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、アナリストと対話し、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。
一志 達也
バイス プレジデント, チーム マネージャー
Gartner
Speaker Topics
- データとアナリティクス
- 人材とスキル
- 戦略的プランニングと実行
- AI戦略とビジネスとの整合性
- エージェント型AI
スピーカー情報
日本国内において、データベース・ソフトウェア、データ統合ツールなど、データの管理・統合・分析を行うソフトウェアに関する市場動向の調査、当該ソフトウェア製品やベンダーの選定における情報提供と助言、ならびにデータ利活用に関するベスト・プラクティスの調査と助言を担当。
ガートナージャパン入社以前は、約10年間の国内SI企業でのSE経験を経て、外資系ITベンダーにて約10年間製品マーケティング業務に従事。
【よく対応させていただく課題】
● AIおよびデータ管理と活用の全般に関する製品動向調査および製品選定におけるアドバイス
● 高度なデータ分析 (アナリティクス) における、インフラ、ツール、人材、組織、文化など全般に関するアドバイス
● 情報資産の管理、活用における倫理や行動規範、ガバナンスなどに関するアドバイス
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ガートナージャパン入社以前は、約10年間の国内SI企業でのSE経験を経て、外資系ITベンダーにて約10年間製品マーケティング業務に従事。
【よく対応させていただく課題】
● AIおよびデータ管理と活用の全般に関する製品動向調査および製品選定におけるアドバイス
● 高度なデータ分析 (アナリティクス) における、インフラ、ツール、人材、組織、文化など全般に関するアドバイス
● 情報資産の管理、活用における倫理や行動規範、ガバナンスなどに関するアドバイス
セッション
2026年11月4日（水） 11:30 - 12:00 JST
2030年以降のデータ／アナリティクスに備えよ
一志 達也,
バイス プレジデント, チーム マネージャー, Gartner
データ／アナリティクスを主導する、あるいは同リーダーと連携するCIOは、組織のAIの成功において中心的な役割を果たす。2030年以降に向けて、CIOはAIによって拡張された従業員とエージェントのワークフローに対し、データ基盤および積極的かつ信頼できるインテリジェンス (知見) を提供し、持続的な戦略的価値、イノベーション、競争優位性を実現しなければならない。これができなければ、失敗のリスクを負うことになる。
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2026年11月4日（水） 18:00 - 18:45 JST
【Ask the Analyst】2030年に向けたデータ／アナリティクス戦略
一志 達也,
バイス プレジデント, チーム マネージャー, Gartner
本セッションは、2030年に向けたデータ／アナリティクス戦略をテーマに、Ask the Expert形式で実施するものである。CIOがD&Aのリーダーと連携し、AIを活用した業務変革や価値創出を実現するために必要な取り組み、また、AIによって拡張された従業員やエージェントのワークフローにどのように信頼できるデータ基盤やインテリジェンスを提供すべきかといった課題について、エキスパートが皆様からのご質問にお答えする。持続的な戦略的価値、イノベーション、競争優位性の獲得に向けて、実践的な知見を共有する場としたい。
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2026年11月6日（金） 10:15 - 10:45 JST
CIOが決めるAI投資の勝ち筋：エージェント時代の人×運用×データ実装戦略
一志 達也,
バイス プレジデント, チーム マネージャー, Gartner
生成AIおよびAIエージェントの実用化が進む一方で、AI投資が成果に結びつかない企業も多い。その要因はモデルやツールの性能差ではなく、人材の能力と意思決定、ならびに運用とデータを含む実装設計の差にある。本セッションでは、CIOが判断すべき投資の論点を「人×運用×データ」の三要素に整理し、AIを人的資本（能力・判断・責任）と構造資本（仕組み・運用・データ）に分解して示す。擬人化が有効な領域と危険な領域の線引きを明確化した上で、起点となるユースケースから標準化・横展開へ至る実行ステップ、ならびに90日で成果を出す実装ロードマップとKPI設計の要点を提示する。
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2026年11月6日（金） 15:30 - 16:00 JST
CIOが主導する「データ・ドリブン敗戦」からの復興戦略
一志 達也,
バイス プレジデント, チーム マネージャー, Gartner
日本企業はデータに投資してきた一方、全社で成果を拡大できた例は限られる。D&AからAIへ旗印を変えるだけでは改善しない。本セッションではCIOに向けて、データ基盤の再評価、非構造化データのガバナンス、現場起点の分析を再現可能なビジネス成果へつなげる実装の要点を示す。
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