2025/1/28 - 読み終える時間: ~1 分

The Future of AI Security: Why LLMs Need Extra Care の翻訳版です。

AI セキュリティの未来: LLM に特別な注意が必要な理由

2025年1月27日

著者: Adam Cave / Product Marketing Manager, HCL AppScan

ジェネレーティブ AI (GenAI) は業界を揺るがし、企業に革新と効率的な運用のための刺激的な方法を提供しています。ChatGPT、Llama 2、MidJourney などのツールにより、企業はパーソナライズされた顧客体験を拡大し、これまでにないほどワークフローを合理化できます。しかし、これらのテクノロジーが主流になるにつれて、特にセキュリティの面で新たな課題が生じます。

多くの GenAI ソリューションの中核を成すのは大規模言語モデル (LLM) であるため、LLM がもたらす固有のリスクと、それらを効果的に管理する方法を理解することが重要です。

OWASP Top 10 for LLM Applications チームの LLM AI サイバーセキュリティ & ガバナンス チェックリストは、組織がまさにそれを行うのに役立ちます。これは、LLM の導入に関連するリスクを特定して軽減するように設計された実用的なガイドです。チェックリストはここでの焦点では??ありませんが、業界のトレンドを強調しています。アプリケーションセキュリティテストに関しては、LLM に特別な注意が必要です。

LLM セキュリティがこれほどユニークな理由

LLM は強力ですが、従来のソフトウェアとは異なる癖があります。まず、本質的に予測不可能であるため、同じ入力から異なる出力が得られる可能性があります。これが LLM の汎用性を高める理由の 1 つですが、信頼性とセキュリティの課題も生じます。

たとえば、攻撃者はプロンプト インジェクションなどの手法を使用して脆弱性を悪用できます。プロンプト インジェクションでは、入念に作成された入力によってモデルが意図しない、または有害な出力を生成するように強制されます。もう 1 つの懸念は、機密情報がモデルの応答で不注意に表面化するデータ漏洩です。これらのリスクは、LLM がプラグインや API とやり取りするときに増幅されるため、堅牢なアプリケーションセキュリティテストは必須です。

OWASP のチェックリストでは、既存のガバナンス フレームワークに GenAI セキュリティ対策を統合することを強調しています。これには、HCL AppScan などのアプリケーションセキュリティ ツールを使用した定期的な脆弱性評価が含まれます。組織は、基盤となるコードのテストに加えて、安全なデータ処理方法を確認し、セマンティック検索による操作の脆弱性など、LLM 固有の弱点についてアプリケーションをテストする必要があります。

AI 戦略にセキュリティを組み込む

企業が実行できる最も重要なステップの 1 つは、LLM をスタンドアロン ツールではなく、より広範なセキュリティ エコシステムの一部として扱うことです。つまり、ソフトウェア レビューからデータ プライバシー対策まで、LLM ガバナンスを既存のプロトコルに組み込むことを意味します。OWASP は、安全でないプラグイン設計や、リモート コード実行につながる可能性のある不正なアクセス ポイントなどのリスクを発見するために、プロアクティブなセキュリティテストの必要性を強調しています。

トレーニングもパズルの重要なピースの 1 つです。従業員は、AI の可能性と落とし穴の両方を理解する必要があります。特に、開発者とサイバーセキュリティチームは、ディープ フェイクやなりすましの脅威などのリスクを認識できるようにトレーニングを受ける必要があります。また、「シャドー AI」の危険性も見逃さないでください。従業員が承認プロセスをバイパスして不正な AI ツールを使用すると、チームが予期していなかった脆弱性が生じます。

これが重要な理由

HCL AppScan などのツールを使用したアプリケーションセキュリティテストは常に重要でしたが、GenAI の台頭により、緊急性がさらに高まっています。 LLM に関連するリスク (幻覚 (モデルが不正確または捏造された情報を生成する) や敵対的攻撃など) は、単なる技術的な懸念ではありません。信頼、コンプライアンス、意思決定に影響を及ぼし、ビジネスに実際の結果をもたらす可能性があります。

セキュリティとガバナンスを優先することで、組織は不要なリスクにさらされることなく GenAI の潜在能力を最大限に引き出せます。OWASP のチェックリストは、まさにそのための青写真を提供し、企業が責任を持って自信を持って革新するのを支援します。

ジェネレーティブ AI は単なるトレンドではなく、未来です。新たな脅威に先んじて AI が提供するすべてのものを最大限に活用するには、HCL AppScan のチームに連絡して、セキュリティを維持するために必要なツールと戦略をより深く理解することを検討してください。

2025/1/27 - 読み終える時間: 6 分

What Makes a Software Developer Productive: We Asked the Developers の翻訳版です。

ソフトウェア開発者の生産性を高めるもの: 開発者へのインタビュー

2025年1月24日

著者: Pallav Chatterjee / Associate Vice President - Nippon , HCL

はじめに

今日の急速に変化するデジタルの世界では、生産性を最大化することは、知識労働者、特にソフトウェア開発者にとって依然として重要な課題です。広範な調査に基づき、フロントエンド、バックエンド、データベース、モバイル テクノロジーなど、さまざまなテクノロジーの 100 人以上の開発者へのインタビューを通じて、生産性に影響を与えるいくつかの主要な要因を特定しました。このブログでは、これらの洞察を掘り下げ、効率を高めるための障害と戦略の両方に焦点を当てています。

