AIツールによるコーディング効率化が進む一方、上流の「要件定義」が担当者の暗黙知に依存したままでは結局手戻りが多発する。KDDIは「au PAY」の開発で、この“属人化のわな”をどう抜け出したのか。
AIツールにコーディングを任せることで開発プロセスは短縮されたように見える。だが、開発者自身がソースコードの意図を理解しておらず、修正に追われる現場が後を絶たない。保守性が脅かされている実態とは。
「無償のOSSに12時間以内のサポートを」。こんな異常な要求がIT現場を疲弊させている。都合のいい幻想が招くライセンス違反やセキュリティリスクの実態と、企業を守る防衛策に迫る。
モバイルアプリケーションの性能悪化は利用者の不満を高め、離脱を引き起こす。既存の監視手法では改善効果を証明できず、膨大な検証作業に忙殺されていたTwitterは、この“限界”をどう突破したのか。
試験運用の段階で停滞し、実用化に至らない「PoCの沼」に陥る傾向があるのが、企業のAIツール活用だ。ツール選定や構築以上に困難な問題はどこにあるのか。ベンダーに依存せず、AIを真の資産として定着させるには。
企業が意欲を持ってAIツールの導入に取り組んでも、なかなか成果が生まれないギャップがある。独自の強みを築く自社開発か、速度を優先した既製品の購入か。企業が持つべき7つの判断指標とは。
瞬時にM365が乗っ取られる――全社員に周知すべき“新フィッシング”の教訓
MFA（多要素認証）を入れたから安心という常識が崩れ去っている。フィッシング集団「Tycoon2FA」が摘発されたが、脅威が完全になくなったというわけではない。
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