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AIの透明性を高めるために、データセットの内容や加工法、モデルの学習の仕組みなどを記述したドキュメント提示が望ましい。 AIの透明性確保は、セキュリティや知的財産の保護とトレードオフになる可能性がある。 AIを用いて人間を評価するシステムでは、対象者に対し判断がAIであることを公表し、判断根拠を説明することが好ましい。 Source URL

<Okta>の実態調査により、シャドーAIにログイン情報を渡している企業の割合と、それに関連するセキュリティリスクが判明。 Source URL

中小企業の約7割が自社のセキュリティ対策に自信を持っている一方で、基本的なセキュリティ対策における盲点が浮き彫りになっている現状。 Source URL

<H&M>の店舗分析や<Ray-Ban>のスマートグラス活用事例から、「自律型エンタープライズ」への先行動向を探る。 Source URL

<Cisco>の年次イベントで発表された“超統合”AgenticOps基盤「Cisco Cloud Control」の概要と特徴。 Source URL

月額4180円で紙の技術書が読み放題となるITエンジニア向け図書館サービスについて、法人契約が可能になった点を含めて紹介。 Source URL

情シス部門が把握できていない「第2のシャドーIT」の実態と、バイブコーディング（vibecoding）に潜む潜在的なリスクについて。 Source URL

AIを本番環境で運用する際に発生する「見えない課題」の上位3つを解説。 Source URL

サービスデスクにおける非効率（通話5分に作業15分）を改善し、<NRI>が構築した“後処理ゼロ”の体制を紹介。 Source URL

AIツールの台頭を9割のエンジニアが歓迎している状況と、激変する開発現場におけるエンジニアの“生存戦略”について。 Source URL