英ロイズ銀行は2030年までに全顧客対応をAI化する。全行員6.7万人をリスキリングし、エージェント型AIの導入で4000億円規模のコスト削減を狙う。AI主導型組織へ変貌を遂げる金融大手の生存戦略を解剖する。
WebアプリケーションのAI機能を狙う攻撃が急増している。既存セキュリティツールでは検出に1週間以上かかるケースが半数を超え、担当者の約8割が防衛への自信を失っている。どのような対策が有効なのか。
AIを悪用したサイバー攻撃が増える一方、AIと自動化を防御に活用することで、データ侵害による損失を抑えられる可能性もある。企業が見直すべきポイントを整理する。
建設機械レンタルのアクティオは、日本IBMの支援によってAI技術を活用した調達業務の自動化に着手した。年間11万件を超える都度見積もりの処理という過酷な業務負荷と属人化を、どのように解消するのか。
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。
AIコーディングツールの導入を検討する際、製品ごとにプランが混在しており、比較が難しい。主要6製品の価格一覧と、企業利用における無料ツール利用のリスク、法人プランの必要性をまとめる。
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。
専任のIT担当者がいない町工場が、約500万円を投じて全社的なAI教育を実施。現場主導で40種以上のアプリケーションを開発し、経営者の壁打ち相手となるAI秘書も構築した。独自のAIツール開発の裏側に迫る。
AIコーディングツールを導入すれば、一概に生産性が上がるわけではない。ソースコードの修正やレビューに1日の約30％が奪われ、現場は疲弊している。誤った評価指標がもたらす技術的負債の実態と防衛策に迫る。
AIエージェント開発企業Sierraのナタリー・ミューラー氏は、生成AIを顧客の業務に定着させる「FDE」の役割や貢献の仕方について解説した。情シスがFDEを利用する場合はどうすればいいのか。
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。
さまざまな事業内容や規模の部門を抱える企業が全社的にAI活用を推進するにはどのような手を打てばいいのか。サイバーエージェントは、各部署のAI活用度を評価する「AI番付」を実施している。その内容や効果は。
機密データを扱うAI開発では、データを自社にとどめるデータレジデンシの要件が重荷となる。高額な専用インフラを導入できない中小企業に向けて、Oracleが提示した新たな選択肢とは。
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。
全従業員に高度なAIスキルを求めず、安全に使うための基礎知識を広げるにはどうすればいいのか。生成AI活用普及協会（GUGA）に、生成AIパスポートを活用した全社教育と定着の進め方を聞いた。
「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。
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。
AIエージェントの標準規格「MCP」がステートレス化へと大きくかじを切った。スケーラビリティとセキュリティが向上する一方、既存システムには12カ月以内の改修が求められる。情シスが今備えるべき変更点とは。
Anthropicは公式ブログで、業務システムに組み込むClaudeモデルの具体的な選定方法やモデルの併用方法を解説した。
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。
NVIDIA創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏は2026年7月、「Startup School 2026」に登壇。創業時の失敗やAIへの投資を振り返るとともに、AI時代に学ぶべき内容について語った。
食品業界における需要の読み違えという深刻なリスクに対し、井村屋グループは長年依存してきた「熟練者の勘」を見直した。AWSでAI需要予測ツールを構築し、どのように手作業による属人化から脱却したのか。
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。
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。
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。
AIコーディングツールを導入するだけで管理を放置すれば、新たな技術的負債とベンダー依存を生む。みずほフィナンシャルグループがAIツールで「工数3割減」を達成しながらも、それに甘んじない理由とは。
IBMのマーティン・キーン氏は、AIを巡る5つの誤解を紹介した。最新モデルの進化を踏まえつつ、企業が設計や運用で注意すべき点も解説した。
2026年1〜6月にTechTargetジャパンで人気を集めたAI系記事5本を図で要約しました。複雑な人材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。
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。
OpenAIのモデルが自律的にHugging Faceを攻撃した。隔離環境を脱出し、未知の脆弱性を突いて侵入を試みるなど、開発元すら制御不能な事態に。AIが「牙」をむく新時代のセキュリティ対策を解剖する。
AI技術の業務利用がますます盛んになる中、外部人材の定着には高い壁が存在する。中途採用のリスクと、「既存社員の育成」による費用対効果を調査データから読み解く。
AI導入で本当に恐ろしいのは学習時ではなく、利用のたびに発生する「推論コスト」だ。トークン消費の抑制やモデルの使い分けなど、プロジェクトの成否を分ける運用費の具体的な削減手法と管理の要点を徹底解説する。
AIコーディングツールは「機能の多さ」で選んではいけない。開発環境に合わないツールの導入は現場の混乱を招く。自社に最適なツールを見極め、導入の社内調整を円滑に進めるための比較表を提供する。
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。
Lenovoは、FIFAワールドカップ2026にIT基盤を提供した。48チーム104試合の運営を支えたシステムとAI活用の裏側を紹介する。
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。
従業員の安全な生成AI活用を推進、定着させるには、ルールの整備以外にどのようなことをすればいいのか。生成AIパスポート試験を運営する生成AI活用普及協会（GUGA）に尋ねた。
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。
自治体や企業で課題となる紙書類のデータ化が、現場のITへの抵抗感から頓挫するケースは少なくない。広島県府中市が「完全なペーパーレス化」にこだわらず、現場主導のDXに成功した舞台裏とは。
海外製AIへの依存が強まる中、シャープら国内有力44社が1兆円規模の国産AI開発プロジェクトに結集した。ロボットを自律制御する「フィジカルAI」の実現は、日本の産業競争力をどう変えるのか。
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。
IBMのデータサイエンティスト、シャド・グリフィン氏は、複雑な社内文書を扱うRAGで失敗を防ぐデータ設計術3つのポイントを紹介した。
Dockerのデベロッパーアドボケイト、アジート・シン・ライナ氏は、AIコーディングエージェントが本番環境を削除し、AWSのサービスを13時間停止させた事例を紹介した。同事例から得られた5つの対策とは。
DUNLOP（社名：住友ゴム工業）は、サービスの導入を通じて作業手順書の標準化と作業指導の効率化を進めている。利用者は拡大する一方、社内からは反発を招いた。サービスの導入でぶつかった壁と乗り越え方を担当者に聞いた。
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。
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。
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。
AIエージェントが自律的にコードを書く時代、「プログラマー不要論」が現実味を帯びている。ただし、開発をAIエージェントに丸投げすることによるリスクも大きい。IT部門とエンジニアが生き残る道とは。
効率化の「加速」が致命的な「自爆」に変わる。本番DBの誤削除や機密流出など、実在の被害事例からAI活用の盲点を徹底解剖。情シスが今すぐ講じるべき人間による統制とインフラ整備の重要性とは。
企業がAIツールによる生産性向上を急ぐ中、そのしわ寄せは現場の中間管理職に向かっている。経営陣からの重圧と自身のスキル不足への不安を抱える管理職は、どうすれば救われるのか。
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。
AIがコンタクトセンターの雇用を奪う一方で、世界では解雇を制限する法規制が動き出した。単なるコスト削減は、顧客の離反や若手育成の停滞という代償を招く恐れがある。AI時代の生存戦略と組織の在り方を浮き彫りにする。
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。
問題が起きてから対処する従来のストレージ監視手法は、複雑化するインフラに追い付けなくなっている。運用効率の劇的な向上と費用削減を両立させる、AIを技術活用した監視手法とは。
大企業で「AIエージェント」の実運用が進んでいる。その一方で、約7割の企業が運用を拡大する上での深刻な障壁に直面していることがパーソルキャリアの調査で分かった。企業を悩ませる課題の正体とは。
Anthropicは、AIアシスタント「Claude」の利用傾向やAIとの役割分担をユーザー自身が振り返る新機能「Reflection」のベータ版を提供開始した。Reflectionの機能で情シスが注意すべきポイントを紹介する。
NBAはAWSと提携し、AI技術を活用したデータ分析システムを構築した。新指標「Gravity」を導入するなど、10億人のファンそれぞれに合わせた視聴体験を提供する。配信を支えるインフラと技術を紹介する。
各事業部門が独自に生成AIを導入する「野良AI」は、セキュリティ統制を破壊する重大なリスクだ。この危機に直面した三菱重工業が、全社共通のAIシステムを内製した理由に迫る。
企業の88％がAIを活用する中、従来型とは異なる攻撃手法が情シスの死角となっている。会話を通じた操作やRAG経由の漏えいなど、既存ツールでは防げない脅威の正体とは。被害を最小化する防御戦略の核心に迫る。
企業で生成AIの活用が進み、機密データを扱う場面が増える中、AIを社内端末やサーバで実行する「ローカルAI」への関心が高まっている。一方、導入に当たっては課題もある。ローカルAIを導入するための秘訣とは。
OracleがAI Agent Studioを刷新し、ノーコードからプロコードまでを統合した。LLMの不確実性を排除し、企業のワークフローに信頼性と経済性をもたらす。現場と開発者の分断を解消する処方箋に迫る。
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。
Microsoft副社長のスコット・ハンセルマン氏は、AIが普及してもソフトウェアエンジニアの仕事はなくならないとの見解を示す。ただし、これからエンジニアを目指すのであれば、ある経験を積み重ねることを薦める。
Allganizeは、中央労働金庫が全職員約3000人向けの生成AI活用基盤として「Alli LLM App Market」を導入し、全部署で利用を開始したと発表した。導入までの道のりや施策を紹介する。
従業員がチャットAIに抱く心理的信頼が、従来のセキュリティ境界を無効化している。サムスンなどの事例から「摩擦のない入力」の危うさを浮き彫りにし、技術を超えたガバナンスとデータ中心の防御戦略を提示する。
1秒間に110万件以上のデータが飛び交うF1は、その複雑さから新規ファンを獲得しにくい悩みに直面していた。この状況を打破したのが、AWSの機械学習とデータ処理システムだ。過酷なレースの裏側とは。
大林組は、BIMソフト「Revit」に関する社内問い合わせを自動化するAIエージェントを構築した。Microsoft Copilot Studioを使い、約1.5カ月でMVPを開発した背景とメリットを紹介する。
