機械学習（Machine Learning）技術の進歩に伴い、ビジネスに人工知能（AI）を活用しようという機運が高まっている。ただし、顧客との信頼関係がますます重要になった昨今、個人の人権、プライバシー、差別の撤廃といった点も考慮しながら、倫理的に説明できるやり方でAIを使うことが、企業には求められる。
AIモデルの構築・運用にあたり、技術面およびコンプライアンス面でのリスクを軽減する鍵は、信頼できるデータ、自動化された分析プロセスである。さらに、マルチクラウド環境において、さまざまなタイプのデータやデータソースを統合的に使えるようにするデータ管理基盤も必要だ。
本資料では、技術面だけでなくコンプライアンス面でも信頼できる、精度の高いAIを構築・運用するための継続的な取り組みである「MLOps（Machine Learning Operations）」について解説する。今必要とされている理由、実現に向けたアプローチを説明したうえで、製造業や金融サービス業での成功事例も紹介する。
Microsoft 365のプラン選択のコツについて、マンガを交えて分かりやすく解説する。生産性向上、セキュリティ対策強化、トータルコスト削減を図るためのポイントをつかむことができる。
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、新制度「子ども・子育て支援金」の趣旨や負担額の考え方、給与計算への影響（支援金額と控除時期）、企業が取るべき実務対応をわかりやすく簡潔にまとめている。従業員への説明にも役立ちそうだ。
新入社員教育にOJT（職場内訓練）を採用している企業は多い。しかし、現場への負担や教育品質のばらつきなどの課題がある。OJTだけに頼ることなく、安定的に高品質の人材育成を可能にする仕組みについて解説する。
現在利用している勤怠・給与管理システムは、検討されている労働基準法の改正に対応できるだろうか。本資料では、改正が検討されている主要な6つの論点と、企業が今から準備すべき3つのポイントを解説する。
