「データベース」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

IBMが解説
生成AIの「勘違い」5選　ハルシネーション率やAIエージェントの限界は
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。（2026/7/24）

史上初のAIによる全工程自律サイバー攻撃
サンドボックスを突破し「暴走」　Hugging Faceを襲ったOpenAI製モデルの衝撃
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。（2026/7/24）

大規模障害から学んだ教訓
お得な「スポットインスタンス」を95％活用　大手旅行検索サイトのAWS運用術
旅行検索サービスのSkyscannerは月間1億6000万人超の利用者を抱える。モノリシックなシステムからコンテナへの移行を経て、障害耐性を高めたセルベースアーキテクチャに到達するまでの軌跡を紹介する。（2026/7/23）

「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）

ハルシネーションだけが原因ではない
「もっともらしい誤答」にイラつく前に　RAGの回答精度を高める3つの鉄則
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。（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）

失敗しないクラウド移行の判断基準
クラウドERPへの移行は正解か？　2800万件のデータ移行失敗から学ぶ教訓
クラウドERPへの移行は不可避に見えるが、安易な判断は禁物だ。独自カスタマイズの継承やデータ移行の複雑さ、予期せぬ運用コスト増など、情シスが直面する現実的な課題と、移行を成功させる判断基準を詳解する。（2026/7/21）

限界を迎えた「事後対処型」の監視
“いつ止まるか分からない”恐怖を克服する「AI駆動型」のストレージ監視
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。（2026/7/17）

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）

“完璧な再構築”よりも優先すべきこと
障害時の「責任逃れ」をどう防ぐ？　AWSが明かす報告書作成手順
システム障害の事後対処において、自己に都合の良い報告がなされるリスクは常にある。AWSが実施している、内部の責任逃れを排除し、原因究明を可能にする客観的なレビュー体制とは。（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）

「本番環境こそ最高の試験環境」
検証環境を廃止してAWS費用4割減　スマホアプリ開発の"新常識"になるか
Pelotonは検証環境を廃止し「本番環境でのテスト」へかじを切った。インフラコストを最大40％削減しつつ、ピーク時の安定稼働を実現。無謀とも思える決断を成功に導いた、組織文化と技術戦略の核心を解き明かす。（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）

データのサイロ化が生む情報格差の解消
半年かかるデータ連携を“1カ月半”に短縮　古河電工が「Denodo」で得た効果
部門ごとのシステム分断によるデータのサイロ化に直面していた古河電気工業は、「Denodo Platform」によってデータ一元化を実現した。物理的な集約では得られなかった、仮想化技術によるデータ連携の効果とは。（2026/7/24）

50億件超のデータをさばく裏側
複雑過ぎて“玄人専用”だったF1　新規ファン獲得を支えたAWSリアルタイム分析
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。（2026/7/14）

1年かかる見込みのコード解析が1週間に
会社支給AIは現場で“無能”？　ロームが「Gemini」に乗り換えた理由と効果
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。（2026/7/13）

AI開発は“Python一強”ではない
JavaエンジニアはAI時代でも輝ける　LLMを組み込む3ステップとは
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。（2026/7/11）

技術的負債と組織の壁をどう超えるか
週末の深夜作業はもう限界　証券取引所がクラウド移行で実践する「EBA」とは
レガシーシステムの維持に追われ、技術的負債と組織の壁という二重苦に直面したLSEG（ロンドン証券取引所グループ）。クラウド移行の停滞を打破した「EBA」とはどのような手法なのか。（2026/7/10）

AIエージェントの能力を拡張
MCPとSkills、何が違う？　AIエージェント拡張“2大手法”の使い分け方
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。（2026/7/10）

「アクセス集中」をどうさばくか
“W杯の熱狂”とビッグセールが重なったら？　Amazonが挑む「パニック予測」
ブラックフライデーセールなどの急激なトラフィック増に対し、負荷検出後のシステム拡張では限界がある。Amazon.comは機械学習を用いて、いかに数千のサービスを事前拡張しているのか。（2026/7/9）

