「業務プロセス」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

航空大手のERP選定眼
スターフライヤーが「脱ブラックボックス」　財務基盤刷新の裏にある焦燥感
長年の個別開発が招いた「システムの迷宮」と「担当者不在のブラックボックス」。スターフライヤーが直面したこの危機は、多くの情シスにとっても他人事ではない。解決方法は。（2026/3/19）

情シスキャリアをアップデートする【第2回】
「何でも屋をやめる境界線」を引いて1人目情シスから課長へ　ヌーラボ 桶谷氏に聞く
ヌーラボで情報システム部門の課長を務める桶谷幸平氏は、情シスが正当な評価を得るには何でも屋から脱却し、「やらないことを決める」姿勢が重要だと語る。具体的に何をしてきたのか。（2026/3/17）

複雑化する属人的なインフラ運用をAWSで解決
手作業の障害対応は限界　AIでネットワーク復旧時間の半減を目指すドコモの挑戦
複数ベンダーの機器が混在して複雑化するインフラは、人海戦術での障害対応に限界を突き付けている。ネットワーク復旧作業の省力化と属人化をなくすために、NTTドコモがAWSのAIサービスで構築したシステムとは。（2026/3/13）

AI導入は段階的に進めよう
AI導入のPoC止まり、どう止める？　成果を出すための5ステップをOpenAIが解説
OpenAIは、企業がAIをビジネス価値の創出につなげるための5つのステップを発表した。ステップの順番に進めることで、「PoC止まり」からビジネスの変革につなげられる内容だ。（2026/3/12）

企業を襲う“はしご外し”の代償
「AIバブル」はドットコムバブルと同じ末路？　教訓から読み解く生存戦略
「AIを導入せよ」と迫る経営層。しかし、乱立するAIベンダーが突然倒産すれば、業務は停止し、IT部門は責任を問われる。ドットコムバブル崩壊の歴史から、迫り来る“はしご外し”のリスクと見極め方を読み解く。（2026/3/8）

見えない「サブスク乱立」をどう防ぐか【後編】
「サブスク乱立」の悪夢をどう終わらせる？　CIOが今すぐ取るべき行動
SaaSなどのサブスクリプション契約が無秩序に増殖する乱立状態は、企業の適応力を奪い、システム刷新の足かせとなる。この悪影響を最小限に抑え、IT費用を適正化するために、CIOは何をすべきか。（2026/3/5）

情シスキャリアをアップデートする【第1回】
“情シスは評価されにくい”は本当？　次の役割をつかむ情シス人材の判断軸とは
情報システム部門は日々の運用やトラブル対応に追われがちだ。一方、自業務をこなしながら評価され、次の役割を任される人材がいる。評価される人材は何が違うのか。評価の分かれ目を探る。（2026/3/7）

経理DXを進めるために社内外で進めた工夫は
オンプレミス会計基盤のクラウド移行　東京ガスに学ぶ導入製品と展開の秘訣は？
東京ガスの経理部は、オンプレミス環境の保守切れを契機に会計基盤のクラウド化と経理DXに踏み出した。製品選定の考え方や導入プロセス、その効果を紹介する。（2026/3/19）

生成AIの導入を“期待外れ”で終わらせないためのポイント【後編】
AIの“費用対効果”がとにかく期待できる10個の業務
「AIシステムを導入したが、結局どれだけ得をしたのか？」という経営層の問いに、あなたは答えられるだろうか。AI技術の活用で“確実に成果が出る”10個の領域と、AIの導入効果の算出方法を公開する。（2026/2/27）

止められないAI利用の統制設計
“シャドーAIはある”前提で考える、現実的なAI利用統制の判断軸
承認を経ずに使われる「シャドーAI」は、一律禁止すべきか、それとも許容すべきか。情シスに判断が集中する構造そのものが、AI活用と統制を難しくしている。本稿では「使われる前提」で線を引くための考え方を整理する。（2026/2/21）

AI導入が進まない本当の原因は？
“情シス依存”が理由？　なぜAIツールはPoC止まりで終わり、現場に定着しないのか
企業でAI導入が進む一方、活用判断が情シスに集中し定着しないケースがある。「AI活用のPoC止まり」は「情シス依存」が理由なのか。役割と責任を再定義し、解決策を提示するための判断軸を紹介する。（2026/2/20）

ツールを入れても成果が出ない「欠陥」の正体
AI導入が失敗する“真犯人”は現場のマニュアル　7割が陥る「標準化」のわな
企業の7割が業務標準化を自負する一方、AIツールの導入現場からは「プロセスが未整理だ」という悲鳴が上がっている。IT部門が苦しむ「アナログな標準化」と、AIツールが求める「構造化」のギャップを読み解く。（2026/2/20）

