ここ5～7年の間に、データの価値は格段に高まった。デバイス、アプリケーション、システムからそれまで以上に多くのデータが生み出されるようになると同時に、クラウドの普及によって、すべてのデータを保存することが、費用面からも現実的な選択肢となった。
しかしその一方で、これらのデータを分析して得られた洞察をビジネスに生かし、その推進力とするために、どのような戦略をとるべきかが新たな課題となった。データの急増は続いており、データソースの多様化が進むにつれて、その扱いはますます難しくなっている。
本資料では、データ活用を進めるための総合的なアプローチ「データフライホイール」について、実際に取り組んでいる企業を挙げながら解説する。データの管理と分析を自動化することによって、人的リソースを重要な業務に振り向けられると同時に、効率的なデータ主導型の意思決定プロセスが定着し、強力なビジネス推進力になるとしている。
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。
