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データ急増に直面する<マツダ>が、高性能かつ大容量なストレージを実現した方法について紹介。 Source URL

乱立するAI規制が企業に与える影響と、情シス部門がAI規制に対応するための「AIレジリエンス」の構築方法を解説。 Source URL

<シスコ>が提唱する「AgenticOps」の概念と、AIエージェントがITインフラを自律制御する未来像について解説。 Source URL

インフラ企業が紙の日報廃止により年間200万円のコスト削減を実現したDX成功事例を解説。 Source URL

<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

<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

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

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