「今の会社に一生いる」人の生存戦略
市場価値が“静かに下がる情シス”の共通点　転職せずとも「外の相場」を武器にするには？
「社内評価は高いから安心」という思いと、「転職した方がいいのでは？」という考えが錯綜していませんか。情シスの転職支援を専門とする立場から、現職で「替えの効かない存在」であり続けるための策を提示します。（2026/2/16）

ROIを実現できる事例を把握する
AI投資の成功率はわずか「5％」　数百万ドルを失わないための“10の聖域”とは？
マサチューセッツ工科大学のレポートによると、数百万ドル規模の価値創出は5％にとどまる。一方、ROIを測定可能な活用領域も明らかになりつつある。本稿はその代表的な10分野を紹介する。（2026/2/19）

シェア首位でも満足度が低い「真の理由」
「大手の看板」に騙されるな　1300社が明かすSIer選定の“致命的な落とし穴”
ノークリサーチは2025年7〜8月、年商500億円未満の中堅・中小企業1300社を対象に販社／SIerのシェアと評価を調査した。DX時代のパートナー選定には新たな視点が必要であることが明らかになった。（2026/2/18）

Microsoftが警告する「5つの落とし穴」
AIエージェント導入「2.5倍の格差」の正体　準備不足の組織を待つ“PoCの泥沼”
Microsoftは公式ブログで、世界の企業の意思決定者500人に対するAIエージェント導入の準備状況調査結果を基に、エージェント導入を成功させる5つのポイントを紹介した。（2026/2/18）

「SAP 2027年問題」に対する回答
160兆円を動かす“国家の基幹系”が「RISE with SAP」に　決断の裏側
SAP ECC 6.0の保守終了が迫る中、クラウドへの移行か第三者保守での延命かという選択肢の間で組織は揺れている。年間約160兆円を扱う公共システムを「SAP S/4HANA」に移行する決断を下した省庁の事例を紹介する。（2026/2/18）

Googleのシステム開発AIエージェントの主な違いとは
「Google Antigravity」と「Gemini CLI」を表で比較　どう使い分ける？
Googleは「Google Antigravity」と「Gemini CLI」という2つのAI開発ツールを提供している。両者共にシステム開発や運用、コーディングに利用可能なツールだが、どのような違いがあるのか。（2026/2/14）

求められるのは“柔軟な学習力”
若手とシニアの“断絶”をどう乗り越える？　Z世代×レガシーのギャップを埋める方法は？
IDCの調査によると、企業の約3分の2が業績悪化の要因としてITスキル不足を挙げた。背景には世代間ギャップやレガシー技術の継承問題があり、次世代のIT人材像の再定義が求められている。（2026/2/6）

ボトルネックを解消する「最適解」のヒント
「GPUが待ちぼうけ」の悪夢を防げ　AIストレージベンダー7選
高価なGPUを導入しても、ストレージの性能が低くて処理待ちが発生すれば、投資の意味が薄れてしまう。AIプロジェクトを失敗させる「データ供給不足」を解消し得る、主要ストレージベンダー7社とその製品を解説する。（2026/2/5）

インシデント対応のプロすら抱き込む「RaaS」の闇
アサヒGHDを攻撃した凶悪集団「Qilin」、企業の“中の人”を積極採用中
ランサムウェア集団「Qilin」らが、企業の従業員やセキュリティ専門家を"高額報酬"で直接スカウトする動きを強めている。その実態を紹介する。（2026/2/4）

生成AIは導入すれば終わりではない
本番稼働に進むAI活用は何が違う？　“PoC止まり”を食い止めた企業は何をした？
生成AIの活用を、PoCには成功しても本番環境での活用に至っていない企業がある。本番運用までの壁を乗り越えた企業は何をしたのか。（2026/2/3）

「AIの判断でした」は免責理由になるか？
善意のAIが「会社を裏切る」日　自律型エージェントが招く“新型内部不正”の恐怖
AIの普及は業務を効率化する一方、内部不正の構図を根底から変えつつある。自ら判断し行動する自律型AIエージェントが、善意の指示を裏切るリスクへの処方箋とは。（2026/2/2）

2026年のモバイルデバイス注目トピック7選【後編】
「PCと同じ対策」では無防備？　モバイルを狙う“見えない脅威”の防ぎ方
PCのセキュリティ対策は万全でも、業務用のモバイルデバイスが攻撃者の侵入口になる事態を避けるにはどうすればよいのか。2026年に必須となるモバイル脅威対策（MTD）と、インフラ刷新の急所を解説する。（2026/1/29）

移行前の“地獄”をAIで短縮
VMwareサーバのAWS移行準備を10倍高速化　AIエージェントで何をした？
5000台超のVMwareサーバを抱える企業が、システムのAWS移行に向けAIを活用して準備工程を10倍高速化した。AIを使って具体的に何をしたのか。（2026/1/27）

