「技術的に正しい」が間違いを犯す
AIガバナンスに人文学が必要な理由
IBMのディスティングイッシュトエンジニア、ジェフ・クルム氏は、生成AIの活用が広がるほど、人文学の知識が重要になると指摘する。その理由は。（2026/8/6）
被害企業の2割でセキュリティリーダーが交代
多要素認証導入済みでもランサムウェア被害に 復旧費用は平均2億7000万円
MFAを導入していればサイバー攻撃を防げるわけではない。Sophosによると、認証情報の侵害を許した被害企業の97％がMFAを有効化していたにもかかわらず、侵入を許している。被害を防ぐために見直すべきポイントとは。（2026/8/5）
「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）
データ侵害の平均コストは500万ドル
1時間放置したら「詰む」 IBMセキュリティ調査で判明したAI時代のデータ防御策
AIを悪用したサイバー攻撃が増える一方、AIと自動化を防御に活用することで、データ侵害による損失を抑えられる可能性もある。企業が見直すべきポイントを整理する。（2026/8/4）
11万件超の見積もり地獄を脱却
属人化と入力ミスからの解放 アクティオが日本IBMと挑む「AIで調達自動化」
建設機械レンタルのアクティオは、日本IBMの支援によってAI技術を活用した調達業務の自動化に着手した。年間11万件を超える都度見積もりの処理という過酷な業務負荷と属人化を、どのように解消するのか。（2026/8/4）
生き残る基幹システムの正体
メインフレームは死なず AI活用で20年来の高収益をたたき出す基幹システムの底力
時代遅れとされたメインフレームが、AIによって劇的な復活を遂げている。基幹データこそがAIの勝機だからだ。拙速な移行のわなを回避し、AIを武器に変える現実的な戦略を明かす。（2026/8/3）
「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）
IBMが示す生成AI最適化の新常識
ファインチューニングはもう不要 IBMが解説する「モデル最適化の5ステップ」
「とりあえずファインチューニング」の時代はもう終わったのか？ IBMのマーティン・キーン氏が、ファインチューニングの位置付けの変化について説明した。さらに、実務で推奨されるモデル最適化の手順を紹介した。（2026/7/30）
創業期に学んだこと
NVIDIAを救ったセガの500万ドル フアンが語るAI時代に必要な「学ぶ力」
NVIDIA創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏は2026年7月、「Startup School 2026」に登壇。創業時の失敗やAIへの投資を振り返るとともに、AI時代に学ぶべき内容について語った。（2026/7/29）
AI時代のベンダーロックインと技術主権の奪還
みずほ、AI駆動開発で工数3割減 グループCIOが「通過点」と断言する訳
AIコーディングツールを導入するだけで管理を放置すれば、新たな技術的負債とベンダー依存を生む。みずほフィナンシャルグループがAIツールで「工数3割減」を達成しながらも、それに甘んじない理由とは。（2026/7/27）
選定時の8つのポイント
レガシー移行ツール6選 AWS、IBM製品は何ができて何ができないのか
企業のレガシーシステム刷新を支援する製品やサービスが広がっている。本稿では、AIによるコード変換や移行計画、API化などを支援する6製品の特徴と、選定時に確認すべき8つのポイントを紹介する。（2026/7/27）
「認知の降伏」と3つの落とし穴に注意
「説明できないならリリースしない」 Googleディレクターが説くAI開発の原則
Google Cloud AIディレクターのアディ・オスマニ氏は、AIエージェント時代のエンジニアには、「AIより速くコードを書く」といったスキルではなく、別のスキルを持つことが重要になると説明する。（2026/7/27）
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）
有効期限は「47日」へ
SSL証明書の手動管理は限界に 2026年の“更新ラッシュ”で障害続出を防ぐには
2026年3月、SSL証明書の最大有効期間が200日に短縮された。手作業による管理ではいずれ致命的なシステム障害を招く恐れがある。AWSやGartnerが警鐘を鳴らす中、破綻を防ぐために今すぐ取り組むべき対策とは。（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）
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）
