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AIエージェント導入プロジェクトの2割が完全な失敗に終わるという現状を指摘。 インフラ管理においてAIエージェントの真価を最大限に引き出すための戦略と方法論を探る。 Source URL

生成AIを活用してIT運用が抱える課題を解決する具体的な方法を提示。 生成AIの主要なユースケースと、導入におけるステップを解説する。 Source URL

G検定対策として、AIの開発と運用を効率的につなぐ概念「MLOps」について解説。 MLOpsの正しい理解を深めるためのポイントを提示する。 Source URL

AIの進化により巧妙化するサイバー攻撃の現状と脅威を解説。 情シス部門が直面するAI時代の国家級リスクに対し、どのように対応すべきかを考察する。 Source URL

多忙にもかかわらず成果が上がらない情シス部門の課題を「静かな崩壊」と定義。 この問題を防ぎ、情シス部門の健全な運営を維持するための対策について提案する。 Source URL

<Copilot>や<Gemini>などのAIが組み込まれた業務ツールが増える中で、情シス部門が果たすべき役割を解説。 AI内蔵ツールの可視化と制御に関する新たな常識と対策について考察する。 Source URL

コンタクトセンターにAIを導入する際に陥りやすい4つの共通の落とし穴を解説。 AI導入プロジェクトを成功させるための注意点を提供する。 Source URL

2025年の顧客体験（CX）戦略において、企業が注力すべき10の主要なトレンドを提示。 効果的なCX戦略を策定・実行するための示唆を提供する。 Source URL

AI導入に伴う新たなセキュリティリスクとその対策について解説。 AIシステムの安全性を確保するため、設計段階から考慮すべきポイントを紹介する。 Source URL

手のひらサイズのAI開発特化型スーパーコンピューターが持つ潜在能力を探る。 その実力と、今後のAI開発にもたらす可能性について考察する。 Source URL