重いデータ変換処理を廃止
トヨタが直面したRAGの限界 AWS「AgentCore」で実現するエージェント型AIとは
外部データを取り込んでAIモデルの精度を上げるRAGは、頻繁な情報更新が発生する状況では運用負担が重くなる弱点がある。トヨタ北米法人は販売店向けAIツールにおいて、この壁をどう克服しようとしているのか。（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）
露呈したAzureの容量限界とリスク
「無限の拡張性」は幻想か Azure供給不足が突きつけるマルチクラウドの必然
クラウドの「無限の拡張性」に限界の兆しが見えている。GitHubのAWS併用や日本でのAI展開遅延が浮き彫りにするAzureの死角とは。（2026/7/21）
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）
「クラウドAI」に潜む2大リスク
なぜ今ローカルAIなのか NVIDIAも注視するその実力と「使い分け」の落とし穴
企業で生成AIの活用が進み、機密データを扱う場面が増える中、AIを社内端末やサーバで実行する「ローカルAI」への関心が高まっている。一方、導入に当たっては課題もある。ローカルAIを導入するための秘訣とは。（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）
50億件超のデータをさばく裏側
複雑過ぎて“玄人専用”だったF1 新規ファン獲得を支えたAWSリアルタイム分析
1秒間に110万件以上のデータが飛び交うF1は、その複雑さから新規ファンを獲得しにくい悩みに直面していた。この状況を打破したのが、AWSの機械学習とデータ処理システムだ。過酷なレースの裏側とは。（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）
抽選でAmazonギフトカードが当たる
「サーバ／ストレージ製品の導入状況・導入意向」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（2000円分）を、また回答者全員に関連ホワイトペーパーをプレゼント。（2026/7/13）
AI開発は“Python一強”ではない
JavaエンジニアはAI時代でも輝ける LLMを組み込む3ステップとは
生成AI活用において、これまで培ってきた「Java」の開発スキルは無駄になることはない。大規模な本番稼働にも適合する、Java向けフレームワークの実力と具体的な実装手順とは。（2026/7/11）
AIエージェントの能力を拡張
MCPとSkills、何が違う？ AIエージェント拡張“2大手法”の使い分け方
AIエージェントの能力を拡張する仕組みとして注目されるMCPとSkillsについて、Red Hatのシニアデベロッパーアドボケイトが役割の違いや用途を解説した。（2026/7/10）
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）
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）
MCPが導くAI連携の新境地
Slackbotが「超エージェント」に？ Salesforceが進めるSlackのプラットフォーム化
Salesforceは共通規格MCPを採用し、SlackをあらゆるAIエージェントの司令塔に進化させる。複数アプリを行き来する手間を省き、情シスが手軽に構築できる「スーパーエージェント」の正体とは。（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）
「アクセス集中」をどうさばくか
“W杯の熱狂”とビッグセールが重なったら？ Amazonが挑む「パニック予測」
ブラックフライデーセールなどの急激なトラフィック増に対し、負荷検出後のシステム拡張では限界がある。Amazon.comは機械学習を用いて、いかに数千のサービスを事前拡張しているのか。（2026/7/9）
人気や検証済みバッジは安全性の証ではない
「GitHubで人気」は信じるな？ トレンドマイクロが暴いたMCPサーバの脆弱性
トレンドマイクロの研究チームは、MCPサーバのセキュリティ調査結果を発表した。9695件のサーバを分析した結果、人気や開発の活発さは安全性を保証しないという。開発者の過信を突く、恐ろしい実態とは。（2026/7/9）
ばらばらで制御不能なAIを生まない
AWSやAzureの枠を超える？ 「AIのサイロ化」を断つマルチエージェント構成とは
社内で用途の異なるAIエージェントが乱立し、個別に運用され続けることで、複雑なビジネス要求を処理し切れなくなるリスクがある。AIエージェント同士を自律的に連携させ、安全に管理するための仕組みとは。（2026/7/8）
無制限アクセスが招く連鎖的脅威
便利さの裏に潜む“神モード”の恐怖 「AIエージェントの暴走」をどう防ぐか
定型業務を自律的に処理するAIエージェントやMCPサーバの導入が進む一方、無制限の権限付与によるシステム乗っ取りのリスクが懸念されている。被害を極小化するため、システム設計の段階で徹底すべきこととは何か。（2026/7/7）
7年間の運用費用を半分に
