最新記事一覧
「AIが必要なログを自分で取りに行く」ようになったとき、SIEMは不要になるのか。Splunkの年次イベント「.conf26」では、AIエージェントが調査から一次対応まで担うデモが披露された。そこで浮かび上がったのは、AI時代における「可視化」の意味そのものを問い直す動きだった。
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Gartnerが2027年以降の戦略的予測トップ10を発表した。その一つが、AIの利用料金を意図的に膨らませるサイバー攻撃の広がりだ。多くの企業が経験するというこの攻撃の正体は何か。
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AI活用の競争軸はモデル性能から運用能力へ移りつつあります。多様な環境に分散するモデルやデータを安全かつ柔軟に一元管理するコントロールプレーンの役割と、持続可能性や主権、統制を両立するAI基盤の条件を解説します。
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AIエージェントに人間の資格情報を渡し、必要なときだけ「承認」を押す。そんな運用は一見、安全そうに見える。しかしNISTによると、この人間が絡む運用には大きな穴があるという。一体それは何だろうか。
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タイトな月次決算、度重なる法改正、そして「1円のミスも許されない」という重圧。ビジネスシーンへのAI活用が進む今、データの厳格な管理やセキュリティ規制への懸念から、経理部門では導入が進まない実態がある。
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フロンティアAIは攻撃手法を変えないが、スピードと精度を変えた。防御が間に合わないと分かったとき、企業が取れる選択肢は何になるのか。金融庁要請の「ある1項目」を軸に、キンドリルジャパンが日本企業の備えを説いた。
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生成AIやAIエージェントの活用が広がる一方、トークン課金による想定外のコスト増が企業を悩ませています。なぜ浪費が起こるのか、その原因と、現場で取り組める対策を5本の記事から探ります。
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Gartnerは、2029年までにAIによる置き換えを理由に解雇された従業員の30％が再雇用を必要とし、そのコストは以前より高くつくと予測する。なぜこうした“逆戻り”が起こるのか。
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生成AIの次なる主戦場として「フィジカルAI」への注目が高まっている。物理空間でロボットや機械を自律制御する本技術は、日本の人手不足を解消する切り札であり、国家戦略の要でもある。海外勢の台頭に対し、国産基盤モデル開発会社「Noetra」を軸とした日本の勝算と、実用化に伴う法制度・運用の課題を整理する。
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ニデックは2026年9月4日、同社グループで発覚した品質不適切行為を巡り記者会見を実施。外部専門家で構成する調査委員会が844件の品質不適切行為を認定したことを受け、同社社長の岸田光哉氏は「明らかになった事案の全てはわれわれ製造をなりわいとする会社にとって、顧客の信頼の根幹に関わる事案であり、全てを重く受け止めている」と強調した。
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近年、中国の新興自動車メーカーを中心に、従来の枠組みとは異なる新たなAIアーキテクチャが台頭しつつある。それが「LBM」である。今回は、このLBMが中国の新興自動車メーカーに限定された一過性の技術潮流にとどまるのか、あるいは将来的に多くの自動車メーカーへと波及していくのかを考察してみたい。
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あらゆるセキュリティ対策を講じても、高度化するサイバー攻撃を100％防ぐことは困難な時代。万が一の侵害時に被害を最小限に抑え、事業を継続するためには防御から復旧と説明責任までを見据えた強固な体制の構築方法を、Q&A形式で解説します。
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AIエージェントによる業務変革が進む一方、データの分散やコスト急増によってROIにつながらないケースが増えている。企業がデータやAIの主権を取り戻し、成果へつなげるための課題解決アプローチをClouderaに聞いた。
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AI導入が進む裏で、日本のIT部門には役割の形骸化による「ソフトなリストラ」が忍び寄る。エージェンティックAI時代に従来の業務が減る中、IT部門が生き残るための「4つの役割」を久松剛氏に聞いた。
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日本交通がサイバー攻撃を受け、攻撃グループは2.9テラバイトものデータを窃取したと主張する。流出したとされる情報には、ドライバーの社内記録なども含まれるという。現時点で確認できる事実を追い、浮かび上がるセキュリティと説明責任の課題を検証する。
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AIによってセキュリティ業務の分析や判断は、かつてないほど速く、正確になりつつありますが、それで人間は本当に楽になるのでしょうか。業務を分類すると、AIに「任せるべき仕事」と「人間に残すべき仕事」の意外な境界線が見えてきました。
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出社すると、社内システムが利用できなくなっていた――。ランサムウェア攻撃は、ある日突然、業務をまひさせる。事業と信用を守る初動を、フォレンジック調査から考える。
