「データセンター」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

深刻化するサーバの容量不足
Azureは限界ギリギリ　絶好調Microsoftを襲う「GPU不足」の深刻度
Microsoftの2026年4〜6月期決算は「Microsoft Azure」の記録的成長を示したが、その裏ではGPUの納入遅延とインフラの逼迫が続いている。需要に供給が追い付かない状況下で、同社はどのように利益を出しているのか。（2026/8/7）

一定売上以上のAI利用企業も対象か
米「AIキルスイッチ法案」　情シスが今から備える5つのリスク回避策
米議会で提出された「AIキルスイッチ法案」は、AIの強制停止を企業に義務付けるものだ。一般企業にも波及しかねない同法案の実効性と技術的課題、情シスが講じるべきリスク回避策を解説する。（2026/8/7）

「見えないIT」の衝撃
IT投資を「費用」から「戦略」へ　サウジ巨大金融街が示す次世代情シスの理想像
サウジアラビアの巨大金融街KAFD。10万超の資産をAIで統合管理し、通信を「電気や水」と同等の公共インフラと定義する。CITOが明かす、技術を「見えない存在」へと昇華させる戦略の神髄とは。（2026/8/5）

進化するサイバー攻撃の最前線
AIエージェントがサプライチェーンの死角に　情シスを襲う新種の脆弱性
シャドーAIの普及で、AIエージェントを介したバックドアや情報漏えいリスクが急増。カスペルスキーは1.5万件の偽AI検体を特定した。AIが悪用される新たなサプライチェーン攻撃の脅威と防御の核心に迫る。（2026/8/5）

「オンプレかクラウドか」に対する第3の選択肢
AI開発は高過ぎる？　“オーバースペック問題”を解消するOracleの新製品
機密データを扱うAI開発では、データを自社にとどめるデータレジデンシの要件が重荷となる。高額な専用インフラを導入できない中小企業に向けて、Oracleが提示した新たな選択肢とは。（2026/7/31）

「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）

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）

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）

16競技場と約600拠点を統合監視
サイバー攻撃は1日当たり3〜5億件　ワールドカップ2026を支えたLenovoのIT戦略
Lenovoは、FIFAワールドカップ2026にIT基盤を提供した。48チーム104試合の運営を支えたシステムとAI活用の裏側を紹介する。（2026/7/23）

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）

“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）

「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）

巨大データセンターの限界
Microsoft向けに“原発”を再稼働？　AI成長を阻む「電力危機」の深刻度
AI技術の爆発的な普及によって、データセンターの消費電力が急増し、地域の電力網が限界に達しつつある。この深刻な電力不足を回避するため、巨大IT企業はかつてない対策に乗り出した。どのような動きなのか。（2026/7/13）

Bobが変えるレガシー運用の現実解
IBMがメインフレームの聖域を解体　情シスの悲願「メインフレーム運用の共通化」が現実に？
メインフレームの隔離運用が限界を迎えている。IBMは標準ラックに収まる新筐体とAIエージェントを投入し、設置スペースとスキルの壁を突破。TCO 65%削減と極めて高い可用性を両立し、運用の民主化を加速する。（2026/7/13）

「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）

AIの「宇宙進出」を阻む壁は費用
迷惑施設と化したデータセンターの“逃げ場”は宇宙しかない？
電力や水資源の枯渇を招くとして、地上でのデータセンター建設に強い反発が起きている。そこで注目されているのが「宇宙データセンター」（SBDC）だ。その実現可能性と、現時点での課題を解説する。（2026/7/9）

7年間の運用費用を半分に
NTTドコモが「運用工数40％減」を実現した“サブスク型インフラ”とは
数年ごとに発生するシステムの更新作業は、多大な費用と現場の疲弊を招く。NTTドコモはこの重圧から逃れるため、Dellの大規模システム向けストレージと新たな調達モデルを採用した。総費用を50％削減した手法とは。（2026/7/7）

「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）

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）

限界を迎える空冷データセンター
AIの深刻な“排熱問題”　空調電力を10分の1に圧縮した「水冷GPU」とは
データセンター運営事業を手掛けるゲットワークスは、Dell製水冷サーバの導入によって、省電力と限られた空間での高密度実装を両立させた。いかにして水冷インフラを迅速に構築したのか。（2026/7/2）

