「検索」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

どう安全性を保つか
再起動なし、更新失敗も未然に防ぐ　Windows 11の「AI×パッチ管理」が楽すぎる理由
高度化するサイバー攻撃から自社を守るにはセキュリティ更新が不可欠だが、適用時のシステム停止や作業の遅延という課題もある。「Windows 11」はこのジレンマをどう解決し、安全性を保つ手段を提供しているのか。（2026/5/8）

「コスト削減用DB」から脱却
AI開発でPostgreSQLが定番になった”切実な”理由
Microsoftによると、生成AI時代のデータ基盤としてPostgreSQLの重要性が高まっており、OpenAIなど大規模サービスでも採用が進んでいるという。その理由は。（2026/5/8）

既存ツールを捨てないインフラ刷新
サイロ化が招く大規模障害　巨大企業のインフラを「わずか4人」で救った方法
システム規模の拡大に伴い、監視ツールにかかる費用や運用負荷の肥大化が顕在化する。金融大手のMSCIはわずか4人で、乱立した監視ツールを即座に捨てることなく、高額な維持費とベンダーロックインから抜け出した。（2026/5/8）

トークンコストで絶望しないために【後編】
AIエージェントの“トークン爆食い”を防ぐ「トークンマキシング」とは
AIエージェント運用時のトークン消費増大が企業の課題となりつつある。専門家は「トークンマキシング」による最適化やFinOpsを活用した管理体制の構築を提言する一方、より大きな視点で考えるべきだと指摘する。（2026/5/2）

トークンコストで絶望しないために【前編】
気づけば請求額が爆発　LLMコストを膨らませる4つの落とし穴
LLMの利用拡大に伴い、入力・出力トークンの消費増加が課題となっているという声がある。トークンの請求額を膨らませる4つの要因と、増大を誘発させる従業員のアクションを紹介する。（2026/5/1）

情シスが陥る「AIによる無益な高速化」
コンタクトセンターAIが失敗する「4つの盲点」
AIを導入してもコンタクトセンターの課題が解決しないのは、プロセスの断絶やデータの不備を放置したまま「負の遺産」を高速化しているからだ。真の成果を得るには、AI層の構築前にジャーニーの可視化と部門間のフィードバックループが必要だ。（2026/4/24）

「思考の相棒」として使えるかが分かれ目に
ExcelもAIも同じ――"使える人"と"使いこなす人"の決定的な違い
AIのせいで仕事が減ると言われる時代、評価される人材はAIを使って何をしているのか。その差を分ける“使い方”をAI Mindset創業者でニューヨーク大学の最高AIアーキテクトが紹介する。（2026/4/23）

脱・賢い検索エンジン
「2割が完全失敗」の衝撃　インフラ管理でAIエージェントの真価を引き出すには？
多くの組織がインフラ運用へのAI投資を加速させる一方、ROIを達成できているのはわずか28％にすぎない。失敗の本質は、AIが社内特有の命名規則や制約を理解していない点にある。RAGによるコンテキスト注入やセキュリティ対策など、AIを「単なる検索ツール」から「信頼できる実務担当者」へ進化させる要諦を明かす。（2026/4/23）

若手がベテランに聞きづらい状況を解消
“ファイルが見つからない”を解消　大豊建設がAWSで作った「自社専用AI」とは
従業員が社内規定や資料を探す際、どこに何があるか分からなくなる課題を抱えていた大豊建設。AWSに独自の生成AIを構築し、検索の手間を劇的に削減した。システムの構成と、現場に定着させるための工夫を紹介する。（2026/4/23）

「AIで人件費削減」の代償か
Copilotを使うほど請求が膨らむ？　Microsoftが仕掛けるAIエージェント課金
業務へのAI導入が注目のトピックとなりつつある中、MicrosoftにおけるAIエージェントの料金体系の設計は変化しつつある。コスト増大を防ぐために情シスが取るべき対策を整理する。（2026/4/21）

意図しない“情報漏えい”を防げ
社内データが丸見えに？　「Copilot」に潜む“過剰共有”のリスクと対策
業務効率化のためのAI活用が進む一方で、権限設定の不備によって社内の機密データがAIツールに読み込まれる「過剰共有」のリスクが生じている。「Microsoft 365 Copilot」を安全に運用するための対策とは。（2026/4/20）

