今日、データはあらゆる企業の意思決定の中核にある。しかし、データ量が爆発的に増加し多様化するにつれて、オープンソースの分析プラットフォームは複雑さを増しており、豊富なリソースと専門性の高いITスタッフを抱える企業でさえ、分析環境を自力で管理することは困難になりつつある。
本来、企業が時間とリソースを割くべきは、運用管理業務ではなくイノベーションであるはずだ。しかし、分析プラットフォームを自社で管理していると、パフォーマンス不足やスケーラビリティの欠如、運用の非効率、セキュリティとコンプライアンスといった課題を解決するのに時間や手間を取られてしまいがちだ。
本資料では、自社で分析プラットフォームを管理する負担を解消する手段として「フルマネージド型の分析サービス」について説明する。ビッグデータ分析、ログ分析、リアルタイム分析という3つの一般的なユースケースにおける同サービスのメリットについて述べ、各ユースケースに適したフルマネージド型サービスを紹介する。
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。
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。