生成AIは“実験”から“実装”へ
「生成AIがとにかくスゴイ」病の終焉　情シスにとっての“正しい撤退”とは
生成AIの導入が一巡し、企業は“目新しさ”から“実装”へと移行しつつある。このステージを、CIOはどのように乗り切るべきか。ヒントと戦略を探る。（2026/1/26）

レガシーシステム連携で陥る“サイロ化”の罠
AI導入「爆死する企業」「成果出す企業」の埋めがたい差　ホワイトペーパー3選
生成AIの導入が活発化する一方で、期待した成果を得られず失敗に終わるプロジェクトがある。成功と失敗を分ける要因は何か。生成AIの導入を実際の成果につなげるためのポイントが学べる3つの資料を紹介する。（2026/1/21）

自律型エージェント時代に「人間」がやるべきこと
1年で50万時間を消し去ったSalesforceの「AI活用術」　カギは“4つの役割分担”
Salesforceは、AI時代における人材と組織の変革を支援する「AI Fluency Playbook」を公開した。生成AI活用の成熟度向上とビジネス活用を成功することを目的としている。具体的な内容は。（2026/1/21）

ガートナーが警告する「AI人材崩壊」と9つの予兆
「エンジニアから配管工に転職」がトレンド？　AI時代のキャリア戦略シナリオ
Gartnerは、CHRO（最高人事責任者）が2026年に取り組むべき9つのトレンドを明らかにした。（2026/1/15）

「S/4HANA」への移行方法に“唯一の解”はない
サポート切れの「SAP ECC」から脱却する3つの道
SAP ECCのサポートが2027年末に終了するため、ユーザー企業はERPシステムの更新を迫られている。既にSAP S/4HANA Cloudに移行を進める企業は、どのようにシステムの刷新に取り組んでいるのか。3社の事例を紹介する。（2026/1/15）

コンプライアンスは“努力目標”から“必須要件”へ
“AIガバナンスの放置”は経営リスクに　2026年に知っておくべきAIトピック7選
AI技術の活用はいまや、企業の事業戦略で重要な位置を占めるようになった。ITリーダーやIT担当者が気にすべき領域はもはや“技術的な進化”だけではない。2026年に押さえておくべきAI活用の動向を7つ説明する。（2026/1/14）

鍵を握るのは「セマンティックレイヤー」
AI投資を「負債」にしない　2026年にIT部門が構築すべきAIの仕組みは
2025年、企業はさまざまな場面で人工知能（AI）を導入し、その成果に注目した。成果を次のステップに生かすための分岐点はどこにあるのか。データ分析の専門家が2025年のAI動向を踏まえて紹介する。（2026/1/8）

「現場の魔法」を「会社の武器」に変える
「脱Excel」はなぜ現場に潰されるのか　反発を封じる“3つの論理”
「Excel」は現場にとって魔法のつえだが、情シスにとっては管理不能な「時限爆弾」だ。現場の猛反発を抑え、安全に「脱Excel」を進めるためのロードマップを提示する。（2026/1/6）

セキュリティの「不吉」と防衛策
2026年にはまってはいけない「セキュリティの罠」
AIを標準装備した攻撃者が日本語の違和感すら消し去り、従業員が使う「シャドーAI」が機密を垂れ流す――。2026年、従来の境界型防御神話は完全に崩壊する。生存戦略とは。（2025/12/28）

「クラウド化」の皮を被った現状維持
SAP移行に10億円かけて“塩漬け”を作る日本企業　露呈した「低ROI」の実態
SAP製ERPのクラウド移行に企業は巨額を投じている一方で、現場では「5年塩漬け運用」「過去データ全移行」「SaaS拒否」といった保守的な選択が横行している。コスト高騰の真犯人を調査データから読み解く。（2025/12/24）

企業で使えるAIサービス10個を比較【後編】
GoogleとIBM、MicrosoftのAIサービスの特徴は？　チャットbotやAIエージェントの開発に役立つツールを比較
生成AIの登場によって、企業は自社の用途に合わせて細かく調整されたチャットbotやAIエージェントを開発できるようになった。本稿はGoogleとIBM、Kore.ai、Microsoft、OpenAIの5ベンダーのAIサービスを比較する。（2025/12/23）

AIバブルは崩壊するのか【後編】
「ITバブル崩壊」の悪夢は再来するのか？　歴史が教える“AI敗者”の条件
現在のAIブームは、過去の「ドットコムバブル」（ITバブル）と酷似している。バブルが弾けたとき、自社が利用中のAIツールを無価値な「負債」にしないためには。歴史の教訓から、生き残る技術を見極める。（2025/12/25）

