ビジネス知能
指標の定義を一箇所に置くということ
セマンティックレイヤーは、BI ツール層とデータウェアハウス層のあいだに指標定義を集約する層として2022年以降注目されている。dbt Semantic Layer、Cube、LookML といった実装が競合している。導入が想定通りに進まない組織は多く、詰まる…
Research-driven technology intelligence
技術の主張と、検証できる事実を分けて読む。
Info XM は、AI 開発、ソフトウェア基盤、デジタル変革、ビジネス知能の四分野を扱う調査型のメディアです。 発表資料を並べ直すのではなく、一次資料にあたり、どこまでが実証され、どこからが見通しなのかを毎回はっきりさせます。
記事一覧を読む§ 01 — 最新記事
直近の調査から
ビジネス知能
意思決定の遅延は、どこで生まれるのか
データ基盤への投資は、クエリを高速化した、レポートをリアルタイム化したという技術指標で評価されることが多い。事業成果に効くのは、データが得られてから意思決定が実行される…
ビジネス知能
ダッシュボードの手前にある工程
ダッシュボードが必要だという要求は事業側から見て具体的だが、その前提になるデータ品質は目に見えない。結果として BI 基盤への投資は可視化ツールやレポートといった表層に…
デジタル変革
クラウド回帰は潮流か、条件付きの選択か
クラウドから撤退してオンプレミスに戻す、という主張は2023年の 37signals による発表以降、強い注目を集めている。ワークロード特性を検討せずに一般化すると、判…
デジタル変革
変革を測る指標が見落とすもの
DORA の4指標は、2018年の『Accelerate』出版以降、デジタル変革の測定基準としてほぼ標準になった。標準化が議論を前進させたのは確かだが、同時に誤用のパタ…
§ 02 — 分野
四つの取材領域
AI開発
基盤モデルの学習と評価、推論コスト、能力の限界。研究論文と一次発表を突き合わせ、何が実証され、何がまだ主張の段階にとどまるのかを整理します。
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ソフトウェア基盤
オープンソースの依存関係、プラットフォームエンジニアリング、API を軸とした構成。日々の開発を支える見えにくい層に焦点を当てます。
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デジタル変革
レガシー刷新、クラウド戦略、組織側の制約。技術導入の成否を分けるのは技術そのものではないことが多い、という前提から出発します。
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ビジネス知能
データ品質、意思決定の遅延、セマンティックレイヤー。可視化の手前にある地味な工程が、分析の価値をどこまで決めるのかを検討します。
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§ 03 — 特集
2026年 業界展望
§ 04 — 編集方針
記事をつくるときの四つの約束
一次資料にあたる
論文、仕様書、公式発表、公的統計。二次情報から出発せず、たどれる出典を起点にします。
主張と実証を分ける
検証された事実、限定条件つきの結果、まだ見通しにすぎない主張。記事の中でこの三つを混ぜません。
反論を残す
結論に都合の悪い観測や、有力な反対意見があれば併記します。読者が判断できる状態で終えます。
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