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マツダがテープストレージからの脱却により、データアクセス速度の遅延を解消し、容量単価を約10分の1に削減した具体的な方法について紹介する。 Source URL

<Microsoft>が、開発者が抱える「脆弱なコード、データ漏えい、侵害され得るモデル」といったセキュリティに関する不安に対し、どのように解消策を提示しているかを解説する。 Source URL

<AI>の自社運用が難しくなる「オンプレミスの限界」に直面する企業が、どのようにこの課題を乗り越え、生き残っていくべきかについて考察する。 Source URL

<Excel>からの脱却を目指し、東京ガスが<SAP>を基盤として管理会計システムを刷新し、意思決定の高速化を実現した事例を紹介する。 Source URL

<AI>ベンダーが直面するインフラの限界を、「<Oracle Cloud>」と「<Kubernetes>」を組み合わせてどのように打開しているかを紹介する。 Source URL

<Databricks>が提供する「Omnigent」が、Claude CodeからCodexへの移行において開発履歴を継承する機能について解説する。 Source URL

<Meta>の「Llama」を例に挙げながら、見せかけの「オープンソース<AI>」が持つ潜在的なリスクと問題点について議論する。 Source URL

<AI-OCR>の導入により、花王がパレット伝票の入力工数を74％削減することに成功した事例を紹介する。 Source URL

サイバー犯罪者が依然としてメールの受信箱を執拗に狙う、その3つの主要な理由について解説する。 Source URL

<AI>の本格実装が進むことで、人間が<AI>の判断を承認するだけの「承認マン」と化してしまうという潜在的なリスクと問題点について考察する。 Source URL