握や障害の予兆検知、セキュリティ対策などに利用できる。AIが自律的に判断・行動する場面が増えれば、こうしたデータを適切に活用できるかどうかが、業務の効率化や新たなサービスの創出にも影響する。

　しかし、現場で必要な情報をすぐに取り出せるとは限らない。データが部門やシステムごとに分かれている、いわゆる「サイロ化」された状態では、複数の情報を手作業で照合する必要が生じてしまう。こうしたサイロ化されたデータを統合し、関連付けて利用できる状態に整えることが、AIエージェントを最大限活用するうえでの課題となる。

　本資料では、膨大な運用データを効率よく管理し、業務やAI活用に生かすためのデータ基盤について解説する。データを置いた場所で検索・分析する仕組みや、ビジネスデータとマシンデータを関連付けた状況把握、管理コストを抑える方法などを紹介。増え続けるデータを業務改善やイノベーションにつなげるための具体策をまとめている。

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