これまでに無い体験をGartnerコンファレンスで。参加者と交流し、エキスパートと対話し、ネットワークを広げ、得たインサイトを行動につなげましょう。
シンユウ グ
シニア ディレクター, アナリスト
Gartner
Speaker Topics
- エージェント型AIとAI
- データ・エコシステム
- AIのためのデータ準備
スピーカー情報
データ／アナリティクス・チームのアナリストでシニア ディレクター。
データ管理を専門とし、クラウドDBMS、データウェアハウス／データ・レイク、データ／アナリティクス・アーキテクチャ、AI-Readyデータなどに取り組んでいる。
【よく対応させていただく課題】
● 全般的なデータ管理戦略、市場動向、ベンダー
● AI-Readyデータ、検索拡張生成 (RAG)
● DBMS (データベース) の市場動向とベンダー／ソリューションの選定
● データウェアハウス、データ・レイクの市場動向とベンダー／ソリューションの選定
● データ・ファブリックとメタデータ管理
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データ管理を専門とし、クラウドDBMS、データウェアハウス／データ・レイク、データ／アナリティクス・アーキテクチャ、AI-Readyデータなどに取り組んでいる。
【よく対応させていただく課題】
● 全般的なデータ管理戦略、市場動向、ベンダー
● AI-Readyデータ、検索拡張生成 (RAG)
● DBMS (データベース) の市場動向とベンダー／ソリューションの選定
● データウェアハウス、データ・レイクの市場動向とベンダー／ソリューションの選定
● データ・ファブリックとメタデータ管理
セッション
2026年5月20日（水） 12:30 - 13:00 JST
AI-Readyデータ：学びから実践へ
シンユウ グ,
シニア ディレクター, アナリスト, Gartner
データがなければAIは機能せず、メタデータがなければデータは成り立たない。Gartnerは2022年半ばにAI-Readyデータの概念を体系化し、そのための用語を策定した。4つのAI-Readyデータ・モードと、30個のデータ評価／準備ステップを実現すべく、プラクティスは進化している。本セッションでは、組織が本番環境AIに向けたデータ標準化を目指す基盤としてAIデータ・レディネスをどう利用しているかを示す事例と共に、このアプローチを要約する。
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2026年5月20日（水） 16:15 - 17:00 JST
【Ask the Expert】データ、アナリティクス、AIの環境をDatabricksに移行すべきか
シンユウ グ,
シニア ディレクター, アナリスト, Gartner
Databricksは、クラウド・ニュートラルなアプローチと、データ管理、アナリティクス、AIに関する包括的なケイパビリティにより、日本を含むグローバル市場で急成長を遂げている。しかし、日本のユーザーは、コスト管理や既存のデータ・プラットフォームとの統合といった課題に直面している。本セッションでは、Databricksを含むベンダー選定における重要な考慮事項を提示する。D&Aリーダーは、特に競合他社との比較において、自組織の将来のD&Aニーズを正確に見積もり、ベンダーにまつわるリスクを軽減する方法を理解することが求められている。
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2026年5月21日（木） 13:30 - 14:00 JST
エージェント型AIは今、データ管理の手法と技術にどう影響し、どのような変革をもたらしているか
シンユウ グ,
シニア ディレクター, アナリスト, Gartner
本セッションでは、エージェント型AIが既存のデータ管理アーキテクチャとテクノロジにどう影響するか、データ管理およびエンジニアリングにおいてどういった新しいユースケースを可能にするか、また、その活用に際して必要なスキルや陳腐化するスキルは何かを詳述する。そのほか、これらの変化に備えて予算やチーム、オペレーティング・モデルをどのように準備するかについても取り上げる。エージェント型AIが進化するにつれて、こうした課題が浮き彫りになり、しばしば議論されるようになっている。
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