「コンプライアンス」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

AI時代のデータ主権と新たな調達基準
AI時代に迫る「主権SLA」が市場トレンドに　情シスが知るべき「データ主権」の死角
自社データで学習したAIモデルも主権規制の対象になるのか。生データにとどまらず推論まで包括する「AI主権」は、守りのコンプライアンスから企業の競争優位を左右する戦略的武器へと転換しつつある。（2026/8/25）

旧式のインフラがAI活用を阻む
AI完全自律化はわずか9％　日本は「進化に追い付けない経営陣」が足かせに
企業のAI活用成熟度が回復傾向にある一方で、旧式システムに新技術を継ぎはぎする事態が起きている。先進的な企業と、システム連携に行き詰まる企業の決定的な差はどこにあるのか。（2026/8/24）

商談記録をSalesforceに蓄積
カインズがバイヤー業務に「bellSalesAI」を導入　選定の3つの決め手は
せっかく作成した商談記録が個人の手元にとどまっていてはもったいない。コンプライアンスの問題もある。カインズは、商品統括本部のバイヤーを対象に、「bellSalesAI」を導入したと発表した。選定の決め手は。（2026/8/24）

焦って買いだめするのは危険
止まらないSSDとメモリの高騰　買い足さずに危機を乗り切る方法は？
AIインフラへの投資増大によってメモリとSSDの価格が上昇している。焦ってストレージを買いだめすると、将来的な損失を招きかねない。高騰が起きるメカニズムと、危機を乗り切るための対策を紹介する。（2026/8/22）

見た目の美しさにだまされてはいけない
レビューで高評価だったAI生成コードが本番環境でエラーを多発する理由
開発現場でのAIツール活用が急速に進んでいる。しかし、コードレビューでは高品質に見えても、本番環境に投入するとトラブルが多発するケースが相次いでいる。深刻化する「エージェント負債」の実態と解決策は。（2026/8/21）

管理職が重視すべき「AIに代替できない力」
生成AIで部下からの質問は減ったけれど　管理職調査で見えた新たな課題
ジー・ブーンは、生成AIを業務利用する部下を持つ管理職310人のマネジメントに関する調査結果を発表した。調査結果からは、生成AI活用が進んだ後、管理職として注力すべき取り組みが浮かび上がった。（2026/8/20）

地政学リスクと規制を回避するために
AI導入88％の裏で迫るロックインのわな　情シスが守るべき4つの防衛線
規制強化や地政学的対立で特定AIが突然使えなくなるリスクが迫る。完全な内製化もベンダー任せも破綻する中、情シスが事業継続を守る「ハイブリッドAI主権」の現実解を解説する。（2026/8/20）

Salesforce調査で判明
日本のAIエージェント導入は遅れているのか　足踏みの理由と「慎重」戦略
カスタマーサービス部門でのAIエージェント導入において、日本は世界に比べて遅れている。しかし、導入済みの企業は高い精度と成果を短期間で実感している。日本企業特有の「品質重視」に基づいたAI戦略の実態とは。（2026/8/20）

端末更新のコストと運用負荷を見直す
Win11移行のコスト増を回避　情シスを救う「クラウドPC」移行の判断基準
端末の定期更新やWin11移行に伴う調達・キッティング負担に悩む情シスは多い。物理PCの買い替えを続けるべきか、クラウドPCへ移行すべきか。費用対効果と運用効率を最大化する見極め基準を示す。（2026/8/19）

取引先の安全性をどう検証するか
自社を守る「SCS評価制度」活用法　7割の企業が取引先起点の情報漏えいに直面
企業間連携の複雑化に伴い、取引先を起点とした情報漏えいが深刻な経営課題になっている。自社だけでは守り切れない死角にどう立ち向かえばよいのか。次期運用が迫る「SCS評価制度」を通じたリスク管理手法を探る。（2026/8/18）

「移行の二度手間」を防ぐ第3の選択肢
100億円の「Linux更新」を回避　みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
RHELのサポート終了を受けて、延命のためだけに多額の費用をかけ、強制的にOSを移行することは避けたいものだ。みずほ銀行が選んだ、100億円規模の移行費用を回避する「第3の道」とは。（2026/8/18）

世界的な規制乱立期を乗り切るために
「規制確定待ち」は命取り　情シスが今すぐ踏み出すべきAIガバナンスの6ステップ
世界中で相次ぐAI規制の制定に完璧な明快さを待つ時間はない。シャドーAIの把握からベンダー管理まで、法改正に即応できる柔軟なガバナンス体制を今すぐ構築するための実践アプローチを解説する。（2026/8/14）

AWS、Azure、Google Cloud接続を一元化
ANAが専用回線から移行した「NaaS」の全貌　ネットワーク準備が数カ月から数週間に
全日本空輸（ANA）は、旅客サービスを支えるネットワークの柔軟性向上に向けて、エクイニクスの「Equinix Fabric」を採用したと発表した。ネットワーク基盤移行の経緯を紹介する。（2026/8/13）

