情報システム部門の業務現状と課題についての読者調査（2026年）
なぜ情シスは「何でも屋」になるのか 調査が示す“役割曖昧”の実態
なぜ情シスは「便利屋」「何でも屋」になってしまうのか。TechTargetジャパンが実施した「情報システム部門の業務現状と課題についての読者調査」の結果を基に、「情シスの何でも屋化」を食い止める策を考える。（2026/7/17）
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）
Salesforceで収益管理基盤を構築
「営業・契約・経理で数字が合わない」 ユニファが年3000時間削れた訳
保育総合ICTサービス「ルクミー」を提供するユニファは、データ基盤を導入し、商談から契約、請求までのデータをSalesforce上で一元化した。その結果、年間3000時間超の業務削減を実現した。（2026/7/22）
Cursorの責任者が語る導入の要点
「FDE」は救世主か、新たなベンダーロックインか 分かれ目は契約前の5項目
CursorでFDEチームを率いるポーリーヌ・ブルネ氏は、FDEの役割や適する案件、契約時の注意点を解説した。FDEを単なる開発要員として扱わないことが重要だという。他にも注意すべきポイントを紹介する。（2026/7/21）
失敗しないクラウド移行の判断基準
クラウドERPへの移行は正解か？ 2800万件のデータ移行失敗から学ぶ教訓
クラウドERPへの移行は不可避に見えるが、安易な判断は禁物だ。独自カスタマイズの継承やデータ移行の複雑さ、予期せぬ運用コスト増など、情シスが直面する現実的な課題と、移行を成功させる判断基準を詳解する。（2026/7/21）
AIエージェントの本番導入を支援
ITコンサルやSEと何が違う？ 急浮上「FDE」にAWSが10億ドル投じる理由
AWSは、顧客企業の現場でAIエージェントを共同開発するFDE部門の設立を発表した。10億ドルを投じ、試作から本番導入、自社運用への移行までを支援する。（2026/7/20）
限界を迎えた「事後対処型」の監視
“いつ止まるか分からない”恐怖を克服する「AI駆動型」のストレージ監視
問題が起きてから対処する従来のストレージ監視手法は、複雑化するインフラに追い付けなくなっている。運用効率の劇的な向上と費用削減を両立させる、AIを技術活用した監視手法とは。（2026/7/17）
情シスが注目したい6つの改革
ゲーム販売の分断を防ぐ カプコンが生成AI導入の前にデータ基盤を刷新した理由
クラウド移行の目的を、処理性能や拡張性の向上だけに置くと、情シスの運用負荷は残り続ける。カプコンはサーバ運用、データ連携、障害復旧まで見直した。仕事を本当に減らす移行には何が必要なのか。（2026/7/17）
“完璧な再構築”よりも優先すべきこと
障害時の「責任逃れ」をどう防ぐ？ AWSが明かす報告書作成手順
システム障害の事後対処において、自己に都合の良い報告がなされるリスクは常にある。AWSが実施している、内部の責任逃れを排除し、原因究明を可能にする客観的なレビュー体制とは。（2026/7/17）
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）
AI活用に潜むレジリエンスの死角
本番DB削除から機密流出まで AI導入企業を襲った4大インシデント
効率化の「加速」が致命的な「自爆」に変わる。本番DBの誤削除や機密流出など、実在の被害事例からAI活用の盲点を徹底解剖。情シスが今すぐ講じるべき人間による統制とインフラ整備の重要性とは。（2026/7/17）
管理職が“燃え尽き”の危機に
「AIの成果を出せ」と迫られる中間管理職 半数が感じているつらさとは？
企業がAIツールによる生産性向上を急ぐ中、そのしわ寄せは現場の中間管理職に向かっている。経営陣からの重圧と自身のスキル不足への不安を抱える管理職は、どうすれば救われるのか。（2026/7/17）
運用拡大を阻む「人材の壁」
大企業の半数がAIエージェントを本番運用も…… 7割が抱える“致命的な課題”
大企業で「AIエージェント」の実運用が進んでいる。その一方で、約7割の企業が運用を拡大する上での深刻な障壁に直面していることがパーソルキャリアの調査で分かった。企業を悩ませる課題の正体とは。（2026/7/16）
「本番環境こそ最高の試験環境」
検証環境を廃止してAWS費用4割減 スマホアプリ開発の"新常識"になるか
Pelotonは検証環境を廃止し「本番環境でのテスト」へかじを切った。インフラコストを最大40％削減しつつ、ピーク時の安定稼働を実現。無謀とも思える決断を成功に導いた、組織文化と技術戦略の核心を解き明かす。（2026/7/16）
統制と利便性を両立する最適解
横行する「野良AI」の恐怖 三菱重工が全社AIインフラを“自作”した本当の理由
各事業部門が独自に生成AIを導入する「野良AI」は、セキュリティ統制を破壊する重大なリスクだ。この危機に直面した三菱重工業が、全社共通のAIシステムを内製した理由に迫る。（2026/7/16）
「避けられない試練」だった契約書チェックを効率化
契約書レビュー時間を3分の1短縮 富士フイルムHDがWordで実現した法務DX
