「IBM（アイ・ビー・エム）」関連の事例・比較・解説などの記事一覧

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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）

AI活用の成否を分けるのは管理体制
AIガバナンスの崩壊を防げ　情シスが学ぶべき成功企業の共通点
IBMは、世界33地域・19業種のテクノロジー責任者2000人を対象とした調査結果を公表した。AI導入を加速させながら管理体制の整備が追い付かない企業がある一方、成果を上げる企業にはある特徴があることが分かった。（2026/6/11）

DX・AI推進の壁は「導入後」にあり
AI投資への危機感は世界一　それでも日本企業がDXで成果を出せない致命的理由
DEXソフトウェアベンダーNexthinkの調査によると、日本企業はAIの重要性への認識は高い一方、その価値を事業成果へ結び付ける仕組みや組織体制に4つの課題を抱えていることが明らかになった。（2026/6/11）

“間違った回答”では済まされない
Ciscoが警告する「AIエージェント」の恐怖　勝手に行動するリスクと3つの防衛策
質問に答えるだけのAIチャットbotから、自律的にシステムを操作するAIエージェント」の移行が進んでいる。その効果が期待される一方、ひとたび暴走すれば一瞬で被害が拡大する恐れがある。新たな脅威への対策とは。（2026/6/10）

技術負債を資産に変える
脱レガシーの起爆剤は”AI駆動開発”　大阪ガスがIBMと進める「システム変革」の裏側
大阪ガスが日本IBMらと提携し、AIを核とした大規模なITシステム変革に踏み出す。インフラを支える巨大組織は、技術負債とリソース不足をどうAIで解消しようとしているのか、その具体策を探る。（2026/6/10）

IBMのエンジニアが警鐘
OpenClawは”便利ツール”ではない――情シスが知るべきAIエージェントの最悪リスク6選
IBMのディスティングイッシュトエンジニアであるジェフ・クルム氏は、オープンソースのAIエージェントプラットフォーム「OpenClaw」を例に、AIエージェントで要注意な6つのセキュリティリスクと対策を紹介する。（2026/6/9）

先進企業に学ぶIaCガバナンスの実践
規制業界にも広がるAIの「IaC」運用　情シスが整備すべきツールとガードレールは
規制業界の企業でも、生成AIを活用したIaC（Infrastructure as Code）の導入が進んでいる。どのツールを使い、どのような点に留意しながら活用を進めているのか。4社の事例から、現実的な活用法を紹介する。（2026/6/9）

“現場主導”が失敗を防ぐ
現場の業務実態と乖離するDX　太陽生命とIBMが導き出した「AIと人の融合」
DXの取り組みにおいて、新しいシステムが現場の業務実態と乖離してしまうケースが後を絶たない。泥臭い業務の棚卸しを実施した太陽生命は、過重な査定業務をどう効率化したのか。完全自動化を目指さない背景とは。（2026/6/8）

AI時代の組織は「ダイヤモンド型」
「若手切り」企業が4割超　ピラミッド構造の終焉は何を意味するのか
企業の43%がAIを理由に「若手採用の削減」へかじを切る中、IT組織の伝統的なピラミッド構造が崩壊しつつある。AIに定型業務を奪われる時代、維持すべき組織構造と、生き残るためのスキル戦略を詳解する。（2026/6/8）

経営層への説明にも役立つ
サイバー攻撃の損失額を定量的に計算するFAIRモデルとは？
サイバー攻撃の脅威は高まる一方、企業では予算や人員の配分が課題となっている。こうした中、注目されるのがサイバーリスクを定量的に評価する手法だ。その仕組みと、分析に必要なデータの収集方法を解説する。（2026/6/5）

Datadogが指摘
本番環境でAIを止める「見えない課題」トップ3
Datadogは「2026年版AI Engineering調査レポート」を発表した。同社は、AIを大規模かつ安定的に運用する上での最大の障壁と、その対策を紹介している。（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）

企業に求められる3層対策
マネーフォワード事例が示すGitHub管理の課題　”うっかりアップロード”をどう防ぐか
2026年5月、マネーフォワードはGitHubへの不正アクセスにより情報漏えいが発生した可能性があると公表した。機密情報の入力という点では開発ツールも対策が必要だ。では、どのような対策が必要なのか。（2026/6/3）