従業員の効率を管理するための HCL Nippon 独自のフレームワークは、労力効率、成果の提供効率、および全体的な従業員のエンゲージメント効率という 3 つの柱に基づいています。

このアプローチにより、生産性の推進要因と緩和要因の包括的な分析が保証され、組織に従業員に関する実用的な洞察が提供されます。

生産性に対する主な課題

気を散らすものおよび時間管理

開発者の生産性低下の主な原因の 1 つは予定外の会議であり、回答者の 70% がそれを大きな気を散らすものとして挙げています。さらに、通知やその他の中断によって勤務時間がさらに細分化され、コア業務に集中し続けることが困難になっています。

スキルギャップと学習機会

調査では継続的な学習の重要性が強調されており、開発者の 83% がスキルアップに毎週 2 時間以上を費やす必要があると回答しています。スキルギャップに対処することは、高い生産性を維持し、チームがさまざまな技術的課題に対処できるようにするために不可欠です。

作業構造と休憩

興味深いことに、開発者の 85% が、勤務時間中に 5 分間のウォーター クーラー休憩を取ることがエネルギーを回復する効果的な方法であると考えています。特に午前中に集中時間をスケジュールすることが、生産性を高める方法として回答者の 60% によって推奨されています。

長時間労働は生産性に結びつかない

勤務時間が長いほど生産性が高くなるというのはよくある誤解です。しかし、英国労働省と世界経済フォーラムのデータによると、労働時間数と生産性レベルの間には単純な関係はないようです。 勤務日を慎重に構成する方がはるかに効果的です。 勤務行動パターンと複雑性のニーズに合わせて、適切に構成し、時間制限を設ける必要があります。

勤務日を最適化

インタビューでは、勤務日をマルチタスク、集中したディープワーク、リラックスしたフェーズに分けると生産性が向上することが示唆されています。 このアプローチにより、開発者は高い認知能力を維持し、複雑なタスクを効率的に処理できます。

プロジェクト管理

インタビューからのフィードバックでは、JIRA の衛生状態を維持することの重要性が強調されています。これには、JIRA 内でコーディング以外のタスクをキャプチャして、すべての作業活動を包括的に把握することが含まれます。 ストーリー グルーミング プロセスに開発者を関与させることで、説明時間を大幅に短縮し、要件をより明確に理解できます。 さらに、技術的な主題専門家 (SME) と優れた技術プログラム管理が不可欠です。開発者は、新しいスキルを習得し、技術知識を広げるために週に 1 ～ 2 時間を確保し、業界の進歩の最前線に留まるようにする必要があります。

知識管理とスキル向上

生産性を持続させるには、プロジェクト チームが知識管理、スキル向上、トレーニングに投資する必要があります。最適な役割インベントリを維持することで、包括的な作業範囲が確保され、多様なスキル インベントリにより、チームはさまざまな技術的課題に取り組めます。役割が関連性を保つようにすることも、高いエンゲージメントと生産性を維持する鍵となります。

結論

結論として、知識労働者、特にソフトウェア開発者の生産性を高めるには、気を散らす要因に対処し、スキルギャップを管理し、勤務日を慎重に構成する必要があります。HCL Nippon の調査は、組織がより生産的でエンゲージメントの高い労働力を生み出すのに役立つ貴重な洞察を提供します。

HCL Nippon のフレームワークとこの調査から得られた洞察を活用することで、企業はより効率的で効果的な作業環境に移行し、最終的には従業員の生産性と満足度を高められます。

2025/1/27 - 読み終える時間: 3 分

HCL AppScan Standard Now Listed on AWS Marketplace の翻訳版です。

HCL AppScan Standard が AWS Marketplace に掲載されました

2025年1月24日

著者: Adam Cave / Product Marketing Manager, HCL AppScan

サイバーセキュリティは、デジタル+ 経済におけるあらゆる規模の組織にとって重要な優先事項です。顧客の要求を満たすために導入される Web アプリケーションや API が増えるにつれて、これらのデジタル資産のセキュリティを確保することが最重要になります。

HCL AppScan Standard は、これらの課題に対処するために設計された高度な動的アプリケーションセキュリティ テスト (DAST) ソリューションです。この業界をリードするテクノロジーは、AWS Marketplace で購入できるようになりました。これにより、その範囲が大幅に拡大し、さらに多くのエンタープライズ カスタマーに、実証済みのアプリケーションセキュリティ ソリューションへの比類のないアクセスを提供します。

HCL AppScan Standard とは何ですか?

HCL AppScan Standard は、侵入テスト担当者やセキュリティ専門家が Web アプリケーションや API の脆弱性を特定して軽減できるように設計された堅牢なセキュリティ ツールです。このソリューションは、利用可能な最も強力なスキャン エンジンの 1 つを活用して、自動スキャンを実行し、潜在的なセキュリティ上の欠陥がないかアプリケーションを調査およびテストします。

