IBMメインフレーム運用改善の勘所 「CPU利用料」最適化を効果的に進めるには？
<IBM>メインフレームの運用改善において、CPU利用料を効果的に最適化するためのポイント。 Source URL
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10年かけてBIを再構築したアマノの一手 「権限がない」「予算がない」でもDXは動かせる
<アマノ>が10年かけてビジネスインテリジェンス（BI）を再構築した事例を紹介。 権限や予算がない状況でもDXを推進する方法を提示。 Source URL
質の高いAIアプリとエージェントを構築する“AI Ready”なデータ基盤とは
質の高いAIアプリケーションやエージェントを構築するための「AI Ready」なデータ基盤について解説。 Source URL
生産性と効率を重視するZ世代 従業員体験を向上させ定着率を高めるには？
生産性と効率を重視するZ世代の従業員体験を向上させ、定着率を高める方法を解説。 Source URL
セキュリティ運用の効率化を実現、増員せずにSOCの負担を軽減する方法とは？
増員なしでセキュリティ運用（SOC）の負担を軽減し、効率化を実現する方法を解説。 Source URL
生成AI活用を成功に導く、“データの汚れ”を解消する品質改善策
生成AIやデータ分析推進におけるデータ統合の課題（欠損、重複、表記ゆれ）を解決する。 手作業に頼らず信頼性の高いデータを迅速に整備・提供する具体的なアプローチを解説。 Source URL
データギャップを埋める：天然物データベースにおける標準化と相互運用性、および創薬における人工知能
Bridging The Data Divide: Standardization And Interoperability In Natural Product Databases & Artificial Intelligence In Drug Discovery ｜ HA Vindhani et al., International Journal of Scientific Research and …, 2026 ｜ 分子言語処理と人工知能（AI）、機械学習（ML）の統合が創薬の加速において革命的な機会をもたらすことを提唱。 天然物データベースの標準化と相互運用性が、AIを活用した創薬の効率化に不可欠であると指摘。
AML-720：末梢血および骨髄画像からの急性骨髄性白血病検出における人工知能ベースの診断精度と臨床的有用性：系統的レビューとメタアナリシス
AML-720: Artificial Intelligence–Based Diagnostic Accuracy and Clinical Utility for Acute Myeloid Leukemia Detection From Peripheral Blood and Bone Marrow Imaging: A Systematic Review and Meta-Analysis ｜ SSR Tamma et al., Clinical Lymphoma Myeloma …, 2026 ｜ 急性骨髄性白血病（AML）の検出における人工知能（AI）の診断精度と臨床的有用性を評価するための系統的レビューとメタアナリシスを実施。 ランダム効果メタアナリシスを用いて、AIの診断能力をプールして評価。
ヘルスケアにおける人工知能：経済的、生産性、公衆衛生、および環境への影響を評価するための国家フレームワーク
Artificial Intelligence in Healthcare: A National Framework for Evaluating Economic, Productivity, Public Health, and Environmental Impacts ｜ S Pudrik, International Journal of Science, Technology & Society, 2026 ｜ AIの国家ヘルスケアシステムへの急速な導入における経済的、生産性、公衆衛生、および環境への影響を評価するための国家フレームワークを提案。 ヘルスケア特有のAI評価フレームワーク内では、これらの幅広い影響への注目が限定的であったことを指摘。
ヘルスケアにおける人工知能：最近の傾向、応用、課題、および将来の方向性のレビュー
Artificial Intelligence in Healthcare: A Review of Recent Trends, Applications, Challenges, and Future Directions ｜ TM Nasheeda, … Conference on Intelligent Technologies for Tomorrow …, 2026 ｜ ヘルスケアにおけるAIの最近の傾向、応用、課題、および将来の方向性について包括的なレビュー。 医療画像、電子健康記録、臨床意思決定支援におけるディープラーニング手法の利用を検討し、複雑なパターンを識別する能力を指摘。