TechTarget発　グローバルITピックアップ

Dell Technologiesの2026年第2四半期決算ではサーバが大きく伸びたが、ストレージは3％の減少となった。AIニーズが高まっている中、ストレージの成長はなぜ遅れているのか。

将来、量子コンピューティングが登場すれば、その高度な処理能力によって従来の暗号化技術が破られかねない。「ポスト量子暗号技術」（PQC）にはどうやって移行できるのか。

クラウドサービスでAI技術を利用する「AIaaS」（AI as a Service）を導入して成果を上げるには、事前の慎重な検討が欠かせない。AIaaS導入プロジェクトを進める上で、企業が明らかにしておくべき3つのポイントを解説する。

デジタル改革によって、事業運営にますますシステムが欠かせなくなっている中、システム障害やサイバー攻撃によるシステム停止の影響をいかに最小限に抑えるかは重要だ。システムが停止する原因を詳しく見てみよう。

Microsoftは、サブスクリプション形式のフィッシング攻撃ツール「RaccoonO365」の撲滅に成功したと発表した。その経緯や、RaccoonO365が危険な理由を説明する。

「Windows」系OSが採用してきたファイルシステムには、「NTFS」の他に「FAT」や「HPFS」がある。それぞれどう異なり、なぜNTFSが標準ファイルシステムになったのか。3つを比較し、その特徴と優位性を解説する。

大手ソフトウェアベンダーは、自社製品にAI機能を実装し、その便利さをアピールしている。しかしその裏では、自社製品にロックインする強力な手段としてAI機能を利用する動きもある。企業は何に警戒すべきか。

効果的なセキュリティ体制の構築において、各チームの役割を明確にし、リーダーがその連携を束ねることは不可欠だ。具体的にはどのようなチームがあるといいのか。セキュリティチームづくりの勘所を考える。

「NTFS」は「Windows」の標準ファイルシステムで、ファイル管理を効率化する複数の機能を備えている。NTFSの機能と、利用時の利点と欠点を解説する。

バックアップデータの保管場所は、クラウドサービスがいいのか、自社インフラがいいのか――。その二者択一だけではなく、両方を組み合わせるという手もある。どのような組み合わせ方があるのか。

最適なBaaS選びは、企業のDR戦略の成否を分ける一手だ。それぞれに強みが異なる中で、自社の要件に合うサービスはどれなのか。主要な9つのBaaSの特徴と、選定に失敗しないための7つの評価基準を解説する。

給与システムに障害が発生した際、冷静に対処するには、あらかじめ行動計画を策定しておくことが不可欠だ。実効性のあるDR計画を策定する手順と、障害発生時の具体的な手順を解説する。

給与システムの障害は単なるシステム障害にとどまらず、従業員の生活や企業の信頼に影響を与え得る。給与を確実に支払えるようにするための、給与システムのDR計画に盛り込むべき要素とは。

開発現場でのAI技術活用が進む中、企業の喫緊の課題であるレガシーアプリケーションのモダナイゼーションでは、AIコーディングツールに直接ソースコードを書かせる以外の手法を提唱する専門家がいる。どのような仕組みなのか。

バックアップデータをクラウドサービスではなく、自社インフラに保管する「オンサイトバックアップ」の採用が広がりつつある。そのメリットとデメリットを見てみよう。

企業をサイバー攻撃から守るには、セキュリティチームが不可欠だ。しかし自社に合ったセキュリティチームを編成するのは簡単ではない。組織面からサイバー攻撃に対抗するための要点を紹介する。

AIエージェントの能力を拡張するMCPは強力だが、MCPサーバの管理は一筋縄ではいかない。デプロイや運用時のよくある課題と、それらを回避するためのベストプラクティスを紹介する。

AIモデルに物理世界を理解させ、人のように推論させる「世界モデル」の開発が進んでいる。NVIDIAのSDK「Omniverse」と基盤モデル「Cosmos」は、ロボット開発におけるシミュレーションと現実の差をどう埋めるのか。

AIベンダーAnthropicは130億ドルの資金を調達し、評価額が1830億ドルに達した。2025年3月からほぼ3倍に成長したことになる。しかし同社は課題にも直面している。今後、同社が乗り越えるべき壁とは。