AIが医師をしのぐ診断精度をたたき出す中、英NHSは「AI禁止」と「分断されたデータ」の壁に突き当たっている。単なる可視化にとどまらない、AIが自律的に行動するための「運用データ基盤」の重要性を説く。
「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。
AIエージェントが誤った情報を吐き出した場合、責任は誰にどのように問えばいいのか。IBMのディスティングイッシュトエンジニア、ジェフ・クルム氏は、AIリスクを管理するためのフレームワークを紹介する。
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。
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。
英国の小売大手企業のエンジニアは、AIコーディングツールに送るコードを選別するローカル検索インデックスを構築。1回当たりの入力トークンを約8万3000から4900へ減らし、94％削減した。その裏側を紹介する。
150万行のCOBOLを抱える米保険大手が、AIを活用してレガシー刷新の工期を大幅に短縮した。約40億円の見積もりを覆し、年7000時間の削減と約32億円の利益創出を見込む、現実的な脱メインフレーム戦略に迫る。
AI技術の爆発的な普及によって、データセンターの消費電力が急増し、地域の電力網が限界に達しつつある。この深刻な電力不足を回避するため、巨大IT企業はかつてない対策に乗り出した。どのような動きなのか。
生成AI活用において、これまで培ってきた「Java」の開発スキルは無駄になることはない。大規模な本番稼働にも適合する、Java向けフレームワークの実力と具体的な実装手順とは。
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。
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。
導入した生成AIツールが使われない――。この事態を避けるため他社は何をしているのか。キリンビジネスシステムは、キリングループでMicrosoft 365 Copilotを導入後約半年で6000人超へ展開、利用率70％を達成した。
AIエージェントの能力を拡張する仕組みとして注目されるMCPとSkillsについて、Red Hatのシニアデベロッパーアドボケイトが役割の違いや用途を解説した。
Salesforceは共通規格MCPを採用し、SlackをあらゆるAIエージェントの司令塔に進化させる。複数アプリを行き来する手間を省き、情シスが手軽に構築できる「スーパーエージェント」の正体とは。
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。
オーディオメーカーのVictrolaは、SAP ECCからSAP Cloud ERPへ移行した。約6カ月で基幹システムを刷新し、損益レポートの作成時間を4時間から10〜15分に短縮した。成功を支えた4つのポイントを紹介する。
トレンドマイクロの研究チームは、MCPサーバのセキュリティ調査結果を発表した。9695件のサーバを分析した結果、人気や開発の活発さは安全性を保証しないという。開発者の過信を突く、恐ろしい実態とは。
「守り」から「攻め」へとかじを切りつつある情報システム部門。同部門はどのような課題を抱え、リーダー層はどのような資質を持てばいいのか。JUASで専務理事を務める島 健夫氏に話を聞いた。
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。
Zendeskは2026年7月、Qantas LoyaltyによるAIエージェントの導入事例を公開した。運用開始から2週間で問い合わせの自動解決率60％を達成し、ピーク時には85％に達するなど、顧客対応のスマート化を推進している。
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。
営業チームがツール過多に陥る一方で顧客像が見えない現状をZoomが打破する。AI企業Common Roomの買収により、散在するデータを統合し商談前の意思決定を支援。単なる会議ツールからの脱却が加速する。
Gartnerは、2028年までにAIコーディングの利用料が平均的なエンジニアの給与を上回ると予測する。天井知らずの費用高騰を招く「トークン消費」の実態と、IT部門が実施すべき統制策とは。
定型業務を自律的に処理するAIエージェントやMCPサーバの導入が進む一方、無制限の権限付与によるシステム乗っ取りのリスクが懸念されている。被害を極小化するため、システム設計の段階で徹底すべきこととは何か。
ギブリーは2026年7月3日、ニトリと進める生成AI活用型のコンタクトセンター改革で、約30人分の業務工数を削減したと発表した。
IBMのディスティングイッシュトエンジニア、ジェフ・クルム氏は、AIの普及拡大により、人間の役割は減るどころか「全員が昇進する」との見通しを語る。どういう意味か？
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。
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。
業務システム導入後に必ず発生する入力不備と、膨大な差し戻し作業。マニュアル整備では防げないこの悪循環を断つため、立命館が「システムを改修せずにリアルタイムチェックを実装」した手法を紹介する。
Anthropicは2026年6月23日、Slackで利用できる新機能「Claude Tag」を発表した。AIが共有チャンネルに常駐し、会話の流れを踏まえて業務を支援する。導入における注意点は何か。
AIツールの自動ソースコード生成は、不要なデータ処理が膨れ上がり、トークンを浪費してしまう課題がある。システムプログラミング言語「Rust」を活用した新たなアプローチは、この非効率性をどう打ち破るのか。
AIの進化により、ソフトウェア開発のみならず人間が担ってきた業務の前提が変わりつつある。EC事業者Shopifyのヘッドオブエンジニアリング、ファルハン・タワール氏が考える「人間にしか担えない仕事」とは。
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。
GitHub Security Labのジョセフ・カツィオルーデス氏は、OSSメンテナーが短時間で有効化できる6つの無料セキュリティ設定を紹介した。
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。
AIエージェントで成果を上げるには「4種のメモリ」の設計が重要だ。さらに、デモから実用規模への拡張時、陥りがちな「3つのわな」がある。それらを回避するシステム設計のポイントをIBMの専門家が解説する。
LayerXは、企業のAI利用やコスト管理に関する実態調査の結果を公表した。AI利用コストを直近の経営課題と捉える回答は73.3％に上った。AI利用コストを管理する上で今後企業が握っておきたい情報のトップは？
データセンター運営事業を手掛けるゲットワークスは、Dell製水冷サーバの導入によって、省電力と限られた空間での高密度実装を両立させた。いかにして水冷インフラを迅速に構築したのか。
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。
ESETは2026年6月29日、公式ブログでメールがサイバー攻撃の標的になり続ける理由を解説した。悪意あるメールの検出数は2025年後半に36％増加したという。
「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。
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。
AI技術の進化によってハードウェアが発する熱はかつてないレベルに達しており、従来の空冷データセンターの設計は時代遅れになりつつある。Schneider Electricが指摘する、インフラに待ち受ける過酷な現実とは。
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。
花王はパレット伝票の管理およびシステム入力業務の効率化に向けて「route-D AIデータ入力」を導入したと発表した。AI-OCR製品の中からroute-Dを選んだ決め手は。
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。
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。
AIエージェントの利用が拡大する中、登場したのが、「プロンプトウェア」だ。「プロンプトインジェクション」とは何が違うのか。防ぐ手立てとともに紹介する。
議事録作成や要約を自動化するAI会議アシスタントの普及が加速する一方、情シスが把握していない「シャドーAI」のリスクが深刻化している。社外秘データの流出や生体情報の無断収集による法的リスクをどう回避すべきか。利便性を損なわずに安全な運用を実現するための権限管理やリスクモデル構築のポイントを詳説する。
AI技術の進化によってハードウェアが発する熱はかつてないレベルに達しており、従来の空冷データセンターの設計は時代遅れになりつつある。Schneider Electricが指摘する、インフラに待ち受ける過酷な現実とは。
システム開発における工数見積もりは、専門知識が必要なため特定の人材に負荷が集中しやすい。明治安田はこの課題を解消するために、「Agentforce」を活用している。属人化という負のループを断ち切る仕組みとは。
SHIFT AIは、管理職・経営層271人を対象にした生成AI活用調査を発表した。AI活用スキルが評価や昇進に影響するとの認識が広がる一方、管理職自身の活用不足が課題として浮かんだ。AI人材育成の最大の壁は？
Microsoftは2026年6月25日、Excel向けAI機能「Microsoft 365 Copilot in Excel」の財務部門向け機能強化を発表した。具体的に何が強化されたのか、分かりやすく整理する。
AIの巨大なデータ処理を担うGPUは膨大な電力を消費し、かつてないほどの熱を放出している。従来の空冷システムでは追い付かず、騒音や障害の火種になる中、次の一手として注目される「液冷」技術とは。
Gartnerは、2028年までにAIコーディング費用が平均的なエンジニア1人分の給与を上回るとの見通しを発表した。同社は、企業側でできるコスト抑制の仕組みを5つの施策を紹介する。
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。
企業でのAI利用が急速に進む中、開発現場ではAIが生成した脆弱なコードやデータ流出などの新たなセキュリティリスクが急増している。複雑化するAIガバナンスの課題と、その実践的な解決策を解説する。
TeamsやSlackがAIによって「組織の記憶」を蓄積する知識システムへと変貌している。しかし、従来の静的な文書管理ルールでは動的な情報を制御しきれず、コンプライアンス上の重大なリスクを招きかねない。情シス決裁者が今取り組むべき、AIと共存するための新たなガバナンスとは。
福井県は、PKSHA InfinityのAI議事録作成ツール「YOMEL」を導入し、全庁で運用開始した。約5400人の職員を対象に議事録作成の負担軽減を目指す。同事例には、情シスが注目すべきポイントが3つある。
Teslaなどの大手企業が開発を進め、デモで完璧な挙動を見せるヒューマノイドだが、実際のビジネス現場ではまだ実用段階には達していない。背後にある人間の心理的な「錯覚」と、企業が直面するシビアな現実とは。
IT企業カコムスはMicrosoft 365 CopilotやCopilot Studioなどを活用し、社内問い合わせを約6割削減するなど、業務効率化と組織への定着を実現した。Microsoft製品を選んだ理由は。
スタディストは2026年6月、インパムシールがAIマニュアル「Teachme Biz」で不適合品を半減し、新人教育期間を3カ月に短縮したと発表した。Teachme Bizをどのように使ったのか？
最先端のAIモデルは、攻撃者に人間離れしたサイバー攻撃能力を与えてしまう。従来のセキュリティ対策では、この圧倒的な速度差に太刀打ちできない。企業が今すぐ変えるべきセキュリティの常識とは何か。
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。
企業でAIツールの標準化が進む一方、利用者の8割以上が実務における機能不足などの不満を抱えている。なぜ会社支給のAIツールではなく、別のツールを併用する「シャドーAI」が横行するのか。
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。
