「Google」関連の事例・比較・解説などの記事一覧

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全出力に「電子透かし」
Claudeの不可視透かしに批判殺到　著作権消失や誤判定に潜む企業リスク
Claudeが導入した不可視の電子透かしが物議を醸している。わずかな校正や翻訳でもAI生成と判定される過剰適用やコード著作権喪失の懸念など、企業の生成AI活用に影を落とす盲点を解剖する。（2026/8/21）

「全部LLMに考えさせない」が重要
Skillsは簡単だから誤る　AIエージェントを壊さず運用する5つの原則
IBMのマネジャー、マーティン・キーン氏によると、Agent Skillsは仕組みが単純だからこそ作り方を誤りやすいという。同氏が、Agent Skillsを適切に構築、運用するための5つの原則を紹介する。（2026/8/20）

「改ざんに気付けない」リスクを解消
伊予銀行、Google マップの店舗情報管理工数を3～4割削減へ　改ざんの早期検知も
ITベンダーのカンリーは、伊予銀行が「カンリー店舗集客」と「カンリー店舗検索ページ」を導入したと発表した。同行の店舗150件の情報管理を一元化し、関連業務の工数を3～4割削減したという。（2026/8/20）

OSSから商用版へかじを切った理由
93％がAI導入も統制は12％止まり　欧州製薬大手が選んだAIエージェント管理術
AI導入企業の9割がガバナンス不足に陥る中、製薬大手UnipharはOSSから商用基盤へ移行。400超の業務フロー可視化とAIエージェント統制を両立させた、厳格な規制時代を生き抜くIT基盤の現実解に迫る。（2026/8/18）

EDR掌握に全ユーザー遮断も
米大手も陥ったAI活用のわな　セキュリティカンファレンスで起こったセキュリティ崩壊
生成AIの急速な導入が思わぬセキュリティ崩壊を招いている。Black Hat会場で判明したMCPサーバの脆弱性から、大手企業さえ陥る「暗号化軽視」の実態と、情シスが今すぐ点検すべき盲点を解き明かす。（2026/8/18）

企業が“マルチベンダーAI”を使う理由
Microsoft 365一強に挑むAnthropic　2万社データで判明した企業AIの使い分け
特定のAIツールだけに頼るリスクや限界が指摘されている。2万社以上のアクセスデータを分析したOktaの調査によると、過半数の企業が単一ベンダーに固執しない選択をしているという。「適材適所」のAI活用法とは。（2026/8/17）

PwCとトレンドマイクロが警鐘
日本は導入も統制も“最低水準”？　AIエージェントの弱点の防御策
自律的に行動するAIエージェントの普及が進む一方、新たなサイバーリスクが浮き彫りとなっている。トレンドマイクロの検証で明らかになった、AIが意図せず機密情報を漏えいさせてしまう手口と、その対策とは。（2026/8/13）

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）

「AIエージェントって何？」を手元で試せる
話題の「OpenClaw」をJavaで動かす、情シスが試すAI「ClawRunr」
AIエージェントを全社導入する前に手元で動かしてみたい――。この希望をかなえるのがJava製の個人向けAIエージェント「ClawRunr」だ。同製品を開発するロナルド・デフィサー氏は、その挙動や限界を紹介する。（2026/8/13）

なぜAI開発は頓挫するのか
95％が失敗するAI開発　「YouTube」チームが選んだ“常識破りの解決策”
AI技術の発展で開発の迅速化が進む一方、ほとんどのAI製アプリケーションが検証段階で立ち消えてしまう現実がある。「YouTube」開発チームはいかにしてこの壁を越え、開発のスピードと安全性を両立させたのか。（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）

機能ごとの“ツール乱立”に終止符
セガサミーHDがGoogleのセキュリティサービスで“ログに埋もれる現場”を救う
少人数体制のセキュリティ運用は特定の担当者に負担が集中しがちだ。運用の属人化とシステムの老朽化というジレンマを抱えていたセガサミーHDは、この状況をどう解消したのか。（2026/8/6）

AI時代の新たな「集客の壁」
「ChatGPT」は人間の17倍口コミを読む　AI独自のWeb検索ルールとは？
従来のSEO対策だけでは、情報がAI検索に拾われない恐れがある。ChatGPTを構成する3種のクローラーの挙動を分析したところ、人間の閲覧とは全く異なるパターンが浮き彫りになった。どう対策すべきか。（2026/8/6）

MFAやOAuthの落とし穴
アスクルはなぜ侵害されたのか　クラウドの安全神話を崩す「例外」の正体
組織がクラウドサービスを導入するにつれて、セキュリティ管理はますます複雑になる。アスクルなどの著名企業も、現場のやむを得ない事情で生じた「例外」から侵害を受けた。なぜ対策のセオリーは崩れるのか。（2026/8/5）

報告書作成時間を80％削減　受注率15pt向上
AIエージェント成功の鍵は「社長の朝のルーティン」　ジャロックの営業AI定着術
セールスフォース・ジャパンは、物流機器を手掛けるジャロックが「Agentforce」を営業活動に導入し、受注率15ポイント向上、報告書作成時間を80％削減したと発表した。（2026/8/4）

