「組み込み」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

費用を抑え、運用負荷も減らした
取手市がVDIと決別した理由　更改費用「4倍超」を約1.7倍に圧縮
取手市は、従来使ってきたVDIの更改時期に、前回の4倍超の予算が必要という現実に直面した。そこで同市は別方式への移行を決断した。費用を抑え、運用負荷も減らした製品選定と移行の判断プロセスを紹介する。（2026/8/24）

「git branch」承認で攻撃コード発動？
無害なコマンドが引き金に　Cursorを狙う「環境変数改ざん」の恐怖
Dockerは、AIコーディングエージェントを狙った攻撃事例を紹介した。Cursorの脆弱性「CVE-2026-22708」を例に、コマンドの許可リストだけでは攻撃を防げないこと、取るべき対策を紹介している。（2026/8/21）

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）

”ひとり情シス”を救うRAG活用術【第2回】
【漫画付き】"RAG導入失敗3例"と処方箋　「入れても使われない」を終わらせる
経営層の肝いりで進めたRAG導入。でも誰も使わない――。このような企業にはどのような特徴があるのか。そして、どのような対策を取ればいいのか。ひとり情シス協会の清水 博氏が、同協会の調査結果を基に解説する。（2026/8/20）

データ連携が招く情報漏えい
「Claude Code」「Codex」の急速普及で“従来のセキュリティ”が崩壊する
AIツールの普及が進む中、企業のAIセキュリティ課題はシャドーAIの発見からAIエージェントの管理へと移行している。AIツールが自律して動く時代における新たな脅威と、その対策方法を紹介する。（2026/8/19）

「止めない」AI統制術
「AI全面禁止」は悪手　Fintech2社が実践するシャドーAI封じの極意
AI利用の全面禁止は技術革新を阻むが、現場の暴走は漏えいを招く。「ダメ出し役」を脱却し、シャドーAIを制御しながら開発コードの8割超をAI化させた金融企業2社の現実的なアプローチに迫る。（2026/8/18）

生成AI活用を「個人の便利」から発展させる
「既存業務をそのままAI化」で効率化は止まる　情シスの業務プロセス再設計
AI活用を進めているものの、個人の作業補助にとどまり、業務改善にはつながっていないという声がある。AIで仕事の進め方を変えるにはどうすればいいのか。「個人の便利ツール」を脱却するAI活用の勘所を紹介する。（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）

面接官の「AI無理解」が招く悲劇
優秀なAI人材ほど“AI遅れ”企業を敬遠　転職先選びで見送られる企業の条件
AI活用レベルが高い人ほど、転職先企業のAI活用体制をシビアに評価している実態が明らかになった。その一方で、企業のAIツール導入や組織風土のアップデートは遅れがちだ。優秀なAI人材から選ばる企業の特徴とは。（2026/8/13）

ボトルネックは「評価データ」
AIエージェント開発を「20倍高速化」　中南米の銀行が本番データを待たない理由
デジタル銀行のNubankは、AIエージェントの出荷、改善速度を20倍に高める「SimulationMaxxing」の手法を紹介している。従来数週間かかっていたA/Bテストや評価サイクルを短縮、顧客満足度（TNPS）を向上させた。（2026/8/13）

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）

The Linux Foundationが新組織設立
情シスを悩ますAIの費用対効果　IBM・Oracle・SAPら30社が業界標準づくり
The Linux Foundationは、AIの総所有コスト（TCO）やビジネス価値、投資対効果（ROI）をベンダー横断で評価する業界標準の策定を目指す新組織を設立した。その問題意識や狙いは。（2026/8/11）

「教える側」ばかりが疲弊する現状
先輩エンジニアの8割が育成に重圧　半数が「評価・給与に反映されない」不満
IT人材不足が深刻化する中、開発現場の若手や中堅エンジニアにとって後輩の育成は重要な業務だ。しかし、指導者は「評価されない」という不満や重圧を抱えている。現場を疲弊させる構造的な課題とは。（2026/8/10）

