「IT投資」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

”ひとり情シス”を救うRAG活用術【第1回】
【マンガ付き】ひとり情シス支援の第一人者が教える”中堅中小企業こそRAGを使うべき理由”
属人化、情報のサイロ化、人手不足――。中堅中小企業が抱えるさまざまな課題を”ひとり情シス”が解消する選択肢として、ひとり情シス協会の事務局長、清水 博氏はRAGの活用事例を挙げる。その理由は。（2026/8/7）

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）

人手不足でも生き抜く道
IT担当者ゼロの町工場　500万円のAI研修で40種のアプリを内製
専任のIT担当者がいない町工場が、約500万円を投じて全社的なAI教育を実施。現場主導で40種以上のアプリケーションを開発し、経営者の壁打ち相手となるAI秘書も構築した。独自のAIツール開発の裏側に迫る。（2026/8/3）

「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）

「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）

見栄えだけのAI活用が迎える限界
GitLabのCIOが警告　「トークン消費量」で成果を測る企業が陥る問題とは？
企業のAI活用において、トークン消費量を競う「トークンマキシング」という見栄えだけの指標が広がりつつある。GitLabはこの方針を警戒し、明確に拒絶している。表面的な目標が引き起こす、企業の誤った行動とは。（2026/7/15）

役割分担と準備は外注前に
なぜ外注しても情シスは楽にならないのか？　「丸投げ企業」5つの失敗
情シス業務の外注が人手不足対策として広がる一方、負荷が減らないケースもある。外注で陥りやすい問題と、丸投げを防ぐために発注側が取り組むべき準備、運用方法を解説する。（2026/7/13）

”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）

JUAS専務理事に聞いた情シス”3つの資質”
情シス957社調査から分かった「守りから攻め」の課題とリーダーの資質
「守り」から「攻め」へとかじを切りつつある情報システム部門。同部門はどのような課題を抱え、リーダー層はどのような資質を持てばいいのか。JUASで専務理事を務める島 健夫氏に話を聞いた。（2026/7/8）

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）

メリットと致命的な欠点
高速で壊れない「SAN」がいつも正解とは限らない？　裏目に出る企業の条件
SAN（ストレージエリアネットワーク）の長所には、処理の速さ、拡張性、耐障害性などが挙げられるが、当然ながら欠点も存在する。特に中小規模の企業にとっては、導入費用と仕組みの複雑さが大きな懸念事項になる。（2026/6/23）

皮肉にも業務負荷が増加？
約8割が着手も完了は1割未満　中小製造業の「ペーパーレス化」が停滞する理由
中堅・中小製造業において、生産性向上を目的に進められるペーパーレス化はあまり進んでいない。調査によると、取り組みが定着せず、逆に負担が増加したケースも散見される。何が現場の足かせになっているのか。（2026/6/18）

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）

相次ぐ人員削減
AIは本当に人間よりも安上がりなのか？
大手IT企業が、AI導入による効率化を理由に大規模な人員削減を敢行している。しかし一部の企業では、削減した従業員の給与を上回るほどの「隠れた費用」が発生している。AIツールの真の費用対効果に迫る。（2026/6/13）

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）

分断されたシステムが招く問題
モデルナが直面したデータ散在　Salesforceの「AIエージェント」が救世主に？
ライフサイエンス業界ではシステムの分断によるデータの散在や業務の属人化が深刻な課題となっている。バイオファーマ企業のモデルナは「Agentforce Life Sciences」を導入し、この問題にどう立ち向かうのか。（2026/5/29）

成功率を劇的に引き上げる
生成AIの「PoC死」を防ぐ5つの鉄則――失敗事例から学ぶROI最大化
Gartnerの調査では、生成AIプロジェクトのうち半数がPoCの段階で失敗に終わっている。こうした現状を受け、企業は「全てを解決するツールは存在しない」ことに気付き始めた。AI導入を競争優位性へと昇華させるには。（2026/5/25）