迅速に導入せよ、ただしAIの価値を過大評価するな
「100万時間の余力を創出」　米会計大手が明かす実践的なAI導入の勘所
米大手会計事務所BDOが、独自の生成AIプラットフォーム「Chat BDO」を本番稼働させるまでの軌跡を詳解。100万時間の削減という成果の裏には、データのサイロ化解消やROI過大評価の克服など、多くの情シスが直面する課題への処方せんがあった。（2026/4/20）

Forresterが示す改善の要諦
「SOCアナリスト大切にされない問題」の深刻度
SOCアナリストが「アラート処理要員」となり退職していく企業はどのような問題を抱えているのか。逆に定着している企業は何をしているのか。Forresterの分析から読み解く。（2026/4/17）

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）

アウトソースか自社育成か？
2026年、40％のアプリがAI化――あなたに今すぐ必要なスキルとは
エンタープライズAIの活用フェーズは、単なる実験から実務運用へと劇的な変化を遂げている。リーダーに求められるのは、最新技術を組織の力に変えるためのスキルセットの再定義だ。本稿では、注視すべき5つのスキルカテゴリーを明らかにする。（2026/4/16）

ログ分析やXDRが抱える“限界”
月150TBの壁――SAPが既存SIEMを諦め、AIエージェントに賭けた理由
月間150TBを超えるデータ分析に苦しむSAPは、データの半分を解析できず、セキュリティの「死角」を生んでいた。既存の監視ツールでは防げない複雑な脅威に対し、同社が選んだ解決策とは。（2026/4/15）

422件の誘導事例を確認
生成AIが「危険サイト」に誘導する事例を確認、どのような手口？
生成AIは便利な一方で、新たな脅威の温床にもなっている。攻撃者がインターネット上の情報を不正に操作することで、生成AIが危険なWebサイトを案内してしまうという。どのような手口なのか。（2026/4/11）

AIデータ保護におけるSaaSの落とし穴
AIを破壊するランサムウェア　「単なるファイル復元」では復旧できない理由
企業がAI活用を進める中、攻撃者はAIインフラの「脳」を標的にし始めた。SaaSのデータ保護を過信すると、有事の際に全データを失う致命的な事態を招く。再起不能の危機からAIシステムを救う復旧戦略とは。（2026/4/9）

従来の「守りの運用」に限界が迫る
「NAS」「RAID」だけではもはやデータを守れない　ストレージ運用10の”限界”
データの爆発的増加に伴い、従来の物理的な機器管理に限界が近づいている。バックアップの不備やパッチ適用の遅れは、災害による取り返しのつかないデータ消失を招きかねない。今見直すべきストレージ運用の盲点は。（2026/4/8）

“会話する相棒”を実装
「ドラゴンクエストX オンライン」にGeminiの対話型AI導入　選定の決め手は？
スクウェア・エニックスは、「ドラゴンクエストX オンライン」にGoogleの生成AI「Gemini」を活用した対話型AIバディ「おしゃべりスラミィ」を導入すると発表した。人間のプレイヤーにどう役立つのか？（2026/4/7）

成功のための設計思想4選
AIエージェント導入に失敗する企業の”やっぱり”な共通点
AIエージェントの導入を進めるものの、PoC止まりに終わる企業も少なくない。一方Salesforceのエグゼクティブバイスプレジデントは「成功する企業には共通点がある」と指摘する。成功に必要な要素を4つに整理する。（2026/4/7）

中堅・中小企業800社を調査
”AI活用＝DX”という経営者の勘違いに悩む情シス　取るべきアクションは？
ノークリサーチは、中堅中小企業を対象としたDXとAIに関する調査結果を発表した。AIをDXの代替として掲げる動きがある一方、両者の性質や課題は異なる。調査結果から、情シスが取るべき対応の方向性を整理する。（2026/4/6）

ベテランが45分かかる作業を3分に短縮
「MongoDB Atlas」で“脱・データベース混在”　住宅ローン事業者のAI化事情
データベースが乱立した状態のままAIツールを開発しようとすれば、IT部門の負担がますます増えることになる。合併によって複雑なシステム構成を抱えていた企業が、「MongoDB Atlas」に一本化した理由は。（2026/4/6）

乗り換えが簡単に
Googleの「Gemini」、他のAIアプリから「記憶」やチャット履歴をインポート可能に
Googleは、生成AI「Gemini」に他のAIツールのメモリーやチャット履歴を取り込む機能を一般ユーザー向けに提供開始した。複数AI利用で分断されがちな文脈を統合し、パーソナライズされた応答精度の向上を狙う。（2026/4/3）

