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運用費32%減、データ連携4倍速を実現

肥大化するDBを一元化 大東建託が選んだ「Oracle Exadata」への統合の舞台裏

オンプレミスシステムで約40件の基幹DBが乱立していた大東建託。個別最適化されたインフラ運用は限界を迎え、バッチ遅延リスクも抱えていた。同社はいかに既存の可用性を維持しつつ、DB統合と高速化を実現したのか。

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AIはアプリケーションではない?

「PoCは完璧だった」AIが本番でコケる理由 既存環境の流用が招く運用崩壊

企業が既存のクラウド設計のままAIを導入すると、本番運用の段階で想定外の挙動が発生する場合がある。その理由や対策は。

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エグレス料金と放置データが招く浪費

その「設定ミス」が費用を垂れ流す クラウドバックアップを見直す4手順

クラウドバックアップの費用増はサービスの値上げだけが原因ではない。不要なデータの放置や設定ミスなど、複数の要因が毎月の無駄を生んでいる。バックアップシステムを点検し、費用を適正化する4手順を解説する。

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「今盗んで後で解読」するHNDL攻撃の脅威

今の暗号データは”後で解読”される Googleが前倒しした「Q-Day」の絶望

量子コンピュータが既存の暗号を破る「Q-Day」。Googleは対策の期限を前倒しした。「まだ先の話」と放置すれば、現在通信している機密データが将来確実に暴かれる。企業が直ちに打つべき防衛策とは。

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恐怖のアプリスプロール

野良アプリ、何本放置していますか――デスクトップ「棚卸し」4ステップ

「このアプリ、誰が入れたのか」――情シスが把握しきれない野良アプリがエンドポイントに増殖し、セキュリティリスクと運用負荷を押し上げている。SaaSの棚卸しとは異なるデスクトップ固有の落とし穴と、インベントリから監視まで4ステップで散乱を断つ手順を解説する。

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LLM、作るか買うか

ローカルLLMかクラウドLLMか 企業にとって最適な選択は?

企業によるLLM導入が進む中、コスト増大や制御性不足といった課題が顕在化している。本稿は、LLMの内製と外部サービス利用の違いを、TCO、制御性、ガバナンス、組織体制の観点から整理し、最適な選択の方向性を示す。

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1万7000人のID管理を刷新

手作業のID管理は“無駄な支出”の温床? 清水建設が「Okta」で絶った負の連鎖

大規模なシステム運用において、手作業による膨大な数のアカウント管理は担当者の疲弊だけではなく、不要なライセンス費用も生む。清水建設はこの深刻な課題をどう乗り越えたのか。

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“あのベンダーは大丈夫”という思い込み

AI特需が招く「IT調達の機能不全」 予算ショートを防ぐ5つの防衛策

「発注すれば機器が手に入る」という常識が崩れ去ろうとしている。AI特需による半導体不足やエネルギー高騰が、予算超過やプロジェクト遅延を招きかねない。自社のITインフラを守り抜く「5つの防衛策」とは。

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求められるのは「何を作るか」を決める力

Anthropic CEOが語る「AI時代にわざわざ学ぶべきコーディング以外のスキル」

AIがコードを書く時代、「何を学ぶべきか」は変わり始めている。コーディング以外で価値を持つスキルとは何か。AnthropicのCEOが、人間にしかできない領域と、これから重要になる能力を語った。

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“外さない”モバイルルーターの選び方【後編】

“つながる”だけでは不十分? 厳選「モバイルルーター」10機種を紹介

市場には多様なビジネス向けモバイルルーターが出回っているが、周波数帯や通信規格の適合性を誤ると、高価なルーターも「宝の持ち腐れ」になりかねない。過酷なビジネス現場で通用する、主要10機種を紹介する。

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“外さない”モバイルルーターの選び方【前編】

テザリングにも「限界」がある モバイルルーターを選んだ方がよい基準は?

外出先でネットワークを確保できなければ、業務に支障が出る。スマートフォンのテザリングは手軽だが、バッテリーの急減や速度低下といった欠点もある。生産性を維持するためにモバイルルーターを選ぶべき条件とは。

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AI活用を阻むリスクの正体

「とりあえず生成AI」が会社を潰す――情シスが急ぐべき“4つの統制”

AI導入を進める企業が増える中、技術・運用・倫理・規制の各側面でリスクが顕在化している。本稿は、設計・開発から保守・監視までの各段階に潜む課題と対策を整理する。

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「ちゃんと動く」条件をおさらい

Hyper-VでWindows11が動かない時に見るべきポイントはこれだ

Hyper-VでWindows 11を動かす際、エラーを発生させないために事前にやっておくべきことをおさらいする。

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7割が不満を抱えるAIコーディングの現実

AIが書いた「意図しないコード」が生むデバッグ地獄 今すぐ実践できる防衛策

AIコーディングツールを利用するエンジニアの約9割が生産性向上を実感している一方で、約7割が「意図しないコード生成」などの課題を抱えている。技術的負債を回避し、AIを“飼いならす”ための戦略を探る。

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