止まらないSaaS値上げとシャドーIT
新日本プロレスが陥った“手作業の限界”　「3人情シス」のSaaS管理立て直し術
企業におけるSaaSの利用状況やアカウント管理がブラックボックス化するケースが後を絶たない。新日本プロレスは、わずか3人の担当者による手作業管理の限界に直面していた。この危機をどう脱したのか。（2026/5/23）

投資回収を阻むボトルネック
AIでコードを量産しても成果なし　「生産性の谷」が招く開発の落とし穴
開発現場へのAIツール導入が進む一方で、コードの生成量が増えても利益につながらないケースが後を絶たない。局所的な効率化が、かえって全体のスピードを低下させるのはなぜか。初期の生産性低下の原因を検証する。（2026/5/21）

サイボウズ調査
予算が増える情シス、増えない情シス　明暗を分けた「たった1つの違い」
サイボウズの調査によると、IT戦略を経営戦略の一部として位置付ける企業ほど、IT予算を積極的に増額し、全社横断型の施策を推進する傾向が明らかになった。重点投資先にはどのようなものが挙がったのか。（2026/5/18）

抽選でAmazonギフトカードが当たる
「企業におけるAI／生成AIの活用実態とIT投資の優先順位」に関するアンケート
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にAmazonギフトカード（3000円分）をプレゼント。（2026/5/19）

なぜ今ストレージのモダナイゼーションが必要なのか
そのストレージは“時代遅れ”？　AI導入で直面する「想定外の問題」
AI技術の台頭によって、従来のストレージ構成が限界を迎えつつある。高度化するサイバー攻撃や急速に変化するサプライチェーンにおいて、企業が次期インフラ選定で目を向けるべき5つの傾向を解説する。（2026/5/13）

クラウドAIへの依存はもう限界
「AI PC」未導入はもはや少数派？　8割が計画を進める“自律型AI”への布石
クラウド型AIサービスの遅延や情報漏えいリスク、費用増大が浮き彫りになっている。この課題を克服し、エージェント型AIに備えるために企業はAI PCの導入を進めている。なぜこれほど早く導入が進んでいるのか。（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）

AIツールは自社開発すべきか、購入すべきか【後編】
AIプロジェクトの「PoCの沼」から抜け出せない企業が見落としているもの
試験運用の段階で停滞し、実用化に至らない「PoCの沼」に陥る傾向があるのが、企業のAIツール活用だ。ツール選定や構築以上に困難な問題はどこにあるのか。ベンダーに依存せず、AIを真の資産として定着させるには。（2026/4/30）

AIツールは自社開発すべきか、購入すべきか【前編】
AI戦略が「やる気だけ」で終わり、成果が出ない本当の理由
企業が意欲を持ってAIツールの導入に取り組んでも、なかなか成果が生まれないギャップがある。独自の強みを築く自社開発か、速度を優先した既製品の購入か。企業が持つべき7つの判断指標とは。（2026/4/28）

運用視点から考えるIT基盤選定の勘所
正解のない「クラウドとオンプレの割合」問題　常に最適解を目指せる設計とは？
ハイブリッドクラウド運用で直面する「クラウドとオンプレの割合をどうするのか」問題は、その時々で正解が変わるため運用担当者にとって大きな悩みとなっている。この難問を解決し、常に最適解を目指せる設計とはどのようなものだろうか。（2026/4/24）

“デプロイ頻度”だけでは不十分
そのDevOps指標で大丈夫？　本当に成果を出す「正しいKPI」の選び方
開発現場から寄せられる膨大なデータにおぼれ、本来の目的を見失うことは、ITリーダーにはあってはならない事態だ。エンジニアの努力を「企業の利益」に変換するために、真に追跡すべき指標とは。（2026/4/21）

「Windows 10」終了も救いにならない？
PC市場は「偽りの成長」？　“AIの影”が響く部材高騰と在庫切れの今後
2026年1〜3月のPC市場は表面上は成長を記録したが、その内情は危機的だ。AIデータセンター需要の爆発によってメモリなどの部材費用が跳ね上がり、PCメーカーは異例の対処を迫られている。販売店や消費者への影響は。（2026/4/18）

