最新記事一覧
AIツールは業務効率化や顧客サービスで大きな利益を生む一方、新たなサイバー脅威やリスクももたらす。企業はこの「AIの二面性」をどう管理すべきか。今問われるガバナンス体制とは。
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NRIセキュアテクノロジーズはISACAの認定資格の学習コンテンツを日本語で講義するトレーニングサービスを2026年2月から提供する。対象になる認定資格は何か。
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企業をサイバー攻撃から守るには、セキュリティチームが不可欠だ。しかし自社に合ったセキュリティチームを編成するのは簡単ではない。組織面からサイバー攻撃に対抗するための要点を紹介する。
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ITガバナンスや監査の国際団体ISACAが、世界で初めて、AIセキュリティ専門の認定資格を提供開始した。一体どのような資格なのか。
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最新AI技術への注目が高まる中、安全対策を軽視した導入が招く深刻な問題が浮き彫りになっている。企業は何を重視すべきなのか。
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AI技術が生み出す不確実な情報やシステム設定ミスは、AI技術を活用する上での大きな課題だ。実務におけるAI技術活用の3つのリスクと、それらを解消してAI技術を安全に活用するための施策を解説する。
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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。
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「IAM」（IDおよびアクセス管理）の知識とスキルを習得するには、どのような認定資格を取るとよいのか。期待できる給与水準を含めて、IAMに関連する認定資格の基本情報をまとめた。
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AI技術が進化すると同時に、AI技術やシステムを利用する際の倫理的な問題やリスクが増大している。AIガバナンスは、こうした問題に対処するために生まれた概念だ。AIガバナンスとは何か、本稿で詳しく説明する。
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米国立標準技術研究所（NIST）が発表した「AIリスクマネジメントフレームワーク」（AI RMF）は、企業のAIガバナンスにどのように役立つのか。カンファレンスの内容を基に解説する。
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業務効率を上げるはずのITツールがタイムパフォーマンス（タイパ）を下げる――ハイブリッドワークにおける残念な実態を、あるレポートが明らかにした。企業が対策すべきこととは。
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ローコード／ノーコード開発ツールに対する期待は高まる一方で、「限界がある」という意見も存在する。実際のところ何に役立ち、どのようなリスクを抱えているのか。“市民開発”に踏み切る企業の理由とは。
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SaaSの採用を広げた結果として、データのサイロ化に悩んでいる企業は珍しくない。分散したデータを統合するには、どのような戦略が必要なのか。
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クラウドサービスのコストを削減するには、利用するクラウドサービスそのものを見直すことが役立つ。クラウドサービスの無駄遣いを防ぐために試す価値のある手段を紹介しよう。
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クラウドサービスの無駄遣いを防ぐには、全社的なクラウドサービスの利用方針を定め、リソースを社内の各部門に適切に分配することが有効だ。その具体的な方法とは。
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リソースの利用状況を詳細に監視することは、クラウドサービスの無駄遣いを防ぐための有力な手段だ。監視に役立つツールを説明する。
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クラウドサービスのコストを削減するにはまず、クラウドサービスを必要以上に契約する無駄遣いが生じていないかどうかを確認する必要がある。クラウドサービスの利用方法を見直し、無駄遣いを防ぐ方法を説明する。
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使わないのに契約したクラウドサービスや「シャドーIT」は、余計なコストを生む原因となる。こうしたクラウドサービスの無駄遣いは、なぜ起こってしまうのか。防ぐ方法とは。
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クラウドサービスのリソースやライセンスを過剰に割り当てることが、クラウドサービスのコスト上昇の原因となっている場合がある。クラウドサービスの無駄遣いはなぜ起こってしまうのか。
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英国政府は、子どものプライバシー保護に関する法令に反したという理由で、TikTokに1270万ポンド（約21億円）の罰金を課した。今後のTikTokにどのような影響があるのか。
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IT活用が拡大したことで、IT部門が管理しきれない領域が増えている。特に怖いのがサプライチェーン攻撃だ。大企業に侵入するために取引先の中小企業を狙う事例が増えており、取引先まで被害が拡大しかねない。どうすれば隙をなくせるのか。
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シンガポールの生命損害保険会社Great Easternは、DX実現に向けてアプリケーションのクラウド移行に取り組む。移行とその後の運用を成功させるために同社が採用した手法やツールを紹介する。
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システム開発における技術的負債を解消するためには、企業は何をすればよいのか。効果的な解消方法を説明する。
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企業の技術的負債はなぜ生まれるのか。「文書化」「情報共有」「ソフトウェアテスト」の観点から、その原因を探る。
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システム開発における「技術的負債」が生まれる背景はさまざまだ。技術的負債はどのような分野で生じやすいのか。そもそも、なぜ生まれるのか。2つの技術的負債に着目して解説する。
