と手作業では限界、「セキュリティリスクチェック」効率化＆高度化の秘訣
セキュリティリスク増大に対応できない、<Excel>と手作業によるリスクチェック業務の限界を指摘。 具体的な課題と、その解消に向け注目すべきソリューションを紹介。 Source URL
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組織の規模を問わず迫る脅威、被害を未然に回避する“予防重視”の対策とは？
サイバー攻撃による企業信頼性や生産性の損失リスクを最小化するための対策。 脅威を可能な限り早期に特定する“予防重視”の対策の必要性を解説。 Source URL
承認・決裁機能だけじゃない、ワークフローシステム見直しガイドブック
ワークフローシステムが承認・決裁の効率化だけでなく業務プロセスの最適化にも有効であることを解説。 承認・決裁機能しか活用できていない企業向けに、活用方法を見直す実践的な手法を紹介。 Source URL
中小企業の通信環境に潜む“見えないコスト”、生産性の低下をどう防ぐ？
中小企業社員100人中約6割が社内インターネット回線に不満を抱えている調査結果を公開。 不満の内容や回線改善への取り組み状況、求められる対策について解説。 Source URL
ライセンス無償提供】テレ東WBSで紹介の 防御システム、全26セッションを公開
<タニウム合同会社>が、テレ東WBSで紹介された<AI>防御システムの全26セッションをライセンス無償提供。 Source URL
Google Unified Security」解説ガイド：次世代セキュリティを実現する5大機能
脅威の高度化や環境の分散化に対し、全体最適の視点からセキュリティ対策を行う必要性を提示。 最新のインテリジェンスと<AI>を統合した次世代の運用基盤による解決策を紹介。 Source URL
救急部門における人工知能によるノート要約
Artificial intelligence note summarization in the emergency department ｜ AX You et al., JAMA Network Open, 2026 ｜ 救急部門（ED）において、AIを活用した患者ノートの要約が、医師の効率を向上させ、重要な情報の抽出を助ける可能性を評価した。 AIによる要約は、臨床ワークフローの改善と患者ケアの質の向上に貢献することが期待される。
未就学児の小児科医の予後精度に及ぼす電子カルテ統合型機械学習喘息リスクマーカーの効果：パイロット無作為化臨床試験
Effect of an electronic health record-integrated machine learning asthma risk marker on pediatrician prognostic accuracy during preschool age: a pilot randomized clinical … ｜ AH Owora et al., Scientific Reports, 2026 ｜ 電子健康記録（EHR）と統合された機械学習ベースの喘息リスクマーカーが、未就学児の小児科医の予後精度に与える影響を評価するパイロット無作為化臨床試験。 機械学習を活用した臨床意思決定支援ツールのさらなる評価を支持する知見が得られた。
皮膚がん診断のためのアテンションガイド付き公平な人工知能モデリング
Attention guided fair artificial intelligence modeling for skin cancer diagnosis ｜ M Zhu et al., npj Digital Medicine, 2026 ｜ 皮膚がん診断におけるAIモデルの公平性と精度は極めて重要である。 注意機構（attention mechanism）を導入した公平なAIモデリングフレームワークを提案し、診断のバイアスを軽減しつつ高い診断精度を維持することを目指す。
臨床および運用データを用いた機械学習による患者退院準備状況の予測
PREDICTING PATIENT DISCHARGE READINESS USING MACHINE LEARNING ON CLINICAL AND OPERATIONAL DATA ｜ MT Islam et al., American International Journal of Sciences and …, 2026 ｜ 臨床データと運用データを用いて機械学習モデルを構築し、患者の退院準備状況を予測する。 このモデルは、退院プロセスの最適化、病院の効率向上、不必要な入院期間の延長防止を目的としている。