「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）
レガシー移行成功の裏で
実は厄介な「旧システム」の廃止 レガシー移行の盲点となる4つのリスクは
レガシーシステムの刷新は、新システムの稼働だけでは完了しない。旧システムを安全に停止するに当たって解消しておくべき4つのリスクを紹介する。（2026/7/15）
生成AIで業務効率化と提案力向上へ
ろうきん、全職員3000人に生成AIを導入 「無理なく利用できる」ツール選定の勘所
Allganizeは、中央労働金庫が全職員約3000人向けの生成AI活用基盤として「Alli LLM App Market」を導入し、全部署で利用を開始したと発表した。導入までの道のりや施策を紹介する。（2026/7/15）
人員削減のつもりが大誤算
こんなはずじゃなかった「ChatGPT」 AI導入で“仕事が消えない”理由
「賢いAIツールを導入すれば、人件費を劇的に削減できる」という企業の予測は外れ、AI技術は期待された効率化を達成できていない。企業がAI技術から十分な利益を得るために直面している「見えない壁」とは。（2026/7/14）
脱「脱メインフレーム」へ？
Z世代ほど支持？ 「時代遅れ」メインフレームの意外な現在地
IBMの公式ブログによると、メインフレームは世界の全取引の87％を支える。クラウドやAIが普及する中でも企業が利用を続ける理由を専門家の見解から探る。（2026/7/14）
AIの誤判断は誰の責任？
AIの誤判断は誰の責任？ 「導入して終わり」にしないための国際規格をIBMが伝授
AIエージェントが誤った情報を吐き出した場合、責任は誰にどのように問えばいいのか。IBMのディスティングイッシュトエンジニア、ジェフ・クルム氏は、AIリスクを管理するためのフレームワークを紹介する。（2026/7/14）
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）
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）
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）
Alibabaの反論と対立する主張
「Claude Code」がスパイウェアに？ AIの“パクリ”を防ぐ隠蔽コードの是非
開発を効率化するAIエージェントには、強力なシステム権限を持つことによる潜在的なリスクも伴う。Anthropicは自社のAIを守るため、「Claude Code」に検出システムを仕込んでいたという。何が起きていたのか。（2026/7/10）
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）
無制限アクセスが招く連鎖的脅威
便利さの裏に潜む“神モード”の恐怖 「AIエージェントの暴走」をどう防ぐか
定型業務を自律的に処理するAIエージェントやMCPサーバの導入が進む一方、無制限の権限付与によるシステム乗っ取りのリスクが懸念されている。被害を極小化するため、システム設計の段階で徹底すべきこととは何か。（2026/7/7）
これから必要な必須スキル5選
AIは仕事を奪うどころか「全員を昇進させる」 IBMが語るその理由
IBMのディスティングイッシュトエンジニア、ジェフ・クルム氏は、AIの普及拡大により、人間の役割は減るどころか「全員が昇進する」との見通しを語る。どういう意味か？（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）
「匿名化の不徹底」が招いた事案
委託先のIBM環境から7万人分の個人情報が流出 開発環境に潜む「実データ」のわな
IBMが管理する開発環境から7万人分の個人情報が流出した。匿名化したはずのテスト用データに実データが混入していたことが原因だ。本番環境より守りが手薄な「開発・テスト環境」と「委託先管理」という、情シスにとっての二大リスクが引き起こした事件の全容と、サプライチェーン攻撃を防ぐための教訓を詳報する。（2026/7/7）
特選プレミアムコンテンツガイド
AIエージェント実運用の壁を越える 情シスが知るべきメモリと役割の最適配置
AIエージェントで成果を上げるには「4種のメモリ」の設計が重要だ。さらに、デモから実用規模への拡張時、陥りがちな「3つのわな」がある。それらを回避するシステム設計のポイントをIBMの専門家が解説する。（2026/7/3）
OSSのメンテナーは今すぐ確認
30分で完了 GitHubの無料セキュリティ設定6項目を紹介
GitHub Security Labのジョセフ・カツィオルーデス氏は、OSSメンテナーが短時間で有効化できる6つの無料セキュリティ設定を紹介した。（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）