Gartnerによると、国内企業の75％が、ユーザー部門による未承認の生成AIツール利用を、一定条件下または自由に認めていることが分かった。同社はシャドーAIの対策として「分業モデル」の確立を薦める。
企業が最新技術の導入を急ぐ一方で、購入後に「期待外れだった」と妥協を後悔するケースが後を絶たない。目先の費用削減にとらわれず、硬直化した手順を排し、真の事業成果を手に入れるためのアプローチとは。
AIによるコスト削減や失業の懸念は、実態を伴わない「ハイプ（過熱）」にすぎないのか。情シスが「守り」から脱却し、AI時代のリーダーとして企業をけん引するための現実的な戦略を解き明かす。
AIが人間の仕事を奪うという言説が広がる中、JPモルガンなどのCIOたちは「AIは代替ではなく増幅器」だと一蹴する。大手テックの解雇はAI置換のためではなく、AI投資の予算捻出という側面が強い。将来的に必要なのはAIに置き換わる人材ではなく、AIを使いこなし高付加価値を生む人材であると説く。
かつて数週間かかっていたサイバー攻撃の準備が、最先端AIモデルによって数秒に短縮された。この未知の脅威に対し、金融庁は各金融機関へ異例の緊急要請を出している。企業はどのようにして自社を守るべきか。
AIの主導権はIT部門か、それとも現場か。foodpandaなどのグローバル企業でAI活用を率いるリーダーは、この問いに「トップダウンとボトムアップの融合」で答える。シャドーAIを抑え込みつつ開発スピードをどう担保したのか。情シスが今すぐ実践すべきガバナンスの最適解を明かす。
Gartnerは2026年6月18日、2026年開始のメインフレーム移行プロジェクトの70％超が想定効果を得られないと予測し、生成AIへの過信に警鐘を鳴らした。
起業家のブライアント・チョウ氏によると、ChatGPTなどの登場直後は若い創業者が脚光を浴びた。しかし、AIの「無限の知性」を真に生かせるのは、業界で10〜20年の経験を持つベテランだという。その3つの理由は。
日立製作所がOpenAIとの提携を拡大し、国内1万5000もの基幹システムの刷新とサイバー防御の自動化に乗り出す。ソフトバンクやNTTデータに続くこの巨大提携が日本企業のDXとガバナンスに与える影響は？
AI活用には機密データの流出リスクがあるが、クラウド型AIサービスの利用をためらっていれば開発が遅延する。このジレンマに対し、Ｓｋｙは安全なオンプレミスAIインフラをわずか1カ月で構築した。その手法とは。
AI技術の普及でIT人材の需要が急増する中、外部からの人材調達は即戦力化の遅れや早期退職といった深刻なリスクを抱えている。企業が採用活動よりも優先すべき人材戦略とは。
生成AIの普及やデータ活用の高度化を背景に、企業が保管するデータ量は急増している。長期保管コストやランサムウェア対策への関心が高まる中、LTO-10の登場を機にテープストレージが再評価されている。
Databricksのサンディパン・バウミク氏は、銀行のAIチャットbot導入事例を基に、AIエージェントのPoCが本番運用で失敗する要因を解説した。さらに、リカバリに当たって整備した5つの基盤についても紹介した。
Googleは2026年6月、AIを活用したセキュリティ基盤「Google AI Threat Defense」を発表した。その柱となる3つの機能や仕組みを整理する。
日本精機は、キナクシスの「Kinaxis Maestro」を採用し、AIを活用した需給計画基盤を構築。需要・供給・生産計画の統合管理により、計画策定工数を9割削減したという。同社が抱えていた課題や、採用の決め手は。
AIエージェントの普及により「RAG不要論」が広がる中、Turbopufferのクーバ・ロガット氏は、RAG関連需要は再び拡大していると指摘した。むしろ、より高度な形へと進化しているという。どのように変化しているのか。
AWSがAIエージェントを大幅刷新した。信頼性や価格体系の問題に揺れるGitHubを追い詰めるべく、開発ライフサイクル全体をAIが主導する戦略を鮮明にしている。「検知して終わり」の時代は過ぎ、自律型DevSecOpsが情シスの現実的な選択肢となりつつある。
爆発的な普及を見せる自律型AIエージェント「OpenClaw」が、企業のセキュリティを根底から揺るがしている。専門家ですら制御不能に陥る「勝手な行動」や、悪意あるスキルの混入など、利便性の裏には深刻なリスクが潜む。
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。
Cisco Systemsの調査から、AI活用に向けて企業のネットワークインフラ投資が拡大傾向にあることが分かった。一方、運用フェーズに入ると直面する様々な課題があるという。AI時代のネットワーク破綻を防ぐには。
生成AIの普及によって、Webブラウザを経由した企業データの漏えいが頻発している。調査から、従来のネットワーク型防御の限界と、Webブラウザ自体を保護するセキュリティ対策の効果を解き明かす。
AIコーディングツールとの対話が長引くと不要な情報が蓄積し、結果的に人が手直しした方が早いという事態に陥りがちだ。開発者を消耗させる「指示待ち」を解消し、人の介入なしで自律的にコードを書かせる手法とは。
生成AIエージェントが本番環境で失敗する最大の要因は「文脈の欠如」だ。AWSが発表した「AWS Context」は、企業内の膨大なデータとビジネスロジックをナレッジグラフ化し、AIに高度な「状況判断力」を授ける。個別最適化したRAGの限界を打破し、ガバナンスと精度を両立させる新たな武器の全貌に迫る。
Salesforceが自律型AIエージェントのFinを36億ドルで買収する。AI導入の難しさに直面する企業が多い中、実績ある技術と3万社の顧客基盤を取り込み、Agentforceの普及を一気に加速させる狙いだ。かつての買収路線への回帰は、情シス部門のAI戦略をどう変えるのか。
MIT主導の調査により、主要なAIリスクの多くで壊滅的な損害が発生する確率が10%を超えている実態が判明した。現在のガバナンスはサイバーセキュリティ対策に偏り、社会的リスクへの対応が後手に回っている。情シスリーダーには技術的対策を超えた運用ガバナンスの構築が求められている。
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？
「Google Antigravity」は4つのインタフェースで利用可能だ。Google Cloudのブログ記事を基に、それぞれの特徴と適した利用シーンを紹介する。
人手不足や売り上げの伸び悩みを背景に、経営判断の相談相手として生成AIの活用が進んでいる。一方で、「自社が生成AIからどう見られているか」という視点が抜け落ちている実態が明らかになった。
GoogleのシニアAIデベロッパーリレーションズエンジニアが、AIエージェントの基本概念とGoogleのADKを使ったAIエージェント構築、実装を8分で学べる動画を公開した。
「専門特化型AIこそが正解」という常識が覆されつつある。最新の研究で、GPTやGeminiなどの汎用AIが、巨額投資を受ける医療特化型AIを複数のベンチマークで圧倒した。不透明な「専門AI」のブラックボックス化に警鐘を鳴らし、情シスが決裁前に知るべき、性能とコストのギャップとは？
人手不足が深刻なIT現場で、システム障害対処を自動化するAIエージェントは救世主のように思えるが、全ての提案をうのみにすることは誤りだ。誤った回答を出し続けるAIエージェントに依存すると何が危険なのか。
生成AIは強力な業務改善の手段だが、企業のセキュリティ対策はその進化に追い付いていない。利用ルールを設けても、利便性との摩擦から違反が常態化する恐れがある。この状況をどう打開すべきか。
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。
LLMの利用拡大に伴い、AIのトークン消費によるコスト増大が企業の新たな課題となっている。Pegasystemsは、AIの利用量ではなくビジネス成果に応じて料金を設定する新たな課金モデルを紹介する。
企業におけるAI活用が拡大する中、意思決定の不透明性や未知の脅威という新たな脆弱性が浮上している。従来のソフトウェア開発の常識だけでは防げない特有のリスクに対し、どのような枠組みで立ち向かえばよいのか。
小岩井乳業は、AI変革に当たってkintoneを活用したデータ基盤の再整備を進めている。ただし同社は、いきなりデータ基盤自体に手を加えるのではなく、上流工程から施策を進めている。具体的に何をしているのか。
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。
WorkOSのディベロッパーエクスペリエンスエンジニアであるニック・ニシ氏は、AIエージェント向けSkillsの約95％を削除した結果、処理時間の短縮と正解率の向上を実現した。実現の鍵となる設計思想を紹介する。
FBIによれば、2025年のサイバー犯罪被害額は日本円で約3兆円に達した。一方で、実際に起訴される犯罪者はごく一部にすぎない。なぜこれほど被害が拡大しても、犯人は捕まらないのか。その理由を整理する。
大手IT企業が、AI導入による効率化を理由に大規模な人員削減を敢行している。しかし一部の企業では、削減した従業員の給与を上回るほどの「隠れた費用」が発生している。AIツールの真の費用対効果に迫る。
AI導入が一般化する一方で、投資が利益に結び付かない「AIプラトー（停滞期）」に陥る企業が急増している。技術を導入すれば現場が自発的に活用するという「魔法の思考」が、成果を阻む最大の要因だ。かつてのPC普及期と同様に、真の生産性向上を手にするために必要なデータ基盤、ガバナンス、そして企業文化の再設計を詳解する。
The Linux Foundationは、AI資産を安全に共有するためのオープンプロトコル「OpenSharing Project」を発表した。
AIコーディングの台頭によって、自由度の高い「動的型付け」は技術的負債になりかねない。「GitHub」で急成長する「TypeScript」が、AIコーディングの精度と現場の安全性を確立する理由に迫る。
AIエージェントの導入が進む中、応答速度の低下やコストの増大が課題となっている企業がある。こうした問題を改善する技術が「プロンプトキャッシング」だ。本稿では、その仕組みや運用のポイントを紹介する。
業務を効率化する目的で導入したAIツールが、経営戦略などの機密情報を全従業員に漏えいさせてしまう事故が起きている。IT部門や事業部門、法務部門といった組織の隙間から生まれる、AI特有の根本的なリスクとは。
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加傾向だ。一方、無料のデータ分析ツールにはセキュリティの壁がある。その壁を壊すのが、「Tableau Desktop」の無償版だ。そのメリットは。
生成AIが質問を受け取ると、その裏側でひそかに大量の検索を実行している。「ChatGPT」と「Gemini」の大規模なデータを分析すると、両者の間には明確な違いが存在した。生成AIは裏で何をしているのか。
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、生成AIサービスの利用規約で禁じられている具体的な用途について取り上げます。
自律的に動く「AIエージェント」の業務導入が進む裏で、セキュリティを勝手に回避する“暴走リスク”が顕在化している。人の管理限界を超えつつある未知の脅威に対し、企業はどのような対策を講じるべきなのか。
DEXソフトウェアベンダーNexthinkの調査によると、日本企業はAIの重要性への認識は高い一方、その価値を事業成果へ結び付ける仕組みや組織体制に4つの課題を抱えていることが明らかになった。
AIエージェントの導入で継続的に成果を上げるには、AIモデルだけでなく4種のメモリをどのように設計するかが重要になるとIBMのマーティン・キーン氏は指摘する。
生成AIやAIエージェントの普及を背景に、企業ではビッグデータ統合の重要性が高まっている。本稿は、ビッグデータ統合を成功させる最新の5つのベストプラクティスをデータ統合の専門家が紹介する。
IBMは、世界33地域・19業種のテクノロジー責任者2000人を対象とした調査結果を公表した。AI導入を加速させながら管理体制の整備が追い付かない企業がある一方、成果を上げる企業にはある特徴があることが分かった。
AIエージェントの導入が進む裏で、システム間の連携に使われる「非人間アイデンティティー」（NHI）が攻撃の新たな入り口として悪用されている。企業が直面している“アイデンティティー管理の死角”とは。
Anthropicが「Mythos級」のAIモデル「Claude Fable 5」を公開した。Stripeが「2カ月の工数を1日で終えた」と語るほどのコーディング力と推論力を備える一方、高度すぎる能力故の強固な安全策や30日間のデータ保持義務という新たな制約も伴う。
