データ活用の重要性が高まっている。しかしAWSの専門家は、企業には「データを集めれば価値が生まれる」などの誤解があると指摘する。誤解をどのように改善につなげるかと合わせて詳しく紹介する。
生成AIやデータ活用の拡大に伴い、企業ではデータ整備の負担が増えつつある。Sansanの調査からは、データメンテナンス業務が、本来注力すべきIT業務を圧迫している実態が浮き彫りになった。
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。今回はカメラ画像データの利活用に関するガイドラインと、プライバシー配慮のポイントを問う問題です。
前任者が残したスクリプト、ベンダー納品コード、設定ファイルなど、情シスの仕事は「書く」よりも「読む」作業が多い。その作業を支援するのが、AIエージェント「Claude Code」だ。本稿では情シス業務での具体的な活用場面と注意点を解説する。
膨大な資料の検索や説明作業に時間をかける情シス業務に役立つのがGoogleの「NotebookLM」だ。本稿では、情シス業務で想定される活用場面と導入時の注意点を解説する。
「AIを入れれば安全になる」という甘い言葉は、経営層には通用しない。高額なAIセキュリティ導入に不可欠な「ROI」をどう弾き出すべきか。予算承認を勝ち取る方法を解説する。
人手不足対策の切り札とされるのが、AIによる従業員体験の向上だ。しかしAI活用には現場の離反や訴訟を招くリスクもある。情シスが守るべき「AI活用の境界線」とは。
オープンソースのAIエージェント「NanoClaw」を提供するNanoCoは、Dockerと提携したと発表した。OpenClawから派生したNanoClawの強みや、提携する目的を整理する。
2026年に予測される世界的なメモリ不足はPC市場の懸念材料だ。その上、AI活用を進めるにつれて、クラウド型AIサービスの利用費用も膨れ上がっていく。そうした悩みを抱える企業が「AI PC」に熱視線を送る理由とは。
開発支援のAIツール「Claude Code」の名前を耳にする機会が増えている。現場が試し始める前に仕組みや扱い方を理解しておきたい場合に備えて、導入手順と活用例、利用時の注意点を紹介する。
AIを導入したが誰も使わないという悲劇はなぜ起きるのか。デンソーは3万人の全従業員を対象に生成AIを導入し、月間利用率99％という驚異的な数字を叩き出した。そのわざとは。
複数ベンダーの機器が混在して複雑化するインフラは、人海戦術での障害対応に限界を突き付けている。ネットワーク復旧作業の省力化と属人化をなくすために、NTTドコモがAWSのAIサービスで構築したシステムとは。
OpenAIは、企業がAIをビジネス価値の創出につなげるための5つのステップを発表した。ステップの順番に進めることで、「PoC止まり」からビジネスの変革につなげられる内容だ。
英国キングス・カレッジ・ロンドンの研究で、主要AIモデルはシミュレーションされた危機の90％以上で核兵器の使用を解決策として提示した。AIの軍事利用のリスクを考える。
Microsoftは2026年3月、企業向けAI機能「Microsoft 365 Copilot」の大規模アップデート「Microsoft 365 Copilot Wave 3」を発表した。これに連動して、情シスの業務はどのように変化するのか。
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AI開発で利用されることの多い「Web API」の特徴とメリットについて理解を深める問題です。
情シス部門の業務自動化を進めるに当たっては、部内や上長への説明がひと手間だ。成果が見えやすく、自動化を進めやすいプロセス自動化例を6つ紹介する。
深刻な労働力不足とコスト高騰に喘ぐ山星屋は営業担当者300人を単純作業から解放し、提案の質を底上げするAIエージェントを投入した。その具体的な仕組みとは。
「AIを導入せよ」と迫る経営層。しかし、乱立するAIベンダーが突然倒産すれば、業務は停止し、IT部門は責任を問われる。ドットコムバブル崩壊の歴史から、迫り来る“はしご外し”のリスクと見極め方を読み解く。
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、AIの活用が市場競争に与える影響を踏まえ、独占禁止法の観点から問題となり得る行為について取り上げます。
Google Cloudは、本番運用を前提としたAIエージェントの設計、評価、展開を支援するドキュメント群を公開した。PoC段階からROI重視へ移行する中、安全に運用するための具体的な指針を示している。
EricssonとNTT Dataは、「企業向け5G」を共同提供すると発表した。グローバルで運用できるモデルを確立し、エッジAIをリアルタイムかつ自律的に稼働させる基盤を構築する。