NTTドコモが「運用工数40％減」を実現した“サブスク型インフラ”とは
数年ごとに発生するシステムの更新作業は、多大な費用と現場の疲弊を招く。NTTドコモはこの重圧から逃れるため、Dellの大規模システム向けストレージと新たな調達モデルを採用した。総費用を50％削減した手法とは。（2026/7/7）
「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）
AIのトークン浪費をどう防ぐか
Pythonの限界？ AIに「Rust」でコードを書かせる新手法「コードモード」とは
AIツールの自動ソースコード生成は、不要なデータ処理が膨れ上がり、トークンを浪費してしまう課題がある。システムプログラミング言語「Rust」を活用した新たなアプローチは、この非効率性をどう打ち破るのか。（2026/7/4）
DatabricksのCTOが語る新思想「メタハーネス」
Claude CodeからCodexへ 履歴ごと引き継ぐDatabricksの「Omnigent」とは
Databricksは、複数のAIエージェントを統合管理するオープンソース基盤「Omnigent」を発表した。AIエージェントの企業利用でありがちな課題の解決に寄与するものだ。（2026/7/2）
限界を迎える空冷データセンター
AIの深刻な“排熱問題” 空調電力を10分の1に圧縮した「水冷GPU」とは
データセンター運営事業を手掛けるゲットワークスは、Dell製水冷サーバの導入によって、省電力と限られた空間での高密度実装を両立させた。いかにして水冷インフラを迅速に構築したのか。（2026/7/2）
AI時代に迎える空冷システムの限界【後編】
AIの“自社運用”は不可能？ 訪れる「オンプレミスの限界」と生き残り術
AI技術の進化によってハードウェアが発する熱はかつてないレベルに達しており、従来の空冷データセンターの設計は時代遅れになりつつある。Schneider Electricが指摘する、インフラに待ち受ける過酷な現実とは。（2026/7/2）
『【令和８年度】 いちばんやさしい 基本情報技術者』出張版：
【基本情報技術者試験】あらゆる組み合わせを試す「ブルートフォース攻撃」の手口とは？
ITの基礎理論から経営・マネジメントまで幅広い知識が問われる国家資格「基本情報技術者試験」。IT担当者が直面しやすいテーマを取り上げ、図解を交えながら実践的な知識を解説します。今回は、サイバー攻撃などの技術的脅威のうち、システム侵入の準備や、パスワードを割り出すための攻撃手法を取り上げます。（2026/7/16）
2300店舗を支えるインフラ刷新
通信障害でも「店を止めない」 ホームセンター大手が挑むエッジインフラ運用
顧客体験の向上にはリアルタイムなデータ連携が不可欠だが、実店舗のコンピューティングリソースには限界がある。The Home Depotは旧システムの限界に直面し、どのような工夫でインフラを全面刷新したのか。（2026/7/1）
7万社のデータを分析
AWSの“無駄遣い”の正体は？ 節約上手の企業から学ぶ「コスト最適化術」
クラウド費用の最適化は企業の重要なミッションだ。AWSが7万社以上の利用データを分析したレポートから、コスト効率の高い企業が実践する具体的な行動が判明した。無駄を省き、削減効果を高める手法とは。（2026/7/1）
AIエージェントを盲信しない５つの防衛策
AIエージェントがマルウェア化？ 新たな脅威「プロンプトウェア」の防御策とは
AIエージェントの利用が拡大する中、登場したのが、「プロンプトウェア」だ。「プロンプトインジェクション」とは何が違うのか。防ぐ手立てとともに紹介する。（2026/7/1）
AI時代に迎える空冷システムの限界【前編】
迫る“データセンターの危機” 「液冷」への移行は避けられないのか？
AI技術の進化によってハードウェアが発する熱はかつてないレベルに達しており、従来の空冷データセンターの設計は時代遅れになりつつある。Schneider Electricが指摘する、インフラに待ち受ける過酷な現実とは。（2026/7/1）
巨大な熱源と化すAI
IT機器を液体に沈める？ 「空冷」の限界で変わるデータセンター冷却
AIの巨大なデータ処理を担うGPUは膨大な電力を消費し、かつてないほどの熱を放出している。従来の空冷システムでは追い付かず、騒音や障害の火種になる中、次の一手として注目される「液冷」技術とは。（2026/6/30）
7割がコスト増を実感
VMware離れがやっぱり加速 2500台のVM移行に挑む製造大手から学ぶ現実解
Broadcomによる買収後、VMwareユーザーの72％がコスト増に直面している。契約更新期を迎え、HPEやNutanixといった代替候補への移行が本格化している。移行期間中の二重課税的なコスト負担というわなはあるが、浮いた予算をAI投資へ回すなど、インフラ刷新を戦略的機運と捉える動きも加速している。（2026/6/30）
AIが照らす仮想化環境の「死角」
境界防御では防げない仮想化基盤の脅威 未知の攻撃をAIでどう見破るか
仮想化基盤内部でのラテラルムーブメントを防ぐ手段が問われている。部門間の運用分断という「組織の壁」を乗り越えて、AI技術で仮想化環境の死角を可視化し、未知の脅威からインフラを守る新たなアプローチとは。（2026/6/30）
Amazon RDS移行で露呈した問題