AIを使わないこともリスクに
IBMのマネジャーがそっと教える　“AIを使って首”につながるリスク5選
業務効率化のつもりでAIツールを使ったら首になった――。IBMのマネジャーであるマーティン・キーン氏が、企業に甚大な損害を与え、実際にキャリアを終わらせた「5つのAIリスク」と回避策を明かす。（2026/6/2）

Confluence、M365、Notionなど
AIナレッジ管理ツール10選を本音で比較　自社に最適なのは？
生成AIを活用したナレッジ管理ツールは、断片化した情報を集約して業務を効率化するが、製品ごとにガバナンスや拡張性の差は大きい。Confluence、M365、Notionなど主要10製品を比較し、評価基準を詳説する。（2026/6/2）

SCS評価制度を前に浮上するIT資産管理の壁
IT資産「全て正確に把握できている」は2割未満　セキュリティ対策不足の理由は？
SmartHRの調査によると、自社で利用するSaaSやITツールの利用状況を正確に把握できていると答えた企業は19.4％だった。取引先企業に対するセキュリティ対策の強化が求められている中、何が課題となっているのか。（2026/6/2）

AI技術との組み合わせが生む相乗効果
量子コンピューティングはもう“実用段階”に　IBMが語る「量子技術」の現在
「いつか役立つ技術」という期待にとどまっていた量子コンピューティングが、実用段階に入りつつある。従来のシステムが抱える複雑な計算の限界を、IBMやBoeingはどのように打破しようとしているのか。（2026/6/1）

押さえるべき役割分担
MCP vs. ADK――競合ではなく「連携」で動く最新AIエージェントの裏側
AIエージェント開発で注目を集める「MCP」と「ADK」について、Red HatとIBMのエンジニアが役割の違いを解説した。両者は競合する存在ではなく、補完し合う関係だという。（2026/5/28）

企業が直面する人材継承の危機
ベテラン引退でメインフレームが止まる？　ハイブリッド運用のジレンマ
金融や行政などの基幹システムを支えるメインフレームで、人材不足と移行リスクが深刻化している。ソフトウェアベンダーのカントリーマネジャーが、問題解決に向けた取り組みを紹介する。（2026/5/28）

レガシー資産をAIで可視化して未来につなぐ
DXを阻む「動くだけ」のレガシーシステムに決別するための生成AI活用術
DXの足かせとなるシステムのブラックボックス化、エンジニア不足は、もはや待ったなしの課題だ。生成AIで複雑なシステムの解析やドキュメント作成を効率化して、エンジニアの生産性を向上させる新たな支援策とは。（2026/5/28）

エンジニアは“AIを指揮する人”へ
Microsoftが教える”VS CodeをAIコーディングエージェントの制御盤”にするメリット
Microsoftのデベロッパーアドボケイト、リアム・ハンプトン氏は、AIコーディングエージェントを活用したソフトウェア開発でVS Codeを使うメリットを紹介する。（2026/5/27）

「AI同士の会話」も攻撃対象に
人間に反逆する場合も？　IBMが教える「AIエージェントの10大セキュリティリスク」
AIエージェントの導入にはリスクもある。IBMは、OWASPの文書を基に「AIエージェントの10大セキュリティリスク」を紹介した。（2026/5/26）

“内部”そのものが攻撃対象になる
AIエージェントを狙う4つの脅威とは？　IBMが説く「ゼロトラスト」5つの対策
生成AIの業務活用が広がる中、IBMはAIエージェントに対してゼロトラストセキュリティを適用する重要性を提唱する。そこで、5つの具体的な対策を紹介している。（2026/5/25）

IBM Think 2026
AIエージェント時代にIBMが狙うのは“管理”の覇権？　勝機はどこにあるのか
IBMはメガクラウドとの物量戦を避け、ハイブリッド環境の「オーケストレーションと統治」という独自の勝機を見いだした。レガシー資産と最新AIをつなぎ、ガバナンスの壁を突破するための現実的な解がここにある。（2026/5/25）

