急速に進化するAI技術は、さまざまな用途がある一方で、個人情報の漏えいや誤った情報の提供、詐欺などの悪用、偏ったデータによる多様性の欠如といった懸念も存在する。本連載では、AIの開発と導入について責任を持って進めるための方法を紹介する。
第3回:AI倫理--信頼とリスクを分ける決定的要因
2025-10-15 07:00
第2回:AI活用の成否を分ける道筋とは
2024-12-25 07:00
第1回:「責任あるAI」の構築を先導するのに欠かせないグローバルな視点
2024-11-21 07:00
散在するデータが競争力の源泉へ
ERPに縛られない疎結合の連携設計で 新しいデータ基盤のつくり方を探る
管理できているつもりという罠
業務DXの陰で増える管理外のAPI 見えない資産が組織のリスクになる
境界防御だけでは、もう足りない。
金融庁ガイドラインから見えてくる 金融機関に必要な「データ中心」防御とは
ブラウザ管理をユーザー任せにしない。AI 時代の生産性向上とシャドー IT 対策を両立する攻めの戦略
調査時間を数時間から数分へ。JR西日本グループが実践するシステム監視の民主化とコスト最適化
変革を重ねても成果は積み上がらない。今こそ「再現可能なトランスフォーメーション」へ転換すべき理由
生成AIによる脆弱性管理--ポイントは「脆弱性情報調査の効率化」と「調査品質の均一化」
EPC・建設業界におけるデータ利活用の課題を解消、デジタルスレッドの成熟度を高める5つの方法
どこから手をつける?組織のAppleデバイス管理と安全なBYOD実現への道
AI 人材をどう育てるか、企業に求められる「中核的なビジネス戦略」としての育成術
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2027年12月全面適用の欧州CRA、調査結果が示す「PSIRT」定着の課題と対応策
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