DLPだけでは生成AIを守れない
AIが「無能な働き者」に？　NRIセキュアが警告するリスクと5つのセキュリティ対策
AIエージェントは導入すれば終わりではない。NRIセキュアテクノロジーズの代田晃基氏は、AIエージェントにひも付くリスクや5段階の対策を紹介した。（2026/8/19）

優秀なAIよりも現場が求めているもの
「AIツール」の配布はただの無駄遣い？　成果を分ける“週2時間の研修”
経営層は「従業員がAIツールを使おうとしない」と嘆くが、本当の障壁は別のところにある。AIツールの潜在能力を最大限に引き出し、重大なミスを避けるために、企業が投資すべき取り組みとは。（2026/8/3）

IBMが示す生成AI最適化の新常識
ファインチューニングはもう不要　IBMが解説する「モデル最適化の5ステップ」
「とりあえずファインチューニング」の時代はもう終わったのか？　IBMのマーティン・キーン氏が、ファインチューニングの位置付けの変化について説明した。さらに、実務で推奨されるモデル最適化の手順を紹介した。（2026/7/30）

AI・DX関連案件が3.1倍に増加
コードは書けても案件が取れない　ITフリーランスを左右する「対面コミュ力」
レバテックは、同社のデータを基にした「ITフリーランス市場動向」を発表した。AI・DX関連案件が1年間で約3.1倍に増える中、技術力に加え、これからのITフリーランス人材に求められるスキルが示唆された。（2026/7/29）

ゼロトラストで守る機密情報
厚労省の“パンク寸前”な情報公開事務　Oracleの「生成AI」でどう変わる？
開示請求の増加と事案の複雑化によって、厚生労働省の情報公開事務は手作業による限界を迎えつつある。これに対し、厚生労働省はOracleのサービスを用いてAI活用システムを開発した。どのように現場を救うのか。（2026/7/27）

DX動向調査2026
効率化91.6％、でも売り上げ向上3.9％　IPA調査に学ぶDXの落とし穴
情報処理推進機構（IPA）は国内企業1799社を対象とした「DX動向調査2026」の要点を公表した。本稿は、調査結果を基に、情シス担当者が「今すぐ取り入れたいお薦めアクション」6つを紹介する。（2026/7/23）

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）

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）

AIエージェントの本番導入を支援
ITコンサルやSEと何が違う？　急浮上「FDE」にAWSが10億ドル投じる理由
AWSは、顧客企業の現場でAIエージェントを共同開発するFDE部門の設立を発表した。10億ドルを投じ、試作から本番導入、自社運用への移行までを支援する。（2026/7/20）

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）

品質と生産性を両立するAI活用：
生成AIで開発工数を圧縮　「工数150分の1」を叩き出した実例
生成AIの活用が広がる一方、PoC止まりで成果を出せない企業は多い。そんな中、AI駆動開発を確立し、レガシーシステムの刷新だけでなくシステム開発全体の工数を削減する企業が現れた。（2026/7/22）

意図的な“破壊”がもたらす恩恵
構成変更のたびにおびえない　AWSネットワークに「カオス」が必要な理由
ネットワーク構成の変更作業はシステム障害を引き起こすリスクを抱えている。AWSのインフラにおいて、標準ツールと「意図的な破壊」を組み合わせることで不安を払拭する方法とは。（2026/7/15）

「アクセス集中」をどうさばくか
“W杯の熱狂”とビッグセールが重なったら？　Amazonが挑む「パニック予測」
ブラックフライデーセールなどの急激なトラフィック増に対し、負荷検出後のシステム拡張では限界がある。Amazon.comは機械学習を用いて、いかに数千のサービスを事前拡張しているのか。（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）

新品に手が出ない消費者の実態
「iPhone 13」などのスマホ下取りが急増している理由　新品はやっぱり高過ぎる？
スマートフォンの価格が上がり続ける中、古いスマートフォンを下取りに出して「整備済み品」を選択する消費者が急増している。なぜこのような事態に陥っているのか。（2026/7/7）

