「コンプライアンス」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

IDPとは何か【前編】
手作業の書類処理は卒業　「IDP」（インテリジェントドキュメント処理）とは？
業務で発生するさまざまな形式のドキュメントを自動で処理する技術「IDP」は、多様な業務や分野での活躍が見込める。その仕組みと主要機能、具体的な活用例を紹介する。（2025/6/19）

AIモデレーションの現在と未来【前編】
“不適切投稿”をブロックする「コンテンツモデレーション」がAIで遂げる進化
偽情報や不適切コンテンツを排除するため、ソーシャルメディアを中心にコンテンツモデレーションの活用が浸透している。その一端を担っているのがAI技術だ。「AIモデレーション」の仕組みと、6つの手法を解説する。（2025/6/22）

AI導入で見直すストレージ戦略【前編】
オンプレミスか、クラウドか――AIの性能を引き出すストレージとは？
AI導入が進む中で、ストレージに求められる要件は複雑化しており、「クラウドとオンプレミスどちらの環境で運用すべきか」に悩む企業は少なくない。それぞれの利点を比較しよう。（2025/6/20）

重要度が高まるデータセンター一元管理【前編】
サーバから空調までまとめて管理する「DCIM」がなぜ今こそ必要なのか？
「データセンターインフラ管理（DCIM）」は、サーバや電源、空調などデータセンターの設備を一元的に可視化・管理するための仕組みだ。インフラ全体を効率よく運用する上で、なぜ今DCIMが重要なのかを解説する。（2025/6/16）

公開から5年後の改訂
そのプライバシー対策、実は“時代遅れ”かも？　NISTが示す新基準
米国立標準技術研究所（NIST）が、2020年に公開したプライバシーリスクに関する枠組みの改訂を控えている。その目的は何か。（2025/6/12）

サプライチェーンビジビリティーとは何か【後編】
「SCV」導入はなぜうまくいかない？　現場が直面する5つの壁と突破のヒント
サプライチェーンビジビリティー（SCV）の導入を成功させるには、どのような技術や視点が必要なのか。企業が直面する5つの主要な課題と、これからのトレンドを実践的に解説する。（2025/6/4）

サプライチェーンビジビリティーとは何か【前編】
今、サプライチェーンに「見える化」が必要な理由
変化の激しい時代においては、サプライチェーン全体を可視化することで、企業の競争力を強化できる可能性がある。“見える化”で重要な役割を果たす「SCV」について解説する。（2025/6/3）

AIのプライバシー問題と対処法【後編】
AIを安心して使うには？　プライバシー侵害を防ぐ7つのベストプラクティス
企業がAI技術を活用する上で、データの取り扱いや説明責任といったプライバシーに関する懸念の解消は重要な課題だ。AI技術の恩恵を最大化し、安全かつ倫理的に活用するために、今すぐできる7つの施策を紹介する。（2025/6/1）

AIのプライバシー問題と対処法【前編】
便利だけど危険？　AIの裏側に潜む6大プライバシー侵害リスク
AI技術は業務効率化に貢献し得るが、その裏にはプライバシー侵害リスクが潜む。データ侵害や企業の社会的信頼の喪失、法令違反などに発展しかねない、企業が見過ごせない6つの懸念とは。（2025/5/30）

医療データセキュリティとリスク管理【第1回】
攻撃者にとって格好の標的「医療データ」をどう守る？　5つの脅威と対策
機密性の高い患者データを扱う医療機関が、サイバー攻撃の標的になる例が後を絶ちません。医療データに対する5つの脅威や、医療データのセキュリティを維持する方法を解説します。（2025/5/28）

AI活用の8大リスクと対策【前編】
“AI暴走”は対岸の火事ではない　事業を脅かす5つのリスクと対策
事業の成長においてAI技術が不可欠になりつつある現代、企業はAI技術のリスクを把握し、適切に対処することが求められている。経営や法規則、倫理といった、事業に影響を与えるAI技術のリスクと対策を考察する。（2025/5/25）

2025年版ドキュメント管理ツール10選【前編】
Boxだけじゃない　知っておくべき5つのドキュメント管理ツール
テレワークの普及をきっかけに企業の「ドキュメント管理ツール」活用が進んだ。オフィス回帰、ハイブリッドワークなど働き方が多様化する中で改めてドキュメント管理の最適解を探る。（2025/5/23）

