「プライバシー」関連の事例・比較・解説などの記事一覧

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企業を揺るがしたAI活用の失敗劇
本番DB削除に顧客情報流出　「AI丸投げ」が生んだ4つの惨事
AI活用が進む一方で、本番DBの全削除やシャドーAIによる顧客データ漏えいなど重大事故が相次いでいる。4つの失敗事例から、AI過信が招くリスクと情シスが講じるべきガバナンス対策を解説する。（2026/8/7）

一定売上以上のAI利用企業も対象か
米「AIキルスイッチ法案」　情シスが今から備える5つのリスク回避策
米議会で提出された「AIキルスイッチ法案」は、AIの強制停止を企業に義務付けるものだ。一般企業にも波及しかねない同法案の実効性と技術的課題、情シスが講じるべきリスク回避策を解説する。（2026/8/7）

今盗み後で解読する「HNDL攻撃」の恐怖
2030年RSA廃止で迫る耐量子暗号移行　情シスが今すぐ仕込むべき5ステップ
量子計算機で既存暗号が解読される未来に備え、データを今収集し後で解読する攻撃が激化している。2030年の旧暗号廃止を見据え、情シスが今すぐ取り組むべき耐量子暗号（PQC）移行の5ステップと課題を解説する。（2026/8/7）

抽選でAmazonギフトカード5000円分が当たる
情報システム部門担当者のキャリアに関するアンケートにご協力をお願いします
TechTargetジャパン編集部は、情報システム部門担当者のキャリアに関する読者調査アンケートを実施しています。調査にご協力いただいた皆さまの中から、抽選で10人の方にAmazonギフトカード5000円分をプレゼントいたします。（2026/8/6）

既存ログでは不十分？
「macOSは安全」はもう通じない　深部の脅威を暴くApple「ESF」活用術
勢いを増すmacOSへの攻撃に対し、既存ログのみでそれらを検出するのは困難だ。システム監視機能「Endpoint Security」を活用し、システム深部のイベントを可視化して脅威ハンティングを実施する方法を解説する。（2026/7/30）

ログ激増とコスト高騰を解決する次世代基盤
SIEMの限界を突破する　データレイクが変えるログ管理の費用対効果
巧妙化する攻撃と激増するログに、既存のSIEMだけでは限界がある。コストを抑えつつ長期保存とAI解析を可能にする「セキュリティデータレイク」の戦略的価値から、特有のガバナンス課題までを詳説する。（2026/7/29）

「Amazon Bedrock」活用の最適解
“全てAI任せ”はやっぱり失敗する――オンライン決済「Stripe」の審査削減から学ぶ
金融コンプライアンスの審査は複雑化し、情報収集に膨大な時間を奪われる死活問題だ。決済大手のStripeは「Amazon Bedrock」を導入し、“全てをAIに任せる”というわなをどう回避したのか。（2026/7/22）

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）

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）

「AIへの信頼」が招くガバナンスの崩壊
従業員の4割がAIに機密データを送信　送っているのはどんな人？
従業員がチャットAIに抱く心理的信頼が、従来のセキュリティ境界を無効化している。サムスンなどの事例から「摩擦のない入力」の危うさを浮き彫りにし、技術を超えたガバナンスとデータ中心の防御戦略を提示する。（2026/7/15）

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）

AI時代のブラウザ戦略
AI検索で加速する情報の社外流出　従来のブラウザ制御が通用しない理由
生成AIが質問に直接回答する「AI検索」の普及に伴い、業務情報が外部サービスへ意図せず送信されるリスクが高まっている。情報システム部門が取り組むべき施策を整理する。（2026/7/10）

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）

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）

Meta巨額賠償の衝撃
巨大テックの「法的新基準」に備えよ　情シスが今すぐ着手すべき3つの監査
Metaが児童保護やプライバシーを巡り巨額の賠償請求に直面している。特定プラットフォームへの依存がもたらす法的・財務的なリスクは無視できない。自社のITスタックを守るため、現実的なリスク管理手法を提示する。（2026/7/6）

