外食の自粛中、奮発して高級な食材を買って、普段は作らない料理に挑戦してみたものの、おいしくなかった。こんな経験をした人はいないだろうか。そのまま食べてもおいしいはずの食材なのに、料理はいまいち。下味のつけ方、包丁の入れ方、火加減など、ちょっとしたことが料理の出来を大きく左右する。料理上手は、ポイントを心得、必要な手間を欠かさない。
機械学習でも同じことが言える。PoC（概念実証）として、データを集めて前処理をし、学習させてみたが、期待したような結果ではなかったというケース。これは前処理、例えば「アノテーション」（タグ付け）で失敗している可能性がある。適切なタグ付けができていないデータを使っても、正しく学習できないからだ。
本資料は、アノテーションを専門スタッフにアウトソーシングするサービスを紹介する。アノテーションは煩雑な上に、ノウハウが求められる作業だ。自社社員が片手間で作業したり、アルバイトを雇って作業させたりしても、うまくいかないことが多い。社外のプロに任せることで、コストと作業負荷を抑えた効率のよいシステム開発が実現できるという。
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。
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。
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。
