lab_admin

Source URL

Source URL

Source URL

<慶應義塾>が<Notion>を選んだ理由や、AI導入における「情報のサイロ化」という盲点について解説。 Source URL

Source URL

研究分野でAI活用へのニーズが高まる一方、期待したほどの成果が出ない原因は、AI自体の性能不足ではなく研究データの分散やサイロ化にある。 この状況を打開し、AI活用で真の成果を出すための鍵を解説。 Source URL

AI活用はPoCから、AIエージェント同士が連携して自律的に業務を遂行する段階に移行している。 <HPE>と<DIS>の販売パートナー向けセミナーから、AI時代のITインフラの姿と、それを実現する<HPE>の最新戦略を解説。 Source URL

データ量増加やコスト最適化の観点から、研究機関ではオンプレミス環境活用が見直されている。 自己修復機能を持つPB級ストレージが、独自データ保護技術を活用し、保守負担を抑えて研究を止めない運用を実現。 Source URL

「最先端AIモデル」を悪用する脅威が台頭し、AIエージェントを含むエンドポイントが主要なターゲットとなっている。 組織内で「死角」となっているエンドポイントをAI駆動攻撃から保護する方法に迫る。 Source URL

ランサムウェア攻撃の被害が拡大し、データ保護対策に乗り出す企業が多い中、被害時にデータを確実に復旧できるかの検証は後回しにされがち。 「戻せる」体制を構築するために必要な要素を解説。 Source URL