AIエージェント導入の熱狂と現実 運用で先に整えるべき4つの前提
AIエージェント導入の成否を分けるのは、AIの性能ではなく運用統制です。AIエージェントの誤実行や権限逸脱などのリスクを防ぐため、実行範囲や承認ルール、監査証跡、データ整備、最小権限など、導入前に見直したい運用設計を解説します。
記事を見るサプライチェーン障害に備える 止まる時間を短くする3つの実務
サイバー攻撃によるシステム障害がサプライチェーン全体へ波及するリスクとは。ニチレイグループの事例をもとに、外部サービスや取引先への依存関係を可視化し、代替ルートの確保やダウンタイム管理によって業務停止の影響を抑える方法を解説します。
記事を見る運用ナレッジが消える会社の共通点 外部委託時代の「引き継げる運用」設計
IT人材不足や外部委託による担当者変更で、IT運用が属人化していませんか？障害対応の判断根拠を記録し、運用品質を維持するための運用設計を解説。監視ルールの整理、引き継ぎ演習、ツール・設定の共有など4つのポイントを紹介します。
記事を見る「生成AI」から「推論AI」へ？──言葉の変化と、その実態を整理する
生成AIと推論AIの違いをわかりやすく解説。推論AIは「推論能力を強化した生成AI」と捉えることができ、複雑な問題解決やAIエージェントによるタスク実行にも活用されています。特徴や実務での使い分け、安全な運用設計のポイントを紹介します。
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【情シス必見】Excel管理の限界を突破するシステム構成管理の自動化とは？手順とメリットを徹底解説
構成管理をExcelで行うことに限界を感じていませんか？本記事では、システム構成管理の重要性や手動管理の課題、自動化によるメリットと導入手順をわかりやすく解説します。IT資産管理やCMDBの精度向上を目指す情シス担当者必見です。
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