運用の仕組み化が成功の鍵
属人データ管理は2028年に限界へ　ゼタバイト時代に迫る情シスのガバナンス危機
データ量が爆発的に増えるゼタバイト時代で、容量確保だけを求める企業は破綻する。インフラ自動化、企業カルチャー、ガバナンスの3視点からデータを事業価値へ変える運用体制の構築法を解説する。（2026/8/12）

現場の不満を解消するリスク評価の活用法
セキュリティ対策が「形骸化」するわな　伝言ゲームを脱する企業文化改革
セキュリティ部門がリスク評価結果を抱え込むと、現場にはルールの押し付けと映り対策が形骸化する。事業影響への「翻訳」と草の根の対話を通じ、現場を巻き込むセキュリティ文化を構築する手法を解説する。（2026/8/12）

レガシーIoTが招くネットワーク侵害
脆弱なIoTをどう守る？　情シスが今ゼロトラストを選ぶ理由
従来のエンドポイント保護を適用しにくいIoT機器は、サイバー攻撃の格好の標的となっている。ネットワーク主導のゼロトラストを適用し、端末の横移動リスクを最小化する具体的なステップを解説する。（2026/8/12）

TechTargetジャパン　ベストヒット
「にゃんこ大戦争」がAWSを脱出した理由　無停止移行に潜む“わな”
稼働中のシステムを別のクラウドサービス移すのは至難の業だ。しかし、特定のサービスに依存し続ければ技術的負債は膨れ上がる。1億DL超の「にゃんこ大戦争」がいかに脱AWSを決断し、移行を完遂したかに迫る。（2026/8/10）

PAMとの違いや成功手法まで解説
「全能の管理者権限」はもういらない　情シスのための特権ID管理（PIM）実践ガイド
侵害の87％で横移動が発生する中、恒久的アクセス権の付与は致命的なリスクとなる。特権ID管理（PIM）の仕組みやPAMとの違い、運用上の過信を防ぎゼロトラストを確立する実践手法を明かす。（2026/8/10）

一定売上以上のAI利用企業も対象か
米「AIキルスイッチ法案」　情シスが今から備える5つのリスク回避策
米議会で提出された「AIキルスイッチ法案」は、AIの強制停止を企業に義務付けるものだ。一般企業にも波及しかねない同法案の実効性と技術的課題、情シスが講じるべきリスク回避策を解説する。（2026/8/7）

今盗み後で解読する「HNDL攻撃」の恐怖
2030年RSA廃止で迫る耐量子暗号移行　情シスが今すぐ仕込むべき5ステップ
量子計算機で既存暗号が解読される未来に備え、データを今収集し後で解読する攻撃が激化している。2030年の旧暗号廃止を見据え、情シスが今すぐ取り組むべき耐量子暗号（PQC）移行の5ステップと課題を解説する。（2026/8/7）

「偽物を見抜く」だけでは防げない
幹部の声も映像も偽造される時代　ディープフェイク訓練ツール選定5要件
ディープフェイク攻撃が生成AI時代の新たな脅威となっている。攻撃への備えとして訓練ツールを導入すべき企業とは。製品選定で確認すべき5つの機能とともに紹介する。（2026/7/31）

現場と情シスの深刻な認識ギャップ
6割が「管理できている」と誤認？　AI利用ログを約9割が未把握という深刻な実態
AIツールの業務利用が進む一方、導入企業の約7割がAIツール関連費用を正確に把握できず、約9割が利用ログを追跡できていない。このブラックボックス化した状態から抜け出すためには。（2026/7/30）

ログ激増とコスト高騰を解決する次世代基盤
SIEMの限界を突破する　データレイクが変えるログ管理の費用対効果
巧妙化する攻撃と激増するログに、既存のSIEMだけでは限界がある。コストを抑えつつ長期保存とAI解析を可能にする「セキュリティデータレイク」の戦略的価値から、特有のガバナンス課題までを詳説する。（2026/7/29）

現場の「パスワード忘れ」をどうなくすか
Joshinが「ピースサイン」で勤怠打刻　共用PCの「パスワード忘れ」を解消
店舗や事業所の共用PCで多発する「パスワード忘れ」は、IT担当者の時間を奪うだけでなく、打刻遅滞による労働時間管理のリスクを招く。Joshinがジェスチャーと顔認証の組み合わせでこの問題を脱した経緯は。（2026/7/29）

クラウド依存というリスクからの脱却
VMwareでの自社運用へマネージドKubernetesから移行　脱クラウドに挑む銀行の事例
特定ベンダーに依存しない運用を目指し、システムを自社インフラに移行するのは1つの手だ。しかしいざ自前で構築しようとすると想定外の動作などの問題に直面しがちだ。安定稼働を手にした銀行の事例を紹介する。（2026/7/28）