着実に広がるIT自動化の現実【前編】
もう“単純プロセスの自動化”ではない「IT自動化」の実態とメリット
企業のシステム運用だけではなく、ビジネスにも直接的な影響を与え得る存在として重要度が増しているのが、IT自動化だ。企業における導入状況や、そのメリットを探る。（2025/5/22）

AIベンダーには朗報
米トランプ政権　“AI拡散規制の撤廃を示唆”で浮かび上がる2つの課題とは
米トランプ政権は人工知能向けの半導体などの輸出を規制する法規制を撤廃する意向を示した。これによって、同政権は2つの課題に対処する必要性が出てきた。（2025/5/29）

最小特権で攻撃リスクを低減
ゼロトラストの進化系？　「ゼロスタンディング特権」（ZSP）とは何か
必要なときだけ、必要な権限だけを付与するという考え方の「ZSP」は、特権アカウント侵害リスクを減らす新しいIAM戦略だ。ゼロトラストセキュリティの理念を取り入れたこのアプローチの利点と導入課題を解説する。（2025/5/9）

社内ネットワークに潜むリスク【後編】
あるはずのない「野良PC」を社内ネットワークからあぶり出す“これだけの方法”
IT部門の管理下にない「アンマネージドデバイス」は、企業のセキュリティとコンプライアンスの大きなリスク要因となっている。社内ネットワークに紛れ込んだこれらのデバイスを見逃さないための方法とは。（2025/5/7）

ローカルAIの可能性を探る
「AI PC」を見限るのはまだ早い？　浮上する“本命の使い道”
AI処理に特化したプロセッサを搭載する「AI PC」への注目が高まる一方で、決定的な用途がなく、その立ち位置は曖昧だ。課題と可能性の両面から、AI PCの今後を展望する。（2025/5/3）

BitLocker丸分かりガイド【前編】
いまさら聞けない「BitLocker」の仕組みと機能　Windowsを守る暗号化とは？
「Windows」の一部エディションで利用できる「BitLocker」は、ストレージを暗号化してデータを保護する機能だ。利用可能なWindowsを含むBitLockerの概要とその仕組みを解説する。（2025/4/29）

社内ネットワークに潜むリスク【前編】
あってはならない「未承認のPC」が社内ネットワークに紛れ込む“恐ろしい理由”
現代の多様化したエンドポイント環境では、IT部門の管理下にない「アンマネージドデバイス」がネットワークに紛れ込んでしまう可能性がある。なぜこれらのリスクは見過ごされてしまうのか。（2025/4/28）

なぜ今「RAG」が不可欠なのか【後編】
AIエージェントにも「RAG」は欠かせない？　企業はまず何から取り組むべきか
AIエージェントの構築においても、「RAG」（検索拡張生成）は重要な役割を果たす。企業はその真価を引き出すために、何から取り組むべきなのか。（2025/4/28）

見えないリスクが命取りに
それ本当にオープンソース？　AI時代の「ベンダーロックイン地獄」の真相
ベンダーロックインのリスクは、プロプライエタリソフトウェアにとどまらず、さまざまな分野において新たな形で拡大している。なぜ今、企業が注意すべきなのか。（2025/4/25）

AIリスク対処の現実解
予算や人手不足でも諦めない「AIリスク管理」　2大フレームワークの活用法は？
AI技術が進化し、さまざまなAIツールの活用が広がる中、組織のリスク管理が課題となっている。その鍵となるNISTの「NIST CSF」と「AI RMF」を効果的に組み合わせるにはどうすればよいのか。（2025/5/2）

プライベートなインフラ構築を考える
生成AIを使い倒したいならなぜ「パブリッククラウド」は危険なのか
生成AIのビジネス活用が広がる中、課題になるのは、生成AIを安全に使うためのインフラ構築だ。そのポイントとは何か。「プライベートAI」をキーワードに解説する。（2025/4/24）

不足するクラウド人材、つかむべきキャリア
「クラウド管理のスキル不足」は2025年も継続するか？　専門家の予測は
クラウド管理のスキル不足は、ビジネスにとって大きなマイナスだ。プロジェクトは未完成のまま放置され、セキュリティは低下し、イノベーション（技術革新）は後回しにされる。企業やエンジニアはどう対処すべきか。（2025/4/28）