「Oracle DB」更新で“性能劣化”？ セガサミーの基幹DBクラウド化の裏側
オンプレミスでのデータベース運用は、保守業務が負担になりやすい。セガサミーホールディングスは「Amazon RDS for Oracle」への移行で性能劣化の壁に直面した。約2TBの大規模移行をどう成功させたのか。（2026/6/29）
次々と湧き上がってくる脆弱性
誰も把握できていないAIが招く脅威 制御不能なLLMを飼いならすには？
企業でのAI利用が急速に進む中、開発現場ではAIが生成した脆弱なコードやデータ流出などの新たなセキュリティリスクが急増している。複雑化するAIガバナンスの課題と、その実践的な解決策を解説する。（2026/6/29）
約5400人が利用対象
福井県のAI議事録全庁導入に学ぶ、情シスが全社展開で外せない3つの選定条件
福井県は、PKSHA InfinityのAI議事録作成ツール「YOMEL」を導入し、全庁で運用開始した。約5400人の職員を対象に議事録作成の負担軽減を目指す。同事例には、情シスが注目すべきポイントが3つある。（2026/6/29）
人間による管理は限界に
受信トレイ全削除の“怪談”も AgenticOpsを阻む「信頼」の壁
インフラの複雑化が人間の管理限界を超える中、AIエージェントが自律運用を担う「AgenticOps」への期待が急速に高まっている。しかし、LLM特有の不正確さや予期せぬデータ削除リスクが導入の障壁だ。ルールによる制御とAIの柔軟性の間で揺れる中、コストを抑えた特化型モデルやデータ統合が突破口として浮上している。（2026/6/27）
LLMの賢さだけでは勝てない
デモ止まりはもう終わり IBMが明かすAIエージェント実運用のロードマップ
IBMのデータサイエンティストによると、AIエージェントをデモ段階から実用規模へと拡張する際に、開発者は「3つのわな」にはまるという。同氏はその解決に向けたシステム設計のポイントを紹介する。（2026/6/25）
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）
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）
58万人が使う決済アプリの障害原因究明
障害特定に4時間…… マルエツ運営元の“監視の死角”を破った共通ツールとは
アプリケーション開発ベンダーとインフラベンダーで監視ツールが分断されていると、障害の原因特定が遅れがちだ。国内最大のスーパーマーケット企業連合は、4時間かかっていた原因特定を、いかにして短縮したのか。（2026/6/25）
JPMorganやNetflixに学ぶ
移行先は「ハイブリッドクラウド」か「マルチクラウド」か どちらを選ぶべき？
企業の存続を懸けたクラウド移行とモダナイゼーションにおいて、むやみにクラウドサービスを導入するのは危険だ。自社の要件に合うクラウドアーキテクチャを選択するためのポイントを解説する。（2026/6/24）
身近になったモバイルアプリ開発
「伝言ゲーム」的なデータの流れで失敗 内製モバイルアプリ開発で考慮すべきこと
モバイルアプリ開発は容易になったが、エンタープライズ統合には大きなリスクが伴う。従来の垂直統合型システムとは異なり、水平分散型のモバイル環境では、一カ所のサービス停止がシステム全体の崩壊を招きかねない。情シスが決裁すべきは「開発の容易さ」ではなく、分散した依存関係をどう管理し、データの即時性を守るかだ。（2026/6/24）
最大350%の値上げに対抗
Tescoに学ぶ“脱VMware”の現実と逃げ道
英小売り大手Tescoは、Broadcomとの法的紛争を進める中、2025年4月からVMware製品の移行を開始した。本事例から、企業の情シス部門が知っておきたい教訓を整理する。（2026/6/24）
「サブスク感覚」で攻撃
静かなる脅威「インフォスティーラー」 ランサムウェア以上に厄介なID窃取の正体
近年、ランサムウェア以上に深刻な脅威となっているのが、IDやパスワードをひそかに盗み出す「インフォスティーラー」だ。情シスが今すぐ講じるべき、組織の存続を揺るがすデータ流出を防ぐための具体策を解説する。（2026/6/24）
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）
ランサムウェア対策と低コスト運用を両立
1巻40TB、電源いらず、量子も防ぐ テープストレージ「LTO-10」が反則級に進化
生成AIの普及やデータ活用の高度化を背景に、企業が保管するデータ量は急増している。長期保管コストやランサムウェア対策への関心が高まる中、LTO-10の登場を機にテープストレージが再評価されている。（2026/6/22）
パッチ適用前の攻撃に対応
「AIからの攻撃をAIで守る」エージェントをGoogleが公開
Googleは2026年6月、AIを活用したセキュリティ基盤「Google AI Threat Defense」を発表した。その柱となる3つの機能や仕組みを整理する。（2026/6/22）
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。
ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。