選定時の8つのポイント
レガシー移行ツール6選　AWS、IBM製品は何ができて何ができないのか
企業のレガシーシステム刷新を支援する製品やサービスが広がっている。本稿では、AIによるコード変換や移行計画、API化などを支援する6製品の特徴と、選定時に確認すべき8つのポイントを紹介する。（2026/7/27）

管理の放置が招く“隠れた危機”
「Macは例外」をやめませんか　情シスが見直すべき端末管理の4つの軸
「Windows」が大半だった企業システムは変わりつつある。この変化に対応できず、一部の特例として「Mac」を放置していると、深刻なガバナンス不全を引き起こしかねない。時代遅れの管理体制から脱却する鍵とは。（2026/7/25）

AIの自動改善で正解率が68％から80.2％に
もうトークンは燃やさない　AIエージェントの精度を上げるドメイン知識の組み込み方
AIエージェントの「自己改善」や、処理を繰り返す「ループ」への関心が高まっている。本稿は、自己改善で無駄なトークン消費を防ぎ、AIシステムの品質を継続的に高める方法を紹介する。（2026/7/23）

リスクを可視化する6つの点検項目
放置仮想マシンがランサムウェアを呼ぶ　インフラの「死角」をつぶす監査チェックリスト
セキュリティ監査を単なる形式的な対応で終わらせていないか。放置されたVMやシャドーITなど、インフラに潜む「死角」を可視化し、企業の回復力を高めるための実践的な監査手法と運用の鉄則を詳説する。（2026/7/23）

有効期限は「47日」へ
SSL証明書の手動管理は限界に　2026年の“更新ラッシュ”で障害続出を防ぐには
2026年3月、SSL証明書の最大有効期間が200日に短縮された。手作業による管理ではいずれ致命的なシステム障害を招く恐れがある。AWSやGartnerが警鐘を鳴らす中、破綻を防ぐために今すぐ取り組むべき対策とは。（2026/7/22）

「Amazon Bedrock」活用の最適解
“全てAI任せ”はやっぱり失敗する――オンライン決済「Stripe」の審査削減から学ぶ
金融コンプライアンスの審査は複雑化し、情報収集に膨大な時間を奪われる死活問題だ。決済大手のStripeは「Amazon Bedrock」を導入し、“全てをAIに任せる”というわなをどう回避したのか。（2026/7/22）

導入はゴールではなくスタートライン
高額投資でもAIが定着しない　4社に3社が抱える「信頼の欠如」
高額なAIツールを導入しても、なぜ現場に浸透しないのか。Deloitteの調査では実戦投入が進む企業は25％にとどまる。形骸化を防ぎ、生産性を引き出す業務再設計と「信頼されるガバナンス」の要点を解き明かす。（2026/7/22）

データの質は入り口で決まる
現場のスマートフォンが「データの墓場」になる？　情シスが陥るモバイル活用の死角
モバイルを単なる「システムの出先」と誤解していないか。データの真実は現場のスマートフォンから始まる。不適切な収集が招く情報の劣化を防ぎ、モバイルを戦略的なデータ拠点へと変えるためのガバナンスと統合術を詳解する。（2026/7/22）

重いデータ変換処理を廃止
トヨタが直面したRAGの限界　AWS「AgentCore」で実現するエージェント型AIとは
外部データを取り込んでAIモデルの精度を上げるRAGは、頻繁な情報更新が発生する状況では運用負担が重くなる弱点がある。トヨタ北米法人は販売店向けAIツールにおいて、この壁をどう克服しようとしているのか。（2026/7/21）

平均で7つのモデルを併用
“複数AI”の乱立で管理が崩壊する？　F5が警告する「AIインフラ」の危険性
目的に合わせて複数のAIモデルを並行稼働させる「マルチモデル化」が標準になりつつある。こうした構成が運用管理の複雑さやリスクを生む中、安全にAIツールを活用するには何が必要なのか。（2026/7/17）

「避けられない試練」だった契約書チェックを効率化
契約書レビュー時間を3分の1短縮　富士フイルムHDがWordで実現した法務DX
富士フイルムホールディングスは、法務向け文書編集ツール「BoostDraft」を導入し、契約書レビュー時間を約3分の1短縮した。レビュー時間の短縮以外に得られた効果は。（2026/7/16）

見栄えだけのAI活用が迎える限界
GitLabのCIOが警告　「トークン消費量」で成果を測る企業が陥る問題とは？
企業のAI活用において、トークン消費量を競う「トークンマキシング」という見栄えだけの指標が広がりつつある。GitLabはこの方針を警戒し、明確に拒絶している。表面的な目標が引き起こす、企業の誤った行動とは。（2026/7/15）

