クラウドサービスのアプリケーションやデータをオンプレミスインフラに回帰する動きがある。とはいえ、ITインフラを変更することは容易ではない。実際にはどの程度の企業がオンプレミス回帰を決断しているのか。
OpenAIが2024年5月に発表した「GPT-4o」は、具体的にどのようなビジネスユースケースに使えるのか。導入前に知っておきたい懸念と併せて解説する。
ネットワークは規模や用途によってさまざまな種類に分類される。特に広い範囲のネットワーク接続を指す「WAN」と「GAN」について詳しく見ていこう。
従業員による生成AIの無秩序な利用が、企業の情報漏えいや知的財産権侵害を引き起こす恐れがある。生成AIに関するセキュリティポリシーを確立し、適切な管理体制を構築することは急務だ。どこから手を付けるべきか。
API記述言語「TypeSpec」は、API設計プロセスの効率化にどのように貢献するのか。その特徴や主要な機能を紹介する。
「Python」の次期バージョンで検討されている仕様変更は、往年の課題を解決すると一部の開発者が期待を寄せている。その一方で、深刻な問題をもたらす懸念もある。改良のはずが改悪になりかねない6つの理由とは。
AIの社会実装は着実に進んでおり、各社は成果の最大化を目指して試行錯誤を重ねている。バイセル、NEC、デジタル庁のAI活用事例を、現場の課題や工夫を交えて紹介する。
Webサイトを利用する時に使われるプロトコル「HTTPS」は「HTTP」から進化してきた。HTTPSはどのような仕組みで通信を保護しているのか。その仕組みを解説する。
AI技術の活用には、画像や文章などの非構造化データを大量に管理しなければならない。そうした際に不可欠なのが「ベクトルデータベース」だ。なぜ重要であり、どう役立つのか。
AI開発の民主化が進み、“誰もがAIシステムを開発できる時代”の到来が近づきつつある。こうした時代の企業に求められることとは。
優秀なプログラミング言語の一つに「Java」があるが、どのタスクにも適するわけではない。Javaと他の言語との比較を通して、適切なプログラミング言語を選ぶヒントを解説する。
Nutanixがアジア太平洋地域で業績を伸ばしている。背景には競合であるVMwareがBroadcomによって買収されたことがある。同社の戦略やユーザー企業の本音とは。
APIは便利さだけではなく、リスクももたらす可能性がある。何に注意すべきなのか。APIを利用する際の3つのリスクと対策を紹介する。
CPU、GPU、TPU、NPUはいずれもAI技術の活用において使われるプロセッサだ。それぞれAI技術の演算処理とどのような関係にあり、どのような用途で使われるのか。
「オンプレミス回帰」は“幻想”だと見る向きがあるものの、クラウドサービスをやめて、オンプレミスインフラにシステムを戻したいという声は確実にある。クラウドの何が“駄目”なのか。オンプレミスの魅力とは。 (2024/10/03)
「Windows 10」のサポート終了が控える中で、企業が「Windows 11」への移行をそれほど重視していない傾向が見られる。Windows 11軽視の背景にある意外な問題とは。 (2024/10/16)
FinTechや仮想通貨（暗号通貨）などの取り組みが広がり、金融とITの関係は確実に変化している。一方でリスクも顕在化してきた。本テーマサイトでは金融業界を取り巻くIT環境の今を紹介する。 (随時更新)
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