企業におけるデータ活用で一般的なのは、データウエアハウス／データマートにデータを一元化し、IT部門の管理の下でユーザーに分析用データを提供するやり方だろう。だが、この方法だとデータの量や質に関する責任の所在が曖昧になりがちなうえ、利用者が必要な時に必要なデータを入手できないために、リアルタイムのデータに基づいた意思決定が困難になるという問題がある。
そこで最近注目されるようになったのが、「データメッシュ」という考え方だ。各部門がデータの所有者となり、セルフサービスツールなどでユーザーがデータにアクセスできるようにし、IT部門は全体のガバナンスやセキュリティに責任を持つ。分散型のデータガバナンスがその基本になっている。
本動画ではまず、中央集権型のデータウエアハウス／データマートの課題と、データメッシュの概念、実現方法について説明。さらに製造業におけるデータメッシュ活用例として、クラウドのデータ基盤により製造業のERPのデータを統合し、ダッシュボードで視覚化してユーザーに提供するデモンストレーションも示す。
複数のSaaSの利用や社外勤務が浸透した現在、不正取得されたIDなどによる攻撃は大きなリスクだ。本資料では、社内外のSaaSへのアクセスを一元管理しシングルサインオンを実現するクラウド型ID管理基盤を紹介する。
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。
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。
