記事 セキュリティ総論 アマゾンのホームセキュリティ「Ring」、顔なじみ認識機能を日本で提供開始 アマゾンのホームセキュリティ「Ring」、顔なじみ認識機能を日本で提供開始 2026/04/10 アマゾンは4月8日、ホームセキュリティブランド「Ring」の新機能「顔なじみ認識」を日本で始めると発表した。対象は、4Kまたは2Kカメラを搭載したRingデバイス、または一部のHDデバイスを使い、有料の「Ring Home Premium」プランに加入している利用者で、順次提供する。
イベント・セミナー オンライン 2026/05/27 オンライン 2026/05/27 AX戦略の成否を分ける「MDM導入」 AX戦略の成否を分ける「MDM導入」 AI活用が本格化する今、企業に求められているのは、単なるデータではなく信頼できるデータです。そのために重要な役割を担うのが、企業のデータ管理の基盤となる「マスターデータ」を整備・統合するMDM（マスターデータマネジメント）です。 モダナイゼーションの機運の高まりを受け、基幹システムの刷新やレガシー環境の見直しをきっかけに、MDM導入を検討し始める企業も増える一方で、 「プロジェクトをどのように進めるべきか」 「ツール選定で重要な要件が分からない」 「RFP作成で抜け漏れが不安」 「導入後に思っていたものと違うを避けたい」 といった悩みでつまずくケースも少なくありません。 本セミナーでは、自社に合うMDM導入を実現するために、失敗しないプロジェクト～ツール選定のポイントを成功事例を交えながら分かりやすく解説します。MDM導入の成否を左右する着眼点のヒントをお届けします。
イベント・セミナー 東京都 2026/05/20 東京都 2026/05/20 AIプリンシプル・コードと透明性要件対応 AIプリンシプル・コードと透明性要件対応 会場受講／ライブ配信／アーカイブ配信（２週間、何度でもご視聴可） 【講師】 アンダーソン・毛利・友常法律事務所 外国法共同事業 パートナー弁護士 中崎 尚（なかざき たかし） 氏 【重点講義内容】 日本では、AIプリンシプル・コード（仮称）の案において、生成AI開発者・提供者を念頭に、概要開示、権利者からの開示要求への対応、利用者からの開示要求への対応が中核的枠組みとして示されています。他方、EUではAI Actの透明性義務が2026年8月2日から適用され、AIと対話していることの告知、AI生成物の機械判読可能な表示、感情認識・生体分類に関する告知、ディープフェイクや公共的関心事項に関するAI生成テキストの表示が求められます。さらにEUでは、GPAIモデル提供者について、2025年8月2日から義務が適用され、GPAI Code of Practiceや学習コンテンツ要約テンプレートも整備されています。 米国では連邦統一法ではなく、州法ごとに透明性規制が形成されつつあります。たとえば、コロラド州では2026年6月30日から、高リスクAIの開発者・導入者に対し、公開ステートメント、影響評価、消費者通知などが求められる。他方、一般的な会話型AIについての「AIであること」の開示義務は、現行のColorado AI Actの中心的義務ではなく、別途審議中の会話型AI法案で扱われることになっています。ユタ州では、消費者取引や規制職種におけるAI対話について、一定の場合の開示義務やセーフハーバーが設けられています。カリフォルニア州では、生成AIの開発者に対し、学習データのソース、データの種類、件数レンジ、購入・ライセンスの有無、個人情報の有無などをウェブサイトで文書化する制度が導入されています。 本セミナーでは、これらを単なる制度紹介にとどめず、日本企業にとって何を開示すべきか、どこまで説明責任を負うか、学習データと著作権の問題にどう向き合うべきかという実務論点に引きつけて解説します。周辺論点として、日本の著作権法30条の4を含むAI学習と著作権の基礎、日本の権利者対応実務、EUにおけるcopyright policyやtraining content summary、米国での訴訟・州法動向の影響もとりあげます。 １．AIプリンシプル・コードの全体像と日本のAIガバナンスにおけるｊ位置づけ ２．「コンプライ・オア・エクスプレイン」をどのように捉えるべきか ３．開示の枠組み ４．周辺論点としてのAI学習と著作権 ５．EU AI Actの透明性要件との比較 ６．米国州法レベルの透明性要件との比較 ７．AIの種別（高リスクAI、対話型AI、ディープフェイク）の影響 ８．質疑応答 ※講演内容は最新動向に応じて変更する場合がございます。
