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決済データの急増により、メインフレームが処理能力の限界に直面している。 日本総研が実践したストレージ活用術により、この課題を解決した事例を紹介する。 Source URL

<MCP>と<ADK>は競合関係ではなく、連携することで動作する最新の<AI>エージェントである。 その連携の仕組みと、<AI>エージェントの裏側を解説する。 Source URL

<AI>生成コードの約半分に脆弱性が含まれており、自動化の暴走を食い止める必要がある。 <DevSecOps>の実践術が、この課題への解決策として紹介される。 Source URL

<AI>時代においても<BIツール>は引き続き必要とされており、その理由が問われている。 Source URL

情シス部門が抱える最大のストレスは「丸投げ」業務であることが221人への調査で判明した。 Source URL

全ての企業にノートPCの紛失や盗難によるデータ漏えいのリスクが存在する。 暗号化だけでは不十分であり、データ保護の新常識と必要な対策を解説する。 Source URL

<RPA>は一定の成果を挙げているが、導入後の運用・推進フェーズで様々な課題が顕在化している。 <UiPath>を運用する現場で発生したつまずきポイントを、実際に支援したエンジニアの経験をもとに解説する。 Source URL

<AI>を活用して経営状況の可視化を目指す中小企業は、データの精度・鮮度・粒度をどう担保するかが課題。 福島県の企業の事例を交え、課題解決策を紹介する。 Source URL

多くの企業の情シス部門が従来型管理手法に依存し、戦略的業務へのリソース投下が阻まれている。 <AI>時代を見据え、この現状を打破するための包括的なアプローチを紹介する。 Source URL

IT環境の複雑化により、情報システム部門では業務負荷増大と課題が発生している。 これらの課題の根本原因はツールやプロセスの分断にある。 <ITSMツール>の活用により、情シス部門を“価値創造組織”へ変える方法を解説する。 Source URL