「コンプライアンス」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

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）

会議終了後が本番
Microsoft Teams、Zoomのデータを「企業の記憶」として資産に変えるには？
生成AIの普及により、会議の録画やチャット履歴は検索・再利用可能な「企業資産」へと変貌した。しかし、無計画なデータ蓄積はコンプライアンス上の重大なわなとなる。情シスが今すぐ取り組むべき、UCデータを「負債」にしないための管理ルールと規律とは？（2026/6/16）

AIトラブルの8割は内部で発生　今こそ見直しが必要なインシデント対応とは？
AI時代のインシデントは、外部攻撃ではなく社内AIの予期せぬ挙動やポリシー違反が8割を占める。本記事では、法務や人事までをも巻き込んだ新たな対応体制や、レジリエンスを高めるための具体的な指針を解説する。（2026/6/16）

相次ぐ人員削減
AIは本当に人間よりも安上がりなのか？
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。（2026/6/13）

部門間での押し付け合い
なぜ企業のAI活用は「誰も責任を取らない」状態になってしまうのか
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。（2026/6/12）

ダウンタイムコストから考えるバックアップ最適化
「テープかディスク」はもう古い？　コストから再考するバックアップインフラ選定法
企業のバックアップ戦略にテープやディスクの利用がある。しかしそれらの二者択一ではなく「3-2-1-1-0ルール」に基づいた設計に注目が集まっている。（2026/6/12）

TechTargetジャパン　そのまま使えるチェックリスト
「うっかり」では済まされない　データセンター事故を防ぐ監査チェックリスト
IT担当者がそのままプリントアウトして活用できるチェックリストをお届けします。今回は、データセンターでの事故を防ぐための10個の確認項目をまとめた「安全対策チェックリスト」です。（2026/6/11）

AI活用の成否を分けるのは管理体制
AIガバナンスの崩壊を防げ　情シスが学ぶべき成功企業の共通点
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。（2026/6/11）

巨額損失の裏で何が起きているのか
AI導入でやっぱり……　年間96兆円を吹き飛ばすシステム障害の「隠れた代償」
システム停止による主要企業の損失は、年間6000億ドル規模に膨れ上がっている。被害を食い止めるはずのAIツールが、逆に新たなリスクを生み出している実態が明らかになった。巨額損失の裏で何が起きているのか。（2026/6/11）

「パッチアポカリプス」現実に
Microsoftが過去最多200件超の脆弱性修正　パッチ管理の「手作業」はもう限界か？
Microsoftが過去最多となる約200件の脆弱性修正を公開した。サードパーティー製を含め月間600件に迫る「パッチアポカリプス」が到来している。情シスは従来の手法では対処しきれないパッチ管理の限界と、修正品質のリスクに直面している。（2026/6/11）

看過できない重大なリスクも
CX部門を熱狂させる「バイブコーディング」の罠　情シスが警戒すべき“ノーガード開発”
自然言語の指示だけでAIがアプリケーションを生成する「バイブコーディング」が注目を集めている。CX部門のIT依存を解消し開発を爆速化させる一方で、セキュリティ脆弱性やシャドーIT化など、情シスが看過できない重大なリスクも潜む。（2026/6/11）

自動化のはずがいつの間にか負担増に
95％が失敗する？　AIプロジェクトの「検証沼」を引き起こす8つの隠れコスト
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。（2026/6/10）

費用削減だけではない「DaaS」の真価
「PCのお守り」から情シスを解放せよ　日立が17万台の運用を手放した真意
従業員用PCの調達から廃棄まで、IT担当者は日々PCの「お守り」業務に追われている。日立グループが最大17万台規模のPC運用を外部化した理由から、脱・雑務のヒントを探る。（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）

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）

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