AI-Readyなデータ基盤の構築～活用術まで！実践知を届けるイベント「Data Tech 2026」を11月6日にオンライン開催
翔泳社
株式会社翔泳社（本社：東京都新宿区舟町5、代表取締役社長：臼井かおる）の運営するITリーダー向け専門メディア「EnterpriseZine（エンタープライズジン）」は、IT・DX部門／データ活用推進部門向けカンファレンス「Data Tech 2026」を2026年11月6日（金）にオンラインで開催します（参加無料）。
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◆イベント申し込みページ：
https://event.shoeisha.jp/datatech/20261106
AI時代におけるデータ基盤構築～活用までの最新情報をお届け
本イベントは「データを成長のトリガーに AIを使いこなす次世代基盤の設計から業務プロセス変革まで」をテーマに、企業が構築すべき次世代データ基盤の要件やデータベースの最新動向、データマネジメントの勘所などとともに、AIが真価を発揮する組織へ変革するための知見をお届け。先進企業による事例講演や、豪華有識者による業界予測など、ここでしか聞けないセッションをご用意しています。
注目セッションをご紹介
１.データベースからデータ活用基盤まで、何をしたら「AI-Ready」なデータとなるのか？──5つの壁とデータの要件、2名の識者が探る
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LLMをはじめとするAIモデルの性能差がなくなりつつある今、ビジネス成果を分かつ最大の要因は「いかに自社のデータをAIが活用しやすい状態（AI-Ready）にできるか」に移り変わっています。しかし、いざデータベースからデータウェアハウス（DWH）周辺までデータ基盤をAI-Readyにしたいと考えても、現場にはさまざまな課題が立ちはだかります。
そこで本セッションでは、20年以上データベースの世界に携わり、いくつもの著書をもつミック氏をゲストに迎え、データ活用基盤の構築で立ちはだかる「5つの壁」と、それを乗り越えて「AI-Ready」の状態へともっていくための具体的な要件をディスカッション形式で探ります。一方的な解説にとどまらず、実務者が今どこにアンテナを張って準備していくべきか。視聴者の皆さんと共に考える40分間です。
登壇者：
- ミック氏- 【モデレーター】EnterpriseZine／DB Online チーフキュレーター 谷川 耕一氏
このセッションで学べるポイント
- AIモデルの性能差がなくなる中、プロジェクトの成果を分けるポイントがどこにあるのか理解できる- データ基盤の構築で現場が直面する「5つの壁」と課題解消へのアプローチをつかめる- AIに適したデータの要件、今やるべき準備がわかる
セッション詳細ページ：
https://event.shoeisha.jp/datatech/20261106/session/7177
２.荏原製作所の生成AIプロジェクト、3年の歩み～2名で始めた試作版からAIエージェント展開まで～
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世の中に大きな衝撃を与えたChatGPTの登場を機に、荏原製作所では社内の膨大な技術データやナレッジをビジネスに安全かつ高度に活用すべく、生成AIの内製開発プロジェクトを立ち上げました。
若手エンジニアとの2名体制によるプロトタイプ開発から、研究部門とのPoC、マルチクラウドでの内製開発への決断、事業部メンバーの巻き込み、全社展開、社内定着・活用の取り組み、そしてAIエージェント構築に至るまでの約3年の歩みと、今後の展望を紹介します。
登壇者：
株式会社荏原製作所 データストラテジーチーム データストラテジーユニットリーダー 田中 紀子氏
このセッションで学べるポイント
- 膨大な社内ナレッジを安全に活用するマルチクラウド内製開発とAIエージェント構築の実践知- 2名のスモールスタートから全社定着へとスケールさせたプロジェクト推進の突破口- 研究部門や事業部を巻き込み、AI活用を定着させる組織・チェンジマネジメント
セッション詳細ページ：
https://event.shoeisha.jp/datatech/20261106/session/7189
３.140年企業・東京ガスグループが挑む「AIネイティブ企業」への変革──活用促進とガバナンスを両立するデータマネジメントの実践
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生成AIの急速な普及を受け、東京ガスはAIを前提とした業務変革や価値創出を実現する「AIネイティブ企業」への変革を進めています。その実現にはAIツールの導入だけでなく、信頼できるデータを組織全体で管理・活用できる仕組みと、それを支える人材・組織・文化の整備が欠かせません。
