AIを中核業務へ深く組み込もうとすればするほど、浮き彫りになる課題が「データの完全性（正確性、網羅性、一貫性、最新性を確保した状態）」をいかに確保するかである。企業はこれまでも、ハイブリッド環境や新旧システムが混在する環境で生じるデータの分断、品質のばらつき、古いままの情報といった課題に悩まされてきたが、AIの導入によってこの課題はさらに深刻化している。
自ら状況を解釈し、優先順位を判断して業務を自律的に執行するエージェント型AIにおいて、不完全なデータが企業にもたらすダメージは、従来とは比べものにならないほど大きくなり得る。そして、データの完全性に不備があるほど、エージェント型AIの実際のパフォーマンスは、期待とはかけ離れたものになっていく。
本資料では、エージェント型AIの導入を進める企業の責任者向けに、データの不完全性を解消し、エージェント型AIに対応したデータを確立するために欠かせない6つの要件を提示。自律的なAIシステムが内部統制や規制要件から逸脱することなく、想定されたリスクの範囲内で具体的な成果を生み出せるようにするには、何をすべきかを説明する。
「あの図面はどこ？」「あの案件の進捗は？」「どの案件が危ない？」──。こうした“確認地獄”から抜け出すには、どうしたらよいか。鍵となるのが、情報の可視化と共有、そしてAIの活用だ。
顧客ニーズを設計・開発につなげるための仕組みとAIの活用法を、4つのユースケースから具体的に紹介する。議事録からのタスク自動生成やAIエージェントへの設計相談など、具体的な活用イメージもつかめる内容となっている。
本資料では、正規ツールを悪用するため検出が難しいLOTL（Living off the Land）攻撃について、防御の鍵となる3つの機能を分かりやすく解説。これらを1つのプラットフォーム上で提供するソリューションも紹介する。
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、中小・中堅企業の実態を明らかにする。さらに、限られたリソースの中で、着実に対策を強化するために取るべき3つのステップを示す。
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。