主な機能は次のとおりです。

• 自動脆弱性検出: AppScan は、実際の攻撃シナリオをシミュレートすることで、OWASP Top 10 の脆弱性を含むセキュリティ問題を特定します。

• 包括的なレポート: 詳細な脆弱性の説明、テストの説明、および修復アドバイスにより、チームは問題を迅速にトリアージして優先順位を付けて解決できます。

• 継続的なセキュリティテスト: リスクを評価し、デジタル資産を保護しながら、本番環境で Web アプリケーションを継続的にテストします。

• 実用的な洞察: アドバイザリは明確な修復ガイダンスと修正の推奨事項を提供し、チームがアプリケーションセキュリティ テストを効率的に強化できるようにします。

AWS Marketplace での HCL AppScan Standard

AWS Marketplace での HCL AppScan Standard のリスト掲載は、製品が厳格な AWS Foundational Technical Review (FTR) を経た重要なマイルストーンです。FTR により、ソリューションが運用の卓越性、セキュリティ、信頼性、パフォーマンス効率、およびコスト最適化を重視する AWS Well-Architected Framework に準拠していることが保証されます。

AWS Marketplace 統合の主なメリット

リーチと市場機会の拡大

AWS Marketplace は、世界中の 300,000 を超えるアクティブな顧客へのアクセスを提供します。当社とパートナーにとって、これは AWS 主導の共同販売機会を通じて新しい収益源と顧客エンゲージメントの拡大を意味します。

簡素化された調達と迅速な市場投入 (GTM)

AWS Marketplace は、サブスクリプションと調達のプロセスを簡素化し、顧客のオンボーディング時間を短縮します。これにより、HCL AppScan Standard にすばやくアクセスし、遅延を最小限に抑えて環境に展開できます。

柔軟な価格設定と支払いオプション

特定のニーズに合わせてカスタマイズされた価格設定モデルを活用できます。オプションには、前払い、予測可能な支払いスケジュール、カスタマイズされた契約条件などがあり、予算の管理が容易になります。

一括請求

AWS Marketplace は、料金を 1 つの請求書に統合することで請求を合理化し、財務管理を簡素化して管理オーバーヘッドを削減します。

今後の展望: AppScan 360°

AWS Marketplace への HCL AppScan Standard の掲載が成功したのは、ほんの始まりにすぎません。AWS Marketplace の今後の計画には、複数のテスト技術と複数の導入オプションを備えたクラウドネイティブ プラットフォームである HCL AppScan 360° の追加が含まれています。AWS Marketplace の機能を引き続き活用することで、デジタル インフラストラクチャの保護に取り組むお客様に最先端のセキュリティ ソリューションをより適切に提供できるようになります。

AWS Marketplace での HCL AppScan Standard の存在により、動的なアプリケーションセキュリティ テストをより幅広いユーザーに提供できるようになり、Web アプリケーションと API の脆弱性を特定して修正する強力なツールへのアクセスが簡素化されます。柔軟な調達、拡張されたリーチ、合理化されたプロセスにより、セキュリティ フレームワークをより簡単に強化できるようになりました。

組織がサイバー セキュリティを優先し続ける中、HCLSoftware は革新的なソリューションの提供に引き続き注力し、アプリケーションセキュリティのリーダーとしての地位をさらに強固なものにしています。AWS Marketplace への掲載は、このミッションを達成するための重要な一歩です。

2025/1/27 - 読み終える時間: 2 分

新しい試みのトライアルとして、1週間分のサポート技術情報更新のインデックスを作成してみました。しばらく継続してみます。新規追加と内容更新したものが含まれています。システム上、軽微な修正であってもリストに含まれてしまいます。予めご了解ください。

• KB0104172 (BigFix Platform) NoAuthorizedSignature (class X509VerifyError<20>)
• KB0118597 (Domino) ユーザーの削除時に ID ボールトの文書が Inactive User ビューに残る
• KB0115782 (Domino) Windows 版の Domino へ FixPack/Hotfix をインストールするとプロセスが起動中であることを示すエラーが発生する
• KB0118596 (Nomad) 「503 サービスが利用できません」により Nomad Web にアクセスできない
• KB0118662 (Nomad) 「Error: bind EACCES 0.0.0.0:9080」により Nomad タスクが起動しない
• KB0029042 (Notes) （参考）Notes における未読マークのアーキテクチャーについて
• KB0118664 (Notes) HCL Notes クライアントにて日本語第二カレンダー「六曜」が 2025/01/29 以後に表示されなくなる
• KB0118660 (Verse) メニューアイコンをタップすると HCL Verse iOS がクラッシュする
• KB0118573 (Sametime) Windows 版の Sametime 12 チャットサーバーでの LDAP サーバーの設定方法
• KB0118477 (Sametime) Sametime 12.0.2 FP2 の Windows 版のチャットサーバーの導入手順

2025/1/27 - 読み終える時間: 4 分

What is Autonomous Endpoint Management? Best Practices and Use Cases の翻訳版です。

自律エンドポイント管理とは? ベストプラクティスとユースケース

2025年1月17日

著者: HCLSoftware - a division of HCL Technologies, fuels the Digital+ economy and fulfills clients transformative needs with AI and Automation, Data and Analytics, Digital Transformation, and Enterprise Security.

