インフォマティカ・ジャパン

本書では、エージェンティックAIの成功にはなぜ統一されたデータ基盤が不可欠なのか、エージェンティックエンタープライズの3本柱、IDMCがこれらをどのように実現するのかをについてお客様の成功事例を交えて解説します。 詳しい資料はこちら：infa.media/4yxokxv

本書では、顧客ビューの崩壊を招く5つのデータ課題とともに、AIを活用したモダンな顧客データアーキテクチャを支える4本の柱について解説します。 詳しい資料はこちら：infa.media/3VPIXpR

サプライチェーンの効率性とレジリエンスを高めるデジタルツイン。本書はデジタルツインの失敗の原因となる5つの落とし穴と成功へと導くデータ基盤の特長と機能、業務上のメリットについて解説します。 詳しい資料はこちら：infa.media/4zJi1YH

AI接続を標準化してAIモデルをエンタープライズシステムと連携させるためのユニバーサルプロトコル「Model Context Protocol」とは？MCPの基礎、メリット、使用事例、MCPを通じて企業データをAIエージェントへ変換する7つの方法を解説します。 詳しい資料はこちら：infa.media/4xFzNtG

本書は、AIの成功に不可欠な統一データプラットフォームの重要性について解説します。 ・プラットフォームの移行に関する主要関係者の懸念事項に対応する方法 ・IDMCでデータを連結するための5つのステップと実際の顧客の成功事例 詳しい資料はこちら：infa.media/4pFwtfA

EUで事業を展開するためには、持続可能な製品のためのエコデザイン規則（ESPR）に準拠したデジタル製品パスポート（DPP）が必要です。本書では、コンプライアンスの期日を守り、次のことを実現する方法を学ぶことができます。 詳しい資料はこちら：infa.media/4gWlzQg

デジタル製品パスポート（DPP）の義務化。本書はDPPコンプライアンスをコストセンターから競争優位性へと変えるためのワークブックです。 詳しい資料はこちら：infa.media/442X3VW

本書では統一クラウドデータプラットフォームの6つのコア機能、AIトランスフォーメーションを推進するデータ担当責任者が教えるツール統合に関する戦略的インサイトについて解説します。 詳しい資料はこちら：infa.media/3QRRfeN

本書は「Model Context Protocol（MCP）」により、データとワークフローを強化し、AIを小規模なプロジェクトから全社レベルの自動化へと拡張する方法について解説します。 詳しい資料はこちら：infa.media/4sZUqix

CIO/CDO向けの本書では、IDMCにデータマネジメントを統合することで、リスクを軽減し、ROIを最大化する方法について説明します。統合データマネジメントプラットフォームを導入することで、年間最大1,080万ドルの価値を引き出す方法をご確認ください。 詳しい資料はこちら：infa.media/48j396Y

なぜ従来のガバナンスへのアプローチが通用しないのか。モダンなデータカタログにより、メタデータを統合して、コントロールを自動化し、データ環境の説明責任を改善することで、持続可能なコンプライアンス基盤を構築する方法について解説します。 詳しい資料はこちら：infa.media/4tAxjLj

世界的なエンジニアリング企業GHD社が弊社のAI搭載プラットフォームを導入し、データ品質とデータガバナンスを自動化、アナリティクスを高速化して、法規制へのコンプライアンスを強化し、サイロ化したデータを統合した方法についてご紹介します。 詳しい資料はこちら：infa.media/3PN84qC

本書では、以下のトピックを分かりやすい説明で学ぶことができます。 ・強力なクラウドデータ基盤がAIを強化する方法 ・AIのサポートに欠かせないデータマネジメント機能 ・PowerCenterからクラウドへのモダナイゼーションが必要な理由 詳しい資料はこちら：infa.media/4bwFT6f

【CDOインサイト2026】 詳しい資料はこちら：bit.ly/4bIr9kRl 本書は、600人のデータリーダーへの調査に基づく「CDOインサイト2026」の内容について、AI対応力、ガバナンス、スキル、データ基盤についてインフォグラフィック形式で簡単にご紹介します。

【#AIエージェント：#サプライチェーン 変革を牽引する新たな原動力:】～レジリエンスと俊敏性を高める方法 詳しい資料はこちら：infa.media/4sTPw5Y 本書はエージェンティックAIの柱、導入手順、それがもたらすメリットを実例とともに紹介します。

インフォマティカは2026年のGartner® Magic Quadrant™ for Augmented Data Qualityソリューションで18回連続でリーダーの1社に位置付けられました。 詳しくはこちら: infa.media/4cQWSTp

データ品質が重要であることは、もはや問うまでもありません。どのようにして優れたデータ品質を実現し、エージェンティックAIの価値を最大限に引き出すか？本書はデータ品質を再考して、エージェンティックAI時代に対応する方法について解説します。 詳しい資料はこちら：infa.media/4qWByPJ

BIとデータアナリティクスは最優先の投資として平均投資率は+25％となっています。弊社のソリューションによってBIとアナリティクスを最大活用することで、未加工データを真のビジネスの成長につなげている先進企業の実例をご覧ください。 詳しい資料はこちら：infa.media/4qWfbtw

持続可能なAI対応データ品質フレームワークを構築するために今すぐ取り組むべき5つの戦略（戦略的データ品質が果たす役割、継続的なモニタリング）について紹介します。 詳しい資料はこちら：infa.media/4tTcqf6

#エージェンティックAI の導入を成功へと導く最適な道筋、またエージェンティックAIが実現するコスト削減や収益源の創出、イノベーションなどについて説明した最新ガイドをご覧ください。 詳しい資料はこちら：infa.media/3Lwlp4T