イベント・セミナー オンライン 2026/05/14 オンライン 2026/05/14 NPSで始める顧客体験(CX)マネジメント入門 NPSで始める顧客体験(CX)マネジメント入門 「顧客満足度90%」といった高い数値が出ていても、次に何をすべきか見えてこない…そんな経験はありませんか？重要なのは、自社の商品やサービスを「誰かに薦めたい」と思ってくれるような、顧客ロイヤルティを高めることです。 顧客の「推奨意向」を測るNPSは、単にスコアを取得するだけでなく、そこから一歩進めてCXを改善するために、 ・有効なアンケート分析を行うために欠かせない調査設計 ・リレーショナル調査(全体調査)とトランザクショナル調査(個別CX調査)の併用 ・改善アクションを導き出す分析 など、いくつか理解しておくべきポイントがあります。 本セミナーでは、NPSの基礎から調査設計、分析のポイントをまとめ、以下のような内容を解説します。 ・顧客ロイヤルティ指標NPSとは？ NPSの基本的な考え方や、NPSを導入することのメリットを解説します。 ・NPS活用成功の秘訣 NPSスコアの把握にとどまらず、CX改善アクションを起こすためのキーとなる調査設計、分析のポイントなどを解説します。 ・調査結果を基に顧客体験を改善する分析方法 NPSアンケート調査は調査結果をCX改善に活用することが目的であり、調査自体は目的ではありません。調査を効率的に進める手法をご案内します。 これからNPSに取り組もうとしている方や、取り組み始めたもののうまくいっていないと感じている方は、ぜひお申し込みください。
記事 農業・漁業・林業・畜産業 安いのは今だけ？なぜコメ価格は再び上がるのか、JA全農も読めない“異常事態”の正体 安いのは今だけ？なぜコメ価格は再び上がるのか、JA全農も読めない“異常事態”の正体 2026/04/10 3 イラン情勢の緊迫が、日本のコメ価格にまで影を落とし始めた。肥料と燃料の高騰はすでに進行しており、その負担は時間差で農家と市場に押し寄せる。足元では在庫増により米価は下がりつつあるが、それが一時的な現象に終わる可能性も出てきた。生産コストは過去最高水準に達し、支えきれなくなった農家の離脱も現実味を帯びる。JA全農への取材を通して“異常事態”の輪郭が見えてきた。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 Gemini 搭載で進化するブラウザ、AI 活用時の適切なデータ管理と「攻めの基盤」の作り方 Gemini 搭載で進化するブラウザ、AI 活用時の適切なデータ管理と「攻めの基盤」の作り方 2026/04/10 Web ブラウザがワークスペースの中心となる中、Google Chrome ではGemini などの AI 機能が次々と統合され、AI プラットフォームへと進化している。これに伴い、セキュリティの境界線がネットワークの出口から Web ブラウザそのものへと移行した。そこで不可欠なのが、AI 利用時における機密データの適切な管理だ。重要なのは、データの流出を懸念して機能を一律に禁止することではなく、適切なガバナンスの下で組織全体の生産性を高める「攻めの基盤」を構築することだ。本資料では、Google Chrome と AI の統合が生み出すイノベーションとブラウザ セキュリティ対策について解説する。
ホワイトペーパー RPA・ローコード・ノーコード 「AI×RPA」が起こす自動化革命、“不可能”と言われた業務の7割が自動化可能に… 「AI×RPA」が起こす自動化革命、“不可能”と言われた業務の7割が自動化可能に… 2026/04/10 業務の自動化ツールとして普及してきたRPAだが、その対象は「ルール化された定型業務」に限られていた。そこに、生成AIという新たな存在が加わったことで自動化に革命が起きている。生成AIはメールや文書の内容を理解した上で「脳」として判断を下し、RPAは「手足」としてその指示を正確に実行する。両者の連携により、これまで対応が難しかった業務の60～70%が自動化可能になるなど、大幅な業務効率化が見込めるという。その具体的な仕組みや効果について、経理や人事・営業などの部署別事例を交えて解説する。
記事 AI・生成AI 【識者が激論】AGIは5年以内、究極の豊かさの裏で「人間が失うもの」とは何か 【識者が激論】AGIは5年以内、究極の豊かさの裏で「人間が失うもの」とは何か 2026/04/10 AIの進化が著しい中、近い将来、人間社会にもたらされる影響が現実味を帯びてきた。同時に企業でのAI導入が加速するにつれ、活用方法やコスト管理といった新たな課題も浮かび上がっている。ビジネス＋ITでは、各業界でAI活用をけん引するエグゼクティブを招き「エグゼクティブ・ラウンドテーブル」を開催。AI研究者、SaaS企業の執行役員、AI戦略コンサルタントの識者によるミニセッションを基に、活発な議論が交わされた。本記事では、その様子をレポートする。
記事 AI・生成AI 生成AI活用で「個人プレー」を避けるには？組織全体の「底上げ」を実現するカンタン手法 生成AI活用で「個人プレー」を避けるには？組織全体の「底上げ」を実現するカンタン手法 2026/04/10 「個人の生産性は上がったのに、チームは変わらない」──AI活用が進む多くの職場で起きているジレンマだ。その原因は、AIに"共通の文脈"が共有されていないことにある。ビジネスにおけるAI活用のジレンマを打破するための具体的な方法とは一体何かを解説する。