自律エンドポイント管理 (AEM) は、AI を使用してデバイス管理とセキュリティを自動化します。これにより、手動タスクが削減され、セキュリティが強化され、効率が向上します。これは、リモート ワークにとって重要です。この記事では、AEM の主要なコンポーネント、利点、および将来の傾向について説明します。

自律エンドポイント管理 (AEM) について

自律エンドポイント管理 (AEM) により、エンドポイント管理は、運用効率が大幅に向上する分野に変わりました。人工知能と機械学習を使用して、AEM はエンドポイントの管理に関連するアクティビティを実行し、そのために必要な手動介入を最小限に抑えることで、セキュリティ レベルと運用パフォーマンスを向上させます。しかし、今日では、リモート コンテキストやハイブリッド コンテキスト内のユーザーがいるビジネス環境では、自律エンドポイント管理を展開することは、効率的なビジネス機能をサポートするための追加の価値提案というよりも、必要不可欠なものになっています。

AEM の有効性は、手動監視の必要性をなくすことから、合理化されたプロセスによる生産性の向上まで、多数の機能を自律的に実行できることにあります。これにより、複数のエンドポイントで同時に効果的なパッチ管理とソフトウェア展開が可能になります。 AEM の仕組みを詳しく調べると、エンドポイント管理に対する従来のアプローチに革命的な影響を与え、現代の組織の要求に適したより動的なプロセスに変革する方法について理解できます。

従来のエンドポイント管理から自律型エンドポイント管理への進化

エンドポイント管理は、従来、手動で実行されるプロセスとエンドポイントの問題を解決するための対応策に依存していました。この方法論は、より単純な IT 環境では十分だったかもしれませんが、現代の企業の進化する要求には不十分です。企業は、非効率性とセキュリティ ギャップにつながる可能性のある、ますます高度化するサイバー脅威に対処しながら、広範なエンドポイントを管理することに苦労することがよくあります。

自動化と人工知能を組み込むことで、自律型エンドポイント管理 (AEM) は、数百または数千のエンドポイントを簡単に監視することで、これらのハードルを克服します。自律型エンドポイント管理ソリューション フレームワーク内でのリアルタイム監視とともに日常的なタスクを自動化することで、効率を合理化し、セキュリティを強化します。これにより、エンドポイントを効果的に管理するために必要な時間が大幅に短縮されます。

AEM のしくみ

エンドポイント管理は、自律エンドポイント管理 (AEM) によって劇的な進化を遂げ、その焦点が受動的なものから能動的なものへと移行しました。エンドポイントの継続的な監視とリアルタイムのデータ取得は AEM の基本的な属性であり、デバイスの状態を即座に認識して評価できます。この絶え間ない情報の流れにより、AEM はリアルタイムで監視し、新たな問題に迅速に対処できるようになります。

AEM の動作を詳しく調べると、スマート エージェントと AI を活用した洞察の複雑な相互作用が明らかになります。このコラボレーションは、エンドポイント管理を革新する上で極めて重要であり、効率性を高めながら、脅威を積極的に検出し、パフォーマンスの課題を効果的に解決できるようにします。

インテリジェント エージェントとリアルタイム データ収集

インテリジェント エージェントは、AEM システムの有効性において極めて重要な役割を果たします。ソフトウェア エンティティは、エンドポイントの健全性と機能を絶えず監視し、発生した異常を迅速に特定します。デバイスのパフォーマンスに関するリアルタイムの情報を提供することで、これらのエージェントは、AEM システムが人間の監視をほとんど必要とせずに操作を微調整できるようにします。

インテリジェント エージェントによって収集された瞬時のデータは、AI 駆動型分析エンジンに送られて処理されます。この分析により、潜在的なリスクとパフォーマンスのボトルネックが特定されます。この継続的なデータの監視と調査により、プロアクティブなエンドポイント管理が実現し、予想されるパフォーマンス レベルからの逸脱が特定された場合に迅速に対応できます。

AI 駆動型インサイトと自動応答

AI 駆動型インサイトは、高度な機械学習アルゴリズムを備えた AEM システムから得られるため、優れたエンドポイント管理には不可欠です。これらのアルゴリズムにより、分析エンジンは不規則性を識別し、潜在的な脅威に対する自律的な応答をトリガーできます。AI 駆動型インサイトを利用することで、正確で迅速なシステム応答が加速され、手動介入への依存が軽減されます。

これらのインサイトに基づいて、自動応答システムは、問題を効果的に解決するために事前定義された修復措置を実行します。このインサイトとアクションの統合により、エンドポイント デバイスの永続的な保護と強化が保証され、セキュリティ標準とネットワーク パフォーマンスの両方が全体的に強化されます。

自律エンドポイント管理の実装の利点

自律エンドポイント管理 (AEM) は、運用効率と組織のセキュリティ スタンスの両方を大幅に強化することで、従来のエンドポイント管理を向上させます。主要なセキュリティ操作を自動化し、デバイスのパフォーマンスを微調整することで、AEM は、厳格なコンプライアンスとデータ保護対策を必要とする、規制が厳しいセクターで事業を展開する企業にとって特に有益です。

セキュリティを強化するだけでなく、AEM は生産性の向上と経費削減を同時に実現する上で重要な役割を果たします。これは、日常的なタスクの自動化によって実現され、IT スタッフは組織の有効性の向上に貢献するより戦略的な目標に労力を集中できるようになります。

以降のセクションでは、AEM が提供するこれらの明確な利点についてさらに詳しく説明します。

強化されたセキュリティと脅威検出

自律エンドポイント管理 (AEM) を導入すると、脅威の早期検出が容易になり、自動化された対策が実装されるため、セキュリティが大幅に強化されます。従来のアプローチでよくあるように、インシデント発生後に脅威に対応するのではなく、AEM はエンドポイントを継続的に監視して、脆弱性や異常な動作を迅速に特定します。リアルタイム監視機能により、セキュリティ問題に対して迅速な対応が可能になり、侵入の可能性が深刻化する前に回避できます。

