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――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 【概要】 ランサムウェアの被害が猛威を振るっている中、「境界型セキュリティ(社内は安全で社外は危険)」という従来の考え方では防御することが難しくなっています。 そこで注目されているのが、「誰も信頼しない」ことを前提としたゼロトラストという考え方です。 本セミナーでは、ランサムウエアの被害の現状をわかりやすく説明するとともに、その対策として有効とされる「ゼロトラスト」の考え方を紹介します。 ◆ランサムウェアの現状と脅威 猛威を振るっているといわれる「ランサムウェア」についての現在の状況を説明し、どのような脅威があるのか紹介します。 ◆ランサムウェアの仕組みと進化 ランサムウェアはどのような仕組みになっているのか事例を通して説明します。併せて巧妙化しているといわれるその手口について現状を把握していきます。 ◆ゼロトラストが求められる背景 従来の境界型防御が前提としていた「社内は安全」という考え方が通用しなくなったことにつきます。ランサムウェアなど侵入後の被害が深刻化していることから「侵入を前提に常に検証する」というゼロトラストの考え方が求められています。 ◆ゼロトラストとは何か ゼロトラストとは、ネットワーク内外を問わず全てのユーザーやデバイス、通信を「何も信用せず、常に検証する」前提に立ち、すべてのアクセスを都度確認し、厳格な認証を行います。この考え方を「ゼロトラストの3大原則」を通して理解を深めます。 ◆我が国におけるゼロトラスト導入の現状 我が国では、大企業を中心にゼロトラストの必要性を感じる企業が約8~9割と高い一方、全面または一部実装済みの企業は2~3割程度にとどまっている現状について紹介します。 ◆ゼロトラストモデルをランサムウェア対策に活用する方法 ゼロトラストモデルでは、全てのユーザーとの通信を「常に疑う」前提で、全てのアクセスを都度検証していきます。侵入後の横展開を防ぎランサムウェア被害を最小化する有効な対策として多要素認証や最小権限、マイクロセグメンテーションなどを紹介します。

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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】 知財ランドスケープ 代表取締役社長 CEO 弁理士 AIPE認定 シニア知的財産アナリスト 山内 明(やまうち あきら) 氏 【重点講義内容】 生成AIの目覚ましい進化を受けて日増しに話題となるのがフィジカルAI、すなわち身体を備えたAIだ。 今年初め、テック系最大イベントと表されるCES2026の基調講演において、Nvidia CEOのジェンスン・フアンはフィジカルAIはもはや人類に必須のインフラであると語った。自動車業界では米Waymoや米Teslaによる完全自動運転車たるロボタクシーが連日報道され、中国では恒例の年越し番組で報じられたヒューマノイドの華麗な舞いの動画再生回数が230億回にも達する等、EVに続くヒューマノイドバブルとなっている。それらとは対照的に、同じくフィジカルAIの対象ながら産業用ロボットは話題性に欠け、世界シェアの大半を占める日本勢の存在感も乏しい。 講師の知る限り、これら産業用ロボット、ヒューマノイドおよび自動運転車の3分野を網羅的に分析したもの、特に客観的かつ信憑性に富むデータに基づいて分析したものは殆ど見当たらず、これら3分野間の温度差を招来しているといえよう。そこで本講座では、これら3分野に焦点を当てつつ客観公平性に富む特許情報を起点とした分析(IPランドスケープ)を行い、フィジカルAI主要各社の最新動向や競争戦略を炙り出して紹介することとした。 1.フィジカルAIとは  (1)[Ⅰ]産業用ロボット [Ⅱ]ヒューマノイド [Ⅲ]自動運転車の3分野が主役    3分野の母集団設定、各分野の主要プレイヤの顔触れ俯瞰 2.[Ⅰ]産業用ロボット分析編  (2)Googleの開発取組とプラットフォーマ戦略  (3)ファナックによるプリファードネットワークスとの協働取組と課題解決志向  (4)川崎重工業による課題解決志向   (5)Intrinsic(Google系)の開発取組とGoogleグループとしての総合力発揮  (6)オムロンによる差別化戦略   (7)KUKAによるデジタルツイン戦略  (8)Nvidiaによる汎用ロボット開発基盤戦略とエコシステム 3.[Ⅱ]ヒューマノイド分析編  (9)UBTECHによる上場専業としての実力と戦略   (10)Fourierによる手先の器用さへの傾注と戦略  (11)Agibotによるハード面での差別化戦略   (12)Boston Dynamicsによる作業工代替戦略  (13)SANCTUARY AIによる手先の器用さへの傾注と戦略  (14)Xiami/Xiaopengによる自動車業界の人手不足解消策としてのヒューマノイド開発取組  (15)TeslaによるEV開発手法転用とシナジ最大化戦略   (16)Nvidiaによるプラットフォーマ戦略 4.[Ⅲ]自動運転車分析編  (17)Baiduによるロボタクシ-の強みの源泉   (18)ZooxによるモデルベースからE2E自動運転への移行取組  (19)トヨタ自動車によるE2E自動運転を支えるウーブンバイトヨタの取組  (20)Boschによるモジュール式E2Eの取組  (21)Waymoによるマルチモーダル×VLAの取組、Geminiとのシナジ最大化戦略  (22)AuroraによるWaymoに追随した取組   (23)ホンダによるE2E自動運転を支えるHRIの取組  (24)Nvidiaによるユーザ利便性最大化/エコシステム強化戦略  (25)Hyundai motorによる傘下Motionalとのシナジ最大化/挽回戦略  (26)Intelによる傘下Mobileyeとのシナジ最大化/Tier1化戦略  (27)HUAWEIによる米中デカップリングに屈しないプラットフォーマ戦略  (28)TeslaによるEV/ヒューマノイドを同一知能で動かす世界観と実現可能性 5.3分野分析結果のまとめと考察  (29)3分野分析結果のまとめと最注目プレイヤの特定   (30)プラットフォーマとしてのNvidiaの立ち位置と戦略  (31)プラットフォーマとしてのGoogleの立ち位置と戦略  (32)独自世界観で覇権を狙うTeslaの立ち位置と戦略 6.質疑応答


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