「アクセス制御」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

Cursorの責任者が語る導入の要点
「FDE」は救世主か、新たなベンダーロックインか　分かれ目は契約前の5項目
CursorでFDEチームを率いるポーリーヌ・ブルネ氏は、FDEの役割や適する案件、契約時の注意点を解説した。FDEを単なる開発要員として扱わないことが重要だという。他にも注意すべきポイントを紹介する。（2026/7/21）

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）

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）

情シスが注目したい6つの改革
ゲーム販売の分断を防ぐ　カプコンが生成AI導入の前にデータ基盤を刷新した理由
クラウド移行の目的を、処理性能や拡張性の向上だけに置くと、情シスの運用負荷は残り続ける。カプコンはサーバ運用、データ連携、障害復旧まで見直した。仕事を本当に減らす移行には何が必要なのか。（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）

AI活用に潜むレジリエンスの死角
本番DB削除から機密流出まで　AI導入企業を襲った4大インシデント
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。（2026/7/17）

「クラウドAI」に潜む2大リスク
なぜ今ローカルAIなのか　NVIDIAも注視するその実力と「使い分け」の落とし穴
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。（2026/7/16）

深刻な人手不足が招くセキュリティの形骸化
脆弱性放置が平均345日　検知はできても直せない「死角」の正体
ヘルスケア業界ではNIST CSF 2.0導入によりリスク可視化は進んだが、対処が追い付かない現状が浮き彫りになった。脆弱性が平均345日間も放置される背景には、深刻な人手不足がある。ツールで問題を見えるようにしても、直す人がいないと意味がない。（2026/7/16）

AI時代に求められる新機軸のセキュリティ
AI導入を急ぐ企業に迫る「静かな崩壊」　被害を最小化するレジリエンスの鉄則とは？
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。（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）

医療DXの神髄
137拠点の個別最適がDXを殺す　英NHSが直面するデータ基盤崩壊の危機
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。（2026/7/14）

AIの誤判断は誰の責任？
AIの誤判断は誰の責任？　「導入して終わり」にしないための国際規格をIBMが伝授
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。（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）

人気や検証済みバッジは安全性の証ではない
「GitHubで人気」は信じるな？　トレンドマイクロが暴いたMCPサーバの脆弱性
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。（2026/7/9）

導入メリットと運用コストの徹底検証
無料ブラウザのままでは危ない？　情シスが迫られる「有料ブラウザ」という決断
AIツールの普及でブラウザの脆弱性が深刻化している。完全制御可能な「企業専用ブラウザ」か、手軽な「拡張機能」か。情シスが直面するリスクとコストのトレードオフを徹底比較する。（2026/7/9）

無制限アクセスが招く連鎖的脅威
便利さの裏に潜む“神モード”の恐怖　「AIエージェントの暴走」をどう防ぐか
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。（2026/7/7）

大学ITの時限爆弾化した“技術的負債”
「作った人しか直せない」を終わらせる　同志社女子大学が挑んだ独自認証の脱却
脆弱性修正のたびに発生する「システム計画停止」と、特定担当者に依存した「独自実装」。これらが引き起こす属人化はIT部門を追い詰める。同志社女子大学がこの課題から脱却するために採用したアーキテクチャとは。（2026/7/7）

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）

「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）

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）

従来型セキュリティの限界
壊滅的被害をもたらすAIエージェントの「3大リスク特性」から会社を守る防御策
自律型AIが持つ「データアクセス・外部通信・自律実行」の組み合わせは、企業に壊滅的被害をもたらす3大リスク特性だ。従来のセキュリティツールが通用しない中、情シスはどう立ち向かうべきか。現実的な防御策を提示する。（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）

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）

約5400人が利用対象
福井県のAI議事録全庁導入に学ぶ、情シスが全社展開で外せない3つの選定条件
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。（2026/6/29）

AIを「スタッフ」と捉えよ
情シスが知るべき「AIランタイムセキュリティ」の現実的な対策
AIによるデータ漏えい対策に目が向けられがちだが、稼働中のモデルを保護する「ランタイムセキュリティ」は深刻な死角となっている。自律的に動くAIエージェントは、既存の防御策を容易に突破し、組織を内部から破壊する武器になりかねない。AIをスタッフと見なし、ゼロトラスト原則を適用すべき理由と具体的な防衛策を詳説する。（2026/6/29）

TeamsやSlackが「組織の記憶」へ激変　AI時代に必要な“動的ガバナンス”とは
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。（2026/6/29）

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）

人とAIの「速度の非対称性」
「Claude Mythos」が攻撃を自動化？　企業が直面する“致命的なスピード格差”
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。（2026/6/26）