データ侵害の被害額は過去最高
データが漏えいしたら、企業はどれだけ損をする？　IBM調査で判明
IBMの調査によって、組織が受けるデータ侵害の被害は過去最悪となったことが分かった。そもそも、データ侵害では被害額を算出することも困難だ。どのように算出すればいいのか。（2025/4/22）

英国とEUに押し寄せる「規制の波」：
無関係ではいられない　2025年に施行される要注意なデジタル規制とは
2025年はオンラインセキュリティ、消費者保護、AI規制といったデジタル規制の重要な年になるという。クラウドコンピューティングやデータ共有に関する規制も導入されるため、企業には積極的な対応が求められる。（2025/4/21）

導入前に確認したいあのコスト
AIエージェントの導入で沸いてくる“隠れコスト”とは　見落としがちな盲点5選
自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」への期待が高まっている。一方で、高額な投資に見合う成果を得られずに悩む企業が後を絶たない。導入を成功させるために検討しておくべきこととは。（2025/6/19）

Kubernetesを使いこなせないのはなぜ？
「Kubernetes」運用の“ベストプラクティス”と“ワーストプラクティス”9選
現代の開発においてKubernetesは欠かせない存在だ。一方で、その導入や運用には幾つかの落とし穴が潜んでいる。Kubernetes導入のベストプラクティスとワーストプラクティスを紹介する。（2025/4/16）

高度なスキル人材にも課題が
「IT人材500万人」のインドがAI開発で陥る“静かなる危機”とは
高度なIT人材や研究開発拠点の確保を目的に、インドに拠点を設置する企業の動きがある。インドのIT人材はどのような分野で活躍しているのか。“弱点”はあるのか。（2025/4/11）

押さえておきたい「ローコード」の基礎知識【中編】
結局何が違う？　「ローコード」と「スクラッチ」それぞれの長所と短所
ローコード開発とスクラッチ開発それぞれのメリットとデメリットを解説する。プロジェクトの特性や目標に応じて、最適な開発アプローチを選択するための参考にしよう。（2025/4/7）

エグレスを基礎から【第5回】
クラウドの「悪意あるエグレス」を防ぐ方法とは？　データ漏えいをどう防ぐか
クラウドコンピューティングの文脈では外部へのデータ転送をエグレス（Egress）と表現することがある。悪意あるエグレスから自社クラウドを守る方法とは。（2025/4/2）

文書管理を効率化
紙ベースの業務からの卒業　文書管理システム導入までに検討すべき課題7選
伝票や従業員名簿、引継ぎ資料など業務で利用する文書データは多岐にわたる。「DMS」を使えばそれらを電子化し、紙ベースでの管理から脱却できる。業務効率化にも有効だが、導入時に解決すべき7つの課題がある。（2025/4/3）

2025年にCIOが直面する課題7選【中編】
AIツールを“導入すれば終わり”じゃない　CIOが見落としがちな要素3選
生成AIツールの導入や運用を具体化するに当たって、CIOが知っておくべき取り組みにはどのようなものがあるのか。3つ紹介する。（2025/3/30）

テレワーク時代のデータの守り方【後編】
マルウェア検知やVPNで終わってない？　「危険なテレワーク」を防ぐ対策6選
情報漏えいやサイバー攻撃のリスクを防ぎながら、従業員が安全にテレワークを実施するために、企業が講じるべき対策とは。押さえておくべき6つのポイントを解説する。（2025/3/28）

2025年にCIOが直面する課題7選【前編】
AIツールの導入を失敗させない　CIOがまずやるべき“たった2つのこと”
AIツールの導入や活用がCIOの役割の一つとなりつつある。AIツールを導入するまでに、CIOがやるべきことがある。それは何か。（2025/3/29）

期待高まる「AIエージェント元年」
「AIエージェントの波」に乗るなら今しかない？　企業は何をすべき？
2025年、「AIエージェント」の時代が本格的に到来する。企業が競争力を維持するためには、AIエージェントの導入と活用に向けた適切な準備が不可欠だ。具体的にどう備えるべきなのか。（2025/3/28）

財務報告の作成から不正の検出まで
財務経理は生成AIをこう使う　法令順守も効率化も満たす使い方8選
さまざまなルールが存在する財務や経理の領域では、生成AIをどのように活用すればいいのか。8つの使用例を紹介する。（2025/3/18）