個人データの取り扱いに厳しいEUで、Metaが個人データを使ってAIモデルを学習させることが許可された例は、EUのAI業界にとって朗報だとの見方がある。厳格なプライバシー規制と革新の両立は可能なのか。

AIモデル開発の覇権を争うMetaが、100億ドル規模の契約をGoogleと締結した。AIモデルや広告市場で競合する両社が、なぜインフラ分野では手を組むのか。一見矛盾した提携の裏にある、AI市場の奇妙な構図とは。

Oracleは同社RDBMS製品「Oracle Database」において、AIエージェントとの外部接続用プロトコル「MCP」を利用できるようにした。ユーザー企業にとってどのような利点があるのか。

AIエージェントに開発を任せる「バイブコーディング」が新たな開発手法として広まりつつある。しかしその裏には、AIエージェントが暴走して致命的な事態を招く危険性もある。このリスクにどう向き合うべきか。

セキュリティを巡る動向の一つとして、将来商用化が見込まれる量子コンピューティングがある。量子コンピューティングはどのようなリスクをもたらすのか。それに備えるには、どうすればいいのか。

ビジネスチャットツール「Slack」が、人工知能（AI）エージェントが追加された。多様なタスクを自動化することで、エンドユーザーのさまざまな業務を支援する。具体的にはどのようなことができるのか。

AIエージェントのタスク実行を支援する仕組みがMCPサーバだ。LLM単体では難しい、外部データの参照やプログラムの操作を、MCPはどう支援するのか。MCPサーバの具体的な動作例とは。

現代の企業の事業継続に欠かせないBaaS。そのサービス内容は多様化し、関連用語との境界線も曖昧になっている。自社に最適なサービスを選ぶため、まず知っておくべきBaaSの概要と、主な3つの種類とは何か。

2025年7月、Amazon Web Services（AWS）社は大きな宣伝なく、AIエージェント内蔵型IDE（統合開発環境）「Kiro」を発表した。できることや他のAIツールと違うこととは何か。

Metaは同社のLLM「Llama」の性能向上のため、EU居住者の個人が公開したデータによる学習を開始した。EUのデータ保護当局はこの動きを問題視し、法廷闘争は最高裁まで続く見通しだ。データ活用はどこまで許されるのか。

従業員がroot化したAndroidデバイスを検出するには「EMM」ツールの利用が手っ取り早いが、私物デバイスなど管理対象外のデバイスにはどう対処すればよいのか。EMMツールを使わなくても検出可能な方法を解説する。

AIベンダーによる技術のオープンソース化が広がっている。2025年6月、Baiduは同社AI基盤モデル「ERNIE 4.5」のオープンソース提供を始めた。大手AIベンダーが次々に自社技術を無料で公開しているのはなぜなのか。

セキュリティの在り方が変わっている中、企業はさまざまな課題に直面している。セキュリティの具体的な課題とは何か。セキュリティの大きなトレンドを解説し、対処方法を紹介する。

「ChatGPT」は個人ユーザーだけではなく、ビジネス領域でも利用が広がっている。企業はChatGPTを何に、どう使っているのか。OpenAIの欧州幹部が、その利用シーンを解説する。

AI市場で大幅な躍進を遂げるNVIDIAだが、その裏でCEOのジェンスン・フアン氏自らが大きな懸念を示す事項がある。年間500億ドル規模と試算する巨大市場への参入の好機を逃しかねない、同社が抱える問題とは。

AI技術の台頭によって、IT分野のパートナー企業に求められるスキルは変化している。Red Hatは同社製品の販売を拡大させるために、パートナー企業の技術力とノウハウを強化する支援策を発表した。どう支援するのか。

MetaとGoogleが、AI分野の覇権を巡る巨額のインフラ投資を相次いで表明した。両社のアプローチは明確に異なっており、一部にはリスクもあると専門家は指摘する。どのような競争が繰り広げられているのか。

AI技術がデータセンター管理を根底から変えようとしている。これまで人手に頼ってきた定型業務が自動化されることで、担当者の役割も大きな変革が迫られている。どのような価値を発揮すべきなのか。

