生成AI活用による情報漏えいのリスクを回避する方法とは？
AIおよび生成AIの活用がビジネス現場で進むにつれ、意図しない機密情報の漏えいなど、固有のセキュリティリスクに対する懸念が高まっている。このようなリスクを回避するためには、どのような点に留意したらよいのかを考察する。
2025/09/18
- カテゴリ：
- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
IT製品導入に関する技術資料を多数掲載 ホワイトペーパーダウンロードセンター
「AI／機械学習／ディープラーニング」の検索結果一覧（1ページ目）
「エンタープライズAI」／「AI／機械学習／ディープラーニング」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「エンタープライズAI」／「AI／機械学習／ディープラーニング」の比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。
経営・営業・IT部門で成果を生む、AIアシスタント活用の実践ガイド
業務負荷の削減を目的としたAI活用が広がる中、業務効率化以上の効果が期待できる「AIアシスタントツール」を導入する機運が高まっている。その活用方法や導入メリットを、経営・営業・IT部門の業務に即した形で紹介する。
2025/09/18
- カテゴリ：
- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
「AIOpsは人間の仕事を奪う」は本当？ よくある6つの誤解と正しい使い方を解説
日々、生成されるデータへの対応に追われ、疲弊しているITチームやエンジニアリングチームは少なくない。そこで業務を効率化するものとして期待されているのが、AIOpsだ。しかし、AIOpsに関するさまざまな誤解も広まっている。
2025/09/17
- カテゴリ：
- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
「信頼できる相棒」としての生成AI導入でセキュリティチームの負担を解消する
昨今のSOCチームは、山積みのタスクやアラートに追われている。特にセキュリティ人材の不足は、SOCにとって最大の課題だ。そこで取り入れたいテクノロジーが、「信頼できる相棒」としての生成AIである。
2025/09/16
- カテゴリ：
- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
生成AI活用に潜むデータ漏えい、発生しやすい6つの場面と5つの対策
業務のさまざまな場面で活用が進む生成AIだが、使い方を誤ると個人情報や機密情報の漏えいにつながる可能性がある。本資料では、データ漏えいが発生しやすい6つの場面と、そのリスクを軽減するために実践したい5つの対策を紹介する。
2025/09/16
- カテゴリ：
- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
AIリスク管理の2大フレームワーク、その効果的な組み合わせ方とは？
AI活用のリスク管理を適切に行うには、米国国立標準技術研究所（NIST）が公開している2つのフレームワークを活用することが有効だ。それぞれの中身を確認しながら、効果的に使うための組み合わせ方を解説する。
2025/09/16
- カテゴリ：
- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
AIの精度と鮮度を両立するRAG構築の秘訣。 生成AIでのリアルタイムデータ活用
生成AIの活用においては、回答の正確性や信頼性、さらにデータの精度と鮮度の確保が課題になってきている。本資料では、データ管理の課題を解消して、生成AIの精度を高めるデータストリーミングプラットフォームを紹介する。
2025/09/16
- カテゴリ：
- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
AIは「生成」から「エージェント」へ、動画で学ぶエージェントシステム構築
生成AIの登場により世界中でAIが注目を集め、その進化形である「エージェントAI」時代へと急速に移行しつつある。AIエージェントは反復的で時間のかかるタスクの自動化にとどまらず、新たなデジタル労働力として大きく期待されている。
2025/09/16
- カテゴリ：
- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
「業務特化型AI」の基盤をオンプレミスに構築する際に直面しやすい課題と解決策
自社のビジネスに特化したデータを利用する「業務特化型AI」のための基盤をオンプレミスに構築するケースが増えている。しかし、構築に当たっては課題も多い。本動画では、構築時に直面しやすい6つの課題とその解決策を紹介する。
2025/09/12
- カテゴリ：
- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
オンプレミスに生成AI基盤を構築、技術面／運用面で直面する4つの課題と解消策
近年、生成AIのビジネス活用に向けて、基盤をクラウド上に構築する形が一般的になりつつある。一方で機密性の高いデータをクラウドに置くことに対しては、セキュリティ上の懸念も残る。この状況をどう解消すればよいのか。
2025/09/12
- カテゴリ：
- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
「エンタープライズAI」に関連するカテゴリ