AI時代に迎える空冷システムの限界【後編】
AIの“自社運用”は不可能？　訪れる「オンプレミスの限界」と生き残り術
AI技術の進化によってハードウェアが発する熱はかつてないレベルに達しており、従来の空冷データセンターの設計は時代遅れになりつつある。Schneider Electricが指摘する、インフラに待ち受ける過酷な現実とは。（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）

AI時代に迎える空冷システムの限界【前編】
迫る“データセンターの危機”　「液冷」への移行は避けられないのか？
AI技術の進化によってハードウェアが発する熱はかつてないレベルに達しており、従来の空冷データセンターの設計は時代遅れになりつつある。Schneider Electricが指摘する、インフラに待ち受ける過酷な現実とは。（2026/7/1）

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）

巨大な熱源と化すAI
IT機器を液体に沈める？　「空冷」の限界で変わるデータセンター冷却
AIの巨大なデータ処理を担うGPUは膨大な電力を消費し、かつてないほどの熱を放出している。従来の空冷システムでは追い付かず、騒音や障害の火種になる中、次の一手として注目される「液冷」技術とは。（2026/6/30）

7割がコスト増を実感
VMware離れがやっぱり加速　2500台のVM移行に挑む製造大手から学ぶ現実解
Broadcomによる買収後、VMwareユーザーの72％がコスト増に直面している。契約更新期を迎え、HPEやNutanixといった代替候補への移行が本格化している。移行期間中の二重課税的なコスト負担というわなはあるが、浮いた予算をAI投資へ回すなど、インフラ刷新を戦略的機運と捉える動きも加速している。（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）

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）

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）

ソフトバンク、NTTデータに続く「OpenAI日本勢」の拡大
日立がOpenAIと挑む「レガシー刷新」　両社の狙いは？
日立製作所がOpenAIとの提携を拡大し、国内1万5000もの基幹システムの刷新とサイバー防御の自動化に乗り出す。ソフトバンクやNTTデータに続くこの巨大提携が日本企業のDXとガバナンスに与える影響は？（2026/6/23）

ランサムウェア対策と低コスト運用を両立
1巻40TB、電源いらず、量子も防ぐ　テープストレージ「LTO-10」が反則級に進化
生成AIの普及やデータ活用の高度化を背景に、企業が保管するデータ量は急増している。長期保管コストやランサムウェア対策への関心が高まる中、LTO-10の登場を機にテープストレージが再評価されている。（2026/6/22）

特選プレミアムコンテンツガイド
地上にデータの置き場がない？　限界を迎えたインフラが向かう「宇宙」と「海」
AI技術の普及によって、データセンターの電力消費と排熱処理は限界を迎えつつある。次世代のITインフラはどう進化するのか。常識を覆す「宇宙データセンター」「海中データセンター」の動向を紹介する。（2026/6/20）

GitHubの隙を突くAWSの猛追　自律型DevSecOpsで開発現場の負荷をゼロに
AWSがAIエージェントを大幅刷新した。信頼性や価格体系の問題に揺れるGitHubを追い詰めるべく、開発ライフサイクル全体をAIが主導する戦略を鮮明にしている。「検知して終わり」の時代は過ぎ、自律型DevSecOpsが情シスの現実的な選択肢となりつつある。（2026/6/19）

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）

「宇宙・通信・AI」統合で企業ITはどうなる？　SpaceXが描く「宇宙データセンター」構想
史上最大のIPOを果たしたSpaceXは、宇宙空間にAIデータセンターを構築する「AIデータセンター衛星」構想を加速させている。地上のAI運用で最大のボトルネックとなっている電力確保と冷却問題を、太陽光発電と宇宙の環境を活用して突破する狙いだ。イーロン・マスク氏が描く、通信・AI・エネルギーが統合された次世代インフラとは？（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）

AI運用費が人件費を超える逆転現象も？
3カ月で1年分の予算が消滅？　AI導入で情シスが陥る「トークン破産」を防ぐには
LLMの利用拡大に伴い、AIのトークン消費によるコスト増大が企業の新たな課題となっている。Pegasystemsは、AIの利用量ではなくビジネス成果に応じて料金を設定する新たな課金モデルを紹介する。（2026/6/16）

