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人手不足が深刻なIT現場で、システム障害対処を自動化するAIエージェントは救世主のように思えるが、全ての提案をうのみにすることは誤りだ。誤った回答を出し続けるAIエージェントに依存すると何が危険なのか。

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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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WorkOSのディベロッパーエクスペリエンスエンジニアであるニック・ニシ氏は、AIエージェント向けSkillsの約95%を削除した結果、処理時間の短縮と正解率の向上を実現した。実現の鍵となる設計思想を紹介する。

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マルチクラウドへの移行に際しては、設定ミスによる情報漏えいリスクに注意が必要だ。初期構築時のルールが形骸化し、運用が属人化する中で、キオクシアが実現した客観的なデータに基づく常時監視の仕組みとは。

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Microsoftが過去最多となる約200件の脆弱性修正を公開した。サードパーティー製を含め月間600件に迫る「パッチアポカリプス」が到来している。情シスは従来の手法では対処しきれないパッチ管理の限界と、修正品質のリスクに直面している。

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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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サイバー攻撃が増加傾向にある中、デジタルフォレンジック調査の重要性は高まっている。しかし、事前の準備不足によって原因究明が困難になるケースは少なくない。本稿では、情シスが整備すべき備えを紹介する。

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Fortune 500企業の8割がAIエージェントを導入する一方、適切なセキュリティ制御ができている企業は半数に満たない。情シスに求められるのはAIの意思決定を保護する「推論レイヤー」の構築だ。ガバナンスを再構築する90日間の戦略的ロードマップを解説する。

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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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AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、新たなサイバー脅威として警戒すべきディープフェイクのリスクと世界のAI規制動向について解説します。

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現場主導の「個別最適化」は事業部門の機動力を高めるが、情報システム部門には技術的負債をもたらす。独自のExcel運用や肥大化したレガシーシステムから脱却し、全社統制と業務効率化を両立させた事例を紹介する。

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クラウドの「無限スケールアウト」は料金の増加とシステムの脆弱化を招く。航空や電力など他業界のキャパシティー管理手法をクラウド運用に応用し、適正なリソース割り当てを実現するための実践的な手法を解説する。

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本物の量子コンピュータの普及にはまだ時間を要するが、その原理を模倣した「量子インスパイア」アルゴリズムは、既存のハードウェアで既に圧倒的な成果を上げている。将来の量子時代への「架け橋」となる本技術の戦略的価値と導入の現実解を解き明かす。

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生成AIのコスト増大とデジタル主権への懸念が情シス部門を直撃している。パブリッククラウドの「トークン課金」による予算圧迫を回避するため、Red Hatは自社環境でAIを運用する「トークンプロバイダー」への転換を提唱した。

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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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AWSやGoogle Cloudに置いたデータが、米国の法的命令により開示を求められる可能性がある。自社の大事なデータを海外クラウドに預けっぱなしでよいのか、ハイパースケーラーが語りたがらない「主権侵害」の核心に迫る。

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IBMは、新型AIコーディングエージェント「IBM Bob」と、AIOps基盤「Concert」を発表した。単なる開発支援にとどまらず、複雑化したインフラ管理やガバナンス欠如といった企業の「痛点」を突く。AIスキル不足に悩む情シスが、レガシー資産をどうモダナイズすべきか、その現実的な解を示す。

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