多段連携のブラックボックスと縦割りの壁を解消
SAP連携の「終わらぬ切り分け」に終止符　LIXILが障害調査を年200時間削った訳
フロントエンドと基幹システムを連携したシステムで障害が起きると、原因の切り分けが泥沼化し、復旧が遅れがちだ。ビジネスを停滞させる構造的課題を、LIXILはどう乗り越え、調査時間を年200時間も削減したのか。（2026/4/3）

AIはアプリケーションではない？
「PoCは完璧だった」AIが本番でコケる理由　既存環境の流用が招く運用崩壊
企業が既存のクラウド設計のままAIを導入すると、本番運用の段階で想定外の挙動が発生する場合がある。その理由や対策は。（2026/4/2）

独自要件をどうシステム化するか
住友商事が挑んだ「125拠点のデータ集約」の裏側　“既存ソフト”はなぜNG？
拠点ごとに散在するデータは粒度がばらばらで、それらを扱うシステムにも特殊な要件が求められる――。住友商事は、この「情報の分断」「独自要件」を乗り越え、属人化の排除と業務標準化を実現した。その方法とは。（2026/4/1）

どう守ればいい？
AIエージェントをランサムウェアに豹変させるプロンプトとは？
Gartnerは、AIエージェントが単一のプロンプトでランサムウェアのような挙動を引き起こすリスクを指摘した。企業が見直すべきポイントは何か。（2026/3/26）

情シスの説明責任をサポート
「また同じ質問？」を瞬殺　情シスのための「NotebookLM」活用法
膨大な資料の検索や説明作業に時間をかける情シス業務に役立つのがGoogleの「NotebookLM」だ。本稿では、情シス業務で想定される活用場面と導入時の注意点を解説する。（2026/3/18）

触ったことはないが、放置もできない
情報システム部員のためのClaude Code入門
開発支援のAIツール「Claude Code」の名前を耳にする機会が増えている。現場が試し始める前に仕組みや扱い方を理解しておきたい場合に備えて、導入手順と活用例、利用時の注意点を紹介する。（2026/3/13）

AI導入は段階的に進めよう
AI導入のPoC止まり、どう止める？　成果を出すための5ステップをOpenAIが解説
OpenAIは、企業がAIをビジネス価値の創出につなげるための5つのステップを発表した。ステップの順番に進めることで、「PoC止まり」からビジネスの変革につなげられる内容だ。（2026/3/12）

菓子卸売の老舗が挑む営業改革
営業300人の“暗黙知”をAIで可視化　山星屋「自律型エージェント」の正体
深刻な労働力不足とコスト高騰に喘ぐ山星屋は営業担当者300人を単純作業から解放し、提案の質を底上げするAIエージェントを投入した。その具体的な仕組みとは。（2026/3/10）

「真の脅威」は別のところに？
「SaaSの死」は本当か？　SalesforceベニオフCEOが楽観視する理由
「SaaSの死」が深刻に受け止められ、2026年に入ってSaaSベンダーの株価は大きく下落しているが、SalesforceのCEO、マーク・ベニオフ氏は「SaaSの死」の影響を楽観視している。なぜなのか。（2026/3/8）

ROI時代の運用設計を支援
Google流AIエージェントの本番運用法とは？　具体的指針を公開
Google Cloudは、本番運用を前提としたAIエージェントの設計、評価、展開を支援するドキュメント群を公開した。PoC段階からROI重視へ移行する中、安全に運用するための具体的な指針を示している。（2026/3/4）

2026年版IT担当者“必須”の3資格
「無知な新任」が招くコンプラ事故を防げ　法改正とAIが変えるIT部門の常識
IT部門への配属はもはやPCに詳しい人の集まりではない。生成AIの台頭や下請法の改正によって無知が組織のリスクに直結する。2026年にIT担当者が取得すべき武器とは。（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）

あの失敗が指数関数的なコスト増を招く
AIエージェント貧乏にはならない　コストを抑える7つのルール
AIエージェントの利用料は、予測モデルやチャットbotと異なり、あるポイントによってコストが増減する。それは何か。本稿は、ビジネス価値に比例したコスト管理を実現するための7つの最適化策を解説する。（2026/2/25）

HDD、SSD、SSHDを比較
「性能ならSSD」でも「HDDの役割」は消えない？　それぞれの長所と短所
企業向けストレージシステムの多くにSSDが採用されているが、予算が限られる場合、HDDを組み合わせることも有効だ。HDD、SSD、それらの技術を組み合わせたSSHDの長所と短所を比較する。（2026/2/21）