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）
解決すべきセキュリティリスクとは
便利、だけどそれシャドーAIでは？ AI会議アシスタント導入で問われる「権限管理」の境界線
議事録作成や要約を自動化するAI会議アシスタントの普及が加速する一方、情シスが把握していない「シャドーAI」のリスクが深刻化している。社外秘データの流出や生体情報の無断収集による法的リスクをどう回避すべきか。利便性を損なわずに安全な運用を実現するための権限管理やリスクモデル構築のポイントを詳説する。（2026/7/1）
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）
巧妙化する成り済まし
米「NO FAKES法」が前進 情シスが守るべきデジタルアイデンティティーの境界線
会社役員の声を模倣した数十億円規模の詐欺など、ディープフェイクが企業の存続を脅かしている。米国で進展する「NO FAKES法案」は、無断のAI複製に巨額の賠償金を課し、企業の管理責任を問うものだ。巧妙化する成り済ましから企業を守り、新たな法的リスクを回避するには？（2026/6/30）
IBMが解説する本番運用で失敗しない設計思想
“何でもお任せ”は正直無理――AIエージェントを活躍させられる業務4選
AIエージェントへの期待が高まる一方、本番環境で失敗が発生する場合がある。IBMのコンサルタントが、実業務で有効な4つの活用パターンと、情シス部門が重視すべき設計原則を解説する。（2026/6/29）
従量課金化で近づく予算超過リスク
AI費用がエンジニアの年収を超える日 Gartnerが示す5つの防衛策
Gartnerは、2028年までにAIコーディング費用が平均的なエンジニア1人分の給与を上回るとの見通しを発表した。同社は、企業側でできるコスト抑制の仕組みを5つの施策を紹介する。（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）
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）
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）
Gartnerが示す移行戦略の現実解
「AIで脱メインフレーム」は幻想 Gartnerが“失敗率70％超”と警告する3つの理由
Gartnerは2026年6月18日、2026年開始のメインフレーム移行プロジェクトの70％超が想定効果を得られないと予測し、生成AIへの過信に警鐘を鳴らした。（2026/6/23）
米国企業の62％がレガシーシステムに依存
「とりあえず稼働している」レガシーシステムを見直すべき切実な理由
Saritasaの調査によると、レガシーなシステムの移行を見送る米国企業の約半数が「システムがまだ動いているから」を挙げた。システム移行を進める際に押さえておきたい4つの基本ステップを紹介する。（2026/6/17）
原因特定精度はわずか11％でも……
AIの“自信満々なうそ”にだまされる人間 インシデント調査自動化が抱える闇
人手不足が深刻なIT現場で、システム障害対処を自動化するAIエージェントは救世主のように思えるが、全ての提案をうのみにすることは誤りだ。誤った回答を出し続けるAIエージェントに依存すると何が危険なのか。（2026/6/16）
AIエージェントに知識を与え過ぎると逆効果？
AIの「サボり」や「うそ」を防ぐ Skillsを95%削って性能を爆上げした設計思想
WorkOSのディベロッパーエクスペリエンスエンジニアであるニック・ニシ氏は、AIエージェント向けSkillsの約95％を削除した結果、処理時間の短縮と正解率の向上を実現した。実現の鍵となる設計思想を紹介する。（2026/6/15）
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）
「同じ説明を何度もする」を防ぐ
AIエージェントに必要な「4種類のメモリ」とは？ IBMの解説で学ぶ情シス新常識
AIエージェントの導入で継続的に成果を上げるには、AIモデルだけでなく4種のメモリをどのように設計するかが重要になるとIBMのマーティン・キーン氏は指摘する。（2026/6/11）
瞬時にM365が乗っ取られる――全社員に周知すべき“新フィッシング”の教訓
MFA（多要素認証）を入れたから安心という常識が崩れ去っている。フィッシング集団「Tycoon2FA」が摘発されたが、脅威が完全になくなったというわけではない。
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