評価されるのは「書かない」技術者？
AIで3年後に最も姿を変えるIT職種は？　6人のリーダーが明かす未来
AIはITの仕事を奪うのではなく、その本質を「実行」から「判断と調整」へ激変させる。3年後、評価されるのは作業をこなす人ではなく、AIを指揮する「オーケストレーター」だ。IAMやサポート、開発の現場で起きる地殻変動と、情シスが今すぐ手に入れるべき新たなスキルの正体を解き明かす。（2026/7/3）

厳しい要件に応えるAIツール提供
インフラの限界を「Oracle Cloud」と「Kubernetes」で打開するAIベンダーの挑戦
AI導入においてインフラの費用とセキュリティは大きな課題だ。OCIとオープンソースツールを組み合わせ、規制の厳しい企業でも安全に実行できるシステム構成を構築したCohereのインフラ戦略を紹介する。（2026/7/2）

2300店舗を支えるインフラ刷新
通信障害でも「店を止めない」　ホームセンター大手が挑むエッジインフラ運用
顧客体験の向上にはリアルタイムなデータ連携が不可欠だが、実店舗のコンピューティングリソースには限界がある。The Home Depotは旧システムの限界に直面し、どのような工夫でインフラを全面刷新したのか。（2026/7/1）

AI本番運用も「オンプレミス回帰」
AIインフラの「パブリッククラウド離れ」が急速に進む“当然の理由”
AIツールの活用が本番運用へ移行する中、Broadcomの調査によると、インフラとしてパブリッククラウドを選ぶ企業が減少している。背景には何があるのか。足かせとなっている3つの問題を取り上げる。（2026/7/1）

IBMが解説する本番運用で失敗しない設計思想
“何でもお任せ”は正直無理――AIエージェントを活躍させられる業務4選
AIエージェントへの期待が高まる一方、本番環境で失敗が発生する場合がある。IBMのコンサルタントが、実業務で有効な4つの活用パターンと、情シス部門が重視すべき設計原則を解説する。（2026/6/29）

人間による管理は限界に
受信トレイ全削除の“怪談”も AgenticOpsを阻む「信頼」の壁
インフラの複雑化が人間の管理限界を超える中、AIエージェントが自律運用を担う「AgenticOps」への期待が急速に高まっている。しかし、LLM特有の不正確さや予期せぬデータ削除リスクが導入の障壁だ。ルールによる制御とAIの柔軟性の間で揺れる中、コストを抑えた特化型モデルやデータ統合が突破口として浮上している。（2026/6/27）

野良AIがインフラを破壊する？
AIの“暴走”を防ぐID管理とは？　Red Hatが語る「Kubernetes」による防御策
自律的に動くAIエージェントの普及によって、システムにおけるガバナンスの欠如や暴走が懸念されている。Red Hatが提唱する、人とAIを区別せずに管理するアプローチとは。（2026/6/26）

数字だけを追うとゲームがつまらなくなる
「ポケモンGO」の運営は“AI任せ”だと大失敗？　レイドを支えるインフラの正体
Nianticは「Pokemon GO」の人気機能において、参加率の数値を追い求めた結果、街が同じキャラクターだらけになるという致命的な問題に遭遇した。データへの過信が招くリスクに、同社はどう立ち向かったのか。（2026/6/25）

「公式アプリ」でも安全ではない？
iPhoneとGalaxyを狙う見えない攻撃の実態　53％の企業で“古いOS”放置
Jamfの調査によって、53％の企業が脆弱な古いOSのデバイスを使用している実態が明らかになった。何も操作しなくてもデバイスが乗っ取られる「ゼロクリック攻撃」などの脅威から、自社のデータを守るには。（2026/6/24）

過去の「安全策」が負の遺産に
Expediaがインフラ設定の“闇”を解明した方法　年間2000万ドル削減の裏側
インフラの規模拡大に伴い、クラウドサービスの費用削減とシステムの信頼性維持は相反する課題になりがちだ。財務チーム主導の強引な費用削減は障害のリスクを招くExpedia Groupはこのジレンマをどう打破したのか。（2026/6/24）

3年後の企業競争力を左右する要素とは
AI活用の壁は「人材不足」ではない？　調査で判明した“PoC止まり”の真の理由
フライウィールは、従業員1000人以上の企業に勤務する426人を対象とした「AI活用実態調査2026」の結果を公表した。調査から、AI活用の最大の課題は人材不足ではなく、別の要素であることが分かった。（2026/6/19）