現場との摩擦で形骸化するポリシー
ポリシーを回避する従業員は4割超　AIツール普及で生じた「防御の限界」と対策
生成AIは強力な業務改善の手段だが、企業のセキュリティ対策はその進化に追い付いていない。利用ルールを設けても、利便性との摩擦から違反が常態化する恐れがある。この状況をどう打開すべきか。（2026/6/16）

Gartner調査
日本のデータセンター消費電力は1年で約28％増　今、情シスに求められることは？
AIワークロードの急増により、2026年の世界のデータセンター電力消費は前年比26％増の565TWhに達する見通しだ。2027年にはAI最適化サーバの消費電力が従来型を上回り、電力確保がビジネス成長の成否を分ける「主戦場」となる。国内特有の送電網リスクが浮き彫りになる中、情シスリーダーが備えるべきインフラ戦略の核心に迫る。（2026/6/15）

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）

急成長の先に見据える「責任あるAI戦略」
「Claude」で躍進するAnthropic　共同創業者が語る冷徹な経営戦略とAIの未来
「Claude」の成功を背景に急成長を遂げているAnthropic。同社共同創業者兼プレジデントのダニエラ・アモデイ氏が、同社の経営思想やClaude、Mythosの現在地や未来について語った。（2026/6/10）

Cisco Live 2026
データセンター電力の65％が「無駄」に　Ciscoが示すデータセンター刷新の3本柱とは？
AIの爆発的な普及により、データセンターの電力不足が深刻な経営課題となっている。シスコは液冷や次世代配電技術FMPによる劇的な効率化を提唱。情シスが取り組むべき電力網刷新の正体を解き明かす。（2026/6/9）

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）

ランサムウェアで「9割が暗号化」の実態
バックアップ全滅をどう防ぐか　都筑製作所があえて「磁気テープ」を選んだ理由
ランサムウェア被害の約9割でバックアップが暗号化されている。高価な専用機器の導入が難しい中、都筑製作所は既存ライセンスを活用し、あえて「磁気テープ」による防衛策を採用した。その決め手と効果は。（2026/6/2）

仮想化インフラの「費用高騰」を絶つ
旧インフラの“高コスト体質”に悩む大手銀行　VMとコンテナ「一元管理」の勝算
従来の仮想化システムにおけるライセンス費用の高騰や、運用管理の複雑化が企業を苦しめている。「Red Hat OpenShift」を活用し、仮想化費用を約60％削減する道筋を立てた大手銀行の事例を紹介する。（2026/6/2）

ハイブリッドクラウドの危うさ
「SAP S/4HANA」移行期が危ない　システムの刷新が招く“4つの落とし穴”
基幹システムの移行は数年に及ぶ大規模プロジェクトであり、その間のシステム構成は複雑化する。オンプレミスシステムとクラウドサービスが混在する移行期のシステムにおいて、企業が直面する4つの課題とは。（2026/6/1）

勝ち残るための基盤戦略
「専用ハードを捨てろ」　なぜスタンダードチャータードはAI基盤に“ありふれた汎用品”を選ぶのか
AIブームが実験段階を終え、APACの先進企業はインフラの再構築にかじを切っている。スタンダードチャータード銀行は特殊ハードを排除し、24時間で稼働可能な標準化モデルを確立。一方でNAVER Cloudはデータ主権を守る「ソブリンAI」で世界進出を狙う。（2026/5/27）

相次ぐ建設計画の延期
GoogleやMetaの足かせに　データセンターへの投資を阻む“電力不足以外の問題”
アジア太平洋地域でデータセンター建設に向けた投資が盛んだ。しかし、GoogleやMeta Platformsといった主要企業には、深刻な電力不足とさらなる障壁が立ちはだかっている。資金があっても解決できない問題とは。（2026/5/26）

電力を制する者がAIを制す
AIファクトリー建設ラッシュという“美しき狂気”　見直すべき企業インフラ構築の優先順位
AIデータセンター建設の過熱が、インフラ資材の深刻な納期遅延を招いている。ハイパースケーラーによる買い占めで、変圧器が「8年待ち」という異常事態も。推論ニーズの拡大でネットワークの崩壊すら危惧される中、企業の情シスがインフラ難民にならないための「数年先を見越した調達戦略」と電力確保のポイントを説く。（2026/5/26）

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