AI 主導の洞察と自動対応メカニズムを組み合わせることで、セキュリティ操作に関するプロトコルがすべてのデバイスに均一に適用されます。セキュリティに対するこのような強化されたアプローチにより、組織は業界の規制に厳密に準拠しながら、さまざまなサイバー脅威から機密データを保護できます。この取り組みには、専任のセキュリティチームと統合された運用およびセキュリティ グループの両方が関与します。

運用効率とコスト削減

Autonomous Endpoint Management (AEM) は、日常的なタスクとメンテナンス手順を自動化することで、運用効率を大幅に向上させます。これにより、IT 担当者の負担が軽減され、戦略的な取り組みに集中できるようになります。リモート ワーカーを採用している企業にとって、AEM はリアルタイム監視を通じてプロアクティブな問題解決を提供し、中断を最小限に抑えて円滑な運用を維持します。

AEM を実装すると、システムのダウンタイムが短縮され、リソースをより有効に活用できるため、大幅なコスト削減につながります。さまざまなツールを統合しながら一般的な運用タスクを自動化することで、組織は運用コストを削減できるだけでなく、システム全体のパフォーマンスも向上します。

ユーザーエクスペリエンスとコンプライアンス管理の向上

自律エンドポイント管理 (AEM) は、デバイスの複雑さに迅速に対処し、中断を最小限に抑え、最高のパフォーマンスを維持することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。AEM に組み込まれたポリシー管理フレームワークは、セキュリティポリシーを自律的に適用し、包括的な監査ログを保持することで、セキュリティ標準への継続的な準拠を保証します。

直感的なダッシュボードを介してエンドポイントのコンプライアンスと機能を瞬時に把握できるため、不一致を迅速に検出して修正できます。コンプライアンス監視とユーザーエクスペリエンスのシームレスなプラットフォーム統合により、AEM は、スタッフの効率性を高めながら規制要件を満たそうとする組織にとって不可欠なツールとなります。

自律エンドポイント管理 (AEM) の実際の使用例

自律エンドポイント管理 (AEM) は、さまざまな業界や作業環境で幅広い実用性があります。リモート従業員の監視や、規制の厳しい分野の厳しい要件を満たす上で重要な役割を果たし、需要を満たすために拡張可能で安全なソリューションを提供します。AEM を採用することで、企業はエンドポイント管理ワークフローを簡素化し、セキュリティ対策を強化し、業界固有の規制を遵守できます。

以降のセクションでは、在宅勤務の設定や、医療や金融などの重要な業界における AEM の適用について詳しく説明します。

リモート ワーク環境

リモート ワークへの移行により、エンドポイント管理の領域に新たな複雑さが生じており、手動プロセスとさまざまなツールに依存する従来の戦略は、現代のハイブリッド ワーク環境に適用すると不十分です。AEM は、物理的な場所に関係なくエンドポイントを登録、展開、保護、サポートするための統合プラットフォームを提供することで、ソリューションを提供します。

HCL BigFixを例に挙げてみましょう。これにより、企業はパッチ管理だけでなく、ソフトウェアの導入、在庫の追跡、レポート作成、IoTデバイスの修復を1つの統合インターフェースで効率化できます。このような機能により、リモートデバイスを安全かつ効率的に監視できます。これは、継続的な運用に不可欠です。

医療および金融セクター

厳格な規制が標準となっている医療や金融などのセクターでは、これらの業界ルールを遵守することが極めて重要です。AEM は、データ保護手順と監査操作を自動的に合理化し、すべてのエンドポイントが規制基準に準拠していることを確認することで、コンプライアンスに貢献します。たとえば、医療の分野では、AEM は永続的な監査ログと自動セキュリティ アップグレードの促進を通じて HIPAA 規制への準拠を維持します。

同様に、金融機関にとって、AEM は機密の金銭情報をサイバー脅威から守る重要な役割を果たします。AEM が提供する永続的な監視と自動対策を組み合わせることで、これらの機関はデータを保護しながら、同時に関連する金融業界のガイドラインに準拠できます。

AEM の将来の動向

人工知能、インテリジェント操作、機械学習、モノのインターネット (IoT) デバイスの統合の進歩により、自律エンドポイント管理 (AEM) の将来の展望が開かれています。これらのテクノロジーが進歩するにつれ、AEM システムは高度化され、エンドポイント管理に対するプロアクティブなアプローチが強化され、大幅に改善されます。これらの進化する傾向を考慮すると、企業は AEM が IT フレームワーク内でますます重要なコンポーネントになることを予期する必要があります。

今後のディスカッションでは、新興の AI 開発と IoT 機能の統合が AEM の進化の軌道にどのように影響するかについて詳しく説明します。

AI と機械学習の進歩

AI と機械学習の統合により、自動化の強化、予測分析による結果の予測、脅威の検出機能の強化を通じて、資産および機器管理 (AEM) が変革される見込みです。これらの高度なテクノロジーは、リアルタイム データの処理を容易にし、エンドポイントでより迅速な管理アクションを可能にすると同時に、手動介入への依存を大幅に減らします。