企業で使えるAIサービス10個を比較【前編】
チャットbot構築サービス比較：「Amazon Lex」「Claude」「Cognigy」の違いとは
企業向けチャットbot市場には、さまざまなAIサービスが登場している。本稿はその中から、「Amazon Lex」「Aisera」「Boost.ai」「Claude」「Cognigy」を取り上げ、各サービスの特徴と欠点、適した用途を比較する。（2025/12/19）

コード生成の裏で生まれる「新たな苦役」
「生成AIは脅威」が4割　開発者が吐露した“楽になった仕事”と“増えた負担”
生成AIで「仕事が減った」はずが、逆に「時間が増えた」作業とは何か。現場エンジニアを対象にした調査から、AIツール導入の“光と影”と、今後エンジニアとして生き残るための「新たな必須スキル」を読み解く。（2025/12/16）

企業の実態に見合わぬ教育の代償
良かれと思った「IT人材教育」が“現場崩壊”と“離職”を招く残酷な理由
IT人材不足で「社内育成」が急務だが、足元の環境を無視した投資は、コストの無駄遣いどころか貴重な人材の「流出」すら招く危険がある。なぜスキルアップが組織の課題になってしまうのか。（2025/12/16）

「PoC貧乏」から脱出するには？
生成AIを“全社展開”できない85％の企業が陥った「わな」
調査によると、品質エンジニアリングでの生成AI活用に9割近くの企業が着手しながらも、その大半が実験段階にとどまっている。全社展開を目指す企業を足止めする「壁」の実態とは。（2025/12/11）

継続か刷新か
「まだ必要とされている」　COBOLエンジニアの現実とこれから
COBOLは現代においても基幹系を支える重要な存在だが、刷新の波と人材不足の狭間でエンジニアは進路を問われている。その現実と選択肢を整理する。（2025/11/29）

まずは内製と外注の切り分けから
将来のIT部門はAIエージェント頼りに？　ITリーダーが今やっておくべき備えは
AIエージェントの活用が進む中、専門家はIT部門のリーダーに対して「IT部門の将来的な変化に備える必要がある」と指摘する。具体的に何をすればいいのか。（2025/11/26）

職種によって明確な差
大企業の生成AI導入、どの職種なら進めやすい？　日鉄ソリューションズが調査
日鉄ソリューションズは、日本の大企業における生成AI活用の実態調査結果を発表した。業務効率化など一定の効果が見られる一方、導入レベルや職種、業種によって活用状況にばらつきがあることが分かった。（2025/11/25）

AIエージェント活用で守るべき3つのルール
“自律するAI”にどこまで権限を渡すのか　「任せる範囲」を賢く決める方法
AIエージェントがインフラ運用やコンタクトセンター業務に組み込まれ始めている。だが、丸ごと任せるのか、一部だけ任せるのかで、リスクと効果は大きく変わる。海外と国内の動向を基に「任せる範囲」の最適解を探る。（2025/11/20）

「感情」「戦略」はAIには難しい
AIは「人事の仕事」を奪うか？　自動化できる業務、人間がやるべき業務
AI技術の進化が、人事部門の在り方を根本から揺るがしている。定型業務の自動化が進む一方、AIツールには踏み込めない領域も存在する。人事部門が知っておくべき「AIに任せられる業務」「人間固有の業務」とは何か。（2025/11/17）

Webブラウザに潜む脅威の検出と対処
標的型攻撃を防ぐ新アプローチ「BDR」とは何か　EDRとの違いは？
サイバー攻撃の脅威が増す中、新たな対策手法として注目を集めているのが「BDR」だ。その機能と従来のセキュリティ対策ツールとの違いを解説する。（2025/11/14）

コスト削減と安定運営を両立
電話もチャットもAIがお出迎え “3.5倍”働くコンタクトセンター実現へ
NTTデータは、AIエージェントを活用したカスタマーサポート業務変革サービス「LITRON Customer Engagement」の提供を開始する。AIエージェントで生産性を最大3.5倍に高め、深刻化する現場の課題解決を目指す。（2025/11/13）

SCSKの「実践知」を投入
Microsoft 365 Copilotで業務革新を目指す　SCSKがコンサルティングサービスを提供開始
SCSKは、「Microsoft 365 Copilot コンサルティングサービス」を立ち上げた。このサービスを使えば、どのようなことができるのか。（2025/11/5）

TeamViewerがSalesforceと連携
「知らないうちに直っていた」というプロアクティブな運用は実現可能か
TeamViewerは、AIを活用した運用支援の新機能を発表した。Salesforceの「Agentforce IT Service」と統合し、端末の不具合が“起きる前に防ぐ”プロアクティブ運用への転換を目指すという。（2025/11/5）

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