ConcurにAIを追加し申請ミスを防止
年間4000時間削減　野村不動産が経費精算に生成AI実装で手作業を軽減
野村不動産ホールディングスらグループ会社6社は、経費精算システム「Concur」に生成AIを組み込み、申請ミスの防止と差し戻し対応の削減に取り組み、約4000時間の業務効率化を見込む。導入の決め手は？（2026/6/18）

ROIを証明できると答えた企業はわずか6％
生成AIで成果が出ない企業が甘く見ていた「4つの課題」
Atlassian Teamwork Labの調査によると、AIを活用して持続的な成果を上げていない部門には共通する「4つの課題」が、成果を挙げている部門には施策の「3つの柱」があった。（2026/6/16）

手作業の防御では間に合わない
AIが次々に脆弱性を悪用　Googleが提唱する“手遅れ”を防ぐセキュリティ戦略
汎用AIモデルの進化によって、かつてない速度でサイバー攻撃が加速している。未知の脅威に対し、企業はいかに防御体制を構築すべきか。Googleが提唱する、AI技術を活用した防衛ロードマップの要点を解説する。（2026/6/15）

「ライセンス配布係」から「運用設計者」へ
営業現場の半数が資料作成でAIを活用　情シスが「安全対策」以上にやるべきことは
スライドチームが営業担当者293人を対象に実施した調査によると、資料作成業務に生成AIを利用している人は半数以上に達した。AIの普及に合わせて情シスは営業担当者をどのように支援すればいいのか。（2026/6/10）

抽選でAmazonギフトカードが当たる
「制御用組み込みPC」に関するアンケート
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にAmazonギフトカード（3000円分）をプレゼント。（2026/6/3）

“不要なパッケージ”が招く脆弱性
大量アラートにもう悩まされない　「発生元」を断つコンテナセキュリティ運用術
アプリケーションのコンテナ化が浸透する一方、脆弱性スキャナーが発する過剰なアラートに現場は疲弊している。推奨されてきたベストプラクティスはなぜ形骸化するのか。真に機能する保護策を専門家が解説する。（2026/6/2）

Confluence、M365、Notionなど
AIナレッジ管理ツール10選を本音で比較　自社に最適なのは？
生成AIを活用したナレッジ管理ツールは、断片化した情報を集約して業務を効率化するが、製品ごとにガバナンスや拡張性の差は大きい。Confluence、M365、Notionなど主要10製品を比較し、評価基準を詳説する。（2026/6/2）

「Claude」も陥る矛盾
AI生成コードの約半分に脆弱性　自動化の暴走を食い止める「DevSecOps」実践術
AIツールによるコード生成が普及する中、生成されたコードのほぼ半数に脆弱性が潜む事実が明らかになった。AI特有の新たな脅威に対し、開発とセキュリティ対策を一体化する「DevSecOps」による防衛策を紹介する。（2026/5/28）

押さえるべき役割分担
MCP vs. ADK――競合ではなく「連携」で動く最新AIエージェントの裏側
AIエージェント開発で注目を集める「MCP」と「ADK」について、Red HatとIBMのエンジニアが役割の違いを解説した。両者は競合する存在ではなく、補完し合う関係だという。（2026/5/28）

大企業の導入率64.7％
中小企業の6割が「AI不要」　深刻化する大企業との”AI活用格差”
ラグザスの調査によると、大企業と中小企業、都市部と地方企業の間で生成AIの導入や活用に格差が生じていることが分かった。格差を是正し、生成AIの利用を推進するために企業ができることを整理する。（2026/5/27）

「AIペレストロイカ」は吉となるか
SAPが歴史的転換　聖域”ERPデータ”開放に踏み切った王者のジレンマは
AIの普及により、SAPはERP内に蓄積された膨大なビジネスデータの開放を迫られている。長年「閉鎖的」と評された王者は、いかにして「データの聖域」を守りつつ、AI活用の基盤を整えようとしているのか。（2026/5/26）

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