「コンプライアンス」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

「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）

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）

ログ激増とコスト高騰を解決する次世代基盤
SIEMの限界を突破する　データレイクが変えるログ管理の費用対効果
巧妙化する攻撃と激増するログに、既存のSIEMだけでは限界がある。コストを抑えつつ長期保存とAI解析を可能にする「セキュリティデータレイク」の戦略的価値から、特有のガバナンス課題までを詳説する。（2026/7/29）

現場の「パスワード忘れ」をどうなくすか
Joshinが「ピースサイン」で勤怠打刻　共用PCの「パスワード忘れ」を解消
店舗や事業所の共用PCで多発する「パスワード忘れ」は、IT担当者の時間を奪うだけでなく、打刻遅滞による労働時間管理のリスクを招く。Joshinがジェスチャーと顔認証の組み合わせでこの問題を脱した経緯は。（2026/7/29）

クラウド依存というリスクからの脱却
VMwareでの自社運用へマネージドKubernetesから移行　脱クラウドに挑む銀行の事例
特定ベンダーに依存しない運用を目指し、システムを自社インフラに移行するのは1つの手だ。しかしいざ自前で構築しようとすると想定外の動作などの問題に直面しがちだ。安定稼働を手にした銀行の事例を紹介する。（2026/7/28）

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）

管理の放置が招く“隠れた危機”
「Macは例外」をやめませんか　情シスが見直すべき端末管理の4つの軸
「Windows」が大半だった企業システムは変わりつつある。この変化に対応できず、一部の特例として「Mac」を放置していると、深刻なガバナンス不全を引き起こしかねない。時代遅れの管理体制から脱却する鍵とは。（2026/7/25）

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）

リスクを可視化する6つの点検項目
放置仮想マシンがランサムウェアを呼ぶ　インフラの「死角」をつぶす監査チェックリスト
セキュリティ監査を単なる形式的な対応で終わらせていないか。放置されたVMやシャドーITなど、インフラに潜む「死角」を可視化し、企業の回復力を高めるための実践的な監査手法と運用の鉄則を詳説する。（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）

「Amazon Bedrock」活用の最適解
“全てAI任せ”はやっぱり失敗する――オンライン決済「Stripe」の審査削減から学ぶ
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。（2026/7/22）

導入はゴールではなくスタートライン
高額投資でもAIが定着しない　4社に3社が抱える「信頼の欠如」
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。（2026/7/22）

データの質は入り口で決まる
現場のスマートフォンが「データの墓場」になる？　情シスが陥るモバイル活用の死角
モバイルを単なる「システムの出先」と誤解していないか。データの真実は現場のスマートフォンから始まる。不適切な収集が招く情報の劣化を防ぎ、モバイルを戦略的なデータ拠点へと変えるためのガバナンスと統合術を詳解する。（2026/7/22）

重いデータ変換処理を廃止
トヨタが直面したRAGの限界　AWS「AgentCore」で実現するエージェント型AIとは
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。（2026/7/21）

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）

「避けられない試練」だった契約書チェックを効率化
契約書レビュー時間を3分の1短縮　富士フイルムHDがWordで実現した法務DX
富士フイルムホールディングスは、法務向け文書編集ツール「BoostDraft」を導入し、契約書レビュー時間を約3分の1短縮した。レビュー時間の短縮以外に得られた効果は。（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）

人員削減のつもりが大誤算
こんなはずじゃなかった「ChatGPT」　AI導入で“仕事が消えない”理由
「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。（2026/7/14）

脱「脱メインフレーム」へ？
Z世代ほど支持？　「時代遅れ」メインフレームの意外な現在地
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。（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）

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）

供給網とクラウドの断絶を防ぐ技術戦略
地政学リスクを侮るなかれ　供給網断絶に備える情シスの新常識
従来の災害対策では地政学リスクを防げない。輸出規制や制裁がクラウド利用を突如制限する今、情シスは何をすべきか。供給網やデータ主権から見てITインフラのレジリエンスを再定義する手法を解説する。（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）

AIで自社開発か、既製品購入か【後編】
「CXツール」をAIで自社開発すると危険？　顧客データにもたらすリスク
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。（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【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）

「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）

「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）

脆弱性スキャンだけでは見抜けない問題
「ゼロCVE」信仰に潜む死角　OSSの真の安全を実現する評価手法とは？
コンテナイメージの「脆弱性ゼロ」を過信してはいけない。OSSの見落とされがちなリスクを指摘し、健全性を評価する具体的なツールと、根本的な安全確保の道筋を解説する。（2026/6/30）

AIの作業計画と変更履歴を可視化
Copilot in Excelは財務の重要業務で「使えるのか？」　強化点5つを検証
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。（2026/6/30）

巧妙化する成り済まし
米「NO FAKES法」が前進　情シスが守るべきデジタルアイデンティティーの境界線
会社役員の声を模倣した数十億円規模の詐欺など、ディープフェイクが企業の存続を脅かしている。米国で進展する「NO FAKES法案」は、無断のAI複製に巨額の賠償金を課し、企業の管理責任を問うものだ。巧妙化する成り済ましから企業を守り、新たな法的リスクを回避するには？（2026/6/30）

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）

次々と湧き上がってくる脆弱性
誰も把握できていないAIが招く脅威　制御不能なLLMを飼いならすには？
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。（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）

ブームに乗ったAI導入は半数が頓挫する？
なぜ8割の購買者が後悔するのか　Gartnerが提唱する“失敗しない”IT調達術
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。（2026/6/25）

「完全な管理」から「責任ある活用」へ
国内企業の73％が管理できない「シャドーAI」　Gartnerが示す現実的対策
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。（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）

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）

「人間では太刀打ちできない」脅威とは？
「Claude Mythos」登場で金融庁が異例の緊急要請　自社を守る3つの対策は
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。（2026/6/24）

Omdia調査
セキュリティチームを「ダメ出し部隊」から脱却させるには
自社のセキュリティを「平凡」と評価する専門家が半数に上ることが判明した。現場は慢性的な教育不足と疲弊に苦しみ、5人に1人が離職を検討する深刻な状況にある。単なるツール導入とどまらず、組織を「ダメ出し部隊」から脱却させ、ビジネスを加速させるカルチャーへと転換するためのリーダーシップとソフトスキルの正体に迫る。（2026/6/20）

「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）

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）

問われるAIガバナンス
AIリスクの10%超は「壊滅的損害」　MIT調査結果は企業に何を問いかけているのか？
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。（2026/6/18）

思い込みが緊急時の問題を招く
「世の中のDR計画はでたらめ」　専門家が明かすDRの“3つのうそ”
自然災害やシステム障害に備えたDR計画について、専門家は「全てのDR計画はでたらめだ」と断言する。計画が機能しない理由と、企業の回復力を高めるインシデント対処の仕組みづくりを解説する。（2026/6/17）

米国企業の62％がレガシーシステムに依存
「とりあえず稼働している」レガシーシステムを見直すべき切実な理由
Saritasaの調査によると、レガシーなシステムの移行を見送る米国企業の約半数が「システムがまだ動いているから」を挙げた。システム移行を進める際に押さえておきたい4つの基本ステップを紹介する。（2026/6/17）

捨てるつもりが情報流出に
データ漏えいを恐れてIT機器を「物理破壊」するのは本当に正解か？
セキュリティ上の懸念から、本来なら再利用できるはずのIT機器を物理的に破壊してしまう企業が後を絶たない。調査で浮き彫りになった、組織の過信と廃棄プロセスに潜む欠陥とは。（2026/6/16）

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