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<Excel>からの脱却を目指し、東京ガスが<SAP>を基盤として管理会計システムを刷新し、意思決定の高速化を実現した事例を紹介する。 Source URL

<AI>ベンダーが直面するインフラの限界を、「<Oracle Cloud>」と「<Kubernetes>」を組み合わせてどのように打開しているかを紹介する。 Source URL

<Databricks>が提供する「Omnigent」が、Claude CodeからCodexへの移行において開発履歴を継承する機能について解説する。 Source URL

<Meta>の「Llama」を例に挙げながら、見せかけの「オープンソース<AI>」が持つ潜在的なリスクと問題点について議論する。 Source URL

<AI-OCR>の導入により、花王がパレット伝票の入力工数を74％削減することに成功した事例を紹介する。 Source URL

サイバー犯罪者が依然としてメールの受信箱を執拗に狙う、その3つの主要な理由について解説する。 Source URL

<AI>の本格実装が進むことで、人間が<AI>の判断を承認するだけの「承認マン」と化してしまうという潜在的なリスクと問題点について考察する。 Source URL

<AWS>を活用することで、トヨタがPCの調達に半年、設定に丸1日かかっていた課題からどのように脱却したかを紹介する。 Source URL

<AI>における深刻な排熱問題に対し、空調電力を10分の1に圧縮する「水冷GPU」の技術と効果について解説する。 Source URL

<AI>活用が不可欠となる中、コストや安全性の観点からハイブリッド環境へ舵を切る企業が増加しているが、高速処理と厳格な安全性の両立が課題となっている。 <AI>活用におけるハイブリッド環境でのストレージ選定で確認すべき要件について解説する。 Source URL