質問に答えるだけのAIチャットbotから、自律的にシステムを操作するAIエージェント」の移行が進んでいる。その効果が期待される一方、ひとたび暴走すれば一瞬で被害が拡大する恐れがある。新たな脅威への対策とは。
「Claude」の成功を背景に急成長を遂げているAnthropic。同社共同創業者兼プレジデントのダニエラ・アモデイ氏が、同社の経営思想やClaude、Mythosの現在地や未来について語った。
ノークリサーチの調査によると、中堅・中小企業におけるERP刷新の理由は「古さ」や「保守期限」だけではなくなりつつあることが分かった。同業他社はどのような基準でERPを選定しているのか。
AIツールで自動化を進めようとしたが、実用化に至る段階で検証から抜け出せない企業が散見される。インフラ費などの目に見える費用の裏で、企業の資金と人手を削る8つの「隠れコスト」とは何か。
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。
Fortune 500企業の8割がAIエージェントを導入する一方、適切なセキュリティ制御ができている企業は半数に満たない。情シスに求められるのはAIの意思決定を保護する「推論レイヤー」の構築だ。ガバナンスを再構築する90日間の戦略的ロードマップを解説する。
IBMのディスティングイッシュトエンジニアであるジェフ・クルム氏は、オープンソースのAIエージェントプラットフォーム「OpenClaw」を例に、AIエージェントで要注意な6つのセキュリティリスクと対策を紹介する。
ソフトウェアベンダーのWasmerは、7年間運用したDjangoベースのバックエンドをRustへ全面移行した。インフラ利用効率は90%向上。AIをどのように活用し、どのような教訓を得たのか紹介する。
人を介在させる従来型のサイバー防御が限界を迎えている。AI技術によって攻撃が自動化された今、脅威を検出して対処を促すだけのツールでは被害を防げないという。AI同士が戦う時代を生き残るための必須条件とは。
規制業界の企業でも、生成AIを活用したIaC（Infrastructure as Code）の導入が進んでいる。どのツールを使い、どのような点に留意しながら活用を進めているのか。4社の事例から、現実的な活用法を紹介する。
生成AIは強力だが、利用費用の負担や操作への戸惑いから、現場の開発者に敬遠されるケースが後を絶たない。キヤノンITソリューションズはこの障壁をどう突破し、「Amazon Q Developer」を全社に普及させたのか。
次々に企業を襲うサイバー脅威に対して、担当者の負担は増す一方だ。この問題に対し、AIエージェントを活用した「エージェンティックSOC」はどう有効なのか。調査時間を数時間から数秒に短縮する新手法の全貌とは。
「外部連携APIがない」「ネットワークが閉域」といった課題を抱えるレガシーシステムからデータを抽出するのは至難の業だ。北九州総合病院が電子カルテから情報を抽出するために取った“奇策”とは。
IT人材不足を課題としている企業の中には、人員数ではなく、必要なスキルを持つ人材の不足が問題となっているところがある。この問題の解決策として「スキルベースの人材計画」を紹介する。
DXの取り組みにおいて、新しいシステムが現場の業務実態と乖離してしまうケースが後を絶たない。泥臭い業務の棚卸しを実施した太陽生命は、過重な査定業務をどう効率化したのか。完全自動化を目指さない背景とは。
AI開発支援企業Unblockedは、企業におけるAIエージェント活用の課題は知能ではなく「コンテキスト不足」にあると指摘する。さらに、「コンテキストエンジン」が、高品質なコード生成の鍵になるとの見解を示す。
生成AIの進化によって、コード実装の在り方は大きく変化し始めている。AI時代に、エンジニアには何が求められるのか。これからの「コードを書くエンジニア」に求められるスキルを整理する。
Kubernetesクラスタにおいて、過剰な権限などの設定ミスはデータ漏えいを引き起こす要因になるが、脅威を手作業で洗い出すことにも限界がある。外部にデータを渡さずに、AI技術で素早くリスクを評価する手法とは。
米Gartnerは、タスク特化型のAIエージェントを組み込んだエンタープライズアプリケーションの割合が、2026年末に40％に達すると予測している。AI時代に「稼げる人材」となるために必要なスキルを整理する。
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、AIの判断理由を利用者に説明する義務と、機密情報保護とのトレードオフを問う「AIの透明性」について考えを深めます。
Google Cloudのアニー・ワン氏は、AIエージェントには「シングル」「シーケンシャル」「パラレル」があると話す。それぞれの特徴や、使うべき場面はどのようなものか、紹介する。
シスコはAIエージェントによるインフラ自律運用「AgenticOps」を加速させる統合基盤を発表した。各ネットワーク機器をAIエージェントのポリシー適用ポイントにしようとする同社の狙いを解き明かす。
企業の情報システム部門やCISOは各国で異なるAI規制への対応を迫られている。Gartnerのバイスプレジデントアナリストは、各規制に場当たり的に対応するのではなく、AIレジリエンスの確立が重要だと指摘する。
開発現場でAIツールの導入が進む中、エンジニアの約9割が現在の業務変化を前向きに捉えている。単純作業が激減する中、AI時代において真に求められる「新たな必須スキル」とは何か。
Datadogは「2026年版AI Engineering調査レポート」を発表した。同社は、AIを大規模かつ安定的に運用する上での最大の障壁と、その対策を紹介している。
「バイブコーディング」が普及する一方、深刻なセキュリティリスクがRed Accessの調査で浮き彫りとなった。情シスの監視をすり抜ける「新種のシャドーIT」への具体策を提示する。
人材不足が深刻化する中、サービスデスクの膨大な「後処理」の手間は現場を疲弊させ、業務拡大の足かせになる。金融水準の厳格な要件をクリアし、「後処理ほぼゼロ」を実現した野村総研のシステム移行術に迫る。
池田模範堂は、品質保証領域の属人化と情報散在の課題を解決するため、生成AIツールを導入した。手書き文書のデータ化や過去事例の迅速な検索によって、報告書作成時間を半減させた2つのアプローチとは。
ワークフローのAI代替可能性について尋ねた調査によると、AIが委任していい機能のトップとして「申請内容の自動チェック・不備検出」が挙がった。では、”AIに委任させたくない機能”として挙がったのは何か。
業務効率化のつもりでAIツールを使ったら首になった――。IBMのマネジャーであるマーティン・キーン氏が、企業に甚大な損害を与え、実際にキャリアを終わらせた「5つのAIリスク」と回避策を明かす。
従来のIT資産管理ツールでは追跡できないAIエージェントは増加傾向だ。IPアドレスを持たず、既存の監視の目をかいくぐる“見えない資産”にどう立ち向かうべきか、AIガバナンスプラットフォームのCEOに話を聞いた。
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。
Googleは、AIを駆使した高速なサイバー攻撃に対抗する自律型システム「Google AI Threat Defense」を発表した。GeminiやWiz、Mandiantの技術を統合し、脆弱性調査から修正パッチ生成までを数分に短縮。属人的な管理の限界を突破し、攻撃者のスピードを上回る「マシンスピード」の防御体制を構築する。
「ナレフルチャット」を展開するCLINKSは、「生成AI業務活用の満足度調査」の結果を公表した。その結果、「手元にあるツールの数」と「ユーザーの満足度・不満度」に特徴があることが分かった。
多くの企業がAIエージェントの導入を急ぐ一方、その管理を従来型のIT枠組みに委ねるという危険な「ガバナンスギャップ」が生じている。自律的に判断し「意思決定の連鎖」を生むエージェントは、既存の手法では制御不能だ。
ライフサイエンス業界ではシステムの分断によるデータの散在や業務の属人化が深刻な課題となっている。バイオファーマ企業のモデルナは「Agentforce Life Sciences」を導入し、この問題にどう立ち向かうのか。
AIコーディングエージェントの普及により、2027年にはエンジニアの65%以上がIDEを必要としなくなるとGartnerは予測する。開発の主戦場が自動化プラットフォームへ移る中、企業はツールの性能だけでなく、ガバナンスや「コーディングスキルの空洞化」という新たなリスクへの対応を迫られている。
GRASグループは、生成AIを業務利用する会社員を対象に調査を実施した。その結果、「シャドーAI」を利用する管理職の37.5％が機密情報を入力しており、一般社員の約2倍に達した。管理職が危険を冒す理由は？
多くの企業で、AIエージェントなどの「非人間アイデンティティー」が社員数を上回りつつある。だが、従来の権限管理（IAM）では、正当な権限を悪用して目的外のデータに触れる「セマンティックピボット」を防げない。法規制が強まる中、情シスに求められるのは「誰が」ではなく「なぜ」を制御する新時代のガバナンスだ。
日鉄ソリューションズは、国内のシステム開発従事者を対象に生成AIの活用実態を調査した。設計フェーズで生成AIを活用している割合は63.2％に達した一方、課題を抱える企業が多いことが分かった。
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、新たなサイバー脅威として警戒すべきディープフェイクのリスクと世界のAI規制動向について解説します。
ウイングアーク１ｓｔが実施した調査によると、BIツールやデータ活用の導入担当者の約9割が、生成AI時代でもBIツールは必要だと考えていることが分かった。BIツールができてAIが難しい機能は？
NTTデータビジネスブレインズは、情報システム部門担当者221人を対象にDX推進の課題に関する調査を実施した。86.4％の企業でシャドーITが存在するなど、情シスを疲弊させる実態が浮き彫りとなった。
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。
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。
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。
オンライン面接で候補者の代わりにAIツールが回答を代理する現象が多発している。従来の採用手法を見直す上で、AIツールを禁止するだけでは解決にならない。不正を防ぎ、真の専門性を見極める抜本的な対策とは。
Microsoftのデベロッパーアドボケイト、リアム・ハンプトン氏は、AIコーディングエージェントを活用したソフトウェア開発でVS Codeを使うメリットを紹介する。
AIツールによる自動コーディングは、開発速度を飛躍的に高めている一方で、技術的負債や疲労の蓄積という新たな課題も生んでいる。企業が陥りやすいAIツールの評価の落とし穴とは。
社内にAIツールを導入しても、無秩序なデータ群しかなければ回答の精度は落ち、IT部門への問い合わせが増大する。1300人規模のナレッジ基盤を刷新した出前館の事例に解決の糸口を探る。
Cybereasonは、IT・セキュリティ責任者を対象とした調査レポートを公開した。自社の防御態勢を「極めて効果的」と評価した企業は20％にとどまり、AI時代の防御体制構築に苦慮する実態が明らかになった。
フロンティアAIが脆弱性を大量に発見し、攻撃までの猶予が消滅する──金融庁と日銀はこの近未来を前提に、全金融機関へ9項目の緊急対応を要請した。経営トップの直接関与、ベンダー契約の見直し、システム停止の判断基準策定まで踏み込んだ要請の全容を読み解く。
Microsoftは、AIコーディングエージェント導入時に企業が陥りやすい3つの失敗パターンと、AIを自社環境向けに最適化する「Agent Experience」（AX）の考え方を公式ブログで公開した。
アジア太平洋地域でデータセンター建設に向けた投資が盛んだ。しかし、GoogleやMeta Platformsといった主要企業には、深刻な電力不足とさらなる障壁が立ちはだかっている。資金があっても解決できない問題とは。
AIエージェントの導入にはリスクもある。IBMは、OWASPの文書を基に「AIエージェントの10大セキュリティリスク」を紹介した。
企業はAIOpsを導入して次々に定型業務を削減している。その裏で、システム担当者がAIツール特有の問題に疲弊している実態が明らかになった。効率化を目指したはずの現場で何が起きているのか。