レガシー移行成功の裏で
実は厄介な「旧システム」の廃止　レガシー移行の盲点となる4つのリスクは
レガシーシステムの刷新は、新システムの稼働だけでは完了しない。旧システムを安全に停止するに当たって解消しておくべき4つのリスクを紹介する。（2026/7/15）

人員削減のつもりが大誤算
こんなはずじゃなかった「ChatGPT」　AI導入で“仕事が消えない”理由
「賢いAIツールを導入すれば、人件費を劇的に削減できる」という企業の予測は外れ、AI技術は期待された効率化を達成できていない。企業がAI技術から十分な利益を得るために直面している「見えない壁」とは。（2026/7/14）

脱「脱メインフレーム」へ？
Z世代ほど支持？　「時代遅れ」メインフレームの意外な現在地
IBMの公式ブログによると、メインフレームは世界の全取引の87％を支える。クラウドやAIが普及する中でも企業が利用を続ける理由を専門家の見解から探る。（2026/7/14）

Alibabaの反論と対立する主張
「Claude Code」がスパイウェアに？　AIの“パクリ”を防ぐ隠蔽コードの是非
開発を効率化するAIエージェントには、強力なシステム権限を持つことによる潜在的なリスクも伴う。Anthropicは自社のAIを守るため、「Claude Code」に検出システムを仕込んでいたという。何が起きていたのか。（2026/7/10）

AI時代のブラウザ戦略
AI検索で加速する情報の社外流出　従来のブラウザ制御が通用しない理由
生成AIが質問に直接回答する「AI検索」の普及に伴い、業務情報が外部サービスへ意図せず送信されるリスクが高まっている。情報システム部門が取り組むべき施策を整理する。（2026/7/10）

供給網とクラウドの断絶を防ぐ技術戦略
地政学リスクを侮るなかれ　供給網断絶に備える情シスの新常識
従来の災害対策では地政学リスクを防げない。輸出規制や制裁がクラウド利用を突如制限する今、情シスは何をすべきか。供給網やデータ主権から見てITインフラのレジリエンスを再定義する手法を解説する。（2026/7/9）

「AI任せ」にしない
Googleエンジニアが現場で利用　開発生産性を高める「10個の厳選プロンプト」
開発現場でのAIツール活用において、その場限りのプロンプトを使っていないだろうか。Googleのエンジニアたちが日々の開発に組み込み、コード品質の向上や見落としの排除に活用している10個のプロンプトを紹介する。（2026/7/8）

AIで自社開発か、既製品購入か【後編】
「CXツール」をAIで自社開発すると危険？　顧客データにもたらすリスク
パーソナライズされた体験を提供するために、AI技術を活用して独自のCXツールを構築することは一つの手だ。しかし顧客とのやりとりをAIに学習させることで、リスクも生じる。利便性と欠点のトレードオフとは。（2026/7/7）

Meta巨額賠償の衝撃
巨大テックの「法的新基準」に備えよ　情シスが今すぐ着手すべき3つの監査
Metaが児童保護やプライバシーを巡り巨額の賠償請求に直面している。特定プラットフォームへの依存がもたらす法的・財務的なリスクは無視できない。自社のITスタックを守るため、現実的なリスク管理手法を提示する。（2026/7/6）

AIで自社開発か、既製品購入か【中編】
ERPを「AIで自社開発」した企業の末路……結局市販製品が“優位”なのか？
AIツールを利用すれば、自社の要望に完全に適合したERP／SCMシステムのモジュールを手軽に作成できる。同時に、システム連携の不備など複数の問題を招も恐れがある。AIツールで自社開発する利点、欠点を比較する。（2026/7/6）

ゼロトラストはアーキテクチャそのもの
成熟への5カ年計画　情シスが知るべきゼロトラスト成熟の条件
境界防御が限界を迎える中、ゼロトラストへの移行は単なる技術導入ではなく、企業文化やガバナンスに関わる長期戦略だ。本稿では5年間の段階的ロードマップを提示し、確実に成熟度を高めるための実践手法を詳説する。（2026/7/4）

「オープンなAIモデル」とは何か【後編】
NVIDIAも採用の「OpenMDW」は救世主か？　AIライセンスの新たな形
複雑化するAIモデルの権利関係を整理するため、新たなライセンス「OpenMDW」が登場した。NVIDIAも採用するなど標準化への期待が高まる一方、一部の条項を巡る懸念の声もある。どのようなライセンスなのか。（2026/7/3）

「オープンなAIモデル」とは何か【前編】
Meta「Llama」も該当？　名ばかりの「オープンソースAI」がはらむリスク
「オープン」と称して公開されているAIモデルには、厳しい利用制限が設けられていることがある。こうした名ばかりの公開は、利用企業に深刻な法的トラブルをもたらす可能性がある。本当のリスクとは何か。（2026/7/2）

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