「データベース」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

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）

Wasmerが実証
Pythonは技術的負債か　Rust移行でシステム起動が60秒から1秒へ
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。（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）

「電子カルテから手で転記」体制を脱却
閉域網でAPI連携が無理なら“直接”画面を読む――北九州総合病院のAI-OCR活用
「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。（2026/6/8）

機密データを守るローカルAI
複雑なKubernetesクラスタは“手作業”では守れない？　「SLM」が導く解決策
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。（2026/6/5）

経営層への説明にも役立つ
サイバー攻撃の損失額を定量的に計算するFAIRモデルとは？
サイバー攻撃の脅威は高まる一方、企業では予算や人員の配分が課題となっている。こうした中、注目されるのがサイバーリスクを定量的に評価する手法だ。その仕組みと、分析に必要なデータの収集方法を解説する。（2026/6/5）

一生リセット不能のわな
生体認証の神話崩壊　「運用の隙」を突くディープフェイク詐欺の脅威とは？
AIによるディープフェイク技術の進化により、顔や声を用いた生体認証の信頼が揺らいでいる。情シスは生体認証を唯一の鍵とせず、デバイスや行動分析を組み合わせた多層防御への転換を迫られている。（2026/6/5）

短命プロセスの認証という壁
管理負荷の限界をどう突破した？　LinkedInが「SPIRE」で築くゼロトラスト
サービス間の安全な通信を保証する認証システムの運用には多様な課題が発生する。自社システムの限界に直面したLinkedInは、オープンソースの「SPIRE」を導入した。独自の制約をどう乗り越えたのか。（2026/6/4）

1台の感染から全社的な被害も
ランサムウェア「The Gentlemen」急拡大　21経路の「同時多発的」内部侵略を試みる
MicrosoftとNCC Groupは2026年5月、新興ランサムウェア集団「The Gentlemen」の活動拡大に関する分析を公表した。同ランサムウェアの特徴と、侵入後の被害拡大を防ぐための5つの対策を紹介する。（2026/6/3）

企業に求められる3層対策
マネーフォワード事例が示すGitHub管理の課題　”うっかりアップロード”をどう防ぐか
2026年5月、マネーフォワードはGitHubへの不正アクセスにより情報漏えいが発生した可能性があると公表した。機密情報の入力という点では開発ツールも対策が必要だ。では、どのような対策が必要なのか。（2026/6/3）

「ベテランの記憶頼りの品質管理」から脱却
「ムヒ」の池田模範堂が実践するナレッジ管理　生成AIで報告書作成時間を半減
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。（2026/6/3）

AIを使わないこともリスクに
IBMのマネジャーがそっと教える　“AIを使って首”につながるリスク5選
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。（2026/6/2）

Confluence、M365、Notionなど
AIナレッジ管理ツール10選を本音で比較　自社に最適なのは？
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。（2026/6/2）

Roval CEOが示すCIO向け3つの対策
「社内にAIエージェントは何個ある？」に答えられないリスク　“見えない資産”を掌握するシャドーAI時代の防衛策
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。（2026/6/2）

押さえるべき役割分担
MCP vs. ADK――競合ではなく「連携」で動く最新AIエージェントの裏側
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。（2026/5/28）

「新ツールは使わない」現場の抵抗を乗り越える
「紙とExcel」の山から脱出　情シス3人で3000人が使うシステムを動かす福山通運
全国から集まるExcelファイルの集計作業と、現場に残る紙の回覧。こうした「アナログの負債」は情報システム部門の時間を奪い続ける。福山通運は、わずか3人でこの負債をどう断ち切ったのか。（2026/5/28）

障害が顕在化する前に対策する設計思想
「SAP S/4HANA」のメモリ逼迫はどう防ぐ？　HPEが実践した“限界突破”
データ量の増加によって、既存インフラが処理能力の限界を迎えるケースはよくある。「SAP S/4HANA」のデータ逼迫や障害リスクという課題に対し、HPEは自社システムをどのように刷新してボトルネックを解消したのか。（2026/5/27）

1300人規模のナレッジ基盤移行
「AIに聞け」はなぜ失敗する？　出前館に学ぶ“問い合わせ地獄”からの脱却法
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。（2026/5/27）

「AI同士の会話」も攻撃対象に
人間に反逆する場合も？　IBMが教える「AIエージェントの10大セキュリティリスク」
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。（2026/5/26）