IAM市場が成長
なぜ「IAM」が“セキュリティの要”と言われるのか？　SailPoint上場で脚光
IAMベンダーのIPO（新規株式公開）発表は、アイデンティティー市場の成長を裏付ける重要な出来事として受け止められている。アイデンティティーがあらゆるセキュリティ対策の基盤となった背景とは。（2025/3/14）

AWSのバックアップ術【前編】
「AWS Backup」とは何か？　クラウドのバックアップ術を解説
あらゆるシステムで障害は発生するため、事業継続にはバックアップ計画が不可欠だ。AWSの「AWS Backup」を例に、バックアップの重要性を解説する。どのようにクラウドでバックアップを進めればいいのか。（2025/3/13）

RFPの回答作成をAIで効率化【前編】
「9億円相当の生産性向上」を達成したMicrosoftの“AI活用術”とは？
Microsoftは営業活動の業務にAIツールを導入し、約9億円相当の生産性向上を実現した。導入したツールと、その活用方法とは。（2025/3/12）

セキュリティによくある5つの誤解【第4回】
「盗まれるデータはない」と思い込む企業は“あれ”を見落としていないか？
データを盗難や流出から守る対策は全ての組織にとって不可欠だ。しかし残念ながら、自社データのリスクを正しく判断できていない組織がある。その誤解をどう改めればいいのか。（2025/3/12）

企業のIT戦略を握る3つの役職
いまさら聞けない「CTO」「CIO」「CISO」の違い　役割と具体的な業務は？
似た名称の役職CTO、CIO、CISOの違いを十分に理解していないと、技術的な課題に対処できなかったり、組織内のコミュニケーションに混乱が生じたりする可能性がある。それぞれの役割の違いは何か。（2025/3/4）

生成AIのデータ漏えいを防ぐ【後編】
生成AIのデータ漏えいを「しない」「させない」対策5選
生成AIは業務のさまざまな場面で使われている。しかし使い方を誤れば、機密情報や個人情報が漏えいするリスクもある。漏えいを防ぐための対策を5つ紹介する。（2025/2/19）

生成AIのデータ漏えいを防ぐ【前編】
“生成AIのデータ漏えい”はこうして起こる　よくある6つの事例
生成AIの使い方を誤れば、機密情報や個人情報が漏えいするリスクがある。データ漏えいが発生するのはどのような場面なのか。6つの例を紹介する。（2025/2/18）

攻撃に賢く対抗するためのAI活用【後編】
「脅威インテリジェンスとAIがあれば安心」と言い切れないのはなぜか
脅威の検出や分析に人工知能（AI）を利用する動きが広がっているが、事前に知っておきたい重要な注意点が幾つかある。5つのポイントで解説する。（2025/2/14）

AI規制法乱立の課題と対処【後編】
「州別AI規制」は統一されるのか　米国でのAI活用に欠かせない“生存戦略”
米国では一部の州がAI規制法の制定を進め、AI規制法が乱立している状態だ。一方、連邦政府はAI規制を緩和しつつある。連邦政府がAI規制法を制定する日は来るのか。企業が取るべき行動とは。（2025/2/13）

IAMの「8大ポイント」【後編】
「IAM」だけでは不十分？　IDとアクセスを守るためのセキュリティ対策
不正アクセスに立ち向かうために「IAM」（IDおよびアクセス管理）の強化が重要だ。それに加えて、一般的なセキュリティ対策も軽視してはいけない。ポイントを紹介しよう。（2025/2/13）

AI規制法乱立の課題と対処【前編】
緩和じゃなかったの？　“州ごとのAI規制法”に企業は迷惑顔
AI技術の活用が進む中、さまざまな国や地域がAI規制法の制定を進めている。米国では州単位でのAI規制法の制定が進んでいる現状を、問題視する向きがある。主な州のAI規制法に関する動向と、企業にもたらす影響とは。（2025/2/12）

セキュリティを巡る2025年の動向【前編】
「非人間ID」も標的に　危ないのはもうユーザーIDだけじゃない
重大なインシデントを防ぐ上で欠かせないのがID情報の保護だ。2025年はどのような施策が重要になるのか。今後のトレンドとセキュリティ強化のポイントを考える。（2025/2/12）

クラウド移行の成功事例5選【前編】
クラウド移行に正解はあるのか？　「脱オンプレミス方法」を事例で解説
オンプレミスインフラからクラウドサービスに移行する手法は幾つかある。具体的な事例を紹介しながら、どのような手法が最適なのかを探る。（2025/2/10）

キーワード一覧に戻る