AIデータセンター建設の過熱が、インフラ資材の深刻な納期遅延を招いている。ハイパースケーラーによる買い占めで、変圧器が「8年待ち」という異常事態も。推論ニーズの拡大でネットワークの崩壊すら危惧される中、企業の情シスがインフラ難民にならないための「数年先を見越した調達戦略」と電力確保のポイントを説く。
”離職率が高い”と言われる情シスの定着を進めるためには何をすればいいのか。本稿では、情シス担当者の離職要因と、定着率を改善している企業の特徴、AI時代に求められるスキルを整理する。
Dellが提唱する「AI Factory」は、AIを実験から実運用のフェーズへ押し上げる。しかし、最大の障害は技術そのものではなく、バラバラなシステムに散在するデータの未整備だ。情シスが直面するデータガバナンスのわなを回避し、AIによる顧客体験を最大化するための鉄則と、組織が取るべき現実的なアプローチを解き明かす。
Gartnerの調査では、生成AIプロジェクトのうち半数がPoCの段階で失敗に終わっている。こうした現状を受け、企業は「全てを解決するツールは存在しない」ことに気付き始めた。AI導入を競争優位性へと昇華させるには。
オロは、全国の事務系会社員433人を対象に「二重入力」に関する調査を実施した。56.6％が、デジタル化やSaaS導入が進む中でも二重入力を経験している実態が明らかになった。二重入力はなぜ終わらないのか。
原田左官工業所は、施工ノウハウや顧客対応履歴の共有による業務効率化を目的に、Google WorkspaceやGeminiなど生成AIの活用を開始した。具体的な内容は。
生成AIの業務活用が広がる中、IBMはAIエージェントに対してゼロトラストセキュリティを適用する重要性を提唱する。そこで、5つの具体的な対策を紹介している。
IBMはメガクラウドとの物量戦を避け、ハイブリッド環境の「オーケストレーションと統治」という独自の勝機を見いだした。レガシー資産と最新AIをつなぎ、ガバナンスの壁を突破するための現実的な解がここにある。
「要約や翻訳」に終始しがちな企業のAI活用。単なる時短ツールで終わらせず、組織変革にどう結び付ければよいのか。雪印メグミルクはこの課題に“社長の思考”を学習させたチャットbotで挑んでいる。
世界のAI支出は2029年に2.1兆ドルへ達し、インフラ構築から「企業実装」へと主戦場が移る。特に中国はMaaSやロボティクスで圧倒的成長を見せ、評価指標もFLOPSから「電力あたりトークン数」へ変容した。急加速するAIスーパーサイクルで、情シスが決断すべきコスト管理と戦略的投資のポイントとは？
AIコーディングが普及した結果、非エンジニアでも手軽にソフトウェア開発に参入できるようになった。しかし、開発の効率化や高速化といったメリットと引き換えに、開発の現場はさまざまな代償に直面しているという。
日々の会議やチャット、顧客対応から生じる膨大な「業務データ」。その多くは活用されず、価値のない“排ガス”として捨てられている。本記事では、Lenovoの事例を交え、AIを用いてこれらのシグナルを具体的な意思決定につなげる手法を詳説する。
AI時代に求められるテクノロジー人材はどのようなものか。ヘイズ・ジャパンは、世界9870人のテック人材を対象にした調査結果を公開。これから求められるテクノロジー人材と給与レンジを明らかにした。
定型的な問い合わせの激増は、少人数のサポート体制を疲弊させる。AIチャットbotで解決しようにも、セキュリティ基準が壁になる場合がある。厳しい要件を突破し、サポート体制を拡張させたLINEヤフーの手法とは。
AI活用が急速に進む中、セキュリティやガバナンスへの懸念が足かせとなっている。その解決策として注目されるのが、ユーザーの入力からAIの推論過程までを詳細に記録する「AI監査ログ」だ。法規制への対応や内部不正の防止など、情シス部門が信頼を勝ち取るために必要なログ管理の要件と、今すぐ備えるべき具体的な記録項目を詳説する。
AIエージェントの挙動を確かなものにするにはどうすればいいのか。スタートアップ企業を支援する組織Y Combinatorは、最先端AIスタートアップ12社超のプロンプトを調査し、作成のコツを公開した。
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、顧客リストやAIモデルを法的に保護する上で欠かせない、「営業秘密」として認められるための管理要件について説明します。
スタートアップ支援組織Y Combinatorのダイアナ・フー氏は、AI時代に中間管理職を中心とした従来型組織が再設計される可能性があると語る。具体的になくなる可能性がある役職と新たに生まれる役職は？
問題なく設定したはずのAIエージェントが暴走するのはなぜか――。IBMのミーナクシ・コダティ氏は、これらは偶発的な不具合ではなく、設計で防げると指摘する。
生成AI活用が企業で加速する中、IT推進を担うCIOと、リスク管理を担うCISOの対立が顕在化する企業がある。あるITコンサルティング企業のCEOが、対立を改善するための施策を6つ紹介する。
Anthropicが発表したAIモデル「Mythos」が波紋を広げている。システムの脆弱性を自動で網羅的に特定できるため、悪用されれば甚大な被害が出かねない。IMFが警告する、世界規模の金融崩壊のシナリオとは。
Leachの「中小企業AI導入実態調査2026」によると、中小企業のAI導入率は約12％にとどまることが分かった。「何から始めればいいか分からない」という声もある中、AI導入を成功に導くポイントを同社が紹介する。
Metaの株価急落は、AI投資が「資産」から「負債」へと変貌する転換点を示唆している。膨れ上がるトークンコストや不透明なROIに、情シスはどう立ち向かうべきか。
開発現場へのAIツール導入が進む一方で、コードの生成量が増えても利益につながらないケースが後を絶たない。局所的な効率化が、かえって全体のスピードを低下させるのはなぜか。初期の生産性低下の原因を検証する。
Cloudflareは、Anthropicのセキュリティ特化型AIモデル「Claude Mythos Preview」を用いた検証結果を公開した。複数の脆弱性を組み合わせて攻撃手法を構築し、実証コードまで自動生成する能力は、従来の自動スキャナをはるかに超え「シニア研究者」の域に達している。
企業の生成AI導入が急速に進む一方で、既存ネットワークの限界という深刻な痛みが立ちはだかっている。AIツールを介した機密データの漏えいや処理遅延など、見過ごせないリスクをどう乗り越えるべきか。
IKEAのプリンシパルエンジニア、ラジ・ナバコティ氏は、AIエージェントが十分機能しない原因はモデル性能ではなく「ドキュメントの未整備」にあると指摘する。その対策として同氏が紹介するのが、「DDC」だ。
大手IT企業による大規模な人員削減が後を絶たない。その裏にあるのは、巨額のAI投資を補うための経営判断だ。人を減らしてAIツールに頼る戦略は、企業に真の利益をもたらすのか。Gartnerのレポートを基に考察する。
生成AIを活用したソフトウェア開発が広がる中、DevOpsの提唱者として知られるパトリック・デボワ氏は、コードを書く技術だけでなく、AIへ与えるコンテキストの管理や改善が競争力を左右すると指摘している。
AIツールによる障害への対処に期待が高まる一方、検証では原因特定の精度は低いという結果が出た。この課題に対し、IBM Researchが開発したオープンソース評価ツールと、特定精度を95％に改善した手法を解説する。
VMware環境からの移行で悩む企業にとって、選択肢の1つとなるのがNutanixだ。では、Nutanixへ移行することで得られるメリットは何か。同社のCEOが、メリットを5つ紹介する。
生成AIによってソフトウェア開発の生産性が向上する一方で、「動くが内容を理解し切れないコード」は増加傾向だ。NetflixのAI開発ツール導入担当者が、同社で実践している対策を明らかにした。
AIエージェントが企業の意思決定を劇的に変えようとしているが、その普及を阻む最大の要因は「信頼」だ。95%の業務判断をAIに委ねる未来を前に、情シスが今備えるべきガバナンスの要諦を解き明かす。
AI導入で成果が出ない企業は、技術ではなく組織構造に課題がある。従来の職能が統合され「ビルダー」へと進化する中、旧態依然とした調達プロセスはもはや通用しない。高額な従量課金や「請求書ショック」のリスクを回避し、真のROIをたたき出すために情シスが今すぐ見直すべき、意思決定とガバナンスのポイントを明かす。
業務システムとコミュニケーションツールの分断は、情報過多や連絡漏れを招く。Salesforceのユーザー企業は、顧客データやAI機能があらかじめ組み込まれたSlackを無料で利用可能になった。その詳細は。
AIは生産性を高める一方、攻撃者にも「自律的な武器」を与えてしまった。ディープフェイクによる詐欺事例や、0.001％のデータ汚染でAI精度を3割下げる攻撃など、脅威はかつてないほど高度化している。情シスが直面するこの危機を防ぐため、技術・組織・ガバナンスの3軸で構築すべき新たな防衛モデルを提示する。
日本電設資材は、月間約2000通に及ぶ請求書処理や経費精算業務をAIエージェントで自動化し、年間約1000時間の工数削減を見込む。これまでの課題や導入までのプロセスを紹介する。
企業におけるデータ活用の重要性は高まりつつある。一方、“データを集めさえすれば価値を生み出せる”という誤解も広まっている。企業のデータ活用を失敗させないための考え方を整理する。
サイボウズの調査によると、IT戦略を経営戦略の一部として位置付ける企業ほど、IT予算を積極的に増額し、全社横断型の施策を推進する傾向が明らかになった。重点投資先にはどのようなものが挙がったのか。
スタディストは、業務の属人化や標準化の取り組み状況を探る調査結果を公表した。回答からは、業務の属人化や口頭確認への依存が常態化している実態や、業務効率化に対する経営層との認識の差があることが分かった。
IDCの調査によると、アジア太平洋地域の政府機関で「ソブリンAI」への関心が急速に高まっている。AIを国家デジタルインフラとして位置付ける動きが広がる一方、課題が浮き彫りになった。
2030年までにAIは単なる支援ツールではなく、ビジネスモデルそのものへと進化する。IBMが示したこの野心的な構想を実現する鍵は、技術導入ではなく「プロセスの再設計」と「人の役割の高度化」にある。
状況が変動する配車市場において、働き方に悩む運転手と、複雑な予約操作に疲れる乗客。これらの課題をまとめて解消するために、Uberは「OpenAI」の技術をどのように活用しているのか。
「Claude Code」の開発者ボリス・チェルニー氏は、「モデルがコードの100％を書く状態」に到達したと語った。AIが現場部門によるソフトウェア開発を広げる中、情報システム部門はどのように備えていけばいいのか。
せっかく導入したAIエージェントで成果を挙げるにはどうすればいいのか。Anthropicは、AIエージェントを“ただ作る”のではなく、“スキルを作る”重要性を説く。実は、この開発思想は情シスにも関係がある。
生成AIの台頭でソフトウェア開発は容易になったが、システム全体の複雑性は増大し、運用は困難を極めている。Googleエンジニアディレクターが提唱する、ブラックボックス化したシステムに立ち向かう手法を解説する。
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、自社で開発したプログラムなどの資産を法的に守るための、AI開発における著作権の適用範囲について解説します。
Anthropicで「Claude Code」の製品責任者を務めるキャット・ウー氏によると、同社ではAIの活用を通じて「思い付いたアイデアを1週間でユーザーに届ける」超高速開発を実現しているという。システム開発の常識が変化する中、人間とAIの役割分担はどのようになっているのだろうか。
生成AIのコスト増大とデジタル主権への懸念が情シス部門を直撃している。パブリッククラウドの「トークン課金」による予算圧迫を回避するため、Red Hatは自社環境でAIを運用する「トークンプロバイダー」への転換を提唱した。
ソフトバンクは、国内データセンターで運用するクラウド基盤で、国産LLM「Sarashina」を活用した生成AIサービスを提供すると発表した。企業や自治体の機密データを国内環境で安全に活用したい需要に対応する。
MIT Technology Reviewは、2026年に注目すべきAI分野の重要トピック10選を公開した。AIエージェントの進化や次世代LLMが挙がった一方、AIの進化に対して規制や安全対策が追い付いていない現状に警鐘を鳴らした。
SaaSを導入しても抜本的な業務効率化が進まず、現場は依然として手作業に疲弊している。「SaaS is Dead」という言葉が聞かれる中、AIツールを活用した新たな仕組みへの移行がなかなか進まない背景には何があるのか。
AI安全性研究者のローマン・ヤンポルスキー氏は、AGI（汎用人工知能）が2〜5年以内に実現する可能性があると指摘した。AGIが実現した場合に備え、人間は生活や仕事の変化にどのように備えればいいのか。