Pure Storageはストレージの新しい構想「Enterprise Data Cloud」（EDC）を打ち出し、その一環として、ハードウェアの新製品も投入している。どのようなものなのか。

従業員がオフィスに集う前提の事業継続計画（BCP）は、時代遅れになっている可能性がある。古くなったBCPを、テレワークをはじめ多様な働き方に合わせて刷新するための、具体的な見直しポイントを解説する。

業務に「Android」デバイスを利用する際、従業員が不正に管理者権限を取得する「root化」は懸念すべき事項だ。root化による脅威を未然に防ぐための対策とは。

業務に「iOS」デバイスを利用する企業は、セキュリティ機能の一部を解除する「ジェイルブレーク」の予防に取り組まなければならない。そのための具体的な対策を紹介する。

Hewlett Packard Enterprise（HPE）は、人工知能（AI）技術のインフラを管理するソフトウェアとして「HPE OpsRamp Software」を投入している。“AIで予兆を捉える”というHPE OpsRamp Softwareは何ができるのか。

BroadcomによるVMware買収とサブスクリプション形式への完全移行は、一部企業の反発を招いた。これに対してBroadcomはVMware Cloud Foundation（VCF）の大幅刷新を発表した。企業の信頼を取り戻す一手となるのか。

Oracleは自社のクラウドコンピューティングサービスであるOCIへの移行を推進してきたが、AWS社との提携を発表し、「AWSでOracleデータベースを稼働させる」サービスを打ち出した。その狙いとは。

ITサービス管理（ITSM）におけるAI技術活用は、さまざまな業務の自動化に貢献する。ただし導入、運用にかかる費用を見極め、リスクを理解しておかなければ、失敗に終わる可能性もある。理解しておくべき課題とは。

生成AIツールは作業の自動化など企業にさまざまなメリットをもたらすが、セキュリティのリスクも無視できない。リスクにはどうすれば対抗できるのか。今すぐ着手できる具体的な施策を紹介する。

従業員のオフィス勤務を前提にした事業継続計画（BCP）は、テレワーク実施中だとうまく機能しない場合がある。技術を導入するだけでは、有事の際に事業の中断を防ぐことは困難だ。見落とされがちな課題とは何か。

競合他社の大手IT企業が派手なAI関連の発表を続ける中、沈黙が目立つApple。だがそれは「周回遅れ」ではなく、次の一手への布石だと指摘する専門家がいる。同社の戦略は今後のAI市場をひっくり返せるのか。

従業員の「iPhone」がジェイルブレークされた場合、企業はさまざまなセキュリティリスクに直面する。ジェイルブレークされたデバイスを元に戻すには、どうすればいいのか。

企業がAI技術の導入で直面する費用や人材といった課題に対して、HPEは「AIファクトリー」構想を提唱し、インフラを整えるためのさまざまな新製品を発表している。どのようなもので、何ができるようになるのか。

絶え間ないセキュリティアラートへの対処は、SOCによくある悩みだ。Google Cloudは、AIエージェントがインシデントの調査から対処までを自律的に実施する「エージェント型SOC」構想を発表した。その詳細とは。

ITサービス管理（ITSM）でAI技術の活用が進んでいる。特にAIエージェントや生成AIといった先進的な技術の登場は、従業員との対話や文書作成といった業務を大きく変えようとしている。期待される進化とは。

Pure Storageは、管理を自動化し、クラウドサービスのような利便性を実現する新構想「Enterprise Data Cloud」（EDC）を発表した。複雑化する企業のデータ管理をどう支援するのか。

企業での生成AIツール活用が広がる中、そのリスクを認識せずに使い続けると、機密情報流出や法律違反といった思いがけない問題に発展する恐れがある。安全な生成AI利用のために知っておきたい「6つのリスク」とは。

Ciscoの調査で、顧客対応でのAIエージェント活用は浸透しており、2028年には7割がAIエージェントに置き換わるとの見方が示された。だが急速な変化による課題もある。「人とAI」の最適なバランスはどこにあるのか。

サイバー攻撃はAI技術の進化によって巧妙化しており、従来のセキュリティでは対抗できなくなりつつある。この状況を打破する可能性を秘めるアプローチとして、Cisco Systemsが提唱するセキュリティ戦略とは。

