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「資格はあるのに実務ができない」壁の正体

クラウド資格コレクターは評価されない? 年収1000万を分ける“OSの理解度”

履歴書の資格欄は埋まったのに、年収は変わらない――。クラウド資格ブームの裏で、エンジニアの7割が直面する「資格はあるのに実務ができない」壁の正体と、1000万プレイヤーが持つ“真の武器”を紹介する。

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高パフォーマンスなライフスタイル

“シゴデキ”情シス担当の「食べる」「着る」「住む」 最も成果を出せるのは?

業務効率化やパフォーマンス向上には、スキルだけではなく、何を食べるか、どんな服を着るか、どこに住むかといったことも重要だ。情シス担当者向けのチップスをまとめた。

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不信感を生まないテレワーク運用

テレワークの“サボり”を放置してはいけない本当の理由と監視以外の管理術は

テレワーク下で浮上する“サボり”を疑う気持ちは、個人の問題ではなくITガバナンスの不在に起因する場合がある。組織の安全性と公平性を担保した施策にはどのようなものがあるのか。

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コンテキストレイヤーの整備が鍵に

なぜOpenAIの社員はSQLを書かないのか? 「データの迷子」をなくす6つのメタデータ戦略

OpenAIは、自社プラットフォーム上で探索とリーズニングを実行する社内用のAIデータエージェントを構築し、運用している。その内容は。

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AI導入でも人材は必要

“ごめんやっぱり戻ってきて” AIで人員削減した企業の半数が2027年までに再雇用

Gartnerによると、AIを理由に顧客サービス部門の人員を削減した企業の半数が2027年までに、同様の業務の担当者を別の肩書で再雇用する見通しだ。

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データセンター5拠点をAzureへ統合

なぜリーバイスは「Windows担当」部門を消したのか? DC5拠点閉鎖を支えた組織再編の正体

アパレルの老舗リーバイスは、世界5拠点のデータセンター閉鎖を進めている。その結果、23%のシステムを廃止し、組織の変革にこぎ着けた。従来の運用体制を根本から見直す取り組みの全貌を紹介する。

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生成AI×ナレッジグラフで「顧客の真意」をあぶり出す

「リサーチに数カ月」はもう限界 パナソニックがVoC分析を“数日”に変えた執念

週十万件の顧客の声(VoC)に埋もれ、仮説立案に数カ月を要していたパナソニック。その停滞を打破したのは、生成AIで「仮想顧客」を生成する禁じ手とも言える手法だった。

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全社統一指標で挑むDX人材の最適配置

TOPPAN「8000人のスキル可視化」 “バラバラな育成”が招く埋没リスクの回避術

「DX人材が足りない」を解決するには、DX人材の育成に注力するのが手っ取り早い。TOPPANが8000人を対象に断行した、「失敗しない育成戦略」とは。その舞台裏に迫る。

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2026年セキュリティ選定ガイド

「AI武装した攻撃者」の猛威 情シスが予算を通すべき“10の防御兵器”

AIを悪用した高度なフィッシングやランサムウェア攻撃の激化が見込まれる2026年、従来の境界防御は無力化しつつある。企業を守り抜くために必要な「10の防御兵器」とは。

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求められるのは“柔軟な学習力”

若手とシニアの“断絶”をどう乗り越える? Z世代×レガシーのギャップを埋める方法は?

IDCの調査によると、企業の約3分の2が業績悪化の要因としてITスキル不足を挙げた。背景には世代間ギャップやレガシー技術の継承問題があり、次世代のIT人材像の再定義が求められている。

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「一人情シス」が抱える“3つの欠乏”とは

「高評価でも辞めます」が半数超 情シス崩壊を招く“上司の勘違い”

中小企業のシステムを支える情報システム担当者の過半数が、社内で評価されていることを実感しながらも離職を検討している実態が明らかになった。組織崩壊の前に気付くべき予兆とは。

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15Gbpsの”落とし穴”

AWS「15Gbps」の嘘? IoT通信を襲った“見えない帯域制限”の正体

ドイツの通信企業は、IoT向け通信基盤をAWS上で運用する中で、公式仕様には明示されていないネットワーク性能の制限に直面した。その知見を基に、クラウド運用における隠れた設計リスクを明らかにした。

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『ディープラーニングG検定 最強の合格問題集』出張版:

【G検定】第2次AIブームが終わった原因はどれ?

AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、エキスパートシステムが主流だった第2次AIブームがなぜ終わりを迎えたのかという、AIの歴史を理解する上で重要な論点を扱います。

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ボトルネックを解消する「最適解」のヒント

「GPUが待ちぼうけ」の悪夢を防げ AIストレージベンダー7選

高価なGPUを導入しても、ストレージの性能が低くて処理待ちが発生すれば、投資の意味が薄れてしまう。AIプロジェクトを失敗させる「データ供給不足」を解消し得る、主要ストレージベンダー7社とその製品を解説する。

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