
パナソニックの約33.4万人分の個人情報が禁止AIサービスへ——社内ルールだけで防げない理由
人事システム導入中に起きた事案から、生成AIの利用規定と実際のデータ持ち出しを防ぐ仕組みの差を考える。
AUTOMIZE / PERSPECTIVES
AI、DX、テクノロジーの変化を、ビジネスの意思決定につながる視点から読み解きます。

人事システム導入中に起きた事案から、生成AIの利用規定と実際のデータ持ち出しを防ぐ仕組みの差を考える。

複数の表をAIに渡す前に、構造を点検し、人が確認してから標準化する。機械可読性を実務の課題として考える。

現場で作るAIエージェントをどう統制するか。デジタル庁の「源内基準」から、企業にも通じる運用設計を考える。

Webを支える二つの実行環境で同日にセキュリティ更新。企業が確認すべきなのは、アプリの動作だけではありません。

買い物を支援するAIエージェントが、EC事業者のデータ品質と信頼性を問い直す。

Google CloudでOpenAIモデルを提供。Microsoftとの関係を踏まえ、企業向けAIの変化を考える。

重大度「Critical」のPHP脆弱性2件はいずれもCVSS 9.2。Webサイトの運用体制と更新手順を事前に確認する必要があります。

阪急阪神、バーガーキング、日経、Studio。情報漏えいだけでなく、サービス停止やSaaSへの依存も問われています。

ミスターマックスHDのデータ基盤改善事例から、DXの成功を左右する「使いやすさ」を考えます。

米国CEO調査が示すのは、AIを使うことと、事業そのものを変えることの間にあるギャップです。

ソースコードの有無がソフトウェアの理解・改良・再実装を左右してきた時代。AIはその前提を揺さぶり始めています。

AIはソフトウェア開発のコストだけでなく、アルゴリズムに関する知識の希少性も変えつつあります。競争優位の源泉はコードの外へ移るのでしょうか。
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ニュースの要約ではなく、経営と現場にとって何が変わるのかを考察します。