MCPサーバはAIツールの活用に欠かせない存在だ。しかし利便性を重視するあまり、クラウドサービスの完全な掌握を攻撃者に許す恐れがあるとトレンドマイクロは指摘する。深刻なリスクの実態とは。
AIの過熱と加速する技術変化のなか、米国のITリーダーたちは「AIの幻想」と「ビジネスの現実」のギャップを2027年の最大課題に挙げる。単なるIT管理から脱却し、予測不能なコストやAIによる高速な脅威、組織変革にどう立ち向かうべきか。7人のCxOが生存戦略を語る。
Googleは、「AI Studio」がアプリの試作用途から本番アプリの開発基盤へ進化していると明らかにした。音声入力で、非エンジニアでもアプリを構築できる環境が整備された。企業のIT部門が留意する点は何か。
AI活用の本格化に伴い、規制対応が企業の大きな重荷となっている。多くの現場では手動のリスト管理などが限界を迎えており、ガバナンスの欠如が「次の企業危機」を招くリスクが浮上した。Alationの新スイートは、AI資産の可視化から承認フローの自動化までを一挙に担い、ガバナンスのボトルネックを解消する。
生成AIの導入を急ぐ企業が、本番運用への移行期に直面する「隠れたコスト」が浮き彫りになっている。情シス決裁者が知っておくべき、AI投資を「負債」に変えないための予算策定と組織体制の急所を解説する。
グループ再編による業務激増で、スギ薬局の現場や人事部門は疲弊していた。数千万円規模のシステム導入が想定される中、同社はAWSのサービスを活用して自社でbotを構築し、低費用化を実現した。その裏側に迫る。
「学習されない設定にしているから安全」と言われたら情シスは何と返せばいいのか。「シャドーAI」のリスクと情シスの責任範囲を整理し、推進と統制を両立するための判断軸を考える。
独コメルツ銀行がAI投資を加速させ、全従業員の約8%にあたる3000人の人員削減に踏み切る。AIエージェントによる契約作成や本人確認の自動化で、年間5億ユーロの価値創出を狙う。
「シャドーAI」は単なる社内ルールの違反にとどまらず、制御不能なデータ流出を引き起こす。正規の通信に紛れ、機密情報が気付かないうちに外部に漏れ出る“見えない脅威”は、どうすれば防げるのか。
経費精算における「読めない領収書の手入力」は依然として面倒な作業だ。従来の読み取り技術が抱えるこの限界を、SAP Concurは「Gemini」を活用して突破したという。不足する情報をどのように補っているのか。
2028年までに米企業の7割が導入を計画する「AI工場」は、知能を生成し利益を生む新たな拠点だ。本記事では、情シスが直面する電力・人材・コストの課題を整理。データセンターを単なるコストセンターに終わらせず、ROIを最大化するためのインフラ戦略とガバナンスのポイントを解き明かす。
SCSKは、従業員の専門スキルを評価・認定する「専門性認定制度」に、生成AIを活用したスキル評価システムを導入した。評価の妥当性と一貫性を確保し、公正で柔軟なスキル評価を実現する。
AI導入企業の8割が人員削減を報告する一方で、それが収益向上に結び付いていない実態が明らかになった。コスト削減を目的とした安易なレイオフは、むしろ中長期的なROIを阻害するリスクがある。自律型ビジネスへの移行期で、情シスが取り組むべきは「人員排除」ではなく、AIを導くための組織構造への投資だ。
Googleは、AIシステムを誤作動させる「間接プロンプトインジェクション」の実態調査結果を公表した。現時点では実験的な攻撃が中心だが、今後は大規模化・高度化する可能性が高いとして警戒を呼び掛けている。
Googleは、スマートフォンや小型デバイス上で動作可能なオープンモデル「Gemma 4」を公開した。Google DeepMindのAI開発者エクスペリエンス担当リーダーが、その特徴や使い方を紹介する。
AnthropicのMCP責任者、デビッド・ソリア・パラ氏が、MCPの普及が進む現状と、AIエージェント設計の新指針を紹介した。
従業員の個人的なAIツール利用「シャドーAI」がまん延し、深刻な情報漏えいを引き起こし始めている。一見正常な通信に紛れ込む未承認ツールの不審な挙動を示す、5つのサインとはどのようなものか。
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。
生成AIによる「合成データ」は、プライバシー保護とデータ不足解消の切り札とされる一方、不適切な管理はモデルの精度低下や組織的な詐欺を招く。安易な導入が「データ汚染」や「再特定」という致命的なリスクを引き起こす実態を解明。情シスが今すぐ講じるべき、ガバナンスと検証の鉄則を提示する。
クラウド型AIサービスの遅延や情報漏えいリスク、費用増大が浮き彫りになっている。この課題を克服し、エージェント型AIに備えるために企業はAI PCの導入を進めている。なぜこれほど早く導入が進んでいるのか。
Meta Platformsは2026年4月、自社従業員のPC操作ログをAI学習に利用する「Model Capability Initiative」を発表した。その目的や、情報システム部門が理解しておきたいポイントを整理する。
デンソーは、Oracle Fusion Cloud Applicationsの適用範囲をサプライチェーン管理（SCM）領域へ拡大する。SCM基盤を自前で構築してきた同社がクラウド移行を決断した決め手は。
配車・配送サービス企業Grabはパンデミック下、Excelのシートを40枚以上も開いてデータを突合していたが、AIを使って手作業を60％削減した。具体的に何をしたのか。
高度化するサイバー攻撃から自社を守るにはセキュリティ更新が不可欠だが、適用時のシステム停止や作業の遅延という課題もある。「Windows 11」はこのジレンマをどう解決し、安全性を保つ手段を提供しているのか。
Gartnerの調査によると、AI導入によってカスタマーサポート業務の効率化が進む一方、人員を減らすのではなく、人間の役割を再定義する動きが広がっていることが分かった。
Microsoftによると、生成AI時代のデータ基盤としてPostgreSQLの重要性が高まっており、OpenAIなど大規模サービスでも採用が進んでいるという。その理由は。
高性能AIの登場により、脆弱性発見のスピードが劇的に加速している。英NCSCは、蓄積された「技術的負債」がAIによって一気に暴かれ、かつてないパッチ適用サイクルが到来すると警告。情シス部門が考えるべきことは？
企業はAI技術を悪用したサイバー攻撃に危機感を募らせているものの、従業員が実際の脅威に対処できると考えるリーダーは4割に過ぎない。Fortinetの調査が浮き彫りにした、致命的なギャップの正体とは。
IBMは、新型AIコーディングエージェント「IBM Bob」と、AIOps基盤「Concert」を発表した。単なる開発支援にとどまらず、複雑化したインフラ管理やガバナンス欠如といった企業の「痛点」を突く。AIスキル不足に悩む情シスが、レガシー資産をどうモダナイズすべきか、その現実的な解を示す。
Synergy Research Groupの調査によると、2026年第1四半期のクラウドインフラサービス市場は前年同期比35％増の1286億ドルとなった。AWSが首位を維持する一方、ベンダーの勢力図には変化が生まれつつある。
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、自社データを外部と連携、提供する際に知っておくべき「オプトアウト制度」と加工情報（匿名／仮名）の違いを確認します。
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。
AIはサイバー攻撃を劇的に加速させる一方で、防御側にとっても革命的な武器となる。Anthropicの「Claude Mythos」が27年前のバグを瞬時に発見したように、人間をしのぐ速度の脅威が現実となった今、従来の「禁止」や「点の対策」は通用しない。
障害対応やベンダー調整を担う情報システム部門では、「人をどう動かすか」が重要な課題だ。本稿では、AI時代に求められる情シス像をテーマに、組織作りやリーダーシップに関する2本の記事を紹介する。
AIは単なる効率化の手段を超え、企業の存在意義を再定義する触媒へと進化した。8割のCEOが能力の抜本的見直しを急ぐ中、浮上するのはAI同士が取引を行う「マシンカスタマー」という新市場だ。既存の収益モデルが崩壊するリスクを回避し、情シスが「現場力」を武器に自律型ビジネスを主導するためのポイントとは。
情報システム部門でキャリアを積む場合、管理職ポジションは1つの選択肢だ。しかし、管理職だけが”正解”なのか。本稿は、情シス部員のキャリア形成に関するお薦め記事を2つ紹介する。
AI活用が広がる中、文書作成や要約をAIに任せる場面は増えがちだ。一方、「自分の言葉で考え、伝える力」も重要だ。本稿では、情報システム部担当者に向けて、対人スキルや思考力に関する3つの記事を紹介する。
AIエージェント運用時のトークン消費増大が企業の課題となりつつある。専門家は「トークンマキシング」による最適化やFinOpsを活用した管理体制の構築を提言する一方、より大きな視点で考えるべきだと指摘する。
第一生命保険は、生成AIとクラウドを活用した新たなAI-OCRシステムの運用を開始した。その結果、本人確認書類の文字認識精度の向上や運用コスト削減につながった。選んだサービスは何か。
Anthropicが発表したAI「Claude Mythos」は、数千のゼロデイ脆弱性を自動で特定し攻撃手順まで生成する。一般公開が制限されるほどの破壊力を前に、情シスは「発見」より「修復」の速度を問われる時代に突入した。低リスクの欠陥を連鎖させ致命的な攻撃に変えるAIの脅威に、組織が取るべき生存戦略を解説する。
AIモデルを意図的にだまして誤作動や情報漏えいを引き起こす巧妙なサイバー攻撃が後を絶たない。7万台のサーバを管理してきたインフラセキュリティの専門家が提唱する、AIインフラを防衛する3つの手法とは。
LLMの利用拡大に伴い、入力・出力トークンの消費増加が課題となっているという声がある。トークンの請求額を膨らませる4つの要因と、増大を誘発させる従業員のアクションを紹介する。
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、データを収集、分析する際にコンプライアンスを守るための要配慮個人情報や、仮名加工情報の適切な取り扱いルールについて解説します。
2026年には90%の組織が深刻なAIスキル不足に陥ると予測される中、単なるツール配布では成果は得られない。従来のチャットbotから自律型AI（エージェント）への移行を見据え、情シスリーダーは役割別のスキル定義やガバナンス再構築を急ぐ必要がある。
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。
AIを導入しても成果が出ない理由は、ツールを既存の業務に当てはめるだけの姿勢にある。ガートナーは、AIを効率化の道具ではなく人間力を拡張する「バディ」と定義し、働き方そのものを再設計すべきだと警告する。個人の充実を求める若手人材の離職を防ぎ、数年後のAI格差を勝ち抜くための組織戦略を明かす。
語学学習サービス「Duolingo」では、未経験の社員2人がAIで開発したチェスコースが毎日700万人に利用されている。それでもCEOはAI利用を人事評価に入れない。「AIを使うためにAIを使う」を避ける哲学とは。
Googleは、企業向けAI基盤「Gemini Enterprise Agent Platform」を発表した。複数のAIエージェントを連携させ、企業データを活用しながら継続的に業務を実行する仕組みを提供する。
中国の金融業界の生成AI市場は2029年に445億元規模へ達し、試行段階から大規模実装への転換点を迎えている。IDCの最新調査は、自律的に動く「AIエージェント」が競争の核となり、合規性と投資対効果の高度な両立が必要になると指摘。単なるツール導入から、業務を再構築する「価値エンジン」への進化が加速している。
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。
発注や在庫管理における表計算ソフトウェアの多用は、業務の属人化や深刻なデータ分断を引き起こす。ホームセンター大手のカインズも丸2日を要する手作業に苦しんでいた。いかにしてこの限界を抜け出したのか。
GitHub運用の設定漏れや権限不備を自動診断する新ツール「GitHub Quick Review」が登場した。何を可視化できるのか。
AI時代と言われる中、「AIに置き換えられる人」にならないためには何をすればいいのか。英国の起業家ダニエル・プリーストリー氏が、「AI時代に自分の価値を高める4つのスキル」を紹介する。