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）

『【令和８年度】 いちばんやさしい 基本情報技術者』出張版：
【基本情報技術者試験】ある日突然データが人質に？　企業を狙う「ランサムウェア」の脅威
ITの基礎理論から経営・マネジメントまで幅広い知識が問われる国家資格「基本情報技術者試験」。IT担当者が直面しやすいテーマを取り上げ、図解を交えながら実践的な知識を解説します。今回は、技術的脅威の中でも被害に遭いやすいマルウェアによる攻撃や、Webサイトに仕掛けられる手口について取り上げます。（2026/7/23）

ばらばらで制御不能なAIを生まない
AWSやAzureの枠を超える？　「AIのサイロ化」を断つマルチエージェント構成とは
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。（2026/7/8）

”年収アップ”への切符に
情シスの年収は資格で決まる？　「5つの職務領域」で選ぶ間違いない一手
情シス担当者がリーダー層を目指す際、どの資格を選べばいいのか。情シス業務にひも付く5領域で、役割拡大につながる代表的な資格と、実績を組み合わせて示す重要性を解説する。（2026/7/7）

生成AI活用でコンタクトセンターを改革
事例：ニトリはなぜ問い合わせ対応を「全部自動化」しなかったのか
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。（2026/7/7）

週末に集中する処理をいかにさばくか
MIXIがFC東京の「1万枚の写真」選定を自動化　無駄な運用費をどう削った？
週末の試合のたびに1万枚の写真の選定に追われ、担当者には多大な運用負担がのしかかる。FC東京の過酷な業務を、MIXIはいかにして救ったのか。「Amazon Aurora DSQL」を用いたシステム構築の全貌に迫る。（2026/7/6）

「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）

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）

「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）

DatabricksのCTOが語る新思想「メタハーネス」
Claude CodeからCodexへ　履歴ごと引き継ぐDatabricksの「Omnigent」とは
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。（2026/7/2）

2300店舗を支えるインフラ刷新
通信障害でも「店を止めない」　ホームセンター大手が挑むエッジインフラ運用
顧客体験の向上にはリアルタイムなデータ連携が不可欠だが、実店舗のコンピューティングリソースには限界がある。The Home Depotは旧システムの限界に直面し、どのような工夫でインフラを全面刷新したのか。（2026/7/1）

7万社のデータを分析
AWSの“無駄遣い”の正体は？　節約上手の企業から学ぶ「コスト最適化術」
クラウド費用の最適化は企業の重要なミッションだ。AWSが7万社以上の利用データを分析したレポートから、コスト効率の高い企業が実践する具体的な行動が判明した。無駄を省き、削減効果を高める手法とは。（2026/7/1）

AIエージェントを盲信しない５つの防衛策
AIエージェントがマルウェア化？　新たな脅威「プロンプトウェア」の防御策とは
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。（2026/7/1）

要件定義の“丸投げ”を防ぐ
情シスを苦しめる“工数見積もり”　明治安田が「Agentforce」で脱属人化
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。（2026/6/30）

「外部アクセス制限」をどう乗り越えた？
エンジニア不在でも“即日システム構築”　裾野市のkintone×生成AI活用術
人命や安全に関わる緊急のシステム要請に対し、専用開発は費用と時間がかかり過ぎる。人材が不足する中、要件を満たしつつ「検討当日」に情報公開システムを立ち上げた方法とは。裾野市の事例を紹介する。（2026/6/30）

Amazon RDS移行で露呈した問題
「Oracle DB」更新で“性能劣化”？　セガサミーの基幹DBクラウド化の裏側
オンプレミスでのデータベース運用は、保守業務が負担になりやすい。セガサミーホールディングスは「Amazon RDS for Oracle」への移行で性能劣化の壁に直面した。約2TBの大規模移行をどう成功させたのか。（2026/6/29）