Googleが警告する「攻撃ライフサイクル」の激変
10万件超のプロンプトで「AIの知能」が盗まれる　モデル抽出攻撃の衝撃
Googleの脅威情報専門家チームは、生成AIが攻撃ライフサイクル全体の生産性を高めているとするレポートを公開した。LLMを狙うモデル抽出攻撃やAI活用型フィッシングの増加が明らかになった。（2026/2/20）

生成AIで「思考の拡張」
ライオンはなぜAIに「反証」を求めたか　既存事業のバイアスを壊す新発想
ライオンはAIエージェント「Aconnect」を導入し、AIに自らの仮説を否定させることで、130年の歴史が産んだ「思い込み」を打破する。Aconnectを選んだのは、なぜなのか。（2026/2/18）

Googleのシステム開発AIエージェントの主な違いとは
「Google Antigravity」と「Gemini CLI」を表で比較　どう使い分ける？
Googleは「Google Antigravity」と「Gemini CLI」という2つのAI開発ツールを提供している。両者共にシステム開発や運用、コーディングに利用可能なツールだが、どのような違いがあるのか。（2026/2/14）

他社サービスと連携可能
1求人当たり平均4時間を削減　LinkedInが10億人データを活用するAIエージェントを公開
LinkedInは、採用業務を自動化するAIエージェントを発表した。その効果のほどと、エージェントの中身は。（2026/2/12）

不信感を生まないテレワーク運用
テレワークの“サボり”を放置してはいけない本当の理由と監視以外の管理術は
テレワーク下で浮上する“サボり”を疑う気持ちは、個人の問題ではなくITガバナンスの不在に起因する場合がある。組織の安全性と公平性を担保した施策にはどのようなものがあるのか。（2026/2/7）

AIに代替される情シス、生き残る情シス
「技術屋」で終わるか「参謀」へ昇格か　多忙な情シスが“15分”でキャリアを逆転させる術
AIの普及でIT担当者の価値が再定義される今、認定資格の取得に注目が集まる。合格を目指して、どう時間を確保し、どのような勉強すればいいのか。具体的なチップスを紹介する。（2026/2/3）

生成AIは導入すれば終わりではない
本番稼働に進むAI活用は何が違う？　“PoC止まり”を食い止めた企業は何をした？
生成AIの活用を、PoCには成功しても本番環境での活用に至っていない企業がある。本番運用までの壁を乗り越えた企業は何をしたのか。（2026/2/3）

「AIスロップ」が招く意思決定の崩壊
新たな技術的負債「AI生成のごみデータ」が社内を埋め尽くす
「AIスロップ」は、企業のデータ品質や経営判断に悪影響を与えたり、低品質なデータをAIモデルが再学習する悪循環を生じさせたりする可能性がある。こうした事態を防ぐために、CIOやIT担当者は何をすべきか。（2026/1/31）

アップデートが企業に与えた“想定外”の混乱
Windows 11の「こんなはずじゃなかった」　業務を揺るがす問題と対策とは
2026年1月、Windows 11の月例アップデートで複数の不具合が発生した。特に最新CPU搭載機や業務メールに直結する障害は業務運用の課題となる。Windows 11の「こんなはずじゃなかった」にはどのようなものがあるのか。（2026/1/31）

製造現場の「休みが取れない」解決方法
「見積もり回答4日→2日」　ベテランの“頭の中”をシステム化して属人化を断つ
見積もり担当者が不在で回答が止まる――。現場が抱える属人化の弊害は、従業員の負担増だけでなく顧客離れのリスクもはらむ。ITで職人技に頼る企業が業務を標準化した方法とは。（2026/1/30）

「本家超え」の性能とコスト効率
“OSSの商用ライセンス化”は失敗する？　データが示す末路と「派生版」の躍進
OSSの商用ライセンス変更が相次ぐ中、対抗策としての「フォーク」は単なる代替品以上の進化を遂げている。後発のプロジェクトが“本家”を上回る理由と、企業が取るべきOSSの採用戦略を調査報告から読み解く。（2026/1/29）

レガシーシステムを近代化
「塩漬けシステム」を資産に　東芝などが挑む“AIリバースエンジニアリング”の実力
リバースエンジニアリングに生成AIを活用することで、レガシーシステムの仕様を明らかにする作業を効率化できる可能性がある。モダナイゼーションに生成AIを使うときの注意点と、国内ベンダーのサービスを紹介する。（2026/1/27）

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