自社イベントの「primeNumber DATA SUMMIT 2026」(2026年10月15日開催)について、セッションのレポートをprimeNumberメンバーが執筆しました。
note・Zenn・Qiitaで公開している9本を、セッションごとにご紹介します。
データ×AIを武器に更なる発展へ - 創業70年の総合食品卸が、現場に自社AIを定着させるまで
食品卸のプレコフーズ様が営業現場に自社AIを定着させた取り組みを、名寄せなどのデータ整備や現場を巻き込んだ進め方などに触れながら中心にまとめています。
誰もがデータインサイトを引き出せる、民主化されたデータ基盤を成功させるまで
属人化していたデータ基盤を作り直し、メタデータ整備とAIチャットによって事業部メンバーが自らデータ分析できる環境をつくった経緯を紹介しています。
AIが製造業の知的労働を分解・標準化する——既存システムを活かし成果に変えるAIエージェント【実演】
専門業務にAIが届かない理由は能力ではなく「条件」にある、という視点から、業務の「分解」と「標準化」、検図や不具合原因分析について紹介しています。
データ活用の拡大とガバナンスの両立〜戸田建設が取り組むAIで守り、広げるデータ基盤〜
全社へのデータ活用の広げ方と、個人情報や機密情報を守るガバナンスをどう両立させたのか。セッションの内容に加え、筆者自身の解釈も交えて整理しています。
三井住友カードが挑むカタログ導入で終わらせないAI-Readyなデータ基盤づくり
Snowflakeへの移行から、データカタログの運用、金融機関でAIにデータを渡す設計まで。「人が書くのは4つだけ」という“書かれる仕組み”づくりを中心にレポートしています。
データマネジメントはAIエージェント前提へ 株式会社メドレーの実践と次の一手
データの主な利用者が人からAIエージェントに移る前提で、データ基盤・メタデータ・分析の流れをどう組み替えているか。SREの視点からレポートしています。
データ民主化2.0の衝撃：AIと創る「自律型」最強データ駆動組織
AI主導の社内統合開発基盤「WAAAP」の構築背景と、システム開発・データパイプライン・メタデータパイプラインの3つのループを回す「データ民主化2.0」の考え方を紹介しています。
変化についてこられない基盤を、どう作り直すか ― AI-Readyの先へ、自律型データ基盤「ADP」
AIエージェントが増えるほど、データ基盤の運用が追いつかなくなる。この課題に対する「自律型データ基盤」の考え方と実例、導入の判断基準を振り返っています。
「データはあった。それでも見えなかった」― 鉄をつくる現場で、AIと一緒に問いを探す ―
紙やExcelを含むバラバラな記録をつなぎ、製造現場で「何を確かめるべきか」という問いを見つけていく過程を、セッションの流れに沿ってまとめています。
各レポートの全文は、リンク先の記事でご覧いただけます。