ただし、これらの高度なテクノロジーを現在の AEM インフラストラクチャに組み込むには、特定のハードルがあります。これには、従業員間のスキルギャップを埋めることや、変化に対する組織の慣性に対処することが含まれます。 AI には継続的な改善と学習の能力が備わっているため、堅牢であるだけでなく適応性も高い AEM システムを促進する上で大きな可能性を秘めています。

IoT および新興テクノロジーとの統合

IoT デバイスを AEM に組み込むことで、エンドポイント管理の機能と有効性が大幅に拡大します。現代のデジタル領域では接続デバイスの数が急増しており、AEM ソリューションは高度なテクノロジーを活用して、さまざまな IoT エコシステム全体でコンプライアンスを強化し、セキュリティを強化します。

このような接続性の向上により、効率性と新しいセキュリティ戦略の進歩が促進され、組織は統合プラットフォームを通じてデバイス全体を簡単に管理できるようになります。AEM で期待される開発には、より堅牢なセキュリティ手順の実施や、相互接続されたすべてのデバイス間でのコンプライアンス標準の遵守の維持などがあります。

AI と AEM: エンドポイント管理のゲームチェンジャー

エンドポイント管理は、人工知能と機械学習を利用して反復タスクを自動化し、セキュリティ対策を強化し、運用効率を高める自律エンドポイント管理 (AEM) の登場により変革を遂げています。これらのシステムは、現代のインフラストラクチャ管理の複雑な環境内でエンドポイント デバイスを管理するために不可欠になっています。 AEM ソリューションは、リアルタイム データを使用した継続的な監視、意思決定のための AI 主導の洞察の活用、脅威や問題への自動対応の調整、業界標準の遵守の維持支援など、幅広い機能を提供します。

AI、機械学習、モノのインターネット (IoT) 接続などの分野における技術の進化を見据えると、AEM の機能強化が期待されます。 AEM 戦略を運用に実装することで、企業は潜在的なセキュリティ上の危険を軽減できるだけでなく、運用コストを削減しながら、ユーザーエクスペリエンスを強化し、現行の業界標準に継続的に準拠できます。 AEM を熟知するためのこの道筋を受け入れるには、知識ベースを進化させるという永続的な取り組みが必要です。 それでも、このようなツールを習得することで得られるメリットは大きい可能性があります。

今後の展望: AEM の進化

AI と IoT が進化し続けるにつれて、AEM への影響は増大する一方です。 各インタラクションから学習する、よりスマートで直感的なシステムが期待され、エンドポイント管理がよりシームレスで効率的になります。 AEM ソリューションは、予測性、適応性、自己修復性が向上し、問題が発生する前に予測して解決できるようになります。

よくある質問

Q1. 自動化されたエンドポイントとは何ですか?

自動化されたエンドポイントは、AI と機械学習を利用してデバイス管理を強化し、インテリジェントな自動化と意思決定を通じて従業員のエクスペリエンスを向上させるシステムです。このアプローチにより、管理が合理化され、効率が向上します。

Q2. 自律エンドポイント管理 (AEM) とは何ですか?

AEM (自律エンドポイント管理) は、人工知能と機械学習を利用して意思決定プロセスを自動化し、従業員のエクスペリエンスを向上させ、デバイスの管理を簡素化します。この方法により、手作業が大幅に削減され、エンドポイント管理の効率が向上します。

Q3. AEM はセキュリティをどのように強化しますか?

AEM は、脅威が発生したときにそれを検出して自動的に対応することで組織の防御を強化し、セキュリティ侵害の可能性を悪化させる前に回避します。この予測戦略を採用することで、組織のセキュリティ体制の強さが大幅に強化されます。

Q4. AEM はどのような運用上のメリットをもたらしますか?

AEM は日常的なタスクとメンテナンスを自動化することで運用効率を高め、IT セキュリティチームの負担を大幅に軽減します。その結果、ワークフローが効率化され、生産性が向上します。

Q5. AEM はコスト最適化にどのように貢献しますか?

AEM は、手動介入を最小限に抑え、システムのダウンタイムを減らし、リソース割り当てを強化することでコスト最適化に貢献し、最終的には大幅なコスト削減につながります。

Q6. AEM の AI と IoT から最も恩恵を受ける業界はどれですか?

多数の接続デバイスがあり、リアルタイム データを必要とする業界 (医療、製造、小売、物流など) は、AEM の AI と IoT の統合から最も恩恵を受けます。これらのテクノロジーは、スマート ファクトリー マシンからリモート医療機器まで、あらゆるものをサポートし、エンドポイントのスムーズな操作、セキュリティ、効率性を確保するのに役立ちます。

Q7. エンドポイント管理で AI と IoT の統合を企業はどのように開始できますか?