大手IT企業がAI技術を活用した製品やサービスを次々に投入する中、AppleはAI分野で精彩を欠き、信頼を損なう結果となっている。「Siri」の強化をはじめ、同社が思い描くAI機能を実現するための戦略とは何か。

「iOS」デバイスを業務に使う際に生じるリスクの一つが、エンドユーザーがセキュリティ機能の一部を解除する「ジェイルブレーク」だ。ジェイルブレークはどうやって検出できるのか。

航空会社Qantasは2025年6月に約600万件の顧客情報が流出した。原因は自社ではなく業務委託先システムへのサイバー攻撃だ。攻撃者の手に渡ったデータの種類と、悪用のシナリオとは何か。

現在の暗号が量子コンピューティングで破られる未来は迫っている。そのための備えとして、AWSやGoogleなどのクラウドベンダーは、PQC移行を支援するツールやサービスを提供し始めている。企業が今すぐできることとは。

人間の指示なしで自律的に動く「AIエージェント」は、生産性を飛躍させる一方、大きなリスクもはらむ。AIエージェントを適切に制御、管理するために、Googleが重視する要素とは。

トランプ政権が米大手IT企業に二極的な態度を見せている。IntelのCEOには辞任を要求する一方、Appleからは大規模な国内投資の確約を取り付けた。この“アメとムチ”政策の裏には、どのような狙いがあるのか。

サイバー攻撃は、AI技術を悪用する攻撃者によって、ますます巧妙化を遂げている。従来のセキュリティ対策が通用しなくなる中で、企業は何に注意すべきなのか。凶悪化するサイバー攻撃の全容を探る。

人工知能（AI）技術の利用に関して経営幹部とIT幹部の認識が合わない――。ITベンダーKyndrylの調査で、両者間の複数のギャップが浮き彫りになった。具体的な認識のずれとは何か。

量子コンピューティングが発展し、現在の暗号が破られる「Q-Day」に備えるためには、耐量子暗号（PQC）への移行が不可欠だ。クラウドサービスがその切り札になり得るのはなぜか。移行を阻む4つの課題とは何か。

企業でAI技術を最大限に活用するには、学習や推論といった処理を支えるインフラが不可欠だ。そうしたインフラを構築する際のこつとは何か。Cisco Systemsの幹部に、AI利用を成功させる「3つの柱」を聞いた。

OSの標準ツールを悪用する「LOTL」攻撃が猛威を振るっている。「Google検索」や「GitHub」といった、日常的に使う正規ツールを悪用する攻撃の危険性を、実際の攻撃例を交えて解説する。

Googleは、「Gemini」をCLIから直接操作できるツールとして、開発者向けのオープンソースAIエージェント「Gemini CLI」のプレビュー版を公開した。どのようなタスクに活用できるのか。

OpenAIが、誰でも利用できるオープンなAIモデルを公開した。しかし、その手軽さの裏には、企業が見過ごしてはならない複数のリスクが潜んでいる。オープンモデルを導入する前に知っておくべき注意点とは。

GoogleのWebブラウザ「Chrome」で、すでに攻撃が確認されている深刻な脆弱性が見つった。今回の脆弱性は「型混乱」と呼ばれる。その危険性と、想定される被害とは何か。

英国政府は、公務員を対象にした大規模実験で「Microsoft 365 Copilot」の効果を測定した。具体的にどの程度の時間削減が見込めることが分かったのか。特に効率化が期待できる業務とは何か。

企業のAI技術導入は実験フェーズを終え、投資対効果（ROI）を追求する段階に入った。だが選択を誤ると費用ばかりがかさむ結果になりかねない。AI技術の恩恵を最大化する鍵を、Google幹部が語る。

インシデント対処の自動化を支援する「SOAR」の導入の成否を分けるのは、ツールの性能ではなく、企業の「成熟度」にある。自社がSOARを使いこなせるかどうかの見極め方と、使いこなすためのポイントとは。

日々の業務をこなすだけでは、サイバーセキュリティ業界でのキャリアアップは難しい。CSO、CISOといった上級職に到達するための具体的な戦術や、市場価値を高めるためのヒントとは。