富士フイルムホールディングスは、法務向け文書編集ツール「BoostDraft」を導入し、契約書レビュー時間を約3分の1短縮した。レビュー時間の短縮以外に得られた効果は。（2026/7/16）
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）
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）
頓挫、形骸化…DXプロジェクトの危機にあの会社は何を決断した？
「僕はもう諦めていました」 DUNLOPの手順書DXが息を吹き返すまで
DUNLOP（社名：住友ゴム工業）は、サービスの導入を通じて作業手順書の標準化と作業指導の効率化を進めている。利用者は拡大する一方、社内からは反発を招いた。サービスの導入でぶつかった壁と乗り越え方を担当者に聞いた。（2026/7/22）
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）
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）
メール業務の属人化を防ぐ
個別開発の限界をどう超える？ アース製薬に学ぶ「SmartDB」ノーコード活用術
情報システム部門への要望集中やメールに依存した業務の属人化は、企業が抱える共通課題だ。旧来の個別開発システムからノーコードツール「SmartDB」に刷新したアース製薬は、この状況をどう打破したのか。（2026/7/14）
巨大データセンターの限界
Microsoft向けに“原発”を再稼働？ AI成長を阻む「電力危機」の深刻度
AI技術の爆発的な普及によって、データセンターの消費電力が急増し、地域の電力網が限界に達しつつある。この深刻な電力不足を回避するため、巨大IT企業はかつてない対策に乗り出した。どのような動きなのか。（2026/7/13）
導入効果を引き出すERP選定の条件
経営者などの約半数が「ERPが何か分からない」 導入後最多のつまずきは？
プロトスターは、ERPの利用実態に関する調査結果を発表した。導入率は17.5％にとどまる一方、導入企業の57.1％が満足と回答した。導入期間の長期化やデータ移行、利用者間のスキル格差が課題として浮かび上がった。（2026/7/13）
基本の対策さえ過半数割れ
金銭要求の7割は事後判断 Gartnerが警告する日本企業のランサムウェア対策不足
高度化するランサムウェア攻撃に対し、国内企業の深刻な実態が明らかになった。身代金支払いに関する明確な規定を持つ企業は3割未満で、大半が極限状態での判断を強いられている。なぜ事前の備えが遅れているのか。（2026/7/13）
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）
技術的負債と組織の壁をどう超えるか
週末の深夜作業はもう限界 証券取引所がクラウド移行で実践する「EBA」とは
レガシーシステムの維持に追われ、技術的負債と組織の壁という二重苦に直面したLSEG（ロンドン証券取引所グループ）。クラウド移行の停滞を打破した「EBA」とはどのような手法なのか。（2026/7/10）
異分野に眠る人材
本当の優秀なエンジニアは音楽家？ 時代遅れの採用選考が排除する“真の才能”
AI技術の発展によって、単なる構文知識は価値を失いつつある。技術の変化が激化する中、旧来の採用プロセスは、本当に必要な才能を持つ型破りな人材を弾いている。思いがけない場所で才能を見いだす方法とは。（2026/7/10）
深刻な部品不足が招くデバイス高騰
PC市場、9期ぶりマイナス成長 情シスの調達戦略はどうなる？
PC出荷が9四半期ぶりに減少に転じた背景には、2028年まで解消しない深刻なメモリ不足がある。高騰する単価と大手の供給網独占により、情シスの調達戦略は破綻しかねない。今、備えるべきリスクを徹底解剖する。（2026/7/10）
相互運用性の欠如が招くコスト増と事業リスク
脱VMwareを阻む「バックアップのわな」 英Tescoが直面した移行の代償
Broadcomによる買収後、VMware脱却を急ぐ英Tescoが深刻な互換性問題に直面している。Veeamなどのバックアップ製品が代替環境で機能しない「想定外の死角」とは。移行を検討する情シスが知るべき教訓をひもとく。（2026/7/10）
”まねしやすい”4つのポイント
SAP刷新で何を捨てたか 1906年創業メーカーが財務250時間超を削減できた理由
オーディオメーカーのVictrolaは、SAP ECCからSAP Cloud ERPへ移行した。約6カ月で基幹システムを刷新し、損益レポートの作成時間を4時間から10〜15分に短縮した。成功を支えた4つのポイントを紹介する。（2026/7/9）
供給網とクラウドの断絶を防ぐ技術戦略
地政学リスクを侮るなかれ 供給網断絶に備える情シスの新常識
従来の災害対策では地政学リスクを防げない。輸出規制や制裁がクラウド利用を突如制限する今、情シスは何をすべきか。供給網やデータ主権から見てITインフラのレジリエンスを再定義する手法を解説する。（2026/7/9）
1人で月300万円を消費する事例も
Gartnerが警告 開発者の“AI費用”が人件費を逆転する日は来るのか？
