生成AIアプリ開発で直面するリスクとは？ 適切なセキュリティ対策の考え方
生成AIがビジネスの現場に浸透するとともに、誤った情報の拡散、機密情報の漏えいといったリスクも顕在化しつつある。今後の生成AIアプリは、これらのリスクを最小化、回避できるように、安全かつセキュアに開発されなければならない。
2026/01/22
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「AI／機械学習／ディープラーニング」の検索結果一覧（4ページ目）
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データ仮想化が鍵に、最新の情報をAIに組み込みビジネスで活用するためのコツ
2025年は生成AIが実験段階から経済的価値の創出へと移行した転換点といえるが、実質的な価値創出に至っている企業はわずかというのが現状だ。その背景には、多くの組織が膨大なデータ量に対応できる基盤の構築に苦戦していることがある。
2026/01/21
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AI活用がうまくいく企業の特徴とは？ 4つの事例に学ぶ知識／リソースの補完術
AI活用が増加する一方、知識や人材の不足から導入に踏み切れない企業も多い。本資料で紹介する大津屋は、画像認識を用いたAI総菜会計システムを構築し、レジ業務の短縮化を実現している。どのように取り組みを進めていったのだろうか。
2026/01/20
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金融／製造／小売など7つの業界の事例に学ぶ、AI活用で成果を最大化する秘訣
生成AIは実験段階を超え、すでに多くの企業で実用化が進んでいる。一方で、AI活用を支えるデータの課題に直面する企業も少なくない。本資料では、AI活用の現状と課題を整理し、7つの業界の事例を通じて有効な解決策を紹介する。
2026/01/19
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企業に広がるAIエージェント導入、価値を創出するために必要なステップとは
企業がAIエージェントのビジネス導入・活用に向けて動き出している。AIエージェントによって新たな価値を生み出すためには、どのように取り組めばよいのだろうか。本資料では、その方法や活用事例、設計に必要なステップなどを紹介する。
2026/01/19
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ITリーダー必見、AIインフラのパフォーマンス最適化に向けた推論のポイントとは
AI活用にはさまざまなハードルが存在する。企業のITリーダーは、ユースケースの要求に応えるインフラ構築・最適化をコストとのバランスを取りながら実現しなければならない。本資料では、AI推論のポイントについて解説する。
2026/01/19
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AIエージェントを定着させ、成果につなげる「導入現場ファースト」のアプローチ
AIエージェント導入が加速する一方、現場に寄り添わない導入により定着率や成果面で課題を抱えるケースが多いという。真の定着を実現するには、システム利用者だけでなく、運用管理者も含めた全員に配慮した「現場ファースト」が不可欠だ。
2026/01/15
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AI開発はクラウドだけじゃない、2000億パラメータをローカルで動かす方法とは？
AIモデルの開発はクラウド上のリソースを活用するのが一般的だが、オンプレミスで実行したいというニーズも根強い。そこで、1台で最大2000億パラメータに対応できる高性能ワークステーションを紹介する。
2026/01/08
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AIを導入しても“宝の持ち腐れ”に？ 営業現場でAI活用の失敗を回避するには
営業活動を高度化すべくAI導入の動きが加速しているが、AIの力を引き出すには、まず質と量を担保したデータ基盤を構築することが不可欠だ。よくある失敗とその要因を確認しながら、成果につながるデータ基盤の構築・活用方法を解説する。
2026/01/08
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サイバー犯罪者はAIをどう使っている？ 実例から学ぶ実態と攻撃リスク
AIはビジネスを変革し、大きなメリットをもたらすが、それはサイバー犯罪においても同様だ。AI利用が急拡大する中、サイバー攻撃やその防御の方法はどう変わっているのか、また、企業の課題やリスクの状況はどうなっているのかを解説する。
2026/01/07
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