「Google」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

開発スピードと安全のジレンマ
AI内製化を爆速で進めたテレビ朝日　追い付かないセキュリティをどう立て直したか
テレビ朝日は、AI技術を活用した内製開発の加速に伴う「Google Cloud」のセキュリティ課題を解決するため、「Cloudbase」を導入した。専任の担当者を置かず、少人数のチームで運用体制を構築した方法とは。（2026/7/22）

TechTargetジャパン　ベストヒット【システム運用編】
【1枚要約】2026上半期トップ5記事：完璧な設計でも3000万円溶けたAWS失敗事例
2026年1〜6月にTechTargetジャパンで人気を集めたシステム運用系記事5本を図で要約しました。複雑な市場の動向やトレンドキーワードを一目で理解し、最新事情をキャッチアップできるヒントを凝縮しています。（2026/7/22）

SMS認証廃止までに何をすべきか
SMS認証が「Microsoft Entra ID」から消える　情シスが2027年までに進めるべき対応は
Microsoftは2026年9月1日から「Microsoft Entra ID」でパスキーの登録を順次促し、2027年2月1日に自社提供のSMS・音声認証サービスを終了する。企業の情シスが実施すべきことを整理する。（2026/7/18）

仕事を奪われないための備え
AIに仕事を奪われる人、奪われない人　分かれ目となる「4つの能力」とは
Google Xで最高事業責任者を務めたモー・ガウダット氏は、今後2〜3年で雇用市場が大きく変化すると予測し、AI時代に個人と企業が身に付けるべき4つの能力を示した。（2026/7/17）

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）

専門家は「他の選択肢はない」と語る
覇権争いは終了？　SnowflakeやSAPが「Apache Iceberg」の採用を急ぐ理由
データシステムを提供するITベンダー各社が、オープンソースのデータ管理技術「Apache Iceberg」の採用に向けて次々と動いている。Icebergはなぜ、事実上の業界標準（デファクトスタンダード）になりつつあるのか。（2026/7/16）

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）

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）

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）

「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）

”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）

スプレッドシートから「唯一の真実」へ
現場の「データ散落」をどう救う？　航空機整備大手が「単なる外注」を拒んだ理由
航空需要の急回復に直面したSAESLは、分散したデータと旧来の管理体制からの脱却を決断。Kyndrylをパートナーに迎え、ITとOTの融合や24件ものAI活用を推進している。契約交渉時間を50％削減し、15年落ちの設備さえも可視化させたDX手法とは？（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【前編】
「Teams」や「Zoom」は不要か？　AIでUCCツールを自社開発する利点と欠点
AI技術の進化によって、チャットやビデオ通話機能を備えたUCCツールの自社開発が現実的になりつつある。市販製品は便利な半面、高額な費用やベンダーロックインのわなも潜む。それぞれのメリットとデメリットとは。（2026/7/3）

「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）

「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）

「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労働”の管理責任
AIの本格実装で人間が「承認マン」になるという致命的な死角
AI実装の難所は導入後の「制御」だ。ガバナンス欠如や形骸化した承認はコスト増を招き価値を毀損する。情シスが直面する「AI労働」の管理と責任、組織の壁を突破する具体的な処方箋を解き明かす。（2026/7/2）

OSS修正と開示も担う「Akrites」
OpenAI、Anthropic、NVIDIAも参加　Linux foundationが発足した「Akrites」とは
The Linux Foundationは2026年6月25日、重要OSSの脆弱性を修正し、責任ある形で開示する共同取り組み「Akrites」を発表した。情シスにとっては何が関係あるのか。（2026/7/1）

次世代分析基盤の選定軸
AI時代のBI選定　Tableau、Qlikを脅かす新興BIツールは？
BI市場がAIエージェント型分析へ移行する中、TableauやQlikなどの既存ベンダーと、Golden AnalyticsやGravityなどの新興ベンダーの違いが鮮明になっている。ツール選定に当たって何を軸にすればいいのか、整理する。（2026/7/1）

「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）

LLMの賢さだけでは勝てない
デモ止まりはもう終わり　IBMが明かすAIエージェント実運用のロードマップ
IBMのデータサイエンティストによると、AIエージェントをデモ段階から実用規模へと拡張する際に、開発者は「3つのわな」にはまるという。同氏はその解決に向けたシステム設計のポイントを紹介する。（2026/6/25）

数字だけを追うとゲームがつまらなくなる
「ポケモンGO」の運営は“AI任せ”だと大失敗？　レイドを支えるインフラの正体
Nianticは「Pokemon GO」の人気機能において、参加率の数値を追い求めた結果、街が同じキャラクターだらけになるという致命的な問題に遭遇した。データへの過信が招くリスクに、同社はどう立ち向かったのか。（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）

AI導入で価値創出するために　フードデリバリーに学ぶガバナンスとスピードの両立策
AIの主導権はIT部門か、それとも現場か。foodpandaなどのグローバル企業でAI活用を率いるリーダーは、この問いに「トップダウンとボトムアップの融合」で答える。シャドーAIを抑え込みつつ開発スピードをどう担保したのか。情シスが今すぐ実践すべきガバナンスの最適解を明かす。（2026/6/23）

パッチ適用前の攻撃に対応
「AIからの攻撃をAIで守る」エージェントをGoogleが公開
Googleは2026年6月、AIを活用したセキュリティ基盤「Google AI Threat Defense」を発表した。その柱となる3つの機能や仕組みを整理する。（2026/6/22）

