管理負荷の限界をどう突破した？ が「SPIRE」で築くゼロトラスト
<LinkedIn>が管理負荷の課題を克服し、<SPIRE>を用いてゼロトラスト環境を構築した事例を紹介。 Source URL
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管理負荷の限界をどう突破した？
AIエージェント設計の基本 が推薦する3パターンとは
<Google Cloud>が推奨するAIエージェント設計の基本的な3つのパターンを紹介。 Source URL
ホームページの「作りっぱなし」を脱却：集客と成果を伸ばす実践方法
多くの中小企業で見られる自社サイトの「作りっぱなし」状態がビジネス機会損失を招いている。 自社サイトを集客と成約に寄与するツールへと進化させるための具体策を紹介。 Source URL
金融業界のデータ活用、厳格なガバナンスのもとで「鮮度」を維持する方法とは
厳格なガバナンスが求められる金融業界において、データ活用推進と「データ鮮度」維持が課題。 大手銀行・生命保険会社3社の議論に基づき、データの最新化を進めるヒントを提示。 Source URL
DXを阻む「動くだけ」のレガシーシステムに決別するための生成AI活用術
DXの足かせとなるシステムのブラックボックス化とエンジニア不足という課題に直面。 生成AIで複雑なシステムの解析やドキュメント作成を効率化し、エンジニアの生産性を向上させる支援策を紹介。 Source URL
AI基盤となるデータセンター、高速性と低消費電力を両立させる注目の技術に迫る
AIがデータ駆動技術であるため、データセンターなどデータに近い場所での活用が望ましい。 AI基盤としてのデータセンターがさらに進化するために必要な、高速性と低消費電力を両立させる技術を解説。 Source URL
三菱電機やリコーなど7社の新規事業開発事例集：「想定顧客ヒアリング」のコツ
新規事業開発で不可欠な「想定顧客ヒアリング」の重要性を解説。 プロジェクト推進に役立つ情報収集のためのインタビュー設計のポイントを7社の事例から探る。 Source URL
ZOZOに学ぶソフトウェア開発組織のAI活用、定量データで潜在課題を解決する方法
AI導入の成果評価が難しい中で、<EMP>を活用して課題を可視化しているZOZOの取り組みを紹介。 AIが成果に寄与しているかを客観的に評価し、潜在課題を解決する方法を学ぶ。 Source URL
ヘルスケアにおける説明可能な人工知能：予測分析、臨床意思決定支援、およびリソース最適化
Explainable Artificial Intelligence in Healthcare: Predictive Analytics, Clinical Decision Support, and Resource Optimization ｜ A Hossain, unknown, 2026. ｜ ヘルスケアの文脈において、機械学習は予測分析、医用画像解析、臨床自然言語処理、ゲノム解析を推進する計算エンジンを提供する。 機械学習アルゴリズムがどのように機能するかを理解することが重要である。
多施設医療ネットワークにおけるプライバシー保護診断のための連合深層学習
Federated deep learning for privacy-preserving diagnosis in multi-institutional healthcare networks ｜ P Diwan et al., Discover Computing, 2026. ｜ 多施設医療ネットワーク向けに設計された、堅牢なプライバシーを確保しつつ優れた診断を提供する深層学習フレームワークを提案している。 提案されたソリューションは、診断の信頼性を強化する。