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
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- エンタープライズAI
- AI／機械学習／ディープラーニング
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AI活用に潜むプライバシー侵害リスクとは？ 安全に活用するための7つの対策
AIツールの利用拡大に伴い、プライバシーに関する懸念が高まっている。本資料では、AI活用に潜む6つのプライバシー侵害リスクを解説するとともに、それらを回避し、安全に使うための7つのベストプラクティスを紹介する。
2025/09/16
増加するトラフィックをローカルブレークアウトで分散、今選ぶべきSD-WANとは？
インターネットトラフィックが急増する今、それらを分散しつつ、安全かつ快適な通信環境を、コストを抑えながら構築することは、多くの企業にとって課題となっている。こうした中で選択肢となるのがSD-WANだが、中でも注目したい製品とは？
2025/09/16
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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
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事業を止めないランサムウェア対策、「セーフガードコピー」が担う役割とは？
ランサムウェア対策が不可欠な取り組みとなる中、サイバーレジリエンスを強化する手段として、「セーフガードコピー」を実装した製品が注目されている。本動画では、その機能や特徴を約3分で簡潔に紹介する。
2025/09/16
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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
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Apache Kafkaの運用はなぜ難しい？ データ保護やガバナンスに関する6つの課題
デジタル化の進展によりデータソースが分散化する中で、データを効率的に収集して適切に処理するデータストリーミングの重要性が高まっている。しかし、デファクトスタンダードとなったApache Kafkaの運用で失敗するケースも少なくない。
2025/09/16
「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
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生成AIのビジネス活用に向けて、基盤をオンプレミスに構築すべき理由
ビジネスの現場における生成AI需要の高まりに伴い、AIデータセンター市場も活性化している。生成AI基盤をクラウドに構築するケースとの比較を通じて、オンプレミスデータセンターを利用するメリットおよびその構築の勘所を解説する。
2025/09/12
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
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