MIYAMOTO Kota

【企業で人気のAIツールは？アンケート結果を公開！】 先月のGartner Data & Analytics Summit Japanのブースで、IT責任者・データエンジニア・DX推進担当の方163人にアンケートを実施した結果を公開しました。 Microsoft Copilotが76件でトップ。ChatGPT（68件）、Gemini（58件）、Claude（47件）と続き、いわゆる「Big Four」の定着はほぼ確実な印象です。複数ツールを使い分けている方がほとんど。 一方で、SalesforceのEinstein/Agentforceは7件、Box AIは12件と、業務SaaS内のAI利用は低水準。「AIは入れたが、社内データと繋がっていない」という状況があるのかもしれません。 詳しい結果は記事をご確認ください👇

【IBM i × AI 連携 - 全件取得の限界】 「IBM i のデータを AI に使いたい」という相談が増えています。 ただ、多くの現場でまず試みるのが「夜間バッチで全件取得してクラウド DWH に流す」方式で、これが想定外の壁にぶつかりがちです。 テーブルが肥大化するにつれてバッチが朝までに終わらない。変更が数万件でも 1000 万件分のロードコストがかかる。そして AI が参照するのは「昨日のスナップショット」今朝キャンセルされた受注は翌日まで反映されない。 さらに見落とされがちなのが「削除」の問題です。物理削除されたレコードが検知できず、廃番商品・退職者情報が AI の回答に混入するリスクがあります。 この課題に対してバランスよく機能するのが、ログベース CDC（Change Data Capture）。 IBM i が標準で持っているジャーナル機能をログとして活用する仕組みで、本番 DB への接続は読み取り時のみ、差分データのみを転送するため転送量がほぼ一定に保てます。INSERT・UPDATE・DELETE をすべて検知できるので、廃番商品の削除も AI 基盤に正確に伝わります。また、IBM i 固有の EBCDIC（CCSID 5026/5035）から UTF-8 への変換にも対応しているので、半角カナ・外字の文字化けリスクも減らせます。

「AI活用でオンプレの基幹データをどう扱うのが現実的か」をテーマに「Connect AI×Connect Gateway×API Server」の構成を解説した記事を書きました。「AIからの使いやすさ」と「安全性＆堅牢性」どちらも大事ですよね。 jp.cdata.com/blog/connectai-… #CData #CDataAPIServer #ConnectAI #AI #オンプレミス