AIで自社開発か、既製品購入か【前編】
「Teams」や「Zoom」は不要か？　AIでUCCツールを自社開発する利点と欠点
AI技術の進化によって、チャットやビデオ通話機能を備えたUCCツールの自社開発が現実的になりつつある。市販製品は便利な半面、高額な費用やベンダーロックインのわなも潜む。それぞれのメリットとデメリットとは。（2026/7/3）

AI本番運用も「オンプレミス回帰」
AIインフラの「パブリッククラウド離れ」が急速に進む“当然の理由”
AIツールの活用が本番運用へ移行する中、Broadcomの調査によると、インフラとしてパブリッククラウドを選ぶ企業が減少している。背景には何があるのか。足かせとなっている3つの問題を取り上げる。（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）

数字だけを追うとゲームがつまらなくなる
「ポケモンGO」の運営は“AI任せ”だと大失敗？　レイドを支えるインフラの正体
Nianticは「Pokemon GO」の人気機能において、参加率の数値を追い求めた結果、街が同じキャラクターだらけになるという致命的な問題に遭遇した。データへの過信が招くリスクに、同社はどう立ち向かったのか。（2026/6/25）

オンプレかクラウドか
「AIで成果」はわずか6％　明暗を分ける「インフラの置き場所」を比較
AI導入で収益を上げている企業はわずか6％にすぎない。成否を分ける決定的な要因は、モデルを「どこで」動かすかというインフラ配置戦略だ。機密データ保護や超低遅延を重視するオンプレミスか、拡張性とスピードのクラウドか。情シスが直面するコストとガバナンスのジレンマを解消し、ROIを最大化する配置ルールを解き明かす。（2026/6/25）

「公式アプリ」でも安全ではない？
iPhoneとGalaxyを狙う見えない攻撃の実態　53％の企業で“古いOS”放置
Jamfの調査によって、53％の企業が脆弱な古いOSのデバイスを使用している実態が明らかになった。何も操作しなくてもデバイスが乗っ取られる「ゼロクリック攻撃」などの脅威から、自社のデータを守るには。（2026/6/24）

新規採用の3割弱が半年以内に退職
中途採用は“コスパ最悪”？　AI時代の人材不足に対する「意外な解決策」
AI技術の普及でIT人材の需要が急増する中、外部からの人材調達は即戦力化の遅れや早期退職といった深刻なリスクを抱えている。企業が採用活動よりも優先すべき人材戦略とは。（2026/6/23）

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）

抽選でAmazonギフトカード5000円分が当たる
SAP製ERPのクラウド移行に関するアンケートにご協力をお願いします
TechTargetジャパン編集部は、SAP製ERPのクラウド移行に関するアンケートを実施しています。調査にご協力いただいた皆さまの中から、抽選で10人の方にAmazonギフトカード5000円分をプレゼントいたします。（2026/6/15）

「まだ先の話」ではない
SCS評価制度とは何か　★4取得に向けて情シスが今から動く理由
経済産業省が検討を進めるSCS評価制度は、2026年度末ごろの運用開始が見込まれている。制度開始後の対応が後手に回らないように情報システム部門が今から取り組んでおくべきことを整理する。（2026/6/8）

一生リセット不能のわな
生体認証の神話崩壊　「運用の隙」を突くディープフェイク詐欺の脅威とは？
AIによるディープフェイク技術の進化により、顔や声を用いた生体認証の信頼が揺らいでいる。情シスは生体認証を唯一の鍵とせず、デバイスや行動分析を組み合わせた多層防御への転換を迫られている。（2026/6/5）

Gartnerのバイスプレジデントアナリストに聞く
AI規制の乱立が企業を直撃　情シスに求められる「AIレジリエンス」の作り方
企業の情報システム部門やCISOは各国で異なるAI規制への対応を迫られている。Gartnerのバイスプレジデントアナリストは、各規制に場当たり的に対応するのではなく、AIレジリエンスの確立が重要だと指摘する。（2026/6/4）