需要変動と在庫最適化を両立
EOL対応工数を9割削減　日本精機がAIで実現した“脱属人化”とサプライチェーン変革
日本精機は、キナクシスの「Kinaxis Maestro」を採用し、AIを活用した需給計画基盤を構築。需要・供給・生産計画の統合管理により、計画策定工数を9割削減したという。同社が抱えていた課題や、採用の決め手は。（2026/6/22）

エージェント型検索とRAGは対立しない
“RAG is dead”は本当？　AIエージェントが切り拓く「次世代RAG」と検索の未来
AIエージェントの普及により「RAG不要論」が広がる中、Turbopufferのクーバ・ロガット氏は、RAG関連需要は再び拡大していると指摘した。むしろ、より高度な形へと進化しているという。どのように変化しているのか。（2026/6/19）

「個別RAG」はもはや限界　AWSが「AWS Context」で打ち出した重要な転換点
生成AIエージェントが本番環境で失敗する最大の要因は「文脈の欠如」だ。AWSが発表した「AWS Context」は、企業内の膨大なデータとビジネスロジックをナレッジグラフ化し、AIに高度な「状況判断力」を授ける。個別最適化したRAGの限界を打破し、ガバナンスと精度を両立させる新たな武器の全貌に迫る。（2026/6/19）

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）

CLI、IDE、SDKをどう使い分ける？
Google Antigravity入門：最適なAIエージェント開発環境の選び方と活用ステップ
「Google Antigravity」は4つのインタフェースで利用可能だ。Google Cloudのブログ記事を基に、それぞれの特徴と適した利用シーンを紹介する。（2026/6/18）

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）

知らぬ間に“候補外”へと転落
「AIで取引先を外す」経営者41.1％　“見られる側”の対策は半数が未着手
人手不足や売り上げの伸び悩みを背景に、経営判断の相談相手として生成AIの活用が進んでいる。一方で、「自社が生成AIからどう見られているか」という視点が抜け落ちている実態が明らかになった。（2026/6/17）

性能とコストにギャップ
情シスを惑わす「特化型AI」のわな　汎用LLMが医療専門AIを精度・信頼性で圧倒
「専門特化型AIこそが正解」という常識が覆されつつある。最新の研究で、GPTやGeminiなどの汎用AIが、巨額投資を受ける医療特化型AIを複数のベンチマークで圧倒した。不透明な「専門AI」のブラックボックス化に警鐘を鳴らし、情シスが決裁前に知るべき、性能とコストのギャップとは？（2026/6/17）

1000万円のAPI連携外注費を月額費用のみに
「SaaS入れました」でIT予算崩壊の危機？　近鉄百貨店の“泥沼API連携”回避策
事業部門が次々に導入するSaaSとオンプレミスの基幹システムをAPIで連携させることは容易ではなく、外注すれば期間も費用もかかる。この「連携破産」の危機を、近鉄百貨店はどう乗り越えたのか。（2026/6/17）

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）

手作業の防御では間に合わない
AIが次々に脆弱性を悪用　Googleが提唱する“手遅れ”を防ぐセキュリティ戦略
汎用AIモデルの進化によって、かつてない速度でサイバー攻撃が加速している。未知の脅威に対し、企業はいかに防御体制を構築すべきか。Googleが提唱する、AI技術を活用した防衛ロードマップの要点を解説する。（2026/6/15）

「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）

『ディープラーニングG検定　最強の合格問題集』出張版：
【G検定】知っておかないと怖い生成AIの「禁止事項」、正しい使い方はどれ？
AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、生成AIサービスの利用規約で禁じられている具体的な用途について取り上げます。（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）

SlackやTeamsが招くデジタル疲弊
成果より「即レス」が評価されるゆがんだ実態　真に働きやすい職場のつくり方
コミュニケーションツールの普及によって、常にオンライン状態であることを求める風潮が強まっている。実際の成果よりもすぐに反応することが評価されてしまう制度やツールの不備をどう修正すべきか。（2026/6/6）

従来スキルの価値が暴落？
AIツールの台頭を9割のエンジニアが歓迎　激変する開発現場の“生存戦略”
開発現場でAIツールの導入が進む中、エンジニアの約9割が現在の業務変化を前向きに捉えている。単純作業が激減する中、AI時代において真に求められる「新たな必須スキル」とは何か。（2026/6/4）

用途別に見る最適なアーキテクチャは？
AIエージェント設計の基本　Google Cloudが推薦する3パターンとは
Google Cloudのアニー・ワン氏は、AIエージェントには「シングル」「シーケンシャル」「パラレル」があると話す。それぞれの特徴や、使うべき場面はどのようなものか、紹介する。（2026/6/4）

ネットワークが再び主役に
シスコが挑む「AgenticOps」の衝撃　AIエージェントがITインフラまで自律制御する未来
シスコはAIエージェントによるインフラ自律運用「AgenticOps」を加速させる統合基盤を発表した。各ネットワーク機器をAIエージェントのポリシー適用ポイントにしようとする同社の狙いを解き明かす。（2026/6/4）

民主化のもろ刃の剣
情シスが把握できない「第2のシャドーIT」 　バイブコーディングに潜む巨大な死角
「バイブコーディング」が普及する一方、深刻なセキュリティリスクがRed Accessの調査で浮き彫りとなった。情シスの監視をすり抜ける「新種のシャドーIT」への具体策を提示する。（2026/6/4）

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