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日本オラクルは、厚生労働省が同社のAIサービスを活用し、情報公開等事務の効率化に向けたAI活用基盤を構築していると発表した。第1段階として、前例や関連文書の意味検索システムの稼働を開始しているという。
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世界中で相次ぐAI規制の制定に完璧な明快さを待つ時間はない。シャドーAIの把握からベンダー管理まで、法改正に即応できる柔軟なガバナンス体制を今すぐ構築するための実践アプローチを解説する。
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AIの利活用が急速に進む中、議論の焦点は「使うか否か」から「いかに責任を持って利用拡大するか」へと移行している。Gartnerは2027年までに、データガバナンスに関わる文化的課題に対処できない企業の60％が、AIのガバナンスに失敗すると予測している。本稿では、経営幹部が執るべきリーダーシップとビジネス成果に結び付けるための実効的な枠組みを解説する。
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Gartnerは、大規模な企業向けAI処理は2028年まで量子ハードウェア上で稼働せず、GPUなどを使う従来型コンピューティングが本番環境で優位を保つとの予測を発表した。その理由は。
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SMBCグループやキリンホールディングスなどで導入が進む「AI役員」。話題を集める一方、AIが本当に経営判断を担っている事例はほとんどない。先進企業の事例を基に「AI役員」の実態と、人とAIが担うべき経営の役割を解説する。
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生成AIの普及に伴って広がるバイブコーディング。現場主導の開発が進む一方、野良開発や仕様不全、セキュリティなどIT部門が直面するリスクが表面化しています。現場の工夫を生かしつつ組織を守る統制を深掘りします。
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トレンドマイクロの法人向けブランドであるTrendAIとPwCコンサルティングは、両社の共同レポートである「自律するAIの時代：AIエージェントのサイバーリスクと実践的ガバナンス」の内容について説明した。Webフォームから悪意のあるプロンプトを含んだ文章や画像を送信することで、AIエージェントに不正な処理を実行させる攻撃手法や、AIエージェントのリスクに備えた体系的な対策について紹介した。
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価格や品質だけでは、取引先に選ばれない時代が始まるのか。ガートナーは「SCS評価制度」の導入を背景に、セキュリティ対策を客観的に示せる企業ほど優位になるとの見方を示した。受注企業は何を準備し、何を証明すべきなのか。
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AIエージェントを安心・安全に活用するためのリスク管理とはどのようなものか。PwCコンサルティングは、サイバーセキュリティにとどまらない、包括的なリスク管理の必要性を説く。今回は、この話から、AIエージェントと共に働くリスクについて考察する。
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開示請求の増加と事案の複雑化によって、厚生労働省の情報公開事務は手作業による限界を迎えつつある。これに対し、厚生労働省はOracleのサービスを用いてAI活用システムを開発した。どのように現場を救うのか。
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生成AIやAIエージェントの普及で、企業は説明責任やデータの偏り、情報漏えいといった新たな統制課題に直面している。博報堂DYホールディングスや日立製作所など4社は「人間中心のAI」を掲げる新団体を設立した。
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爆発的に普及する自律型AI「OpenClaw」。その高い利便性の裏で、脆弱性や悪意ある拡張機能による漏えいリスクが急浮上している。シャドーIT化を防ぎ組織を守るため、今CISOが講ずべき「5つの防衛線」とは。
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多くのCISOは、ビジネス部門の意図を十分に理解する機会がないまま、個人データの管理を任されている。これでは危険であるとともに、ビジネスを阻害することになりかねない。データに関する意思決定権をビジネス側に持たせる必要がある。このために問うべき5つの質問を紹介する。
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国家公務員の重い負担になっている国会答弁の「想定問答」作成。この過酷な業務を救うために、ある中央省庁がAWSと組んで、短期間で高い評価を得る生成AIアプリケーションを開発した。開発を成功に導いた工夫とは。
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AI／AIエージェントの導入による業務プロセスの改革を急ぐ金融機関は多い。対応するにはデータ基盤の「AI Ready」化が必須だが、対応を急ぎ過ぎて選択を誤れば将来に大きなリスクを抱える可能性もある。既存環境に影響を与えず、AI Ready化を目指すアプローチを推奨するCouchbaseはどのような解決策を提示するのだろうか。
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テレビ朝日は、AI技術を活用した内製開発の加速に伴う「Google Cloud」のセキュリティ課題を解決するため、「Cloudbase」を導入した。専任の担当者を置かず、少人数のチームで運用体制を構築した方法とは。
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AIの本番活用が進む中、コストや管理の課題を乗り越え、いかにビジネス価値を生み出すか。DataRobotのデバンジャン・サハCEOに、日米の動向や自社データ活用の重要性、そしてAIを「新たな同僚」として迎える未来の組織像を聞く。