プロンプト作りのポイントは
「AIへのお願い」からプログラミングへ　Y Combinatorに学ぶAIエージェント作成法
AIエージェントの挙動を確かなものにするにはどうすればいいのか。スタートアップ企業を支援する組織Y Combinatorは、最先端AIスタートアップ12社超のプロンプトを調査し、作成のコツを公開した。（2026/5/22）

すぐにできる対策
暴走するAIエージェントをどう防ぐ？　IBMのAI専門家が語る「3つの失敗」
問題なく設定したはずのAIエージェントが暴走するのはなぜか――。IBMのミーナクシ・コダティ氏は、これらは偶発的な不具合ではなく、設計で防げると指摘する。（2026/5/21）

最新AI技術でレガシー資産を可視化・刷新
IBM iのブラックボックス化を打破　資産継承と進化を実現する「IBM Bob」の実力
IBM iを利用する企業では技術者不足や属人化が大きな課題だ。これを打破するにはAIの活用が欠かせない。AI駆動型の開発手法で既存資産を可視化・解析してシステムを進化させ、競争力を高める最新のモダナイゼーション手法とは。（2026/5/27）

“期待外れ”のAI障害対処
精度はわずか14％？　インシデント調査でAIが“迷子”になる理由と改善策
AIツールによる障害への対処に期待が高まる一方、検証では原因特定の精度は低いという結果が出た。この課題に対し、IBM Researchが開発したオープンソース評価ツールと、特定精度を95％に改善した手法を解説する。（2026/5/20）

「プライベートAI」の勝機
脱パブリッククラウド？　最短6時間で「プライベートAI」を構築するDellの新兵器
AIインフラ構築の難所は、もはや計算資源の確保だけではない。Dellは5000社の導入実績を武器に、ネットワークや冷却まで統合した「AI Factory」を刷新。最短6時間で稼働する垂直統合型システムに加え、OpenAIなどの最新モデルを自社環境で安全に運用する「プライベートAI」の現実的な手法を提示する。（2026/5/20）

「脱VMware」の現実解
”脱VMware”にOpenShiftが選ばれる理由　先行事例に学ぶコスト回避策
Broadcomによる買収後、VMwareのライセンス料高騰に悩む企業が急増している。クリーブランドクリニックなどの大手組織は、TCOを50％削減すべくOpenShift Virtualizationへの大規模移行を開始した。先行事例から見えた具体的なコスト削減効果と、コンテナ統合管理への刷新に伴う技術的課題を解き明かす。（2026/5/19）

生々しいAI活用事例
2030年、AIは「ツール」から「ビジネスモデル」へ　IBM Thinkで語られた情シス変革の核心
2030年までにAIは単なる支援ツールではなく、ビジネスモデルそのものへと進化する。IBMが示したこの野心的な構想を実現する鍵は、技術導入ではなく「プロセスの再設計」と「人の役割の高度化」にある。（2026/5/15）

量子コンピュータ普及までの「架け橋」
「真の量子」を待つのは時間の無駄？　情シスが決断すべき「量子インスパイア」導入という選択
本物の量子コンピュータの普及にはまだ時間を要するが、その原理を模倣した「量子インスパイア」アルゴリズムは、既存のハードウェアで既に圧倒的な成果を上げている。将来の量子時代への「架け橋」となる本技術の戦略的価値と導入の現実解を解き明かす。（2026/5/14）

トークン消費から「提供」へ
「AIトークン破産」を防げ　情シスが主導すべき生成AIコスト最適化戦略
生成AIのコスト増大とデジタル主権への懸念が情シス部門を直撃している。パブリッククラウドの「トークン課金」による予算圧迫を回避するため、Red Hatは自社環境でAIを運用する「トークンプロバイダー」への転換を提唱した。（2026/5/14）

2028年までに7割が導入
NVIDIAのCEOが説く「AI工場」とは？　従来型データセンターとの決定的な違い
2028年までに米企業の7割が導入を計画する「AI工場」は、知能を生成し利益を生む新たな拠点だ。本記事では、情シスが直面する電力・人材・コストの課題を整理。データセンターを単なるコストセンターに終わらせず、ROIを最大化するためのインフラ戦略とガバナンスのポイントを解き明かす。（2026/5/12）

