アクセンチュアが説く、AIによる変革の勘所／「AGIとは」の前に定義すべきこと
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【ITmedia エンタープライズ メール金曜版：連載＆事例記事】2025/09/19
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◆「やったつもり」のゼロトラスト なぜ危険？ ホワイトハッカーが解説
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◆エンドポイントセキュリティ「基本はできている」企業に潜むリスクとは 対策レ
ベル別の死角
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エンドポイントセキュリティを推進するためには、自組織のレベルに合ったものから
優先的に取り組まなければならない。本稿ではセキュリティ対策の実行度合いに応じ
て3つのレベルを設定し、それぞれのレベルの組織に必要な対策について解説する。
◆CIO Dive
生成AIプロジェクト“失敗の予兆”5選 Gartnerが説く処方箋
https://rd.itmedia.co.jp/8GMT
生成AIへの期待は大きいが、導入プロジェクトの半数以上が失敗しているという。鳴
り物入りで導入したにも関わらず成果に繋がらないのには、共通の落とし穴があっ
た。プロジェクトを成功に導くために、リーダーが見直すべきポイントを解説する。
◆Cybersecurity Dive
セキュリティは後回し、企業がより重視する投資先は？ Unisysが調査結果を公開
https://rd.itmedia.co.jp/8GMS
Unisysは、世界のIT部門や経営幹部1000人を対象にした調査結果を発表した。その結
果、ある分野に投資が優先され、基本的なセキュリティ整備が後手に回っている実態
が明らかになった。
◆半径300メートルのIT
脆弱性に「スクープ」は必要？ セキュリティ情報公開のあるべき姿を考える
https://rd.itmedia.co.jp/8GMQ
Felicaに関する脆弱性が大きな話題になりました。ただ今回は脆弱性そのものという
よりはその情報が明らかになったプロセスが議論を呼んでいます。これは非常に悩ま
しい問題ですので、筆者としても見解を述べてみようと思います。
◆HPC向けストレージがAI時代に輝く理由 DDNの新製品はRAGを“22倍”高速化
https://rd.itmedia.co.jp/8GMY
DDNジャパンによればLLMの学習と推論には高性能なストレージが不可欠だという。
HPC向けストレージの仕組みをAIに転用する利点はどこにあるのだろうか。
◆Weekly Memo
アクセンチュアが説く「AIを活用した企業変革の勘所」とは
https://rd.itmedia.co.jp/8GMU
企業はAI活用をどのように進めるべきか。AIを活用した企業変革の勘所はどこか。ア
クセンチュアが目指す「デジタルツイン・エンタープライズ」の姿や考え方から探
る。
◆事件はWebの裏側で起きている？ SQLインジェクションを学ぼう【動画あり】
https://rd.itmedia.co.jp/8GMZ
『攻撃者の目』は、ホワイトハッカーと共に、攻撃の一連の流れとセキュリティ対策
の勘所を楽しく学ぶ番組です。今回はいよいよ攻撃段階。Webの脆弱性を突いたSQL
インジェクションについて、そのリスクや目的、対処法などを詳細に解説します。
◆新リース会計基準は業務フローの見直しが必須 IFRS16号の事例を基に解説
https://rd.itmedia.co.jp/8GMX
新リース会計基準への対応で見落としがちなのは業務フローをどのように構築するか
です。今回は、なぜ業務フローを考える必要があるのかについて、IFRS16号の際の事
例を基に解説します。
◆AIであえて無駄を作る ベネッセ流・逆転発想の生成AI活用を専門家
が深堀る【動画あり】
https://rd.itmedia.co.jp/8GMR
◆AIビジネスのプロ 三澤博士がチェック 今週の注目論文
「GPT-5」はどうやって進化したのか 仕様書から見える最新技術
https://rd.itmedia.co.jp/8GMV
OpenAIが公開した技術仕様書が、これまでの企業のAI活動を阻害していた根本的な課
題を解決つつある。ハルシネーションの削減や安全性と使いやすさを両立する仕組
み、AIの欺瞞（ぎまん）を検出する技術は、日本企業のAI戦略にどのような戦略的機
会をもたらすのか。
◆脱PPAPブームからはや5年 それでもなくならない4つのワケ
https://rd.itmedia.co.jp/8GN0
専門家によれば「PPAP」（パスワード付きのZIPファイルの電子メール送信）は日本
独自のファイル共有方法であり、実質的に意味のないセキュリティ対策だという。
PPAPにはどのようなリスクがあり、何が代替案として適切なのか。
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╋担当者より
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現在の生成AIは人間をはるかに超える知能を感じさせる一方で、人間であれば簡単に
答えられる問題に答えられないこともあります。
このような不均一な性能のAIを「ギザギザAGI」（Jagged AGI）と呼ぶ専門家もいる
ようです。
人間も、興味のある分野については詳しくても、世間的な常識を知らなかったりしま
すよね。そう考えると、そもそも“均一な知能”なんて存在するのだろうか……と思
ってしまいます。
「AGIとは」を定義するためには「General（汎用的《はんようてき》）な知能とは何
か」を定義する必要がありそうです。
（編集部 村田）
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塩漬けの基幹システムどうする？ AI時代を乗り切るモダナイズ術
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・生成AI時代の変革へどう備える？ 「実践知」から学ぶマイグレ／モダナイ戦略
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