企業にとって、データを分析してビジネスに役立てることはもはや“当たり前”である。大量かつ多種多様なデータを蓄積し、効率的に分析して価値を引き出すことが企業の競争力を左右する。そこで活用されているのがクラウドである。ある調査によると、企業などの組織の48％がすでにクラウドベースの分析システムを使用しているという。
とはいえ、クラウドだけを使っている企業は少ない。多くの企業は、クラウドとオンプレミスを組み合わせ、目的に合わせて使い分けている。大量のデータを四六時中分析している企業の中には、クラウドからオンプレミスに戻しているところもあるという。
本資料は、データ分析を支えるインフラである「クラウド」「オンプレミス」「マルチクラウド」に焦点を当てて解説したレポートだ。これらを、どう組み合わせるのがよいのか、また組み合わせを変えても最適なデータ分析を実現するにはどうすればよいのかを、論理的かつ客観的に考察している。データ分析プラットフォームに最適なアーキテクチャを考える際の論点を整理し、重要な視点を与えてくれるだろう。
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。