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「技術的負債」は、システム開発の成功と失敗を左右し得る重要な要素だ。発生しがちな技術的負債のうち、低品質のソースコードがなぜ生まれるのかを考える。
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中国でビジネスを展開している企業にとって、ITガバナンスの強化やシステム運用品質の維持・向上は大きな悩みの種となっている。中国特有のIT事情やITSMの課題が生まれている背景、さらにその解決策について、分かりやすく解説する。
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ハイブリッドクラウドでストレージを運用する動きが広がっている。そこで重要になってくるのが「データガバナンス」だ。適切なデータガバナンスができていないと、何が危ないのか。
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ハイブリッドワークを導入する動きが広がる中、企業の従業員に対するITサポートは難航している。この状況は、従業員の定着率低下や大量離職につながりかねない。企業はどう動くべきなのか。
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オンプレミスインフラからクラウドサービスにストレージを移行する際、注意すべき点がある。失敗しないクラウドベンダーの選び方とは。
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1Eの調査によると、テレワークの普及とともに働き方が変わったことで従業員体験価値（DEX）の在り方にも変化が生じている。企業が注目すべき従業員デジタル体験価値（DEX）とは。
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事業の基盤となる4つの要素からリスクを把握することで、企業を取り巻くリスクの全容やその関係性の把握に役立つ。本稿は、技術と設備の面から見たリスクを解説する。
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リスクマネジメントをする際にビジネスの基盤となる4つの要素に焦点を当てると、項目の洗い出しや関係性の把握をスムーズにし、影響を軽減する可能性がある。各要素に該当するリスクとは何なのか。
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企業にシステム運用の最適な方法を示す「ITIL」と「IT4IT」。それぞれ違うアプローチを取っているからこそ、両方を組み合わせる意味がある。ITILとIT4IT活用のこつを探る。
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システム運用の最適な方法をまとめた「ITIL」と「IT4IT」がある。両者は何が違い、どちらを使えばいいのか。ITILとIT4ITの要点をまとめた。
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Amazon.comは配送車両にカメラを搭載する。「ドライバーと地域の安全の確保」が目的だというのが、同社の主張だ。こうした同社の行動をきっかけに、プライバシーに関する議論が活発化しつつある。
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「ドライバーと地域の安全を守る」という名目で、Amazon.comは配送車両のカメラで車内外の様子を記録している。米国議会議員や専門家は、この録画がプライバシーに及ぼす影響に懸念を示す。同社の主張とは。
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「情報ガバナンス」と「記録管理」は混同されがちだが、意味は異なる。記録管理が何なのかを整理した上で、両者の違いを簡単に解説する。
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「情報ガバナンス」と「記録管理」は似て非なる業務だ。両者の違いを理解するために、まずは情報ガバナンスとは何かをあらためて整理しよう。
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データの適切な定義や利用を推進する「データスチュワードシップ」に取り組もうとしていたRiot Gamesは、業務増加を懸念する社内からの抵抗に直面した。どう対処したのか。同社データマネジメント責任者が明かす。
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「League of Legends」で知られるRiot Gamesは、同社が提供するゲームの多様化に伴い、データの所有者や目的が不明瞭になる課題を抱えていた。どのように解決したのか。同社のデータマネジメント責任者に聞いた。
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多くの企業グループでは、ITガバナンスの強化、それに伴う共通IT基盤の利用が拡大している。だが、親会社の管理強化はメリットばかりを与えるわけではない。グループ子会社を調査し、IT施策の実態と、管理による違いを探った。
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物流と複合ソリューションサービスの老舗である鴻池運輸は「デジタルイノベーション」と「クラウドシフト」を戦略に掲げた改革で、コロナ禍でもいち早い全面テレワークを実現した。急速なIT変革を推し進める同社のセキュリティ戦略とは。
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パンデミックを機に突如として始まったテレワーク。慌てて機器を調達して環境を整備した企業も少なくないだろう。今回の感染症の問題を機に今後働き方が大きく変わるだろうといわれる中、“付け焼き刃”での対応に意味があるのだろうか。
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ITサービスの書籍群「ITIL」はフレームワークとして利用することができ、数種類の認定資格がある。この認定資格と、ITILを導入するときのポイントを解説する。
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「リスク評価」「リスク分析」「リスク管理」は何が違うのか。セキュリティ対策と予算計画の適切な意思決定をするために、これらの違いを理解しよう。
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「ITIL」は組織のITサービス運営の助けとなる書籍群で、フレームワークとしても利用できる。ITILの基本事項と、ITILが組織のIT運用に役立つ理由を説明する。
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人材採用にAI技術を活用すれば、人が持つ意識的なバイアス（偏り）や無意識的なバイアスを排除できると考える人は少なくない。だがAI技術で全てが解決できるわけではない。
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AI技術には性別や人種のバイアスに基づいた判断をしてしまうリスクがある。バイアスを軽減し、公平かつ正確な判断をするAIシステムを構築する方法を考える。
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