「AIなんて発明されなければよかった」――最新調査でCIOの半数が本音を漏らすほど、AI導入に伴うセキュリティリスクが深刻化している。Copilotが悪用され既存の脆弱性が自動攻撃の道具と化すなど、情シスは利便性の代償として肥大化する攻撃面とガバナンス不足という、かつてない難題に直面している。
GitHubで史上最速の勢いを見せるAIエージェント基盤「OpenClaw」。LLMが自らコードを書き、システムを操作する「実行レイヤー」の登場は、従来のデータ保護の概念を根本から覆す。情シスは「誰がデータを見るか」ではなく「AIがどう判断し動くか」という未知の壁にどう立ち向かうべきか。
厳格なマニュアルを持つはずのヘルプデスクが、いとも簡単に侵入を許してしまう。公開された「実際の詐欺音声」は、従来型セキュリティの限界を伝えている。担当者を欺く手口の全貌と、企業が取るべき対策とは。
AIコーディングツールの浸透で開発速度が高まる一方、開発者が内容を把握していないソースコードも次々に生まれている。システムの安定稼働を担うIT運用者は、この事態にどう対処すればよいのか。
AIで業務を効率化させたいが、社内の反発で身動きが取れない――。そのような反発はなぜ起こり、どのように対処すればいいのか。AWSのエンジニアは、「課題は何ですか？」と聞くことをやめたという。
Anthropicは公式ブログで、AIコーディングツール「Claude Code」で最新AIモデル「Claude Opus 4.7」を効果的に活用するためのベストプラクティスを解説した。
AIを導入してもコンタクトセンターの課題が解決しないのは、プロセスの断絶やデータの不備を放置したまま「負の遺産」を高速化しているからだ。真の成果を得るには、AI層の構築前にジャーニーの可視化と部門間のフィードバックループが必要だ。
「AIのせいで自分の仕事がなくなる」といった不安の声が聞こえてくるようになった。LinkedInのCEOは、キャリア構築における「5Cs」の重要性を説く。今後5年で需要が爆発的に増える3つの仕事とは？
コラボレーションツールが普及した結果、組織は「調整」に時間を取られるようになった。しかし、調整が成果につながらないというジレンマがある。業務を停滞させる「調整労働」を排除し成果につなげる策を解説する。
外部ツールの利用制限だけでAIを管理できた時代は終わった。いまやAIは企業が許可した正規ツール内部に深く浸透している。情シスにとっての課題は「AIが内部で何をしているか」が見えないことだ。
自律的にソースコードを生成するAIエージェントが、人間のプログラマーの役割を奪うとの予測が広まっている。これに対してThe Linux Foundationは、実装をAIに委ねることで生じる“代償”への注意を促す。
Sysdigが公開した調査レポートによると、AIを悪用した攻撃の高速化を背景に、クラウドセキュリティ運用は人手中心からAIによる自律的な防御へ移行し始めている。企業は具体的にどのような運用を実施しているのか。
英国はAIによる自動攻撃に対抗すべく「国家サイバーシールド」構築に乗り出す。人間が20年以上見逃した脆弱性をAIが即座に看破する現状に、既製品を導入するだけの対策はもはや通用しない。政府は企業に、セキュリティを経営の義務と位置付ける誓約を求めている。情シスが直面する、AI時代の新たな防衛線とは。
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モデルの開発から運用までを連携し、システム導入後も継続的な改善を回す仕組みである「MLOps」について解説します。
ハイブリッドクラウドや分散アプリケーションの普及でIT運用が複雑化する中、生成AIが新たな解決策として注目されている。導入が想定される場面や、導入のステップを紹介する。
生成AI導入企業の多くがROIの低迷に直面している。ガートナーは、単なる効率化ではなく「AI筋肉」の形成と、浮いた時間の戦略的再配分が必要だと指摘する。現場任せの運用を脱し、マネジメントが仕事そのものを再設計できるかどうかが、持続的な競争力を左右する鍵となる。
シンガポール政府は、AIシステムのテスト手法を国際的に統一する新規格「ISO/IEC 42119-8」を提案した。同規格を設置する目的と、企業が把握しておくべき情報を紹介する。
多くの組織がインフラ運用へのAI投資を加速させる一方、ROIを達成できているのはわずか28％にすぎない。失敗の本質は、AIが社内特有の命名規則や制約を理解していない点にある。RAGによるコンテキスト注入やセキュリティ対策など、AIを「単なる検索ツール」から「信頼できる実務担当者」へ進化させる要諦を明かす。
従業員が社内規定や資料を探す際、どこに何があるか分からなくなる課題を抱えていた大豊建設。AWSに独自の生成AIを構築し、検索の手間を劇的に削減した。システムの構成と、現場に定着させるための工夫を紹介する。
ITアウトソーシングを「安さ」で選ぶ時代は終わりつつある。では、企業はどのような目的でIT運用を外注すればいいのか。外注で失敗しないために事前にしておくべきことは？
AIのせいで仕事が減ると言われる時代、評価される人材はAIを使って何をしているのか。その差を分ける“使い方”をAI Mindset創業者でニューヨーク大学の最高AIアーキテクトが紹介する。
生成AIの普及により、非エンジニアでもアプリ開発が可能となりつつある。一方、課題なのが開発の可視性やガバナンスの確保だ。情シスが「門番」から「支援者」へ転換し、安全に現場の力を引き出すための対策は。
AIの普及で「仕事がなくなるかも」という不安が広がっている。一方、AIツールベンダーのCEOや起業家は、より構造的な変化を指摘する。本稿では専門家の発言を基に、「AI耐性」を身に付けるための戦略を紹介する。
業務効率化における生成AIの恩恵は、一部の個人にとどまっているのが実態だ。調査から、スキルの差による現場の摩擦や「AI孤立」といった深刻な課題が浮き彫りになった。組織全体の生産性を底上げする解決策とは。
システム障害に対処する担当者は、夜間や休日のアラートも処理しなければならず、多大な心理的ストレスを抱えることになる。こうした属人化や疲弊を招く運用を、「AIエージェント」は具体的にどう変えるのか。
AIによるUCaaSの進化は業務効率を劇的に高める一方、規制業界ではコンプライアンスが大きな障壁となる。AI特有の「ブラックボックス化」や誤情報のリスクをどう制御し、安全に革新を取り入れるべきか。
現場で自律動作する「フィジカルAI」の導入が加速している。デロイトの調査では8割の企業が2年以内の活用を見込むというが、高額なコストや電力消費、既存システムとの統合が大きな障壁だ。本記事では、エッジ基盤や5G、人型ロボットの価格推移まで、情シスが知っておくべき実装の具体策とインフラ要件を解説する。
業務へのAI導入が注目のトピックとなりつつある中、MicrosoftにおけるAIエージェントの料金体系の設計は変化しつつある。コスト増大を防ぐために情シスが取るべき対策を整理する。
データ主権のリスクを理由に企業がAI導入を遅らせているという調査結果がある。リスクを軽減するために、オンプレミスに回帰する動きもある。データの統制と柔軟性を保持するにはどうすればいいのか。
業務効率化のためのAI活用が進む一方で、権限設定の不備によって社内の機密データがAIツールに読み込まれる「過剰共有」のリスクが生じている。「Microsoft 365 Copilot」を安全に運用するための対策とは。
米大手会計事務所BDOが、独自の生成AIプラットフォーム「Chat BDO」を本番稼働させるまでの軌跡を詳解。100万時間の削減という成果の裏には、データのサイロ化解消やROI過大評価の克服など、多くの情シスが直面する課題への処方せんがあった。
ドバイ政府が全職員5万人を対象とした大規模AI教育プログラムを始動。単なるリテラシー教育ではなく、職種別の高度なスキル習得とガバナンス強化を並行して進める「AI+」計画。インフラ投資以上に「人間」を重視するこの国家戦略が、日本の情シスやDXリーダーに突きつける組織変革のヒントとは。
従業員の5割以上が無断で生成AIを使う「シャドーAI」が、深刻な情報漏えいやコンプライアンス違反を招いている。禁止するだけでは解決しないこの難題に、情シスはどう立ち向かうべきか。
限られた選考時間では企業の魅力が伝わり切らない――。JCBはこの課題に対し、「AI面接」を導入し、従業員と学生が直接対話できる時間を捻出した。学生の不安を解消しつつ、公平な選考を進める工夫とは。
自動化のためにAIエージェントを導入しても、なぜ期待した成果が出ないのか。その原因は設計以外の段階にある可能性がある。AI活用を支援してきた専門家が警告する、AIを“ガラクタ”にしないための条件とは。
Gartnerは、日本国内のセキュリティインシデントの傾向と10分類を発表。企業に対し多様化するリスクへの包括的な対策の必要性を示した。
JR東日本が策定した「AIポリシー」と最新の生成AIガイドラインでは、開発者へのチェックシート義務化など、現場が即実践できる具体的なガバナンス手法が示された。
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、AI開発のPoC（概念実証）段階から不可欠となる秘密保持契約（NDA）の適切な締結タイミングや効力について取り上げます。
AI導入の成功はデプロイではなく、その後の「運用」で決まる。既存のクラウドインフラやガバナンスでは制御しきれないAI特有の挙動が、企業のコストと信頼を脅かし始めている。本稿では、AIを単なるアプリケーションではなく「自律的なプラットフォーム」として制御し、ビジネス価値を最大化するための実務的な指針を解き明かす。
AI技術の進化でインフラ管理者の仕事は本当に奪われるのか。基礎技術に対する理解が不足していれば、想定外の障害やAIの「幻覚」に対処できず、致命的な事態を招きかねない。今、管理者に求められる役割とは。
大規模言語モデル（LLM）の進化とロングコンテキストの登場により、「RAGは不要になるのではないか」という議論が浮上している。RAGとロングコンテキストはどう違うのか。
エンタープライズAIの活用フェーズは、単なる実験から実務運用へと劇的な変化を遂げている。リーダーに求められるのは、最新技術を組織の力に変えるためのスキルセットの再定義だ。本稿では、注視すべき5つのスキルカテゴリーを明らかにする。
Standard Chartered Bankは、8万人規模のAI教育や業務全体への導入を進めている。同行は、AIと人間どちらを重視していく方向なのか。同行の技術担当役員、アルバロ・ガリード氏に聞いた。
労働人口の減少を見据え、JA共済連はGoogle Cloudの生成AIツールを用いて地域貢献活動の支出判断を支援するAIエージェントを構築した。年間数百件に及ぶ照会対応の業務負荷を最大50％削減できる見込みだ。
Anthropicが公開した新型AI「Claude Mythos Preview」は、主要ソフトから数千件の高深刻度脆弱性を検出し、攻撃コードの生成も可能だという。誰が使えるのか。
AI活用の壮大なビジョンを掲げる経営層と、実装の壁に直面する現場との乖離が深刻化している。多くのプロジェクトが「パイロット版の墓場」で停滞する中、真のビジネス価値を引き出すには単なるツール導入を超えた「5つの準備態勢」が必要だ。
自律的な「エージェント型AI」の導入によって、企業の業務プロセスは飛躍的に改善する可能性がある。その一方で、基礎的な仕組みの不備によって、AIツールを実用化できない壁に直面している。成否を分ける差とは。
エージェンティックAIは、複雑な一連の業務を自律的に遂行する力を秘めている。本稿では、先行して導入を進める5組織のリーダーに、その実務的な勘所を聞いた。
Cisco Systemsは、AI監視スタートアップGalileo Technologiesの買収計画を発表した。AIエージェントの判断根拠やリスクを可視化する狙いだ。一方で、導入は技術面だけでなく、責任分担など組織面の課題も浮き彫りにしている。
IDCの最新調査によると、アジア太平洋地域のAI支出は2029年までに5倍に膨れ上がり、生成AIがその半分近くを占める見通しだ。単なる自動化を超え、自律的に業務を遂行する「AIエージェント」が組織に何をもたらすのか。
月間150TBを超えるデータ分析に苦しむSAPは、データの半分を解析できず、セキュリティの「死角」を生んでいた。既存の監視ツールでは防げない複雑な脅威に対し、同社が選んだ解決策とは。
IBMが、同社のメインフレーム「IBM Z」の開発におけるArmとの協業を発表した。強固な信頼性を誇る製品が、なぜ今になって異なる設計思想を取り入れるのか。そこにはある“限界”が関係している。
COBOL人材の枯渇が進む中、レガシーインフラの刷新が急務となっている。しかし実際には6割以上が失敗するという報道もある。AIエージェントは打開策となるのか。成功と失敗を分ける条件を整理する。