サイバー攻撃が「高速化」しつつある。一方、攻撃者は長期間の潜伏を止めた訳ではない。IT部門はこれから何に注意すればいいのか。MandiantやReliaQuest、CrowdStrikeなどのレポートを基に整理する。
「AIシステムを導入したが、結局どれだけ得をしたのか？」という経営層の問いに、あなたは答えられるだろうか。AI技術の活用で“確実に成果が出る”10個の領域と、AIの導入効果の算出方法を公開する。
2026年2月、Anthropicが自社のAIコーディングツールでCOBOL近代化を加速できると発表した。AIはメインフレームの刷新をどう変えるのか。その限界とエンジニアの役割を整理する。
ITスキルの底上げを掲げながら、教える人材も、学ぶ時間も確保できていない――。「95％のリーダーが抱える矛盾」は、現場の疲弊とDX停滞につながる。必要な対策とは何か。
自律的に動くAIエージェントの導入は、効率化の劇薬か、あるいは制御不能なリスクか。設定一つで機密情報を拡散し、データを書き換える「AIの暴走」に対し、情シスが持つべき“最後の武器”を解説する。
米NISTは、AIエージェントの安全性と相互運用性確保に向けた「AI Agent Standards Initiative」を発表した。業界主導の標準策定やオープンソースプロトコル開発を促進するだけでなく、国民からの意見を広く募る。
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、機械学習モデルの納品後に精度が低下した場合の対処法についてです。
生成AIの普及で低品質なコード「AIスロップ」が増加している。OSSで進むGitHubやVouchの対策を手がかりに、情シスが成果物受領時に責任と品質を担保する方法を探る。
AIエージェントの利用料は、予測モデルやチャットbotと異なり、あるポイントによってコストが増減する。それは何か。本稿は、ビジネス価値に比例したコスト管理を実現するための7つの最適化策を解説する。
SAPやOracleが提唱する「自律型AI」はERP運用の救世主か、それとも新たな負債か。先行導入を率いるエキスパートが、短期間で成果を出すための構築プロセスを語る。
「生成AIで業務効率化」を期待しても、95％の企業が目に見える成果を出せずにいる。なぜ多額の投資が「期待外れ」に終わるのか。生成AIのROIを引き上げるためのポイントを説明する。
AIブームによるデータ爆発で、ストレージ管理者の負荷は限界に近い。解決策としてベンダーがうたうAI型管理ツールは救世主か、それとも「不要なコスト増」になるのか。
承認を経ずに使われる「シャドーAI」は、一律禁止すべきか、それとも許容すべきか。情シスに判断が集中する構造そのものが、AI活用と統制を難しくしている。本稿では「使われる前提」で線を引くための考え方を整理する。
企業でAI導入が進む一方、活用判断が情シスに集中し定着しないケースがある。「AI活用のPoC止まり」は「情シス依存」が理由なのか。役割と責任を再定義し、解決策を提示するための判断軸を紹介する。
企業の7割が業務標準化を自負する一方、AIツールの導入現場からは「プロセスが未整理だ」という悲鳴が上がっている。IT部門が苦しむ「アナログな標準化」と、AIツールが求める「構造化」のギャップを読み解く。
Gartnerは、機械的、定型的な業務に従事する人材の90％が2029年までにAIに代替されるとの見解を示した。企業に人材戦略と経営要件の再設計を迫る内容である。
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、「ChatGPT」を利用する際の秘密情報や個人情報の取り扱いに関する基本的な考え方を取り上げます。
AlphabetのCFOが、同社のソースコードの約50％はAIエージェントが生成しているという“衝撃の事実”を明かした。なぜ自動化の推進を急ぐのか。巨額のインフラ投資を支えるために、開発現場で何が起きているのか。
マサチューセッツ工科大学のレポートによると、数百万ドル規模の価値創出は5％にとどまる。一方、ROIを測定可能な活用領域も明らかになりつつある。本稿はその代表的な10分野を紹介する。
「Microsoft Azure」を利用してきたUnileverが、インフラを「Google Cloud」へ移行する。なぜ同社は安定した環境を捨て、リスクを冒してまで「乗り換え」を決断したのか。
ライオンはAIエージェント「Aconnect」を導入し、AIに自らの仮説を否定させることで、130年の歴史が産んだ「思い込み」を打破する。Aconnectを選んだのは、なぜなのか。
Microsoftは公式ブログで、世界の企業の意思決定者500人に対するAIエージェント導入の準備状況調査結果を基に、エージェント導入を成功させる5つのポイントを紹介した。
