物流大手の日立物流は、2019年度からの中期経営計画の下、中核事業である物流のデジタルトランスフォーメーションに取り組んでいる。その一環で進めているのが、IoTセンサーを含む多種多様なソースからのデータを収集・蓄積・抽出・加工・可視化する「デジタル事業基盤」の構築だ。これにより、新たなサプライチェーンソリューションやビジネスモデルの創出を目指す。
日立物流は、ERPパッケージにより経営データをグローバルで一元管理しているものの、業務システムの多くは、物流拠点ごと、あるいは顧客ごとに個別最適のかたちで構築されてきたものだった。そのため、全社的に使えるデータ分析・活用基盤はなく、どのようなデータをどれだけ保有しているのかも把握できていなかった。
本資料では、日立物流が取り組むデジタルトランスフォーメーションの狙いや経緯を説明し、その実現の切り札として導入したデータ管理ソリューション群を紹介する。物流関連データを活用するためのアプリケーション開発で工数が短縮されるなど、既にその加速効果が出始めているという。
AIを導入したものの思ったほどの成果が出ないというケースは少なくない。その大きな理由の1つは、従業員の6割を占める「停滞層」にある。本資料では、AI活用が進まない原因がこの停滞層にあるとし、その解決策を解説する。
本資料では、AI時代に企業が押さえるべきセキュリティリスクと対策の方向性を解説。「OWASP Top 10」に基づく大規模言語モデル（LLM）やAPIを狙う攻撃手法、ボット対策やAPI保護の考え方、AIガバナンス動向などを整理する。
AIエージェントの活用が進む中、機密データへのアクセスとセキュリティの確保が課題となっている。本資料では、世界の専門家3120人への調査から、AI関連のセキュリティ支出のトレンドや攻撃の実態、対策の道筋を示す。
約9分間の本動画では、チェーン店のエリアマネージャーが店舗を巡回・視察する業務を例に、AIエージェントの効果的な活用術をリアルに紹介。詳細に作り込まれたデモは、他の業務への適用のヒントにもなりそうだ。
本資料では、実際のAI活用イメージをイラストによって分かりやすく説明しながら、高度なプログラミングをすることなく誰でも簡単にAIエージェントを作成できるというノーコード／ローコード開発ツールを紹介する。