「取りあえず申請」の危うさ
マンガで解説：採択率は3割台？　デジタル化・AI導入補助金申請の落とし穴
2026年度から「デジタル化・AI導入補助金」へと名称変更したIT導入補助金。AI活用のトレンドに期待が集まる一方で、審査の厳格化によって安易な申請は通用しなくなっている。申請時によくある「落とし穴」を、マンガを交えて解説する。（2026/4/17）

「生成AIで効率化」はもう古い？
エージェント型AIで成果を出す企業、出せない企業――その”否定できない差”とは
自律的な「エージェント型AI」の導入によって、企業の業務プロセスは飛躍的に改善する可能性がある。その一方で、基礎的な仕組みの不備によって、AIツールを実用化できない壁に直面している。成否を分ける差とは。（2026/4/15）

優秀なエンジニアを襲う「AIリストラ」
「AIで代替」は建前？　Oracle“3万人削減”から読み解くリストラの真実
好業績をうたうOracleで、推計3万人に及ぶ解雇が進行している。同社は「AIツールによる業務代替」を推し進めると主張するが、専門家はその裏にある“焦り”を指摘する。AI技術に対する幻想を打ち砕く事実とは。（2026/4/13）

支出の3割が無駄に？
費用60％削減も可能　クラウドの無駄を断つFinOps活用5事例
クラウド費用の最適化に取り組んでも、支出の約3割が無駄に消えている。現場の無自覚な浪費を放置すれば、IT予算は底をつく。この負の連鎖を断ち切る「FinOps」の実践アプローチを、5つの事例とともに紹介する。（2026/4/9）

IT予算を襲う「AI課金の悪夢」
SaaSのAI課金は”先払いか、成果払いか”　価格モデルの行方と情シスの正解
AI導入を検討する情シス担当者を最も悩ませるのは、性能の優劣よりも不透明なコストだ。多くのSaaSベンダーが採用する従量課金制は、IT予算の予測可能性を根本から揺るがしている。（2026/4/7）

性能低下は「妥協」ではない
「費用か速度か」の二者択一を終わらせる　ネットワーク運用の“正解”
ネットワーク運用における通信の安定性と費用削減は、本当に両立不可能なのか。「将来への備え」と位置付けた過剰な設備が、経営の足かせになっている。データの裏付けに基づくネットワーク運用の新常識を解説する。（2026/4/6）

AIプロジェクトの4割が頓挫
Oracleの人員削減が示すAIの代償　IT部門を襲うインフラ費高騰の死角
過熱するITベンダーのAI投資。その回収コストは、将来的な利用料高騰として企業に跳ね返る恐れがある。Oracleの人員削減や「AI導入の4割が頓挫」というGartnerの予測から、IT部門が打つべき予算防衛策を読み解く。（2026/4/1）

AI予算をどう立てるか【後編】
AI予算の“無駄撃ち”をどう防ぐ？　利益を生む「70／20／10」の法則
むやみにAIツールに予算をつぎ込んでも、目に見える利益を得るのは容易ではない。経営陣を説得し、確実に成果を出すためには、投資の適切な配分が必要になる。無駄な支出を防ぐための「AI投資シナリオ」とは。（2026/3/27）

AI予算をどう立てるか【前編】
経営陣の「AI導入しろ」にどう返す？　予算を食いつぶす“隠れコスト”の正体
巨大ITベンダーが、AIインフラに巨額の投資を実施している。一方で、企業がAIツールを導入する際に見落としがちなのが運用の手間や電力などの膨大なコストだ。AIに関する自社のIT予算をどう計画すべきなのか。（2026/3/26）

PC市場で起きている「需要の先食い」
なぜPC価格は“まだ”急騰していないのか？　PC市場に漂う「嵐の前の静けさ」
メモリ価格の高騰などにもかかわらず、2026年に入ってもPC市場は堅調だ。PCの平均卸売価格もまだ急騰していないという。しかし専門家はこの状況を「需要の先食い」と評し、長くは続かないと警告している。PC市場で何が起きているのか。（2026/3/25）