三菱UFJ信託銀行がコンテンツ管理に「Box」を採用した。これまで複数の業務システムに分断されていたデータの一元管理を目指す。金融機関に求められる高度なガバナンスとAI活用を両立させる秘策とは。
従業員が「AIエージェント」を使いこなす未来は、もはや現実だ。しかし、多くの情シス部門は従業員がどのツールにデータを入力しているかさえ把握できていない。AIエージェント革命に、組織が取るべき真の防衛策とは。
サイバー攻撃のスピードが急激に加速している。侵入から横展開までが「数分」で完了するケースもあり、従来の防御体制では対応が追い付かない。セキュリティ構成を再設計する際のポイントは。
ガートナーは、2028年までに企業向け生成AIアプリケーションの25%が、年5件以上のセキュリティインシデントを経験するとの予測を発表した。情シスリーダーが今すぐ設定すべき「ガードレール」と警戒すべき領域とは。
Sansanは、AIインサイドセールスツールの導入により商談処理工数の削減と商談創出を両立したと発表した。
リオ・ホールディングスは、SAP製品を中核とする新基幹システムの稼働を発表した。2025年8月に本格稼働し、連結仕訳の自動化で手作業を9割以上削減。データ収集の迅速化により、経営判断の高度化とガバナンス強化を実現した。
好業績をうたうOracleで、推計3万人に及ぶ解雇が進行している。同社は「AIツールによる業務代替」を推し進めると主張するが、専門家はその裏にある“焦り”を指摘する。AI技術に対する幻想を打ち砕く事実とは。
生成AIは便利な一方で、新たな脅威の温床にもなっている。攻撃者がインターネット上の情報を不正に操作することで、生成AIが危険なWebサイトを案内してしまうという。どのような手口なのか。
現実世界を認識・理解し、自律的に行動する「フィジカルAI」が、2035年までに1億4500万台という驚異的な規模で普及するとの予測が発表された。ITリーダーが組織の自動化戦略を策定する上で避けて通れない「物理世界への知能実装」の核心に迫る。
生成AIの活用により、業務の処理速度は加速すると期待されている。その代わり、「自分で考える」作業をする機会が減り、思考力が低下したという声がある。考える力を低下させないための対策は。
伊藤忠テクノソリューションズは、PCの操作ログを基にした業務改善を支援する「GenTaskMining」の提供を開始した。
稼働し続けてきたメインフレームはシステム改修のたびに複雑化し、企業にとって深刻な技術的負債となる。膨大な時間と労力がかかる移行作業に、AWSの「AWS Transform」「Kiro」はどう役立つのか。
内部不正対策は、もはや「人間」の監視だけでは不十分だ。自律的に判断し行動する「エージェンティックAI」が組織に 浸透する中、AIそのものが制御不能な内部脅威へと変貌しつつある。本稿は、AIが引き起こす新たなリスクの実態と、ID管理を軸とした具体的な防御策を解説する。
Cisco Systemsは、企業の無線通信活用を分析した調査レポートを発表した。6000人以上への調査から、無線LAN投資による業務効率や収益への効果が明らかになった。一方、様々な課題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、AIプロジェクトを成功に導くために欠かせない、適切な人員体制と役割分担について取り上げます。
2026年3月開催のRSA Conference 2026で、レッドチーム演習が法的標準へ進化しつつあるとの認識が共有された。これからレッドチーム演習を実施する企業は何に注意すればいいのか。
多くの企業がAI導入を急ぐ中、リーダーが直面する最大の実務的課題は「必要な人材を確保できない」ことだ。熾烈を極めるAI人材争奪戦は、これまでのクラウドやセキュリティのスキル不足とは根本的に異なる性質を持っている。組織の命運を分けるAI機能をいかに持続可能な形で構築すべきか。
企業がAI活用を進める中、攻撃者はAIインフラの「脳」を標的にし始めた。SaaSのデータ保護を過信すると、有事の際に全データを失う致命的な事態を招く。再起不能の危機からAIシステムを救う復旧戦略とは。
業務効率化を期待して生成AIを導入したものの、意図した結果を得るための修正作業で数時間のロスが生じている。なぜ現場の負担は増大するのか。実務者を消耗させる「隠れコスト」の実態に迫る。
生成AIの普及により、企業がソフトウェアを内製化しコスト削減を実現する動きが広がっている。一方製造業でその動きをそのまま当てはめると様々な問題が発生する可能性がある。問題と対策を整理する。
AIインフラ需要の急増を背景に、「ネオクラウド」と呼ばれる新たなクラウド市場が拡大している。ネオクラウドは、企業のクラウド戦略にどのような影響を与えるのか。
AIエージェントを導入してもPoC（実証実験）でとん挫する企業は後を絶たない。成功の鍵は、AIそのものよりも「業務プロセスの標準化」と「マルチエージェントによる連携」にある。本番環境で成果を出すための勘所を明かす。
AIツールの導入が進む中、これまで重宝されていた定型業務を担う人材の需要が減っている。調査によれば、多くの企業が採用ターゲットを根本から見直している。生き残るために必要な、人間ならではのスキルとは。
才流は、一度導入を取りやめた採用支援サービスを再導入した結果、月間カジュアル面談数が従来の約4倍となる20件以上に増加した。再導入に際し同社は何をしたのか。
AIエージェントの導入を進めるものの、PoC止まりに終わる企業も少なくない。一方Salesforceのエグゼクティブバイスプレジデントは「成功する企業には共通点がある」と指摘する。成功に必要な要素を4つに整理する。
スクウェア・エニックスは、「ドラゴンクエストX オンライン」にGoogleの生成AI「Gemini」を活用した対話型AIバディ「おしゃべりスラミィ」を導入すると発表した。人間のプレイヤーにどう役立つのか？
数年以上更新のないOSSを用いている商用ソフトウェアが大量に出回っている。開発者の意欲が削がれ、保守が止まったOSSは「第2のLog4j」のような深刻な脆弱性を生む。AI時代にOSSを救うための4つの処方箋とは。
AIツールの普及で開発スピードが劇的に向上する裏で、ソフトウェアの脆弱性が前年比で2倍に急増していることが明らかになった。AIツールの台頭に伴うOSSのリスクとは。
セキュリティベンダーExabeamは、採用したエンジニアを入社当日に解雇した。ある国にひも付く脅威アクターだったことを同社が迅速に見極めたからだ。発見の経緯は。
データベースが乱立した状態のままAIツールを開発しようとすれば、IT部門の負担がますます増えることになる。合併によって複雑なシステム構成を抱えていた企業が、「MongoDB Atlas」に一本化した理由は。
オンプレミスOracle DBのクラウド移行は、セキュリティや料金の懸念が壁となる。日立は2026年3月、基幹データの安全なAI活用を実現しつつ、移行の費用削減と期間短縮を掲げる支援サービスの強化を発表した。
ノークリサーチは、中堅中小企業を対象としたDXとAIに関する調査結果を発表した。AIをDXの代替として掲げる動きがある一方、両者の性質や課題は異なる。調査結果から、情シスが取るべき対応の方向性を整理する。
サイバー攻撃の高度化と深刻な専門人材不足を背景に、セキュリティ監視を外部委託する「SOCaaS」への注目が高まっている。本稿は、主要なSOCaaSベンダー5社の特徴と販売モデルを整理し、選定基準を提示する。
Googleは、生成AI「Gemini」に他のAIツールのメモリーやチャット履歴を取り込む機能を一般ユーザー向けに提供開始した。複数AI利用で分断されがちな文脈を統合し、パーソナライズされた応答精度の向上を狙う。
AI主導のコーディングの台頭によって開発現場が大きく変わりつつある中、AIツールが仲介役になることで、OSSを支えてきた報告や修正という文化が消滅の危機にひんしている。便利さの代償として生じている問題とは。
トークンの上限を決めれば費用の目途が立つ。だが、上限に達しない範囲でしかエンジニアが働かなくなる――。この課題に取り組み、コスト最適化とエンジニアの創造性を両立させたAgodaの取り組みを紹介する。
企業によるLLM導入が進む中、コスト増大や制御性不足といった課題が顕在化している。本稿は、LLMの内製と外部サービス利用の違いを、TCO、制御性、ガバナンス、組織体制の観点から整理し、最適な選択の方向性を示す。
企業が既存のクラウド設計のままAIを導入すると、本番運用の段階で想定外の挙動が発生する場合がある。その理由や対策は。
AIがコードを書く時代、「何を学ぶべきか」は変わり始めている。コーディング以外で価値を持つスキルとは何か。AnthropicのCEOが、人間にしかできない領域と、これから重要になる能力を語った。
AI導入を進める企業が増える中、技術・運用・倫理・規制の各側面でリスクが顕在化している。本稿は、設計・開発から保守・監視までの各段階に潜む課題と対策を整理する。
企業がAIベンダーと契約する際、SaaSの契約や更新と同じ感覚で交渉していると想定外のコストが発生する可能性がある。契約において見落としがちなポイントと、やるべきことを紹介する。
過熱するITベンダーのAI投資。その回収コストは、将来的な利用料高騰として企業に跳ね返る恐れがある。Oracleの人員削減や「AI導入の4割が頓挫」というGartnerの予測から、IT部門が打つべき予算防衛策を読み解く。
AIコーディングツールを利用するエンジニアの約9割が生産性向上を実感している一方で、約7割が「意図しないコード生成」などの課題を抱えている。技術的負債を回避し、AIを“飼いならす”ための戦略を探る。
AIによる効率化を「人件費カット」へ直結させる経営判断は正しいのか。全社導入を進めた企業の約7割は、あえて人員削減を見送っている。浮いた人材や予算はどこに向けているのか。
AIハブを目指すMENA地域で、データセンターによる水消費が深刻なボトルネックとなっている。この問題は対岸の火事ではない。日本企業はMENA地域から何を学ぶべきか。
むやみにAIツールに予算をつぎ込んでも、目に見える利益を得るのは容易ではない。経営陣を説得し、確実に成果を出すためには、投資の適切な配分が必要になる。無駄な支出を防ぐための「AI投資シナリオ」とは。
Googleが発表したAI開発ツールが劇的に進化している。単なる「コード生成」を超え、認証やデータベース構築まで自動化する“バイブコーディング”の実力とは。
Gartnerは、AIエージェントが単一のプロンプトでランサムウェアのような挙動を引き起こすリスクを指摘した。企業が見直すべきポイントは何か。
巨大ITベンダーが、AIインフラに巨額の投資を実施している。一方で、企業がAIツールを導入する際に見落としがちなのが運用の手間や電力などの膨大なコストだ。AIに関する自社のIT予算をどう計画すべきなのか。
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開発やデータ分析を外部委託する際に押さえておきたい「契約形態の違い」に注目します。
AIを使えばセキュリティ周りは楽になるという期待とは裏腹に、セキュリティツールは増加し、運用負担は軽減していないという声がある。現状を打破するために企業の情シス担当者は何を判断すればいいのか。
中東情勢の緊迫化は、単なる地政学リスクに留まらない。AI半導体の製造に不可欠な「ヘリウム」供給、そして厳格なデータ所在規制が、日本のIT戦略を揺さぶる恐れがある。
AI活用の推進に当たって、あえてAI人材を新規採用しないと決めた企業がある。戦略をどのように見直し、人材の育成や活用で具体的に何をしているのか。
経営層からのお達しでAI導入を進める情シス部門やDX推進部門。一方で現場はセキュリティリスクや人材不足など、さまざまな課題に直面している。調査から見えた推進の阻害要因と、解決への道筋を解説する。
レガシーなシステムの移行やモダナイゼーションを自然言語で効率的に実施したい――。この期待に応えるのがAWSの「AWS Transform Custom」だ。同サービスで実際に成果を出した事例を紹介する。
月次から週次へ――。MicrosoftはVS Codeのリリースサイクルを短縮した。その裏側にあるのは、AIエージェントによる「現場の泥臭い作業」の徹底排除だ。どういうことなのか。
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。
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。
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。
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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