脆弱性対策を「数週間から数分」へ　「Google AI Threat Defense」が実現する自律防御の全貌
Googleは、AIを駆使した高速なサイバー攻撃に対抗する自律型システム「Google AI Threat Defense」を発表した。GeminiやWiz、Mandiantの技術を統合し、脆弱性調査から修正パッチ生成までを数分に短縮。属人的な管理の限界を突破し、攻撃者のスピードを上回る「マシンスピード」の防御体制を構築する。（2026/6/1）

抽選でAmazonギフトカード5000円分が当たる
情報システム部門の勤務実態に関するアンケートにご協力をお願いします
TechTargetジャパン編集部は、情報システム部門の勤務実態に関するアンケートを実施しています。調査にご協力いただいた皆さまの中から、抽選で10人の方にAmazonギフトカード5000円分をプレゼントいたします。（2026/5/26）

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）

AIエージェント時代に問われる「透明性」
「AIが何をしたか分からない」を脱却せよ　情シスが知っておくべきAI監査ログの構築術
AI活用が急速に進む中、セキュリティやガバナンスへの懸念が足かせとなっている。その解決策として注目されるのが、ユーザーの入力からAIの推論過程までを詳細に記録する「AI監査ログ」だ。法規制への対応や内部不正の防止など、情シス部門が信頼を勝ち取るために必要なログ管理の要件と、今すぐ備えるべき具体的な記録項目を詳説する。（2026/5/22）

両者のメリット、デメリットを示す
社内SOCとMDRを徹底比較　セキュリティ体制の最適解は？
24時間365日の監視体制を自社で維持すべきか、MDRへ外注すべきか。セキュリティ人材の枯渇とコスト増に悩む情シスにとって、この選択は組織の命運を左右する。本記事では、両者のメリット、デメリットを徹底比較。コスト、専門性、ガバナンスから見て、自社に最適な防御体制を導き出すための決断基準を提示する。（2026/5/20）

意思決定の95％をAIに委ねる未来は来るか？
OpenAIの誘いを蹴った起業家が見ているAIエージェントの真価
AIエージェントが企業の意思決定を劇的に変えようとしているが、その普及を阻む最大の要因は「信頼」だ。95%の業務判断をAIに委ねる未来を前に、情シスが今備えるべきガバナンスの要諦を解き明かす。（2026/5/19）

独自のAIアシスタント実装の裏側
乗客のイライラも運転手の迷いも解消　Uberの「OpenAI」活用術
状況が変動する配車市場において、働き方に悩む運転手と、複雑な予約操作に疲れる乗客。これらの課題をまとめて解消するために、Uberは「OpenAI」の技術をどのように活用しているのか。（2026/5/15）

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）

AI導入の「想定外」が予算を食いつぶす
AI予算の6割は「データの整備」に消える
生成AIの導入を急ぐ企業が、本番運用への移行期に直面する「隠れたコスト」が浮き彫りになっている。情シス決裁者が知っておくべき、AI投資を「負債」に変えないための予算策定と組織体制の急所を解説する。（2026/5/13）

AIエージェントが不足データを補完
見えない文字は推論する　SAP Concurが「Gemini」で挑む“手入力ゼロ”への道
経費精算における「読めない領収書の手入力」は依然として面倒な作業だ。従来の読み取り技術が抱えるこの限界を、SAP Concurは「Gemini」を活用して突破したという。不足する情報をどのように補っているのか。（2026/5/12）

Apache 2.0で使えるGoogleの本気
なぜ開発者はローカルLLMに向かうのか　APIコストの呪縛を解く「Gemma 4」
Googleは、スマートフォンや小型デバイス上で動作可能なオープンモデル「Gemma 4」を公開した。Google DeepMindのAI開発者エクスペリエンス担当リーダーが、その特徴や使い方を紹介する。（2026/5/12）

大規模なシャドーITのやらかし事例
欧州の警察組織さえ防げなかったシャドーIT　管理不全が招いた信頼の崩壊
欧州刑事警察機構（Europol）が、規制当局の監視を逃れる形で「シャドーIT」を長年運用していたことが判明した。ペタバイト規模の機密データには無実の市民の情報も含まれ、深刻なセキュリティ上の欠陥とガバナンスの欠如が露呈。欧州議会は信頼失墜を重く見て、組織の権限拡大を一時停止すべきとの声を強めている。（2026/5/12）