デスクトップは「アクセス層」へ
もう「PC管理」だけでは守れない　情シスが押さえるべき新デスクトップ戦略5選
もはやデスクトップは単なるPC端末ではない。SaaSやAI、VDIが主流となる中、それは仕事の「目的地」から、データへの「アクセス層」へと変貌を遂げた。ブラウザ管理やデバイスの健全性など、現代の情シスが統制すべき5つの急所を解説する。境界型防御が崩壊した今、新たなガバナンスの在り方が問われている。（2026/6/26）

オンプレかクラウドか
「AIで成果」はわずか6％　明暗を分ける「インフラの置き場所」を比較
AI導入で収益を上げている企業はわずか6％にすぎない。成否を分ける決定的な要因は、モデルを「どこで」動かすかというインフラ配置戦略だ。機密データ保護や超低遅延を重視するオンプレミスか、拡張性とスピードのクラウドか。情シスが直面するコストとガバナンスのジレンマを解消し、ROIを最大化する配置ルールを解き明かす。（2026/6/25）

JPMorganやNetflixに学ぶ
移行先は「ハイブリッドクラウド」か「マルチクラウド」か　どちらを選ぶべき？
企業の存続を懸けたクラウド移行とモダナイゼーションにおいて、むやみにクラウドサービスを導入するのは危険だ。自社の要件に合うクラウドアーキテクチャを選択するためのポイントを解説する。（2026/6/24）

AI導入で価値創出するために　フードデリバリーに学ぶガバナンスとスピードの両立策
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。（2026/6/23）

「全面禁止」か「全てOK」の二元論では守れない
AI時代こそWebブラウザが“セキュリティの最前線”になる理由
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。（2026/6/19）

「個別RAG」はもはや限界　AWSが「AWS Context」で打ち出した重要な転換点
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。（2026/6/19）

情シスが今すぐ講じるべき5つの対策
「致命的な3要素」を全て持つOpenClawは「シャドーAI」の新たな震源地？
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。（2026/6/19）

原因特定精度はわずか11％でも……
AIの“自信満々なうそ”にだまされる人間　インシデント調査自動化が抱える闇
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。（2026/6/16）

インシデント対応中こそ危険がいっぱい
”あかんメール”で詰む前に　ホワイトハッカーが解説する情報漏えいの実例と対策
ホワイトハッカーの守井浩司氏は、メールを起点とするサイバー攻撃が情報窃取から直接的な金銭詐取へ移行していると指摘する。BEC（ビジネスメール詐欺）の高度化が進む中、企業が取るべき対策を紹介する。（2026/6/18）

情シスが押さえるべき最新アプローチ
AIが「質の悪いデータ」を拡散？　限界を迎えたETLと次世代データ基盤の最適解
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。（2026/6/11）

“間違った回答”では済まされない
Ciscoが警告する「AIエージェント」の恐怖　勝手に行動するリスクと3つの防衛策
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。（2026/6/10）

「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）

「シャドーIT」から「シャドーエージェント」へ　
従業員の3割が勝手に使うAI　暴走を止めるには？
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。（2026/6/10）

復旧時間を97％削減
レッドブルF1の危機をパスワード管理ツールが救う？　許されないシステム停止
Oracle Red Bull RacingのF1マシンの空力テストを担うITインフラは限界に達し、深刻な稼働停止を引き起こしていた。なぜ認証管理ツールが危機的状況を解消する「インフラ復旧」の切り札になったのか。（2026/6/9）

人の注意力に依存する体制からの卒業
”人はミスをする生き物”　情報漏えいを防ぐセキュリティ教育以外の方法はこれだ
情報セキュリティ教育を継続しているにもかかわらず、メール誤送信や情報漏えいなどのインシデントは後を絶たない。「人はミスをする前提」での対策にはどのようなものがあるのか。（2026/6/9）

社内ファイルサーバやメール添付が生む遅延
”静かな業務ロス”の正体はファイル共有？　見えてきた現場の厳しい本音
働き方の多様化で拠点が分散する中、拠点間での作業の重複や情報伝達の遅延といった「静かな業務ロス」が浮き彫りになった。隠れた無駄をなくすためには、どのような視点でファイル共有システムを見直すべきなのか。（2026/6/9）

先進企業に学ぶIaCガバナンスの実践
規制業界にも広がるAIの「IaC」運用　情シスが整備すべきツールとガードレールは
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。（2026/6/9）

MCPだけでは不十分
AIの子守りは終わり　AIコーディングの質を左右する「コンテキストエンジン」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。（2026/6/8）

Gartnerのバイスプレジデントアナリストに聞く
AI規制の乱立が企業を直撃　情シスに求められる「AIレジリエンス」の作り方
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。（2026/6/4）

民主化のもろ刃の剣
情シスが把握できない「第2のシャドーIT」 　バイブコーディングに潜む巨大な死角
「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。（2026/6/4）

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