東京ガスでは、利用者の拡大とデータ活用の高度化に対応するため、従来の中央集権型データ基盤から、各事業部門が主体的にデータを管理・活用するデータメッシュ型の基盤へと転換を進めてきました。データのオーナーシップを現場へ移しながら、自律的な利活用と全社横断のガバナンスを両立するためのデータマネジメントを推進しています。
また、DX推進部がCoEとして、生成AIツールの選定・全社展開、AIガバナンスの整備、人材育成の仕組みづくり、コミュニティを通じた実践知の共有などを推進するとともに、各事業部門の重要案件に伴走しながらユースケースを創出することで、全社的なAI活用を後押ししてきました。
本講演では、データメッシュとデータマネジメントを土台に、技術・組織・人材・文化をどのように変革してきたのかをご紹介します。JDMC主催「2026年データマネジメント大賞」の受賞につながった実践を踏まえながら、AI時代に求められるデータマネジメントのあり方と、その先にある事業価値創出に向けた取り組みについてお話しします。
登壇者：
東京ガス株式会社 執行役員DX推進部長 岸澤 剛氏
このセッションで学べるポイント
- 各事業部門が主体的にデータを管理・活用するデータ基盤構築の勘所- 自律的な利活用と全社横断のガバナンスを両立するためのデータマネジメント- DX推進部が牽引するAI活用の全社展開・伴走支援と人材・組織文化の醸成
セッション詳細ページ：
https://event.shoeisha.jp/datatech/20261106/session/7192
４.【滋賀大 河本薫氏×JAL 森口翼氏】有識者・実務者からの視点で探る、AI時代に求められるデータサイエンティストの条件
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生成AIの進化により、データ抽出や前処理、基礎的なコーディング業務が自動化され、データサイエンティストは仕事の一部を奪われはじめています。では、このAI時代に適応するために、データサイエンティストには新たにどんな役割やスキルを身に付けるべきでしょうか。
本講演では、大阪ガスにてデータサイエンティストとして従事した後、現在は滋賀大学の「河本ゼミ」にて未来のデータサイエンティスト育成に向けた取り組みを進める河本薫氏と、同ゼミの一期生であり現在はJALでデータサイエンティストとして活躍する森口翼氏が登壇。対談形式で、ここでしか聞けない議論を展開します。
従来、データサイエンティストに不足しているといわれる「問いを作る力」は、AI時代にどう重要性を増してくるのか。また、上記を踏まえて“時代に淘汰されない”データサイエンティストになるために、重要となるスキル・キーワードは何か。滋賀大学やJALの実践事例も交えながら、その解を探ります。
登壇者：
- 滋賀大学 データサイエンス学部 教授／元 大阪ガス（株）ビジネスアナリシスセンター所長 河本 薫氏- 日本航空株式会社 マーケティング戦略部 顧客データ戦略室 森口 翼氏- 【モデレーター】株式会社翔泳社 メディア編集部門 EnterpriseZine編集部 奥谷 笑子
このセッションで学べるポイント
- データサイエンティストの役割変化と時代に淘汰されない人材像- AIが代替できない、ビジネス課題の本質を見抜く「問いを作る力」の磨き方- 滋賀大学とJALの実践事例から学ぶ、「一気通貫型の越境人材」になるためのヒント
セッション詳細ページ：
https://event.shoeisha.jp/datatech/20261106/session/7197
■開催概要
Data Tech 2026
特設サイト：
https://event.shoeisha.jp/datatech/20261106
※事前参加登録は、11月5日（木）13:00まで受付
日時：2026年11月6日（金）10:00-19:00（予定）
会場：オンライン
参加費：無料（事前登録制）
主催：株式会社翔泳社 EnterpriseZine編集部
■Data Techについて
Data Techは、ITリーダー向け専門メディア『EnterpriseZine』のネットワークを活かしたカンファレンスです（2015年に第1回を開催）。データ基盤の構築・運用に携わるIT部門やエンジニア、データを扱うデータサイエンティスト、CIO/CDOの経営層など、データにかかわる幅広いIT従事者に向けて、時流に即した内容をお届けします。
■ITリーダー向け専門メディアEnterpriseZine（エンタープライズジン）
EnterpriseZineは、株式会社翔泳社が運営する、ITリーダー向けの専門メディアです。2007年7月30日のサイト正式オープン以降、DB Online、Security Onlineなどのサブメディアもオープンし、エンタープライズIT領域全般に対して情報を継続して発信しています。IT／デジタルの重要性がさらに高まる時代になる中、これからも、行動するITリーダーたちを全力で応援していきます。
https://enterprisezine.jp/プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
