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「診断」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

最新記事一覧

楽天モバイルは通信費の見直しで浮いたお金を「好き費」と名付け、個人の活動を応援するプロジェクトを開始した。特設サイトでは「16タイプ好き費診断」を公開し、質問に答えることでお金の使い方を分析できる。さらにサナギ新宿で浮いた金額に応じた量のポップコーンがもらえる体験型イベントを開催する。

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ソフトバンクとLINEヤフーは、通信キャリアを問わずに利用できるスマートフォン買取サービス「Yahoo!スマホ買取」の提供を開始した。専用アプリにより端末の状態をその場で査定し、申し込みから買取金の受け取りまでをオンラインで完結できる。買い取ったスマートフォンは、Yahoo!オークションやYahoo!ショッピングでの再販売を検討する。

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「セキュリティ人材」には、具体的にどのような職種があるのか。自分にとっての適職はどれなのか――。これらを知るために役立つ、無償で使える診断ツールが登場した。どのようなものなのか。【訂正】本記事は初出時より一部表記を訂正した箇所があります。

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連載「CAEで逆引きするトラブル診断の思考法」では、身近な製品トラブルを起点に、「なぜ壊れたのか」を逆算して読み解くCAEの思考プロセスを解説する。第4回では、自転車フレームの破断事例を題材に、転倒歴という目立つ情報に惑わされず、破面と荷重履歴を手掛かりに、本当の原因をさかのぼる考え方を取り上げる。

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日本ヒュームとLiberaware、日本大学は、小型ドローンを活用した下水道管の新たな診断技術の公開実験を実施した。ドローンがpH指示薬を散布してコンクリートの劣化を可視化し、AIの寿命予測でインフラの予防保全が実現するため、国交省が進める「No Entry」にも合致する。

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アケボノは、2026年7月1日から「AI建物劣化診断サービス」と「AI修繕ビフォーアフター生成サービス」を開始する。建築物の診断で見落としがちな鉄筋腐食リスクの瞬時検知に加え、修繕後のビフォーアフターを画像化し、ビルオーナーの不安を解消する。

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脆弱性を発見するツールは数多く存在するが、その後の対応は依然として人手に頼る場面が多い。こうした課題に対し、オープンソースの新たなセキュリティプラットフォームが登場した。OSINTや脆弱性診断に加え、AIによる分析や修復支援も統合するという。その実力とは。

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Windows 11は、設定画面から機能を「オフ」や「非表示」に切り替えても、バックグラウンドで関連プロセスが動作し続け、システムリソースを消費しているケースが少なくない。本Tech TIPSでは、ウィジェットや診断サービスなど、裏でリソースを消費しがちな4つの代表的プロセスをシステムレベルで完全に停止・不活化する具体的な手順を解説する。

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連載「CAEで逆引きするトラブル診断の思考法」では、身近な製品トラブルを起点に、「なぜ壊れたのか」を逆算して読み解くCAEの思考プロセスを解説する。第2回では、椅子のリコール事例を題材に、「1回は壊れないのに、なぜ使い続けると壊れるのか」という疲労破壊のメカニズムを、CAEの視点から読み解く。

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年1回の脆弱性診断をもとに大量の修正を行うと、万全のセキュリティ対策を施した気になるが、どんどん新しい機能がデプロイされるクラウド時代において「定期診断」発想にはリスクが伴う。これからのセキュリティ運用はどう考えるべきか。

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東北大学の研究グループは、筑波大学や佐賀大学との共同研究により、酸化亜鉛の欠陥構造を制御することで、高価なレアアースを使わずに極めて高い感度の「応力発光」を実現した。電源不要の近赤外発光は、医療センサーやインフラ診断などへの応用が期待される。

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連載「CAEで逆引きするトラブル診断の思考法」では、身近な製品トラブルを起点に、「なぜ壊れたのか」を逆算して読み解くCAEの思考プロセスを解説する。第1回では、踏み台の破損事故を題材に、現場の勘とCAEの分析を対比しながら、破損要因をどのように導き出すかを順を追って整理する。

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NTTドコモソリューションズ、NTTドコモ、溝田設計事務所は、長崎大学の監修のもと、橋梁診断支援AI「橋梁アセスタ」を開発した。橋梁の点検票を入力すると、国土交通省が定める制度や要領などに準拠した様式で診断調書案を自動生成する。診断業務にかかる作業時間を最大80%削減できる。

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SAPシステムのセキュリティ不備は経営に直結するリスクです。本稿では「アーリーウォッチ・アラート」(EWA)を活用した効率的な脆弱性診断や、テストの標準化による「システムの塩漬け」脱却など、即座に取り組める具体的な処方箋を紹介します。

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STマイクロエレクトロニクス(以下、ST)は、車載用マイコンの新製品「Stellar P3E」を発表した。ST独自のNPUを搭載したもので、異常検知や仮想センサーなどの常時オンかつ低消費電力のAI機能を利用できる。機能の統合(X-in-1化)が進むECUにおいて、機能統合に伴って生じる可視化や診断の課題に対応する。

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