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）

巧妙化する生成AIの「合成データ」　情シスが知るべき悪用とガバナンスの死角
生成AIによる「合成データ」は、プライバシー保護とデータ不足解消の切り札とされる一方、不適切な管理はモデルの精度低下や組織的な詐欺を招く。安易な導入が「データ汚染」や「再特定」という致命的なリスクを引き起こす実態を解明。情シスが今すぐ講じるべき、ガバナンスと検証の鉄則を提示する。（2026/5/11）

Metaの新方針が示す監視と利便性の境界線
クリックやキーストロークを取得　Metaの「人間の操作データ」収集が突き付ける課題
Meta Platformsは2026年4月、自社従業員のPC操作ログをAI学習に利用する「Model Capability Initiative」を発表した。その目的や、情報システム部門が理解しておきたいポイントを整理する。（2026/5/9）

「導入だけ」では攻撃者に勝てない
8割が導入済みでも「形だけ」―― ゼロトラスト移行の”理想と現実”
ゼロトラストの導入率は8割を超えるが、多くの企業がツール導入の段階とどまっているのが実態だ。攻撃者の「横移動」を許さない真の防衛には、AIエージェントやAPIまで網羅した戦略的な活用が必要となる。本記事では、情シスが陥りやすい「ツール偏重」のわなを指摘し、優先順位に基づいた現実的な移行ステップを詳説する。（2026/5/8）

「全社員一律のAI研修」が失敗を招く
2026年に9割の組織が「AI人材不足」に　情シスが急ぐべきスキル変革
2026年には90%の組織が深刻なAIスキル不足に陥ると予測される中、単なるツール配布では成果は得られない。従来のチャットbotから自律型AI（エージェント）への移行を見据え、情シスリーダーは役割別のスキル定義やガバナンス再構築を急ぐ必要がある。（2026/4/30）

シャドーAIが招く静かな崩壊
情シスを追い詰める「ガバナンスなきAI導入」の代償とは？
「AIなんて発明されなければよかった」――最新調査でCIOの半数が本音を漏らすほど、AI導入に伴うセキュリティリスクが深刻化している。Copilotが悪用され既存の脆弱性が自動攻撃の道具と化すなど、情シスは利便性の代償として肥大化する攻撃面とガバナンス不足という、かつてない難題に直面している。（2026/4/28）

IT自前政策
脱Windows、脱Teamsへ動くフランス政府　250万公務員の大移行が企業に迫るもの
フランス政府は、米ITベンダー製のWeb会議ツールやWindows OSの利用を段階的に廃止し、2027年までに国産ツールやLinux OSへ移行する方針を示した。このような動きに対して、企業はどのように臨めばいいのか。（2026/4/27）

「AI任せ」のシステム構築の限界
「プログラマー不要論」にThe Linux Foundationが示した答え
自律的にソースコードを生成するAIエージェントが、人間のプログラマーの役割を奪うとの予測が広まっている。これに対してThe Linux Foundationは、実装をAIに委ねることで生じる“代償”への注意を促す。（2026/4/24）

BYODの「見える化」はどこまで許される？
情シスは従業員の私物端末の「何が見えて、何が見えないのか」
BYOD導入はコスト削減に寄与する一方、私用端末に対する「企業の監視」への不信感を生みやすい。情報システム部門が明示すべき可視化の範囲や、従業員の心理的障壁を下げるポリシー策定の要点を詳説する。（2026/4/24）

情シスを悩ます「見えないAI」の正体
CopilotもGeminiも"中に居る"　業務ツールのAIを可視化・制御する情シスの新常識
外部ツールの利用制限だけでAIを管理できた時代は終わった。いまやAIは企業が許可した正規ツール内部に深く浸透している。情シスにとっての課題は「AIが内部で何をしているか」が見えないことだ。（2026/4/24）