506人の利用者を特定
崩れゆく「VPN＝匿名」の常識　犯罪に利用されたFirst VPN解体
Europolは2026年5月、サイバー犯罪者向けに利用されていたVPNサービス「First VPN」を国際共同捜査で解体したと発表した。（2026/5/26）

「AIペレストロイカ」は吉となるか
SAPが歴史的転換　聖域”ERPデータ”開放に踏み切った王者のジレンマは
AIの普及により、SAPはERP内に蓄積された膨大なビジネスデータの開放を迫られている。長年「閉鎖的」と評された王者は、いかにして「データの聖域」を守りつつ、AI活用の基盤を整えようとしているのか。（2026/5/26）

Microsoftが解説
AIコーディングツールの”しくじり”3選　「MCPを増やすほど賢くなるは誤解です」
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。（2026/5/26）

“内部”そのものが攻撃対象になる
AIエージェントを狙う4つの脅威とは？　IBMが説く「ゼロトラスト」5つの対策
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。（2026/5/25）

SBOM提出が調達条件になる？
普及率わずか7％　オープンソースソフト管理の切り札「SBOM」が普及しない理由
NTTデータは、SBOMの国際動向と普及に関する調査レポートを公開した。SBOMの整備や管理の重要性が国際的に高まる一方、国内企業の導入率は7％にとどまる。導入のハードルになっているのは何か。（2026/5/22）

Metaの株価急落が暴いた「AI巨額投資の死角」
あなたの会社のAI投資、すでに「負債」――トークンコスト暴走への情シスの防衛策は
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。（2026/5/21）

安易な「脱オンプレミス」は危険
巨大DBをOCIでクラウド化　パナソニックIT会社が年間7000万円を削った移行術
大規模データベースのハードウェア保守切れが迫る中、安易なクラウド移行は高額な費用を生む。パナソニック デジタルはいかにしてデータベースの性能を落とさず、年間7000万円の費用削減を実現したのか。（2026/5/20）

VMwareからの移行需要が追い風に
AI前提で基盤を選ぶなら？　Nutanixへ移行するメリット5選
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。（2026/5/19）

ベテランCTOに聞く
データベース管理者は消える？　AIが強いる職務再編、カギは「ビルダー」台頭
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。（2026/5/19）

特選プレミアムコンテンツガイド
AI時代に重要な”あの性能”に対応　企業が「PostgreSQL」と「MongoDB」を選ぶ意外な理由
生成AIブームを背景に、企業のデータベース戦略が転換期を迎えている。中でも、OSSとしてコスト重視の代替手段と見なされがちなPostgreSQLが注目を浴びつつある。AI時代、企業はどのような観点でDBを選んでいるのか。（2026/5/19）

企業AI活用の新モデルを提示
なぜAnthropicはClaude Codeで「エージェントを作るな、スキルを作れ」と言うのか
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。（2026/5/15）

サイバー保険は“万能”ではない
保険会社すら防げない？　「身代金支払い」を巡るサイバー保険の“残酷な現実”
「サイバー保険」は、企業がサイバー攻撃を受けた際の“最後のとりで”になり得る。しかし保険に加入してさえいれば全損害を補填できるわけではない。4つの漏えい事例から学ぶ、組織を追い詰める致命的な要素とは。（2026/5/14）

トレンドマイクロが警告
やっぱり危険な「MCPサーバ」　ずさん運用したらこうなる
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。（2026/5/14）

AI Studioは「試作」から「本番」へ
Googleエンジニアが明かす社内バイブコーディング事情、非エンジニアもアプリ自作
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。（2026/5/13）

1人が実質2日で構築
1200万円のSaaS導入を回避　スギ薬局「運用費10万円」のAIエージェント構築術
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。（2026/5/13）

運用本番段階で露呈する弱点
NikeやeBayが陥った「OpenTelemetry」の穴　監視インフラ運用の“泥臭い実態”
システム監視を効率化する「OpenTelemetry」において、データを集めるための設定を開発チームに委ねると、想定外の作業負担が発生し得る。NikeやeBayは、手作業が招く社内展開の壁をどう打ち破ったのか。（2026/5/13）

AI導入の「想定外」が予算を食いつぶす
AI予算の6割は「データの整備」に消える
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。（2026/5/13）

