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生成AIの普及により、会議の録画やチャット履歴は検索・再利用可能な「企業資産」へと変貌した。しかし、無計画なデータ蓄積はコンプライアンス上の重大なわなとなる。情シスが今すぐ取り組むべき、UCデータを「負債」にしないための管理ルールと規律とは?

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大手IT企業が、AI導入による効率化を理由に大規模な人員削減を敢行している。しかし一部の企業では、削減した従業員の給与を上回るほどの「隠れた費用」が発生している。AIツールの真の費用対効果に迫る。

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自然言語の指示だけでAIがアプリケーションを生成する「バイブコーディング」が注目を集めている。CX部門のIT依存を解消し開発を爆速化させる一方で、セキュリティ脆弱性やシャドーIT化など、情シスが看過できない重大なリスクも潜む。

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ISOプロは、退職者による機密情報の持ち出しリスクに関する調査結果を発表した。回答者の8割は警戒していると答えた一方、対策を完了できている企業は2割にとどまった。警戒を十分な行動に移せない理由は何か。

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エクスペリエンス分析ツールの市場が急拡大する一方、データが示す「表面的な不満」への対処だけでは不十分だ。デルタ航空やUPSの実例から、「真の課題」を特定し、CXを劇的に改善する手法を明かす。

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Dellが提唱する「AI Factory」は、AIを実験から実運用のフェーズへ押し上げる。しかし、最大の障害は技術そのものではなく、バラバラなシステムに散在するデータの未整備だ。情シスが直面するデータガバナンスのわなを回避し、AIによる顧客体験を最大化するための鉄則と、組織が取るべき現実的なアプローチを解き明かす。

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基幹システムやコラボレーションツールの活用は業務効率を上げる一方、「システム上は終わっている」という思い込みを植え付ける。その結果、誰も結果に責任を持たない状況が生まれてしまう。負の連鎖を止めるには。

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GitHubで史上最速の勢いを見せるAIエージェント基盤「OpenClaw」。LLMが自らコードを書き、システムを操作する「実行レイヤー」の登場は、従来のデータ保護の概念を根本から覆す。情シスは「誰がデータを見るか」ではなく「AIがどう判断し動くか」という未知の壁にどう立ち向かうべきか。

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生成AIの台頭により、Adobe、Salesforce、ServiceNowといった巨大ベンダーが互いの領域を侵食し合っている。Adobeが放った新戦略は、生成AIと既存のビジネスルールを融合させ、人間の仕事を「単発の作業」から「AIの品質管理」へと転換させる。激変するベンダー勢力図と、組織に求められる役割の変化を読み解く。

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散在する顧客データの統合は、マーケティングや営業の成果を左右する。本稿は、アイデンティティー解決やプライバシー保護など、現代のCDP選定に必要な5つの実務的ステップを解説する。単なる機能比較を超え、組織全体の価値を最大化する「戦略的な基盤選び」の勘所とは。

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ライセンス利用料の高騰や運用の負荷増大など、仮想インフラに関する課題が企業を悩ませている。この解決策になり得るのが、オンプレミスのメリットとクラウドネイティブな要素を取り入れた新しいシステム形態の「Newオンプレミス」だ。

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生成AIの登場によって、企業は自社の用途に合わせて細かく調整されたチャットbotやAIエージェントを開発できるようになった。本稿はGoogleとIBM、Kore.ai、Microsoft、OpenAIの5ベンダーのAIサービスを比較する。

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ショート動画をビジネスに活用する際に便利なツールが、市場に次々と投入されている。動画編集ツールや公開する動画配信サービスの選び方と、ショート動画のROIを測定する際に設定しておくべき主なKPIを説明する。

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AIツールの活用をなかなか広げられず、価値を最大限に引き出せていない――。こうした状況を打開するには、何をすればよいのか。専門家が強調するのが「現場」と「データ」に目を向けることの重要性だ。

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ランサムウェア攻撃がバックアップストレージを主な標的にする中、再考が求められるバックアップ。マルチクラウド普及などの変化が、バックアップ製品のトレンドに影響をもたらしている。事例を交えて実態を追う。

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ビジネスプロセスの設計や改善を迅速かつ効率的に進める手法として「ローコード開発」と「BPM」がある。この2つを組み合わせることで、プロセスの可視化から自動化までを一貫して支援できる可能性がある。

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レガシーアプリケーションは企業がビジネスニーズに即応するに当たっての足かせになる可能性がある。とはいえWindowsアプリケーションを含めてその最新化は簡単にはいかない。どのような選択肢があるのか。

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