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AI・データ・セキュリティ技術を日本で展開するための実践的な解説記事です。32本の記事を4分野に分けて掲載しています。日々の導入業務から得た知見をまとめています。
p=noneのままでは自社ブランドは守れない。金融機関・官公庁で事実上の要請となりつつあるDMARC強制運用の実務
セキュリティチームが把握している3倍のデバイスがネットワーク上に存在する。エージェントレスで死角を埋める方法
監視モードのままでは自社ブランドは守れない。強制運用へ安全に移行するための実務手順
銀行・カード会社・決済事業者はメール詐欺の最前線にある。p=reject強制運用が事実上の要請となりつつある背景
メールにブランドロゴを表示する仕組みと、その前提となるDMARC強制運用、そして日本の顧客に伝わる意味
Microsoft 365のメールを認証する実務手順、よくある失敗、そして多くのプロジェクトがSPF制限で止まる理由
IoT・OTデバイスを守る3つのアーキテクチャと、それぞれの適所
デバイスを見つけることは、たやすい部分にすぎません。断片的なレコードを、1つの検証済みでスコアリングされた資産台帳へと変えることこそが、重要なカテゴリーです。
接続された医療機器がOTセキュリティで最も難しい課題である理由と、エージェントレスインテリジェンスによる対応方法
許可されていない送信元を見つけることは、実は前半の易しい半分です。組織内でその送信元を管理している担当者を突き止めることこそが、強制適用が停滞する地点であり、受信側分析が力を発揮する場面です。
Microsoft 365、Google、Yahooは詳細な失敗レポートを送信しません。受信側を読み解くことが、その隙間に隠れた送信元と所有者を見つける方法です。
監視が安価なのは、それが7つのステップのうちの最初の1つだからです。価格差は能力の差を反映しており、その欠けている能力こそがp=rejectへ到達させるものです。
CDC＋統合OLTP/OLAPアーキテクチャが、日本の基幹ワークロードの新たなベースラインとなりつつある理由
別ツール・別ライセンスのBIよりも、アプリケーションに統合された分析機能が日本企業の運用コストを下げる理由
チェンジデータキャプチャが置き換えるもの、バッチが依然として適する領域、そして無停止での移行方法
OLTPとOLAPを単一エンジンに統合することがコストと複雑さを削減する理由と、SingleStoreによる実現方法
統合されたデータ・ベクトルエンジンが、別のベクトルストアを設けることなく、現在のデータ上で検索拡張生成（RAG）を機能させる仕組み
生成AIの導入において、基幹システムを刷新せずに価値を積み上げるためのアーキテクチャの考え方をご紹介します。
「全文書をベクトル化して索引にする」という一律の設計は、もはや標準ではありません。発注側として提案を見極めるための、業務別の判断基準を整理します。
GPU利用率20-30%の状態を放置していませんか。ハードウェア追加購入ではなく、オーケストレーションで解決する方法
遊休GPU容量を取り戻す技術：予測型オートスケーリング、フラクショナルGPU、ワークロード特性に応じたスケジューリング
なぜ規模が大きくなるとGPUコストを支配するのは学習よりむしろ推論なのか、そしてそれをKubernetes上で経済的に提供する方法
どのモデルを選ぶかよりも、モデルを取り巻くアーキテクチャの方が重要である理由と、それが規制対象の日本のデータにとって何を意味するのか
LLMワークロードを、ホスト型APIとセルフホストのオープンウェイトモデルの間でどう振り分けるかの判断フレームワーク
ソブリンなLLM導入に実際に必要なもの：GPUのサイジング、提供スタック、エアギャップ、そして最新性の維持
AIシステムのどこに個人データが潜むのか、そしてそれをAPPIが求めるレジデンシーの境界内にどう保つのか
モデルの挙動を何が固定するのか、量子化された複製がなぜ弱いモデルなのか、そして再現性にはなぜ自己ホスト型かつバージョンと量子化を固定した重みが必要なのかを、一次研究に基づいて解説いたします。
不正なプロンプトをどこで止めるのか。社外秘が回答に混ざったときに何が起きるのか。セキュリティ部門が必ず問う二点について、提案を評価するための基準を整理します。
AIシステムの品質劣化をどう検知するのか。この問いに答えられない導入は少なくありません。評価基盤は最初に省かれ、そして導入の妥当性を最後に左右する層です。
そのモデル提供元が条件を変えたらどうなるのか。日本の調達で必ず出るこの問いに短く答えられるかどうかは、アプリケーションとモデルの間に一枚あるかで決まります。
政府・公共セクターのクラウド導入において、調達候補のサービスがISMAP登録済みであることの意味と確認方法
公共部門でソフトウェアやAIを導入するとは、データが存在してよい場所、すなわち信頼された国内の管理された環境を、まずご自身で定めることを意味します