シャドーAIのサインと対策【前編】
5社に1社が被害？　気付かないうちに広がる「シャドーAI」5つの兆候とは
従業員の個人的なAIツール利用「シャドーAI」がまん延し、深刻な情報漏えいを引き起こし始めている。一見正常な通信に紛れ込む未承認ツールの不審な挙動を示す、5つのサインとはどのようなものか。（2026/5/11）

情シスが直面する「データ主権」の限界
米国法が日本のデータを狙い撃ち？　ハイパースケーラー依存が招くガバナンスリスク
AWSやGoogle Cloudに置いたデータが、米国の法的命令により開示を求められる可能性がある。自社の大事なデータを海外クラウドに預けっぱなしでよいのか、ハイパースケーラーが語りたがらない「主権侵害」の核心に迫る。（2026/5/9）

災害復旧を「利益を守る投資」に
“1時間で1500万円”の損害も？　「システム停止」の真の損失額を算出する方法
システム停止は単なるITトラブルではなく、企業の存亡を揺るがすビジネスリスクだ。隠れた費用を含めた真の損失額と、対策によって得られる投資対効果を導き出す式を紹介する。（2026/5/8）

「塩漬けCOBOL」をAIで救い出す　IBMがメインフレーム特化のAIエージェントを放つ理由
IBMは、新型AIコーディングエージェント「IBM Bob」と、AIOps基盤「Concert」を発表した。単なる開発支援にとどまらず、複雑化したインフラ管理やガバナンス欠如といった企業の「痛点」を突く。AIスキル不足に悩む情シスが、レガシー資産をどうモダナイズすべきか、その現実的な解を示す。（2026/5/8）

AI導入を阻む“熟達した無能力”
AWSエンジニアが「課題は何ですか？」と聞くのをやめた理由
AIで業務を効率化させたいが、社内の反発で身動きが取れない――。そのような反発はなぜ起こり、どのように対処すればいいのか。AWSのエンジニアは、「課題は何ですか？」と聞くことをやめたという。（2026/4/27）

禁止するだけでは解決しない
5社に1社がデータ漏えいを経験　シャドーAIを「特赦」で解決する新発想とは
従業員の5割以上が無断で生成AIを使う「シャドーAI」が、深刻な情報漏えいやコンプライアンス違反を招いている。禁止するだけでは解決しないこの難題に、情シスはどう立ち向かうべきか。（2026/4/17）

巨大組織の「アジャイル」を加速させる　オリックス生命が選んだ、開発状況を見える化する戦略的ツールとは？
オリックス生命保険は、コンタクトセンターのシステム開発においてアジャイル開発とクラウド移行を推進。複数チームの進捗把握と戦略的な目標管理を実現するため、IBMの「IBM Targetprocess」を導入した経緯と成果を詳報します。（2026/4/21）

LLM外部データ活用の最適解は
「RAGは終わった」は本当か――ロングコンテキストが変えたこと、変えられないこと
大規模言語モデル（LLM）の進化とロングコンテキストの登場により、「RAGは不要になるのではないか」という議論が浮上している。RAGとロングコンテキストはどう違うのか。（2026/4/16）

5カ月でデータ連携システムを刷新
開発未経験でも「IBM i」との連携を実装　dinosが選んだ“ノーコード”の真価
システムの個別開発は、特定の人しか仕様が分からない「ブラックボックス」を生みやすい。dinosが基幹システムの連携において、開発未経験者を含む2人チームで実現したシステム刷新の鍵は「ノーコード」にあった。（2026/4/16）

「IBM Z」が進化
「メインフレーム」でAIを扱う？　IBMとArmが手を組む“異例の連携”
IBMが、同社のメインフレーム「IBM Z」の開発におけるArmとの協業を発表した。強固な信頼性を誇る製品が、なぜ今になって異なる設計思想を取り入れるのか。そこにはある“限界”が関係している。（2026/4/14）