スピード／コスト／管理性を全て満たす方法
生成AI時代の仮想化基盤刷新、既存VMを守りつつ将来の変化にも対応する選択肢は
仮想化基盤移行では、ライセンスの価格や契約形態の検討に加え、運用マニュアルや人材育成など、多様な観点での見直しが不可欠だ。生成AIの活用も進む中、将来性と管理性を備えたITインフラを実現するには、どのような選択肢が最適なのか。（2026/3/27）

失敗しないノートPCの選び方【後編】
「安いモデルで十分」のわな　ノートPC選びで考慮すべき“必須要件”
一般消費者向けPCは魅力的な機能を複数搭載している。しかし、企業向けのPCとしてそれらを導入すると、かえってセキュリティの脅威や管理の足かせになりかねない。企業が選ぶべきノートPCを要件ごとに解説する。（2026/3/22）

失敗しないノートPCの選び方【前編】
“予算優先”のノートPC選びは危険？　「処理が重い」の真犯人
ノートPCを調達する際、重視すべき基準はハードウェアのスペックではなくソフトウェアだ。裏で動くツールやWebアプリケーションが、システムに深刻な負荷をかけている可能性がある。快適な稼働に必要な条件とは。（2026/3/20）

運用負荷は本当に軽減する？
セキュリティコンサルはオワコン？　AI自己修復ネットワークが変える人の役割
ネットワーク構成が複雑化する中、AIが異常検知から修復までを自動化する「自己修復ネットワーク」が注目されている。運用負荷の軽減が期待される一方で、情シスの役割はどのように変化するのか。（2026/3/11）

労働コストを情シスが管理できる時代に
情シスは“PC管理部門”から“労働コスト管理部門”へ　新たな役割とその中身は
SaaSやAIツールの普及により、企業のITコスト構造が変化している。この変化は情報システム部門の役割にも影響している。どのような役割を求められているのか。（2026/3/9）

市場の乱高下がIT予算に与える影響【後編】
暗号資産やレアアース市場に振り回されない　危機に強いIT調達の“新常識”
予測不能な現代の市場において、正確なIT予算を弾き出すことは困難だ。価格の乱高下を織り込んだ対策を取るために、倒産リスクを抱えるベンダーを見極め、経営層と連携して危機を乗り切るためのアプローチとは。（2026/3/9）

“評価されなくなる瞬間”とは？
どこでも通用するはずの情シス管理職が“詰む瞬間”　前もってしておくことは？
技術とマネジメント両方の経験や知見を持ち、転職市場で引く手あまたのはずの情シスプレイングマネジャーが直面する壁がある。情シス人材のキャリア構築に知見を持つ向井達也氏が、その実態を紹介する。（2026/3/2）

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）

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【前編】
生成AIプロジェクトは「95％失敗」する　ROIを得るための3つのステップ
「生成AIで業務効率化」を期待しても、95％の企業が目に見える成果を出せずにいる。なぜ多額の投資が「期待外れ」に終わるのか。生成AIのROIを引き上げるためのポイントを説明する。（2026/2/25）

ベンダーロックインを価値に変える
ベンダーロックインは本当に悪か？　依存を競争力に変えるための発想と整理軸
ERPやクラウドサービス利用ではベンダーロックインは避けられない。価格改定など前提条件が崩れた際に説明責任を負う情シスとして、ロックインを管理対象と捉え、判断と説明を可能にする考え方を整理する。（2026/2/20）

次世代ITリーダーに欠かせないスキルとは
「技術屋」で終わるか、経営陣に昇格するか　CIOへの“近道スキル”
ITの専門知識だけでは、上級管理職への道のりが険しい。ROIの追求、ベンダーの値上げ攻勢、AIを巡るリスク――。CIOへの近道となる、情シス担当者が磨くべきスキルとは何か。（2026/2/10）

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