データ基盤に求められる役割は、「データが作成された瞬間からデータを動かし、意思決定者が必要とするときにいつでもデータを理解しやすい形で利用できるようにする」ことである。しかし、最近になってこの役割を果たすことが急激に難しくなっている。
従来の基幹系システムのデータに加えて、クラウドアプリやソーシャルメディアなど、様々なチャネルからのデータが急増しており、構造化されていないものも多い。従来のデータウエアハウスでは、コストの面でも、パフォーマンスの面でも対応が難しく、データの取得／分析戦略を根本的に見直す必要がでてきた。
本資料では、組織がデータ主導型で意思決定をするために、最新のデータ環境についてITリーダーが理解しておきたい3つの新常識を紹介する。ビッグデータ分析やクラウドデータの統合、セルフサービス型データ分析を組織が効果的に導入するためには、新たな発想でのIT戦略立案が求められる。
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。