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IPAは「AIの動作・分析・利用等の説明に関する意識調査」を公開した。AI利用経験3年未満の回答者が多く、利用知識の不足や情報漏えいに対する不安の現状、リスク認識の傾向などが示されている。
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日立ヴァンタラは、AI統合プラットフォームにAIエージェントの開発や運用などを支援する新機能「Hitachi iQ Studio」を追加した。企業の機密データを保護しながら、全社業務プロセスへの迅速なAI適用を支援する。
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車載ソフトウェアを扱う上で既に必要不可欠なものとなっているAUTOSAR。このAUTOSARを「使いこなす」にはどうすればいいのだろうか。連載第41回は、AUTOSARにとどまらず「インテグレーション地獄」が繰り返される構造問題を分析するとともに、筆者が訴える「インテグレーター人権宣言」を通してインテグレーターの位置付けについて考察する。
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レガシーシステムの刷新は、新システムの稼働だけでは完了しない。旧システムを安全に停止するに当たって解消しておくべき4つのリスクを紹介する。
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ランサムウェア被害企業は「支払うか、拒否するか」という難しい判断を迫られるが、その交渉の舞台裏では、被害企業だけでなく攻撃者側にも交渉に失敗したくない事情がある。ホワイトハッカーが解説する“攻撃者の論理”を知れば、インシデント対応の見方が変わるかもしれない。
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バックアップやEDRを導入していても、ランサムウェア被害で企業が最後に直面するのは技術ではなく「経営判断」です。身代金を支払うべきかどうか。その二択だけに目を向けると、本当に備えるべきことを見落としかねません。企業が平時から設計すべき意思決定プロセスを、実例を交えて考えます。
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「賢いAIツールを導入すれば、人件費を劇的に削減できる」という企業の予測は外れ、AI技術は期待された効率化を達成できていない。企業がAI技術から十分な利益を得るために直面している「見えない壁」とは。
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生成AIやAIエージェントの普及により、APIは人だけでなくAIが利用する基盤へと進化しています。MCPやA2Aなどの登場でAPIの役割も変わる今、AI時代に求められる新たなAPI統治の在り方と将来像を考えます。
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AIによるサイバー攻撃は珍しい話ではなくなっていますが、攻撃者が一様にAIを悪用しているとも限りません。むしろ、国家支援型とサイバー犯罪者ではAIとの付き合い方が正反対になっていく可能性があります。その違いは一体どこから生まれ、日本企業が見直すべき脅威像にどんな変化をもたらすのでしょうか。
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運賃体系と予約システム刷新に伴うシステムトラブルについて、説明責任を果たさないANA。同社の元CAである著者が、今回の問題点を探る。
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情報セキュリティの枠組み選定は「定番を選んで終わり」ではなくなった。IDCが企業向けの選定指針を公表した。同社が「根本から変わった」と指摘する選定の前提とは何か。
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近年、地方に本社を置く上場企業や上場準備企業で、高度な経営課題を解決できるエグゼクティブへの期待が高まっている。その背景と実際の転職事例、そしてエグゼクティブを取り巻く今後のキャリアの可能性を探る。
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インフラ運用で、AIエージェント活用戦略を進める企業が増えている。だがこれは、従来の自動化の延長として導入すると失敗しやすい。エージェント型AIは非決定論的な推論に基づいて自律的に行動するため、運用方法やリスク管理を抜本的に見直す必要がある。本稿では、エージェント型AIの構造的な問題、運用管理、従業員への影響などを具体的に解説する。
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生成AI活用で企業が直面する課題はAIそのものの安全性だけではない。ネットワークや運用管理、データ保護を含めたITインフラ全体の見直しが求められている。Interop Tokyo 2026でフォーティネットが示したのは、そうした変化を見据えた新たなアプローチだった。
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2033年までにコンテンツの海外売上20兆円──政府がコンテンツ大型支援策「IP360」を始動させた。だがDeNAへの15億円補助が報じられるや、SNSは「勝ち組へのばらまき」と批判が殺到。同じころ、国立映画アーカイブはクラファンに踏み切る。稼ぐ企業に補助、文化基盤はクラファン。その対比の手前で、いま何が問われているのか。
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サプライチェーンの領域でもAI活用が本格化している。Gartnerは2026年のサプライチェーン技術のトップトレンドとして、3つのテーマに沿う8つを挙げた。企業の投資判断の指針となるトレンドの中身は何か。
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