情シスキャリアをアップデートする【第8回】
IT未経験から経営層の相談相手へ　花キューピット星野氏が「便利屋」を脱するまで
花キューピットのシステム開発部副部長を務める星野氏は、IT未経験で入社した人物だ。その歩みから、情シスが事業に貢献し、キャリアを築くためのポイントを探る。（2026/8/4）

「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）

割引頼みの販促をやめる
分析に1カ月かかる“手書きSQL”から脱却　「and ST」が実現した分析の民主化
データ分析は事業成長に不可欠だが、専門知識が求められるため属人化しやすい。「and ST」はSQL依存のデータ抽出を脱却し、インサイト獲得にかかる時間を最大1カ月から数分に短縮した。その仕組みとは。（2026/7/31）

データは戻っても業務は止まったまま？
クラウドの「バックアップ成功＝復旧完了」は危険な思い込み
バックアップさえ取得していれば、システム障害やデータ消失から完全に復旧できるとは限らない。単なる「データ復元」が「サービス復旧」に直結しないのはなぜか。（2026/7/30）

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）

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）

「認知の降伏」と3つの落とし穴に注意
「説明できないならリリースしない」　Googleディレクターが説くAI開発の原則
Google Cloud AIディレクターのアディ・オスマニ氏は、AIエージェント時代のエンジニアには、「AIより速くコードを書く」といったスキルではなく、別のスキルを持つことが重要になると説明する。（2026/7/27）

自律型AIエージェントの安全な導入ガイド
OpenClawのスキル17％に悪性コード　勝手に使われる前の5つの防衛線
爆発的に普及する自律型AI「OpenClaw」。その高い利便性の裏で、脆弱性や悪意ある拡張機能による漏えいリスクが急浮上している。シャドーIT化を防ぎ組織を守るため、今CISOが講ずべき「5つの防衛線」とは。（2026/7/24）

組織をプロアクティブな姿勢に変革
アラート47％削減　オープンハウスが捨てた「全部メール通知」の監視体制
昼夜を問わず届く大量のアラートメール。重要度の低い通知に忙殺され、致命的なインシデントへの着手が遅れるリスクを、オープンハウスグループはどのようにして脱却し、プロアクティブな対処体制を築いたのか。（2026/7/24）

「想定問答」作成の裏側
深夜残業の温床　“国会答弁”の過酷な業務はAWSの「生成AI」で救えるか？
国家公務員の重い負担になっている国会答弁の「想定問答」作成。この過酷な業務を救うために、ある中央省庁がAWSと組んで、短期間で高い評価を得る生成AIアプリケーションを開発した。開発を成功に導いた工夫とは。（2026/7/23）

Officeライセンスを将来7割削減へ
「仕事はOfficeで行うもの」　創業100年超の住宅企業が「脱Office」できた5つのコツ
1910年創業の住宅関連企業ヤマネホールディングスは、Google WorkspaceとGeminiの全社導入を進めている。将来的にMicrosoft Officeのライセンスを約7割削減する方針だ。（2026/7/23）

開発スピードと安全のジレンマ
AI内製化を爆速で進めたテレビ朝日　追い付かないセキュリティをどう立て直したか
テレビ朝日は、AI技術を活用した内製開発の加速に伴う「Google Cloud」のセキュリティ課題を解決するため、「Cloudbase」を導入した。専任の担当者を置かず、少人数のチームで運用体制を構築した方法とは。（2026/7/22）

TechTargetジャパン　ベストヒット【システム運用編】
【1枚要約】2026上半期トップ5記事：完璧な設計でも3000万円溶けたAWS失敗事例
2026年1～6月にTechTargetジャパンで人気を集めたシステム運用系記事5本を図で要約しました。複雑な市場の動向やトレンドキーワードを一目で理解し、最新事情をキャッチアップできるヒントを凝縮しています。（2026/7/22）

SMS認証廃止までに何をすべきか
SMS認証が「Microsoft Entra ID」から消える　情シスが2027年までに進めるべき対応は
Microsoftは2026年9月1日から「Microsoft Entra ID」でパスキーの登録を順次促し、2027年2月1日に自社提供のSMS・音声認証サービスを終了する。企業の情シスが実施すべきことを整理する。（2026/7/18）

仕事を奪われないための備え
AIに仕事を奪われる人、奪われない人　分かれ目となる「4つの能力」とは
Google Xで最高事業責任者を務めたモー・ガウダット氏は、今後2～3年で雇用市場が大きく変化すると予測し、AI時代に個人と企業が身に付けるべき4つの能力を示した。（2026/7/17）

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）

専門家は「他の選択肢はない」と語る
覇権争いは終了？　SnowflakeやSAPが「Apache Iceberg」の採用を急ぐ理由
データシステムを提供するITベンダー各社が、オープンソースのデータ管理技術「Apache Iceberg」の採用に向けて次々と動いている。Icebergはなぜ、事実上の業界標準（デファクトスタンダード）になりつつあるのか。（2026/7/16）