大規模なシャドーITのやらかし事例
欧州の警察組織さえ防げなかったシャドーIT　管理不全が招いた信頼の崩壊
欧州刑事警察機構（Europol）が、規制当局の監視を逃れる形で「シャドーIT」を長年運用していたことが判明した。ペタバイト規模の機密データには無実の市民の情報も含まれ、深刻なセキュリティ上の欠陥とガバナンスの欠如が露呈。欧州議会は信頼失墜を重く見て、組織の権限拡大を一時停止すべきとの声を強めている。（2026/5/12）

数週間の待ちが数秒に？
開発者が悩む“チケット地獄”を解消　IKEAが「Backstage」で実現した開発改革
非IT企業では複雑な要件に基づいたレガシーシステムが、開発者の長大な「待ち時間」を生み、サービス創出のボトルネックになっている。Volvo Car、IKEA、H&M Group、Philipsはこの課題をどう乗り越えたのか。（2026/5/12）

本番環境の99％を巻き込む過酷な実験
大手ECサイトがあえて本番データセンターの電源を落とす理由
放置されたサーバには設定の不備などの技術的負債が蓄積し、有事の際にシステム障害を引き起こす恐れがある。こうした不備をあぶり出すために、大手ECサイト事業者があえてシステム全体をダウンさせる取り組みとは。（2026/5/11）

「塩漬けCOBOL」をAIで救い出す　IBMがメインフレーム特化のAIエージェントを放つ理由
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。（2026/5/8）

「コスト削減用DB」から脱却
AI開発でPostgreSQLが定番になった”切実な”理由
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。（2026/5/8）

スタンドアロンで動作するプライベートAI基盤を手軽に：
自社内で「同僚としてのAI」を育成　プライベートAI基盤は他と何が違うか
組織の生産性向上や業務改革にAIの力は欠かせない。だが汎用AIサービスを介した機密情報の漏えいを防ぎきれているだろうか。組織固有のデータを安心して預けられる、自社のドメイン知識を豊富に持つAI環境を構築できているだろうか。（2026/5/8）

レビュアーの9割が負担増
開発者本人が意味を説明できない……　AIコーディングが招く“品質崩壊”の危機
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。（2026/5/5）

AIによる「勝手なシステム操作」をどう防ぐか？
「OpenClaw使っていいですか？」と聞かれた情シスが真っ先に考えるべきこと
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。（2026/4/28）

終わらないインフラ投資への処方箋
みずほ銀行が“ハード更改の呪縛”を断ち切った決断――「DB維持費」削減の裏側
DB管理において、定期的なパッチ適用やハードウェア更改は費用と運用負荷を強いる。みずほ銀行はいかにして既存システムを変えずに、「ライセンス数約66％削減」の道筋を見いだしたのか。（2026/4/28）

自然言語でBigQueryを操作
190万行、丸2日の表計算　カインズはどう「限界突破」したのか
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。（2026/4/28）

キャリア後半で直面する壁
なぜ情シスに「T型人材」の視点が必要か　Google Cloud AIディレクターの提言
情シスは、キャリアを重ねるほど「技術力だけでは評価されにくい」という課題に直面する。Google Cloud AIのアディ・オスマニ氏の提言を基に、情シスに求められる「T型人材」の重要性を紹介する。（2026/4/27）

高年収層が抱える意外な“後悔”
年収700万超エンジニアに共通するスキルと「もっと勉強すべきだった分野」
クラウドサービスの普及で、インフラの内部構造が見えにくくなっている。そうした中、年収700万円以上のエンジニアの多くが、自身のキャリアを支える共通技術を挙げている。変化の激しいIT業界で生き残る条件とは。（2026/4/24）

最短200マイクロ秒の低遅延連携
Oracle DBを「Azure」で動かす　遅延の“ボトルネック”を物理的に解消する秘策
処理性能や信頼性の懸念から、オンプレミスシステムに残り続けるOracle Databaseを、そのままMicrosoft Azureに移して稼働させる方法がある。物理的な制約を打ち破る構成の仕組みとは。（2026/4/23）

ハードウェアが「うそ」をつく？
完璧なDBでも壊れる――「コミット成功」なのにデータが消えかねない3つの問題
業務システムにおいて、データベースへの保存処理の完了は「データが安全に守られた」ことを意味するとは限らない。データの破損を招きかねない、インフラ層が抱える3つの構造的な問題とは。（2026/4/23）

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