「図面はどこ？」「案件の進捗は？」、確認地獄から抜け出す方法を動画で解説

日々のITトラブルに振り回されていないか？ 5事例に見る先回り運用への移行法

ITサポート業務にこそAI、解決策の提案から文書化・再利用まで一挙に省力化

8割がデジタル作業の中断にストレス、「月1.3日」の喪失を防ぐ環境整備術

ITトラブルで従業員は月に1.3日をロス、AIで問題発生を予測するという解決策

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

経営層を名指しでフィッシング攻撃、新たな脅威をもたらす「VENOM」の実像

「信頼できるAI」の実現に不可欠なもの、データ完全性を確保する道筋と解決策

　AIが出力する結果の信頼性を支えるのは、正確で整合性の取れたデータだ。本資料では、信頼できるAIの基盤となるデータ完全性について、データ統合、品質とガバナンス、データへのコンテキスト付加という観点から解説する。

エージェント型AIの成果引き出す「データの完全性」、確立すべき6つの要件

　エージェント型AIの自律的な判断は、データが不完全だと期待通りに機能しない。本資料では、AI導入の責任者向けに、内部統制や規制要件を逸脱せず、想定されたリスクの範囲内で成果を出すための6要件を解説する。

データの品質を高める「検証」と「エンリッチメント」、その実践方法を解説

　データは企業活動に不可欠な貴重な資源だが、それは「品質の高いデータ」であることが条件だ。本資料では、「データ検証」と「データエンリッチメント」の意義と、それを実現するソリューションについて解説する。

3割はアラートの半分未満しか対応できず、セキュリティ運用の実態が明らかに

　多くの企業が複数のセキュリティ製品を導入しているが、製品が増えるほど運用負荷は増す。本資料では、製品を2種類以上導入している企業の担当者410人を対象とした調査を基に、運用現場の厳しい実態と課題を分析している。

複雑化するセキュリティ運用に現場は限界、大手企業の実態と現実的な対策とは

　セキュリティ対策の実務に携わる420人を対象とした調査結果をもとに、大手企業が直面している運用の限界について解説する。その上で、直面する課題の解決策となり得る、現実的なセキュリティ強化の3ステップを示す。