Gartnerは、2028年までにAIコーディングの利用料が平均的なエンジニアの給与を上回ると予測する。天井知らずの費用高騰を招く「トークン消費」の実態と、IT部門が実施すべき統制策とは。（2026/7/8）
パッチ運用の常識を覆す自律型防御の全容
AIで従来のセキュリティモデル崩壊？ 情シスに迫られるリスクモデルの再構築
AIが脆弱性を発見し、数時間で攻撃コードを生成する「脆弱性の嵐」が到来した。従来のパッチサイクルが通用しない中、情シスが生き残る鍵は防御側へのAI導入だ。人手による判断を脱し、自律防御へかじを切る手法を解説する。（2026/7/8）
「Fit to Standard」を貫く現実解
「SAP Cloud ERP」導入で“アドオンの山”から脱却 INPEXが下した決断とは
ERPの刷新において、現場の要望に沿った追加開発は技術的負債となり、保守費用を増大させる。石油・天然ガス開発大手のINPEXは、「SAP Cloud ERP」の導入に際して、いかにこの課題を乗り越えたのか。（2026/7/8）
親会社離脱のIT刷新で1900億円の損失
SAP移行で「ERP崩壊」 小売業の1900億円赤字が示す「ベンダー任せ」の限界
大手スーパーのアズダは親会社からの独立に伴うIT刷新を断行したが、1900億円もの巨額赤字を計上した。専門組織を構築して挑んだSAP移行の裏で何が起きたのか。経営リスクとしてのIT管理の重要性を解き明かす。（2026/7/8）
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）
”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）
経験レイヤー別に求められるスキルとは
便利屋で終わらせない 若手、中堅、ベテランで激変する「愛され情シス」の条件
情シス専門の転職エージェント向井氏が、情報システム部門担当者に求められるスキルを経験年数別に整理する。（2026/7/10）
AIで自社開発か、既製品購入か【後編】
「CXツール」をAIで自社開発すると危険？ 顧客データにもたらすリスク
パーソナライズされた体験を提供するために、AI技術を活用して独自のCXツールを構築することは一つの手だ。しかし顧客とのやりとりをAIに学習させることで、リスクも生じる。利便性と欠点のトレードオフとは。（2026/7/7）
終わらない「差し戻し」を断つ自己解決の仕組み
「マニュアル配布」の限界に直面 立命館が実現した“改修ゼロ”のAI支援導入
業務システム導入後に必ず発生する入力不備と、膨大な差し戻し作業。マニュアル整備では防げないこの悪循環を断つため、立命館が「システムを改修せずにリアルタイムチェックを実装」した手法を紹介する。（2026/7/6）
「探す・戻る・待つ」を減らす
年2万6000時間超の削減を試算 ウエルシア薬局「現場主義」DXの舞台裏
ウエルシア薬局は、本部から店舗への業務指示を一元管理する「ウエルシアポータル」をスマートフォンで閲覧できる環境を整えた。幅広い年齢層の現場スタッフを巻き込んだ現場DXの舞台裏とは。（2026/7/7）
「働き続けたい」と思える職場づくり
会社への不満爆発？ エンジニアの離職を防ぐ4つの戦略
エンジニアの離職率が高まる職場には、不健全な人間関係や劣悪な環境が潜んでいる。優秀な人材をつなぎとめ、職場の満足度を高めるために、企業のCIOやリーダーが実践すべき4つの戦略とは。（2026/7/5）
ゼロトラストはアーキテクチャそのもの
成熟への5カ年計画 情シスが知るべきゼロトラスト成熟の条件
境界防御が限界を迎える中、ゼロトラストへの移行は単なる技術導入ではなく、企業文化やガバナンスに関わる長期戦略だ。本稿では5年間の段階的ロードマップを提示し、確実に成熟度を高めるための実践手法を詳説する。（2026/7/4）
「コード」ではなく「学び」が資産になる
「最初からやり直すなら？」 Shopifyが18カ月の成果を3カ月で作り直した理由
AIの進化により、ソフトウェア開発のみならず人間が担ってきた業務の前提が変わりつつある。EC事業者Shopifyのヘッドオブエンジニアリング、ファルハン・タワール氏が考える「人間にしか担えない仕事」とは。（2026/7/3）
LayerXがコスト実態調査
月間AIコストは平均274万円 管理のために企業が把握したい情報の1位は？
LayerXは、企業のAI利用やコスト管理に関する実態調査の結果を公表した。AI利用コストを直近の経営課題と捉える回答は73.3％に上った。AI利用コストを管理する上で今後企業が握っておきたい情報のトップは？（2026/7/3）
PwC、SAPが支援
東京ガス、脱Excelで管理会計を刷新 SAPを基盤に意思決定を高速化
PwCコンサルティングとSAPジャパンは、東京ガスがクラウド型管理会計プラットフォーム「Athena」の本稼働を開始したと発表した。手作業や表計算ソフトによる非効率な業務プロセスの刷新を目的としている。（2026/7/2）
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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