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テクノロジー

 
特集 2023年10月5日

最新リサーチ：ボードメンバーは生成AIをどう考えているか

最新情報

  •   2026年8月4日

    Alteryx OneがSnowflake Marketplaceで提供開始

  •   2026年7月29日

    SAPと信頼できるAIの間に欠けているレイヤー

  •   2026年7月28日

    金融分野におけるすべてのAI説明がクリアすべきテスト

  •   2026年7月23日

    AI時代においてアナリストの価値が高まっている理由

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490件見つかりました
 
 
 
Lang User 2026年8月4日
Alteryx OneがSnowflake Marketplaceで提供開始
Snowflake MarketplaceのAlteryx Oneが、ガバナンスの効いたデータの分析、ワークフローの自動化、信頼できるAIアプリケーションの構築をどのよう...
 
 
Ian James氏 2026年7月29日
SAPと信頼できるAIの間に欠けているレイヤー
SAPからAI対応データを取り出すには、単にテーブルをダンプするだけでは不十分です。SAPデータ抽出において、ガバナンスに基づくアプローチがどのようにビジネ...
 
 
Michael Peter 2026年7月28日
金融分野におけるすべてのAI説明がクリアすべきテスト
金融分野において、真のAIによる回答と、もっともらしい推測とを見分ける4つの要素からなる「テスト」と、それを実現するために本当に必要な...
 
 
François Ajenstat氏 2026年7月23日
AI時代においてアナリストの価値が高まっている理由
AIが好奇心、ビジネスロジック、そして専門知識を強化することで、データアナリストの生産性と価値をどのように高めるのかをご紹介します。
 
 
Michael Peter 2026年7月16日
財務責任者がAIを完全には信頼しない理由と実際に確認していること
財務責任者が信頼するのは、自ら説明できる数字です。ガバナンスの効いたビジネスロジックによって、AIの出力を信頼性、説明可能性、監査対応性の高いものに...
 
 
Maddy White 2026年7月7日
AIブームからエンタープライズでの実用化へ：「Alteryx on Tour」から得られた3つのポイント
エンタープライズ全体でAIやAIエージェントをスケールさせるうえで、なぜ信頼、ビジネスに関する専門知識、そして実践的なユースケースが重要なのかをご確認ください。
 
 
Andy MacMillan 2026年7月7日
VURA：信頼できるAIを大規模に実現するためのフレームワーク
AIワークフローの透明性、説明可能性、一貫性、監査可能性を実現する実践的なフレームワークを活用し、エンタープライズAIへの信頼を構築しましょう。
 
 
Nitin Grewal 2026年7月6日
すべてのチームがBigQueryでガバナンスに基づき業務を遂行できる環境を実現
データアクセスを適切に管理しながらチームの業務スピードを向上させる、ガバナンスの効いたセルフサービス分析によって、BigQueryのデータ...
 
 
Michael Peter 2026年6月30日
財務部門のリーダーがAIに対する信頼のギャップを埋める方法
ビジネスロジックを組み込み、ワークフローのガバナンスを強化し、AI出力の信頼性を高めることで財務部門のリーダーがAIに対する信頼のギャップをどのように埋められるかをご紹介します。
 
 
Michael Peter 2026年6月29日
財務部門が表計算ソフトの背後にあるロジックを刷新すべき理由
ガバナンスに対応した財務ワークフローの自動化により、表計算ソフトベースのロジックをより効果的に管理し、一貫性を高め、堅牢な基盤を構築する方法をご紹介します。
 
 
Joshua Burkhow Jun 23, 2026
The AI Problem No One is Talking About
AI is changing how analysts work, communicate, and make decisions. Learn why human judgment, critical thinking, and accountability matter mo...
 
 
Michael Peter 2026年6月22日
AIエージェントを導入する前に財務部門のリーダーが解決すべき課題
AIエージェントは金融業界に変革をもたらし始めていますが、その基盤となるガバナンスの効いたビジネスロジックがなければ、多くの導入は失敗に終わります。財務部門のリーダーが知っておくべき...
 
 
Michael Peter 2026年6月4日
AIが金融業界で成果を上げられない本当の理由
ファイナンスにおけるAIは時間の節約を約束しましたが、多くのチームは、いまだにその回答が信頼できるかどうかを確認するために検証を行っています。成果につながるデータ基盤を構築する方法をご覧ください...
 
 
Stephen Archut 2026年5月28日
レイクハウスを構築しました。次はその価値をビジネスで活用しましょう。
Alteryxがエンジニアリングのボトルネックを増やすことなく、Databricksのレイクハウスデータを信頼性の高い意思決定向けの分析へと変換する方法をご覧ください。
 
 
Stephen Archut 2026年5月11日
LLM（大規模言語モデル）の性能は、入力するデータ次第
マーケティングチームがAlteryxとSnowflake Cortex AIをどのように活用して、指標定義を管理し、アトリビューションロジックを標準化し、成果につなげているのかをご紹介します。
 
 
Michael Peter Apr 30, 2026
How AI Is Used in Finance Planning and Why Tax Is the Missing Variable
Discover why tax is the missing variable in AI-powered finance planning, and how aligning tax data with FP&A models leads to more accurate, ...
 
 
Michael Peter Apr 28, 2026
Finance Automation for Tax Teams: How to Stop Rebuilding the Same Data Every Quarter
Learn how finance automation helps tax teams build a consistent data pipeline for provision, compliance, and AI-ready analysis instead of re...
 
 
Andy MacMillan 2026年4月27日
ロジックレイヤー：現代のAI技術スタックに欠けている重要な要素
ビジネスロジックが現代のAI技術スタックに欠けている理由と、アナリストがエンタープライズ向けに信頼できるルール、コンテキスト、データをどのようにエンコードできるのかをご紹介します。
 
 
Callie Jasso Apr 22, 2026
The Case for Making Business Logic the Foundation for AI
Discover how organizations can close the AI trust gap by capturing business rules, definitions, and domain expertise in repeatable workflows...
 
 
Misha Lau Apr 21, 2026
Scaling AI in Banking with Governed Data Workflows
Learn how banks can modernize data operations with governed workflows that turn data into faster, auditable, decision-ready outcomes.
 
 
Misha Lau Apr 10, 2026
The Real Reason Forecasting Breaks in Banking
Discover why banks need governed, traceable workflows to make banking forecasting faster, more reliable, and audit-ready.
 
 
Jon Pexton 2026年4月6日
AI対応の財務データ構築のためのCFO向けプレイブック
財務データをAI対応にするためのCFO向けガイドです。信頼性とガバナンスを備えたデータ基盤を構築し、より高度な予測を実現するための実践的なステップをご紹介します。
 
 
Andy MacMillan Mar 9, 2026
The Adoption Paradox: Why Your AI Investments Aren’t Paying Off
New research reveals the biggest barriers to enterprise AI success and what top organizations do differently to scale AI.
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