管理外のAIエージェントが特権を悪用してデータを持ち出すリスクが急増している。アリゾナ州立大学（ASU）は、この“新次元の脅威”にどう対抗したのか。ASUのCISOが語る。
Googleは「Google Antigravity」と「Gemini CLI」という2つのAI開発ツールを提供している。両者共にシステム開発や運用、コーディングに利用可能なツールだが、どのような違いがあるのか。
LinkedInは、採用業務を自動化するAIエージェントを発表した。その効果のほどと、エージェントの中身は。
2025年、GitHubにおける「最も成長している言語」の座を「TypeScript」が獲得した。なぜこの変化が起きたのか。「Python」すら押しのけてTypeScriptが選ばれた理由は何か。その技術的必然を解説する。
米運輸企業のCIOは、平日8時から18時勤務、週末は原則オフを徹底している。多忙な業務をどのように管理し、AI導入を推進しているのか。
忙しすぎて電話に出られない――。現場の悲鳴を、AIエージェントの導入で解決した「焼肉きんぐ」の決断から、企業の情シスが学ぶべき「攻めの省人化」の急所を突く。
用途に合わせて最適なサービスを使い分ける狙いで採用されたマルチクラウド戦略が、かえって管理コストの増加や脆弱性の発生を招く場合がある。マルチクラウド戦略を見直し、インフラ管理を簡素化するには。
企業が「AIで業務効率化、人員削減」を推し進めている中、JPMorgan ChaseのCEOは「AI導入の減速」を提言する。IT部門が直面する“無謀なプロジェクト”を食い止め、経営リスクを回避するための措置とは。
世界の主要銀行におけるAI導入に変化が見られている。2024年に50％だったOpenAIの採用比率が約33％に減少していることが、調査結果から明らかになった。OpenAI以外のベンダーに注目が集まる理由は。
Anthropicのプロトコル「MCP」はAI活用の幅を広げるが、セキュリティ機能が欠如している。MCPが凶器にならないようにするために、今すぐ講じるべき3つの防御策とは。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
AI需要の爆発によりGPUの価格高騰と調達難が続く中、Microsoftが発表した独自AIチップ「Maia 200」。これは単なる新製品の発表ではない。NVIDIA依存からの脱却、そして企業のAI運用コストを劇的に左右する「ゲームチェンジャー」となる可能性がある。
「人件費の削減のために生成AIを導入する」という考えは、成り立たなくなる可能性がある。Gartnerは2030年までに生成AIのコストが人件費を超えると試算した。企業のAI活用方針は今後どうすべきか。
攻撃者もAIを使っているというベンダーの煽り文句に、経営層も焦りを感じている。だが、実態のないAI機能を導入すれば、企業は痛い目に合う可能性がある。対策は何か。
AI導入を成功に導く拠点として注目されるAIセンターオブエクセレンス（AI CoE）だが、設立すれば成果が出るとは限らない。実効性あるAI活用の鍵を握るのは、その“運用の質”にある。何をすればいいのか。
生成AIの活用を、PoCには成功しても本番環境での活用に至っていない企業がある。本番運用までの壁を乗り越えた企業は何をしたのか。
「AIスロップ」は、企業のデータ品質や経営判断に悪影響を与えたり、低品質なデータをAIモデルが再学習する悪循環を生じさせたりする可能性がある。こうした事態を防ぐために、CIOやIT担当者は何をすべきか。
AI導入に一度失敗した企業が、なぜ再挑戦で成果を出せたのか。属人化した発注業務とExcelの限界を突破した、食品企画のジェイ・ファームが選んだAI活用法とは何か。
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、生成AIの利用において誤解されやすい著作権の考え方を取り上げます。
クラウドインフラ企業Railwayは、シリーズBラウンドで1億ドルの資金調達を完了した。同社のサービスや、注目される理由、課題を紹介する。
5000台超のVMwareサーバを抱える企業が、システムのAWS移行に向けAIを活用して準備工程を10倍高速化した。AIを使って具体的に何をしたのか。
リバースエンジニアリングに生成AIを活用することで、レガシーシステムの仕様を明らかにする作業を効率化できる可能性がある。モダナイゼーションに生成AIを使うときの注意点と、国内ベンダーのサービスを紹介する。
生成AIの導入が一巡し、企業は“目新しさ”から“実装”へと移行しつつある。このステージを、CIOはどのように乗り切るべきか。ヒントと戦略を探る。
ある調査によると、インドではAIの業務利用が拡大する一方、人員削減が進んでいない実態であることが分かった。インドの特徴的な点は何か。
