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東京都新宿区
Joined January 2012
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『ITR Market View：コラボレーション／ナレッジ共有市場2026』
➡️ hubs.li/Q04z6D9k0
コラボレーション・スイート、コンテンツ・コラボレーション、ユーザー間ファイル転送、ナレッジ共有、デジタル・アダプション・プラットフォームを対象に2024～2025年度売上実績と2030年度までの予測を掲載
いまやIDがセキュリティの境界の主体となっています。人だけでなく、AIエージェントなど非人間ID（NHI）を含むID管理と、AIエージェントを前提としたサイバーレジリエンスが求められています。
ITRの赤間健一が、認証情報の一体統制と、横断ガバナンス体制について解説。
hubs.li/Q04B5hKx0
『ITR Market View：ECサイト構築／CMS／SMS送信サービス／電子請求書サービス／電子契約サービス市場2026』
➡️ itr.co.jp/report-library/m-2…
ECサイト構築など全6分野を対象に、国内54ベンダーへの調査に基づいた2024～2025年度売上実績および2030年度までの売上予測を掲載！
『AIを活用したDX実践における5段階のレベル--AI活用を企業競争力につなげるためには』➡️ hubs.li/Q04B5gxC0 ITR 内山悟志のZDNET Japan新連載「デジタルエンタープライズへの道」第13回が掲載されました。
国内企業におけるアプリケーション開発に関する調査から、内製化の状況と、重要と位置づけているプログラミング言語とフレームワーク／ツール／サービスについての調査結果を、ITRの甲元宏明が解説しています。
hubs.li/Q04z7wLr0
IT子会社の再編では４つの類型に分類できますが、いずれの類型でも共通して設計すべき３つの主要領域があります。ITRの村井真人が、その３つの主要領域と、類型を具体的な運営モデルに落とし込むための設計視点について解説しています。
hubs.li/Q04xQBVk0
人事部門を取り巻く環境と組織が変化しています。人事部門が戦略人事の担い手へと変革を目指すにあたり、分散した人材情報の活用と意思決定を支援するAI技術およびエージェンティックな人事システムについて、ITRの浅利浩一が解説しています。
hubs.li/Q04xQBtn0
『ITR Market View：AI基盤・ガバナンス市場2026』
➡️ hubs.li/Q04w1HPc0
AIモデル開発・運用基盤、AIエージェント基盤、基盤モデル／推論サービス、AIガバナンス・リスク管理の全4市場を対象に、国内36ベンダーへの調査に基づいた2024～2025年度売上実績および2030年度までの売上予測を掲載！
『AIが前提となる時代のDXの取り組み状況--「DX＆AI成熟度調査2026」からの報告』➡️ hubs.li/Q04xCPt30 ITR 内山悟志のZDNET Japan連載「デジタルエンタープライズへの道」第12回が掲載されました。
企業はAI時代のオープンイノベーションを、社内外の能力を組み合わせて事業を継続的に創出・成長させる経営システムとして位置づけるべきと考えます。
ITRの内山悟志が、その進め方を7つのステップで整理し、AIの活用場面と企業が留意すべき点を解説しています。
hubs.li/Q04x0nSr0
企業のイノベーションは、以前はクローズドイノベーションが主流でしたが、昨今はオープンイノベーションへ、さらにAI活用を前提とした「共同事業運営」へと進化していきます。ITRの内山悟志が、企業が備えるべき６つの要件を分析しています。
hubs.li/Q04x0nGB0
『ITR Market View：AI業務支援・認識市場2026』
➡️ hubs.li/Q04v8qvT0
ボイスボット、対話型AIエンジン／デジタルヒューマン、社内ナレッジ探索／RAG、会議支援AI、画像・映像認識AIなど全11市場を対象に、国内87ベンダーへの調査に基づいた2024～2025年度売上実績と2030年度までの予測を掲載
『AI活用を個別最適から全社標準へ―IT部門が担うAI Ready実装論』 ➡️ hubs.li/Q04wTY3z0 ITR 舘野 真人が9月16日ウェビナー『インプレス AI Days 2026 対話から自律・協働へ─ビジネスを再定義するAI』で基調講演を行います。
![[2026/9/15-16 ウェビナー] インプレス AI Days 2026 対話から自律・協働へ─ビジネスを再定義するAI](https://pbs.twimg.com/card_img/2114753930316144640/SMsYMZtY?format=jpg&name=420x420_2)
データメッシュとデータファブリックは、ともに企業内に散在するデータを管理・活用するためのアプローチですが、それぞれ異なる役割をもちます。
ITRの平井明夫が、企業が理解すべき両者の違いと補完関係について解説しています。
hubs.li/Q04wdcdX0
Google DeepMindの研究チームが人工汎用知能（AGI）から人工超知能（ASI）への発展経路を検討した論文『From AGI to ASI』から、ITRの浅利浩一が注目すべき考察のポイントを解説しています。
hubs.li/Q04tYTdP0
関心が高まりつつあるフィジカルAIの導入時に想定される課題と、IT部門が担うべき役割について、ITRの三浦竜樹が考察しています。
hubs.li/Q04tYVMM0
