部門横断の情報共有で受注が1.5倍に、日機装が実行したデータ一元化とAI活用

先進企業に学ぶAI活用、世界16カ国の大規模調査から見えた通信業界の取り組み

AI活用における責任範囲は？ 情報漏洩や誤作動を防ぐ「AIレディネス」実装法

AIエージェントの暴走を防ぐデータガバナンスとは？ 構築の勘所を詳しく解説

ミュトス級AI時代の脆弱性対策、オープンソースソフトを使った解決法とは

電子契約ツールの落とし穴、業務効率化が期待ほど進まない理由とその解決策

手作業ではもはや限界、AIの高速攻撃に対抗する5つの必須機能とは？

　AIを使った攻撃は高度化・迅速化し、手作業中心の防御では対応が追いつかない。本資料では運用負荷と見落としリスクを減らすセキュリティ基盤に必要な5つの機能と、導入時のチェックリストを紹介する。

金融業界でシステムダウンのコストが倍増、大規模調査にみる3大要因と対策

　Forbes Global 2000企業への調査で、金融業界のシステムダウンコストが2024年の2倍以上に急増したことが判明。本資料ではその3大要因と、AIを活用した被害抑制策を解説する。他業界のIT担当者にも参考になる。

AI時代のIT運用に欠かせない、サイロ化したシステムの情報を集約する基盤構築

　サイロ化したシステムでは、問題発生時の原因特定に時間がかかる。この状況を解決するには、データを集約して活用できる「単一の情報源」が必要だ。本資料では、単一の情報源を構築するプラットフォームについて解説する。

AIエージェント活用のカギ、データを移動せずにそのまま統合利用する！

　本資料では、膨大な運用データを効率よく管理し、業務やAI活用に生かすためのデータ基盤について解説する。データを置いた場所で検索・分析する仕組みや、ビジネスデータとマシンデータを関連付けた状況把握などを紹介する。

AIを悪用した攻撃への対策は、「AIとの共同作業」によるセキュリティ運用が鍵

　AIを悪用したサイバー攻撃はますます高度化し、対策は後手に回るばかりだ。そこで、「AIとの共同作業」が重要になる。人間の専門知識とAIの知見を組み合わせてセキュリティ運用を再構築する方法について説明する。