かつて黒電話とそろばんが残るアナログ企業だった旭鉄工は、DXで労働時間を大幅削減し、生産性を30％向上させた。製造現場の創意工夫を促す風土改革と具体的な施策を解説する。
年はEDRによる検知を巧妙に回避する高度な攻撃が台頭している。攻撃は防げないという前提の下、現実的で費用対効果の高い「万が一への備え」を提示する。
三菱UFJ銀行は、「データ活用が止まる“四重苦”」をどう解消したのか。データサイエンティストがMLを含むAIを搭載するアプリケーションを開発する意義や取り組み内容とともに見ていこう。
セキュリティ能力を高めるポイントは「サイバーレジリエンスを育むのは、意識と使命の理解」にあるという。重大インシデントの教訓から、強い組織の作り方を学ぶ。
深刻な人手不足に悩む介護業界。かつて業務時間の30％を占めていた記録にかかる時間を生成AIの活用で短縮した「やさしい手」。非エンジニアによるアプリケーション開発や、全従業員の90％が生成AIを活用する環境づくりにどのように取り組んでいるのか。
2025年の崖はさらに高くなっている。いまだに多くの組織がレガシーシステムを使用している中、製品体系の変更リスクやAIの台頭があるためだ。本記事では2025年の崖に対処するためのモダナイゼーションについて解説する。
VMware問題やコスト高騰などITインフラの課題が複雑化している。企業が最適なインフラを構築し、データとAIの活用を最大化するためのアプローチを解説する。
“ランサムウェアエコシステム”の発展が著しい。ランサムウェアの侵入を許さない組織を作るにはどうすればよいのか。専門家は「まず入り口対策の徹底を」と説く。
専門家によれば「PPAP」（パスワード付きのZIPファイルの電子メール送信）は日本独自のファイル共有方法であり、実質的に意味のないセキュリティ対策だという。PPAPにはどのようなリスクがあり、何が代替案として適切なのか。
WOWOWはデータのサイロ化とBIツールの乱立、データマネジメントの不備に悩まされていた。課題解決のためのデータ基盤刷新において同社が重視したポイントと刷新の成果とはどんなものだったのか。
AIを活用したデータ分析が当たり前になりつつある今、その回答精度の向上にはデータのメタデータ整備が重要だ。AIを活用して効率的にメタデータを整備できればさまざまな効果が見込める。
マッチングアプリを運営するタップルでは、データ抽出作業を専門チームに一任していたが、少人数体制のため対応スピードに課題を抱えていた。そこで同社はAIを活用し、誰でもSQL文を生成して使える仕組みを作った。
Google Cloud Next Tokyo：
NHN テコラスの担当者が2025年8月開催のイベント「Google Cloud Next Tokyo」に登壇し、漫画アプリ「comico」を支えるデータ分析基盤をオンプレミス環境からGoogle Cloudへ移行したいきさつとその効果、移行で意識した点などについて説明した。
エンドポイントセキュリティを推進するためには、自組織のレベルに合ったものから優先的に取り組まなければならない。本稿ではセキュリティ対策の実行度合いに応じて3つのレベルを設定し、それぞれのレベルの組織に必要な対策について解説する。
IT部門が今知っておきたい「AIエージェント」：
生成AIの本格活用にはシステムのモダナイズはデータ整備などが必要と目されてきたがAIエージェントの本格化によって、従来のシステムアーキテクチャ像が覆るかもしれない。AIエージェント導入に当たってIT部門に求められるとともに、“少し先の将来”におけるシステムアーキテクチャ像について、専門家に聞いた（執筆：HubWorks、取材担当：田中広美）。
日立製作所は生成AIの活用を進め、1000件以上のユースケースを蓄積している。製造業の現場作業といった「自社特有の業務」でいかに生成AIを活用するか。同社の取り組みを見てみよう。
IT部門が今知っておきたい「AIエージェント」：
AIエージェント時代に業務の進め方やITシステムの在り方はどう変わるのか。AIエージェントが当然のように使われる“ちょっと先の未来”に備えてIT部門が知っておくべきことをUiPathに聞いた。（執筆：HubWorks,取材：田中広美）
生成AIを業務に活用する企業が増える中で、「なかなか利用が拡大しない」「ROIをどのように測ったらいいか」といった悩みが浮上している。サッポログループの生成AI活用方法から見えた、これらの悩みを解消する方策とは。