高性能なAIモデルは便利だが、従量課金が経営を圧迫している現実が調査から浮かび上がった。なぜ浪費が止まらないのか。企業の生成AI利用料金を圧迫する3つの理由と、コスト構造を根本から見直すための具体策とは。
コロナ禍で急増したIT人材の需要が落ち着く中、企業は高度スキルを持つIT人材の確保に新たな課題を抱えている。特にシニア層の離職を防ぐための策は。
円安や地政学リスク、経済安全保障政策を背景に、2026年はAIインフラの「国内回帰」が進む可能性がある。NVIDIAと提携する国内企業の動向から、情シスが取るべきインフラ戦略の最適解を探る。
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「プロンプトエンジニアリング」に関する記述を題材に、試験でも現場でも押さえておきたい考え方を確認します。
生成AIの導入が活発化する一方で、期待した成果を得られず失敗に終わるプロジェクトがある。成功と失敗を分ける要因は何か。生成AIの導入を実際の成果につなげるためのポイントが学べる3つの資料を紹介する。
Salesforceは、AI時代における人材と組織の変革を支援する「AI Fluency Playbook」を公開した。生成AI活用の成熟度向上とビジネス活用を成功することを目的としている。具体的な内容は。
NECはAIを取り入れた営業支援ツールを採用して手入力を不要にするプロジェクトに着手した。経営層に情報を迅速に届けるとともに、「できる営業」の商談術を知識化する。
「PostgreSQL」をはじめとしたOSSのDBMSは、ユーザー企業で広く普及している。しかしこうしたOSSの「コストを削減でき、ベンダーロックインを防げる選択肢」という前提は崩れつつある。それはなぜか。
IT部門が今目を向けるべき事項は、「AIに仕事を奪われる」という懸念よりも、ブーム沈静化後の「後始末」だ。IT部門に押し付けられる「新たな責任」と、組織崩壊を防ぐために今すぐ打つべき「4つの防衛策」とは。
Cloudflareは、ITインフラのモダナイゼーションとAI活用、セキュリティ強化の関係を分析した調査レポートを公開した。モダナイゼーションが企業に与える影響を明らかにしたものだ。
Gartnerは、CHRO（最高人事責任者）が2026年に取り組むべき9つのトレンドを明らかにした。
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、画像データに人間には判別できないほどの微小な変更を加え、AIの分類結果を誤らせる手法について取り上げます。
AI技術の活用はいまや、企業の事業戦略で重要な位置を占めるようになった。ITリーダーやIT担当者が気にすべき領域はもはや“技術的な進化”だけではない。2026年に押さえておくべきAI活用の動向を7つ説明する。
企業のAI活用が進む中、2026年は「ストレージ部品の枯渇」「価格高騰」がIT予算を直撃する見込みだ。調達不能やセキュリティ事故といった最悪のシナリオを回避する、“転ばぬ先のつえ”となる5つの予測を解説する。
NVIDIAが発表した次世代プラットフォーム「Vera Rubin NVL72」。その驚異的な性能は、企業にとって「待望の福音」か、それとも「既存投資を無に帰す脅威」か。
AWSの年次イベントで、Lambdaの運用を通じて年間3万ドル以上の不要な課金が発生した企業の事例が紹介された。その後同社は利用料金を97％削減できたという。何をしたのか。
2025年、企業はさまざまな場面で人工知能（AI）を導入し、その成果に注目した。成果を次のステップに生かすための分岐点はどこにあるのか。データ分析の専門家が2025年のAI動向を踏まえて紹介する。
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。今回は最初のAIブームで注目された探索・推論型AI製品の特徴を押さえます。
AI技術が進化したことで、サイバー攻撃の自動化や高度化が進みつつある。“人のように振る舞う”AI技術や、人間の制御を超えようとするAIエージェントに対し、企業はどのようなセキュリティ対策を取るべきなのか。
AIエージェントの活用が広がる一方、ある調査によると、関連プロジェクトの80％が本番環境に到達していないことが明らかになった。失敗の背景にある障壁と、IT部門が押さえるべき4つの要素を整理する。
AI技術が進化する中で、企業はどのようにITシステムを刷新していくべきか。さまざまなITベンダーのトップへのインタビューを基に、2026年の日本やAPACのITトレンドを9つ取り上げる。
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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