開始するには、企業は現在のエンドポイント管理インフラストラクチャを評価し、AI と IoT が価値を追加できる主要な領域を特定する必要があります。AI を活用したエンドポイント管理ソリューションを専門とするテクノロジー プロバイダーと提携することで、企業はこれらのイノベーションを効果的に実装および拡張できます。効果的なオプションの 1 つは、AI 主導の洞察と堅牢な IoT 機能を組み合わせた統合ソリューションを提供する HCL BigFix です。 BigFix を使用すると、企業は自動化と予測分析の力を活用して、エンドポイントをシームレスに管理および保護できます。HCL BigFix のような信頼できるテクノロジー プロバイダーと提携することで、組織はデバイス ネットワーク全体の効率とセキュリティを最大化する、スケーラブルで将来性のあるエンドポイント管理戦略を実装できます。

2025/1/23 - 読み終える時間: 4 分

Introducing HCL DevOps Deploy 8.1.0: Elevate Your CI/CD with Enhanced Security, Usability, and UI の翻訳版です。

HCL DevOps Deploy 8.1.0 のご紹介: 強化されたセキュリティ、ユーザビリティ、UI で CI/CD を向上

2025年1月15日

著者: Suren Kumar / Senior Product Manager, HCL DevOps Deploy

CI/CD ソリューションの最新バージョンである HCL DevOps Deploy (旧 HCL Launch) が登場しました。強力な機能強化が満載で、アプリケーションのリリース プロセスを向上させます。

• 強化されたユーザー インターフェース: より直感的で合理化されたエクスペリエンスを提供し、生産性を向上します。

• より強力なセキュリティ: アプリケーションとデータを保護するための保護を強化します。

• 向上したユーザビリティ: 最適化されたワークフローにより、CI/CD パイプラインを簡素化および高速化します。

HCL DevOps Deploy は、継続的な配信と展開のすべての段階に自動化を統合し、比類のない可視性、追跡可能性、監査可能性を提供して、スムーズで信頼性の高いリリースを保証します。

8.1.0 の詳細については、「新機能」ページをご覧ください。

DevOps Deploy 8.1.0 の機能強化

ナビゲーション タブの移動: コンポーネント、アプリケーションなどの Deploy UI ページ タブは、使いやすさと製品間の標準化を目的として、画面上部から左側に移動されました。

ダッシュボードの機能強化: デプロイメントの健全性、エージェントの使用率、エージェントの健全性、デプロイメント スケジュールに関する洞察を提供します。

カレンダー ビューの更新: カレンダー内に「リスト ビュー」が追加され、毎日のデプロイメントを簡略化されたリスト形式で表示できるようになり、より明確な可視性とナビゲーションのしやすさが実現しました。

リストボタン (上記で強調表示) をクリックすると、以下に示すようなリストが表示されます。[リスト] ボタンをもう一度クリックすると、標準ビューに戻ります。

非対話型コンソール アクセスを許可: コマンドを実行して「プロセス アズ コード」ファイルをアップロードするときに、ユーザーがコマンド ラインで直接または環境変数を使用してパスワードをサイレントに指定できるようにします。

PAC コマンドの使用を参照してください。

ログ ファイルをクリーンアップするための 2 つの個別のオプション: ユーザーが、デプロイメント履歴とは無関係にジョブ ステップ ログ ファイルを「クリーンアップ」する頻度を構成できるようにします。

カスタマイズ可能なアプリケーション履歴ビュー: デプロイメントの開始日と終了日、および特定のデプロイメントに関するユーザー提供の情報を示す説明を表示できます。

インポートおよびエクスポート オプションの追加: 以下に示すように、JSON または YAML 形式でコンポーネントおよびアプリケーション プロセスをエクスポートおよびインポートできます。

ユーザー アカウントの自動ロックと削除: ユーザー アカウントを削除する代わりに、有効/無効にする機能が追加されました。また、指定した日数使用されていないアカウントを自動的に無効にするように選択することもできます。

「ユーザー アカウントを自動的にロックおよび削除する」を参照してください。

MS Teams の Webhook 統合の強化: Webhook オブジェクトに新しい構成フィールドを追加し、MS Teams との統合に必要なプロキシ ホストとポートを指定できるようになりました。「プロセスに Webhook を追加する」を参照してください。

メインフレームの機能強化

DevOps Deploy 8.1.0 リリースでは、zOS のお客様を支援するために、次の機能強化も提供しました。

• Java 17 のサポート
• 「冗長バージョンの削除」zOS ユーティリティ プラグイン ステップの機能強化
• バージョン チェックサム検証の機能強化

プラグインとサポートされる最小 Java バージョンに関する重要な注意事項

DevOps Deploy 8.1.0.0 のリリースにより、DevOps Deploy のすべてのプラグインには、最小バージョンの Java 8 以降が必要になります。これは、製品で使用される自動化プラグインとソース構成プラグインの両方に適用されます。

2025/1/23 - 読み終える時間: 2 分

Introducing Model RealTime 12.1.1: Unlocking New Capabilities and Insights の翻訳版です。

Model RealTime 12.1.1 のご紹介: 新しい機能と洞察の解放

2025年1月15日

著者: Mattias Mohlin / Senior Solutions Architect for HCLSoftware

新しいリリース Model RealTime 12.1.1 が利用可能になりました。このリリースの多くの改善点のいくつかを見てみましょう。

noexcept 指定子のサポート

C++ の以前のバージョンでは、関数がスローする可能性のある例外を明示的にリストできる、いわゆる「動的例外指定」が許可されていました。これは、Model RealTime モデルで「例外の宣言」プロパティと「例外パラメータ」によって長い間サポートされてきました。ただし、C++ の最新バージョンでは、動的例外指定が廃止され、「noexcept」指定子が採用されています。これにより、関数を「スローしない」と宣言できます。関数が例外をスローできないことがわかっているため、コンパイラは実装をより適切に最適化できます。新しいプロパティ「noexcept」によって、UML 操作がスローしないものとして指定できるようになりました。この機能を使用するには、C++ 11 以降が必要です。