1年かかる見込みのコード解析が1週間に
会社支給AIは現場で“無能”？　ロームが「Gemini」に乗り換えた理由と効果
業務効率化のためにAIツールを導入しても、専門的な業務では十分に活用できないケースがある。大手半導体メーカーのロームが、「Gemini」に切り替えて半導体開発の専門業務で成果を導き出した方法は。（2026/7/13）

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）

AIの「宇宙進出」を阻む壁は費用
迷惑施設と化したデータセンターの“逃げ場”は宇宙しかない？
電力や水資源の枯渇を招くとして、地上でのデータセンター建設に強い反発が起きている。そこで注目されているのが「宇宙データセンター」（SBDC）だ。その実現可能性と、現時点での課題を解説する。（2026/7/9）

ばらばらで制御不能なAIを生まない
AWSやAzureの枠を超える？　「AIのサイロ化」を断つマルチエージェント構成とは
社内で用途の異なるAIエージェントが乱立し、個別に運用され続けることで、複雑なビジネス要求を処理し切れなくなるリスクがある。AIエージェント同士を自律的に連携させ、安全に管理するための仕組みとは。（2026/7/8）

「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）

”年収アップ”への切符に
情シスの年収は資格で決まる？　「5つの職務領域」で選ぶ間違いない一手
情シス担当者がリーダー層を目指す際、どの資格を選べばいいのか。情シス業務にひも付く5領域で、役割拡大につながる代表的な資格と、実績を組み合わせて示す重要性を解説する。（2026/7/7）

スプレッドシートから「唯一の真実」へ
現場の「データ散落」をどう救う？　航空機整備大手が「単なる外注」を拒んだ理由
航空需要の急回復に直面したSAESLは、分散したデータと旧来の管理体制からの脱却を決断。Kyndrylをパートナーに迎え、ITとOTの融合や24件ものAI活用を推進している。契約交渉時間を50％削減し、15年落ちの設備さえも可視化させたDX手法とは？（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【前編】
「Teams」や「Zoom」は不要か？　AIでUCCツールを自社開発する利点と欠点
AI技術の進化によって、チャットやビデオ通話機能を備えたUCCツールの自社開発が現実的になりつつある。市販製品は便利な半面、高額な費用やベンダーロックインのわなも潜む。それぞれのメリットとデメリットとは。（2026/7/3）

「ベンダーロックイン」への誤解
AWSの恩恵を自ら放棄？　クラウドの「乗り換え自由」はリスクを生むだけなのか
特定ベンダーへの依存を避けるマルチクラウド戦略は、理想として扱われてきた。しかし、それがかえって運用負荷を増大させ、インフラを破綻させるリスクをはらんでいる。“起こらない災害”に備えることの無駄とは。（2026/7/3）

「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）

DatabricksのCTOが語る新思想「メタハーネス」
Claude CodeからCodexへ　履歴ごと引き継ぐDatabricksの「Omnigent」とは
Databricksは、複数のAIエージェントを統合管理するオープンソース基盤「Omnigent」を発表した。AIエージェントの企業利用でありがちな課題の解決に寄与するものだ。（2026/7/2）

「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）

“AI労働”の管理責任
AIの本格実装で人間が「承認マン」になるという致命的な死角
AI実装の難所は導入後の「制御」だ。ガバナンス欠如や形骸化した承認はコスト増を招き価値を毀損する。情シスが直面する「AI労働」の管理と責任、組織の壁を突破する具体的な処方箋を解き明かす。（2026/7/2）

OSS修正と開示も担う「Akrites」
OpenAI、Anthropic、NVIDIAも参加　Linux foundationが発足した「Akrites」とは
The Linux Foundationは2026年6月25日、重要OSSの脆弱性を修正し、責任ある形で開示する共同取り組み「Akrites」を発表した。情シスにとっては何が関係あるのか。（2026/7/1）

次世代分析基盤の選定軸
AI時代のBI選定　Tableau、Qlikを脅かす新興BIツールは？
BI市場がAIエージェント型分析へ移行する中、TableauやQlikなどの既存ベンダーと、Golden AnalyticsやGravityなどの新興ベンダーの違いが鮮明になっている。ツール選定に当たって何を軸にすればいいのか、整理する。（2026/7/1）

「データ起点」の新たなガバナンス
Oracleが主力製品を「9割引き」で放出してまで守りたかったもの
AIエージェントの普及は利便性を高める一方、新たなセキュリティホールを生むリスクをはらんでいる。Oracleはこの脅威に対抗すべく、主要なデータベース保護機能を2027年まで無償化。従来の境界防御を捨て、データ層に直接セキュリティを配置する「データ起点」の防御戦略へとかじを切る。（2026/6/26）

LLMの賢さだけでは勝てない
デモ止まりはもう終わり　IBMが明かすAIエージェント実運用のロードマップ
IBMのデータサイエンティストによると、AIエージェントをデモ段階から実用規模へと拡張する際に、開発者は「3つのわな」にはまるという。同氏はその解決に向けたシステム設計のポイントを紹介する。（2026/6/25）