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<AI>生成物が企業データの35％以上を占めるという調査結果から、データ品質の低下や統制不足が引き起こす潜在的なリスクについて警告する。 Source URL

<AI>活用を支援する日立のソリューション「Hitachi iQ Studio」について、ミッションクリティカル領域における主要な3つの特徴を解説する。 Source URL

<Windows>上での<Linux>開発環境が進化し、使い慣れた<Linux>コマンドがそのまま利用可能になる最新動向と、そのメリットについて解説する。 Source URL

マツダがテープストレージからの脱却により、データアクセス速度の遅延を解消し、容量単価を約10分の1に削減した具体的な方法について紹介する。 Source URL

<Microsoft>が、開発者が抱える「脆弱なコード、データ漏えい、侵害され得るモデル」といったセキュリティに関する不安に対し、どのように解消策を提示しているかを解説する。 Source URL

<AI>の自社運用が難しくなる「オンプレミスの限界」に直面する企業が、どのようにこの課題を乗り越え、生き残っていくべきかについて考察する。 Source URL

<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