人間による管理は限界に
受信トレイ全削除の“怪談”も AgenticOpsを阻む「信頼」の壁
インフラの複雑化が人間の管理限界を超える中、AIエージェントが自律運用を担う「AgenticOps」への期待が急速に高まっている。しかし、LLM特有の不正確さや予期せぬデータ削除リスクが導入の障壁だ。ルールによる制御とAIの柔軟性の間で揺れる中、コストを抑えた特化型モデルやデータ統合が突破口として浮上している。（2026/6/27）

「データ起点」の新たなガバナンス
Oracleが主力製品を「9割引き」で放出してまで守りたかったもの
AIエージェントの普及は利便性を高める一方、新たなセキュリティホールを生むリスクをはらんでいる。Oracleはこの脅威に対抗すべく、主要なデータベース保護機能を2027年まで無償化。従来の境界防御を捨て、データ層に直接セキュリティを配置する「データ起点」の防御戦略へとかじを切る。（2026/6/26）

現場主導でアプリ750個を開発
北陸電力、kintoneをグループ18社7000人に展開　年間3万時間を削減したDXの進め方
サイボウズは2026年6月、北陸電力がkintoneを活用し、グループ18社を含む約7000人規模でDXを推進していると発表した。約750アプリを現場主導で開発し、年間約3万時間を削減した。導入推進をどのように進めたのか。（2026/6/26）

身近になったモバイルアプリ開発
「伝言ゲーム」的なデータの流れで失敗　内製モバイルアプリ開発で考慮すべきこと
モバイルアプリ開発は容易になったが、エンタープライズ統合には大きなリスクが伴う。従来の垂直統合型システムとは異なり、水平分散型のモバイル環境では、一カ所のサービス停止がシステム全体の崩壊を招きかねない。情シスが決裁すべきは「開発の容易さ」ではなく、分散した依存関係をどう管理し、データの即時性を守るかだ。（2026/6/24）

メリットと致命的な欠点
高速で壊れない「SAN」がいつも正解とは限らない？　裏目に出る企業の条件
SAN（ストレージエリアネットワーク）の長所には、処理の速さ、拡張性、耐障害性などが挙げられるが、当然ながら欠点も存在する。特に中小規模の企業にとっては、導入費用と仕組みの複雑さが大きな懸念事項になる。（2026/6/23）

なぜAIは本番で使えないのか
1800万円の損失から銀行が学んだAI本番運用の絶対条件
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。（2026/6/22）

合理的な判断が引き起こすシステム障害
Googleマップに現れた“謎の文字列”　誰も悪くないのになぜ障害が起きたのか
複雑化する現代のITシステムにおいて、インシデントの真の要因を特定することは困難を極める。「Google Maps」で起きた地名誤表示を例に、単なるエラーやツール不足の裏に潜む機能不全を見抜く手法を解説する。（2026/6/18）

ReActの仕組みとADKによる実装手順を紹介
8分で理解　Google ADKで始めるAIエージェント構築とブログ自動生成の実践
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。（2026/6/17）

特選プレミアムコンテンツガイド
データメンテ疲れを打破　Tableau無料版で実現する 安全な現場主導のデータ活用
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。（2026/6/12）

運用のポイントを解説
RAGの遅さとコスト高を防ぐ　AIエージェント時代の「プロンプトキャッシング」入門
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。（2026/6/12）

AI資産の“共通流通基盤”へ
MCPとどう違う？　Linux Foundationの「OpenSharing Project」の役割やメリットは
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。（2026/6/12）

Windows偏重の対策は危険
崩壊する「Mac安全神話」　Appleデバイスを襲う“未知の脅威”とは
企業におけるApple製デバイスの導入が進む一方、Macを狙うサイバー攻撃の被害が深刻化している。従来の防御網を擦り抜け、システムを乗っ取るマルウェアが急増中だ。被害を防ぐために、対策を見直すべきポイントは。（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）

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）

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