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自律的に動く「AIエージェント」の業務導入が進む裏で、セキュリティを勝手に回避する“暴走リスク”が顕在化している。人の管理限界を超えつつある未知の脅威に対し、企業はどのような対策を講じるべきなのか。

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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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アプリケーションのコンテナ化が浸透する一方、脆弱性スキャナーが発する過剰なアラートに現場は疲弊している。推奨されてきたベストプラクティスはなぜ形骸化するのか。真に機能する保護策を専門家が解説する。

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アサヒGHDの大規模ランサムウェア攻撃事案では、被害を防ぐためにシステムを停止した結果、事業が完全停止してしまった。良かれと思った決断が致命傷になるジレンマを解消し、セキュリティを強化するには。

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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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システム規模の拡大に伴い、監視ツールにかかる費用や運用負荷の肥大化が顕在化する。金融大手のMSCIはわずか4人で、乱立した監視ツールを即座に捨てることなく、高額な維持費とベンダーロックインから抜け出した。

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旧態依然としたレガシーネットワークを使い続けると、技術的制約がセキュリティリスクを高めるだけではなく、現代のビジネスに不可欠なツール活用の足を引っ張る要因になる。企業にもたらす「目に見えない損失」とは。

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AIはサイバー攻撃を劇的に加速させる一方で、防御側にとっても革命的な武器となる。Anthropicの「Claude Mythos」が27年前のバグを瞬時に発見したように、人間をしのぐ速度の脅威が現実となった今、従来の「禁止」や「点の対策」は通用しない。

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フランス政府は、政府職員が使うWeb会議ツールなどを国産品に移行する方針だ。この動きは民間企業にとっても無関係ではない。法律の動向によっては、Windows以外の選択肢を検討しなければいけなくなる可能性がある。

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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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「AIなんて発明されなければよかった」――最新調査でCIOの半数が本音を漏らすほど、AI導入に伴うセキュリティリスクが深刻化している。Copilotが悪用され既存の脆弱性が自動攻撃の道具と化すなど、情シスは利便性の代償として肥大化する攻撃面とガバナンス不足という、かつてない難題に直面している。

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ログ収集はシステム監視に欠かせないが、データ量が膨れ上がると費用爆発の引き金になりかねない。Riot Gamesはベンダーの料金引き上げによって数百万ドル規模の支出増に直面した。この危機をどう乗り越えたのか。

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クラウドサービスの普及で、インフラの内部構造が見えにくくなっている。そうした中、年収700万円以上のエンジニアの多くが、自身のキャリアを支える共通技術を挙げている。変化の激しいIT業界で生き残る条件とは。

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システムの個別開発は、特定の人しか仕様が分からない「ブラックボックス」を生みやすい。dinosが基幹システムの連携において、開発未経験者を含む2人チームで実現したシステム刷新の鍵は「ノーコード」にあった。

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従業員が「AIエージェント」を使いこなす未来は、もはや現実だ。しかし、多くの情シス部門は従業員がどのツールにデータを入力しているかさえ把握できていない。AIエージェント革命に、組織が取るべき真の防衛策とは。

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オンプレミスシステムで約40件の基幹DBが乱立していた大東建託。個別最適化されたインフラ運用は限界を迎え、バッチ遅延リスクも抱えていた。同社はいかに既存の可用性を維持しつつ、DB統合と高速化を実現したのか。

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「このアプリ、誰が入れたのか」――情シスが把握しきれない野良アプリがエンドポイントに増殖し、セキュリティリスクと運用負荷を押し上げている。SaaSの棚卸しとは異なるデスクトップ固有の落とし穴と、インベントリから監視まで4ステップで散乱を断つ手順を解説する。

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