アート ファイルのサポート

以前は実験的な機能として提供されていた Model RealTime のアート ファイルのサポートは、このリリースで大幅に改善され、実験的なものではなくなりました。現在、アート言語のより大きなサブセットがサポートされています:

• UML-RT プロトコルがアート プロトコルから継承されるようにする
• Art で定義されたユーザー定義型のデータを含むイベントを送信する
• UML-RT カプセル パーツの型としてアート カプセルを使用する (およびそのポートを UML-RT ポートに接続する)

さらに、使用するアート ファイルを Code RealTime のライブラリに手動でビルドする必要がなくなりました。代わりに、生成されたメイク ファイルからアート コンパイラが自動的に呼び出され、Model RealTime に Code RealTime がインストールされている場所を通知するだけで済みます。

アート エクスポータ

ユーティリティ ページで、Model RealTime モデル (の一部) をアート ファイルにエクスポートできるプラグインが見つかります。これにより、Code RealTime で開発されたアプリケーションで既存のモデルの要素を再利用できます。 Art Exporter の最初のバージョンは、データ型 (クラス、構造体、typedef など) のエクスポートに重点を置いています。後のバージョンでは、Model RealTime から Code RealTime へのアプリケーションの完全な移行がサポートされます。来年中に頻繁にリリースする予定の Art Exporter の新しいバージョンについて最新情報を入手するには、ユーティリティ ページを頻繁にアクセスしてください。

Sprint Demo YouTube プレイリストのビデオを視聴して、新機能の詳細を確認してください。

2025/1/23 - 読み終える時間: 3 分

Revolutionizing Testing with DevOps Test 11.0.4: Streamlined, Smarter, Stronger の翻訳版です。

HCL DevOps Test 11.0.4 によるテストの変革: 合理化、スマート化、強化

2025年1月15日

著者: Martin Lescuyer / HCL DevOps Test Product Manager

ワークフローを合理化するように設計された包括的なソリューションである新しい HCL DevOps Automation 製品の一部である、自動化されたソフトウェア テスト ポートフォリオの新しいバージョンである DevOps Test 11.0.4 がリリースされました。単独で使用することも、DevOps Automation プラットフォームの一部として使用することもでき、テストの実行方法を変え、アプリケーションの品質を最大限に高めるために 1 つのプラットフォームで複数のソリューションを提供します。

バージョン 11.0.4 の新機能

DevOps Test Hub: テスト作成

プレビュー目的でのみ提供され、まだ実稼働の準備が整っていないこの機能により、テストの実行方法が変わり、ユーザーは統合された単一のプラットフォームを利用できるようになります。

このプレビューにより、DevOps Test Hub は引き続きクラウドネイティブの共同プラットフォームとなり、テスターは DevOps Test Hub で直接テストを作成できるようになります。既存のコンポーネント (DevOps Test UI、DevOps Test Performance、DevOps Test Integration と API) を使用してテストを作成することもできます。Git を介して DevOps Test Hub とテスト資産を共有しますが、DevOps Test Hub で直接テストを作成できるようになりました。これは、データ、API テスト、パフォーマンス テストを備えたより完全なソリューションへの大きな一歩であり、将来のリリースで利用可能になります。

2024.12 (DevOps Test バージョン 11.0.4) では、機能のリストに次のものが含まれています。

テスト対象のアプリケーションに接続してユーザー アクションを記録し、テストを記録します。シナリオが完了すると、テストはプラットフォームにアップロードされ、使用できるようになります。

検証ポイントの追加、スクリーンショットとテスト間のインタラクティブなジェスチャの使用など、テストを編集します。シナリオに関連するコントロールが簡単かつ明確に識別されるか、必要に応じて値とプロパティを変更します。新しいアクションをカタログからテストにドラッグ アンド ドロップできるため、テストをスムーズかつ簡単に作成できます。

エディターからテストを実行して、結果をインタラクティブにすぐに表示します。

ユーザーはエディターからテストを実行して、作成フェーズの効率と生産性を最大化できます。結果はエディターから表示および表示できます。

この新しいテスト実行方法は、今後のリリースでテストの作成、デバッグ、修復、または保守用に引き続き強化されますが、テストが期待どおりに機能すると、他の DevOps Test のコンポーネントによって提供される他のテストと同様に、実行可能な状態のままになります。

テストはテスト スイートにまとめ、並列または順次実行用に配置できます。テストはエディターからだけでなく、実行ページからも実行でき、最後の結果が表示され、エディターからアクセスできます。

DevOps Test Hub: テスト ナビゲーターの機能強化

テスト ナビゲーターは、アセットをカテゴリ別にフィルタリングしたり、論理フォルダー別に整理したりするなど、優れたユーザーエクスペリエンスを実現するために強化されました。

論理フォルダーの管理

論理フォルダーの管理

DevOps Test Hub: DevOps Test Integration API の新しい機能レポート

このリリースには、DevOps Test Integration API Test が DevOps Test Hub から実行される場合の新しい機能テスト レポートも含まれています。このレポートは、DevOps Test Hub 内で直接作成されたテストにも適用されます。

HCL DevOps Test Hub の詳細については、こちらのリリース情報を参照してください。

自動化されたソフトウェア テスト製品の詳細については、HCL DevOps Test の製品ページにアクセスするか、無料トライアルを入手してください。