セキュリティ部門の意思決定を担うCISOが燃え尽き状態に陥ると、企業は人材だけではなくさまざまなものを失うことが調査から分かった。CISOのメンタルヘルスを維持するために取るべき対策を紹介する。

半導体大手のIntelが、5Gやエッジコンピューティングを担うネットワーク事業部を分社化する。AI技術という中核事業に集中することが目的だ。だが一部の専門家は、その判断が「短絡的」だと指摘する。それはなぜなのか。

DHCPはIPアドレス設定ミスを防ぐ技術として有効だが、運用負荷や費用対効果の悪さがネックだ。その解決策として、「Windows Server」を搭載したサーバ1台で複数のDHCPスコープを管理する方法を解説する。

複雑化するシステムを保護するためにセキュリティツールを追加し続ければ、「ツールの乱立」によって、かえってリスクが増えかねない。セキュリティツールを連携させつつ、効果的な防御を実現するための3要素とは。

HPEは米ラスベガスで開催した自社イベントで、NVIDIAと連携したAI技術利用のインフラ構築製品や、パートナー企業に向けた支援策を発表した。どのようなものなのか。

ログ監視ツール「SIEM」はセキュリティ運用において重要な役割を果たす一方、増え続けるアラートで運用現場を疲弊させがちだ。自動化ツール「SOAR」は、こうした状況の救世主になり得る。両者は何が違うのか。

Microsoftは、情報窃取型マルウェア「Lumma Stealer」を提供するサービスの活動を停止させることに成功した。その鍵を握ったのは、国際的な公共機関との密な協力だ。この大規模な撲滅作戦の詳細を見てみよう。

「シャドーAI」の防止策が有効に機能しているかどうかを測る際に、指標となる4つの質問がある。これらに明確に答えることができるならば、シャドーAIによるリスクを確実に軽減できる。どのような質問なのか。

AIモデルの調整を繰り返しても、期待した成果が得られない原因は、学習以前のプロセス「データエンジニアリング」にある可能性がある。Pure StorageのAI担当が、データエンジニアリングの重要性を語る。

一口にサイバーセキュリティと言っても、その職種は多岐にわたり、個人が積むキャリアも異なる。キャリアを4つのレベルに分類し、それぞれの役割や年収、学歴の目安などの“リアル”を紹介する。

過酷な勤務の結果、バーンアウトに陥るCISOがいる。業務のどのような要素がリーダーを疲弊させるのか。事態が深刻になる前に、個人と企業が打てる手にはどのようなものがあるのか。

Androidスマホユーザーを抱える企業がVPNの導入から運用を進めるためには、まず何をすればよいのか。7つのポイントを紹介する。

「Microsoft SharePoint Server」に見つかった脆弱性が波紋を呼んでいる。特に注意が必要なのは、同製品が広く採用されている医療機関だ。この脆弱性はなぜ非常に危険なのか。

「99％の正解率」を示すAIモデルがあったとしても、残りの1％の間違いは「偶然のエラー」ではない可能性がある――。専門家がそう指摘する背後にあるのは、AIモデル特有の問題だ。

従業員がIT部門の許可なしにAIツールを使う「シャドーAI」は、企業にとって深刻なリスクだ。IT部門はどうすればシャドーAIを防げるのか。すぐに実施できる4つの対策を説明する。

LLMが生成する完璧な文章には、もっともらしい偽情報が含まれていることがある。文法や表現の自然さといった従来の手掛かりが通用しなくなったいま、専門家が提唱する新たな対抗策とは何か。

VPNは料金や機能といった条件が異なる製品が無数に存在する。「Android」搭載スマートフォンを運用する企業での利用に適した、主要なVPN製品4つを紹介する。

業務に欠かせなくなりつつある生成AIツールだが、従業員が許可なしに利用する場合、企業に重大なリスクをもたらす恐れがある。損失を防ぐために知っておきたい4つのリスクとは何か。

従業員がさまざまな場所から企業ネットワークに安全にアクセスできるようにするための選択肢としてVPNがある。VPNを導入する場合、どのようなポイントを考慮すべきなのか。