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大手IT企業が、AI導入による効率化を理由に大規模な人員削減を敢行している。しかし一部の企業では、削減した従業員の給与を上回るほどの「隠れた費用」が発生している。AIツールの真の費用対効果に迫る。

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Fortune 500企業の8割がAIエージェントを導入する一方、適切なセキュリティ制御ができている企業は半数に満たない。情シスに求められるのはAIの意思決定を保護する「推論レイヤー」の構築だ。ガバナンスを再構築する90日間の戦略的ロードマップを解説する。

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従来のIT資産管理ツールでは追跡できないAIエージェントは増加傾向だ。IPアドレスを持たず、既存の監視の目をかいくぐる“見えない資産”にどう立ち向かうべきか、AIガバナンスプラットフォームのCEOに話を聞いた。

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Cybereasonは、IT・セキュリティ責任者を対象とした調査レポートを公開した。自社の防御態勢を「極めて効果的」と評価した企業は20%にとどまり、AI時代の防御体制構築に苦慮する実態が明らかになった。

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フロンティアAIが脆弱性を大量に発見し、攻撃までの猶予が消滅する──金融庁と日銀はこの近未来を前提に、全金融機関へ9項目の緊急対応を要請した。経営トップの直接関与、ベンダー契約の見直し、システム停止の判断基準策定まで踏み込んだ要請の全容を読み解く。

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Dellが提唱する「AI Factory」は、AIを実験から実運用のフェーズへ押し上げる。しかし、最大の障害は技術そのものではなく、バラバラなシステムに散在するデータの未整備だ。情シスが直面するデータガバナンスのわなを回避し、AIによる顧客体験を最大化するための鉄則と、組織が取るべき現実的なアプローチを解き明かす。

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AI導入で成果が出ない企業は、技術ではなく組織構造に課題がある。従来の職能が統合され「ビルダー」へと進化する中、旧態依然とした調達プロセスはもはや通用しない。高額な従量課金や「請求書ショック」のリスクを回避し、真のROIをたたき出すために情シスが今すぐ見直すべき、意思決定とガバナンスのポイントを明かす。

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AIの過熱と加速する技術変化のなか、米国のITリーダーたちは「AIの幻想」と「ビジネスの現実」のギャップを2027年の最大課題に挙げる。単なるIT管理から脱却し、予測不能なコストやAIによる高速な脅威、組織変革にどう立ち向かうべきか。7人のCxOが生存戦略を語る。

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AI活用の本格化に伴い、規制対応が企業の大きな重荷となっている。多くの現場では手動のリスト管理などが限界を迎えており、ガバナンスの欠如が「次の企業危機」を招くリスクが浮上した。Alationの新スイートは、AI資産の可視化から承認フローの自動化までを一挙に担い、ガバナンスのボトルネックを解消する。

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AI導入企業の8割が人員削減を報告する一方で、それが収益向上に結び付いていない実態が明らかになった。コスト削減を目的とした安易なレイオフは、むしろ中長期的なROIを阻害するリスクがある。自律型ビジネスへの移行期で、情シスが取り組むべきは「人員排除」ではなく、AIを導くための組織構造への投資だ。

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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。

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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。

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AIはサイバー攻撃を劇的に加速させる一方で、防御側にとっても革命的な武器となる。Anthropicの「Claude Mythos」が27年前のバグを瞬時に発見したように、人間をしのぐ速度の脅威が現実となった今、従来の「禁止」や「点の対策」は通用しない。

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AIは単なる効率化の手段を超え、企業の存在意義を再定義する触媒へと進化した。8割のCEOが能力の抜本的見直しを急ぐ中、浮上するのはAI同士が取引を行う「マシンカスタマー」という新市場だ。既存の収益モデルが崩壊するリスクを回避し、情シスが「現場力」を武器に自律型ビジネスを主導するためのポイントとは。

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ERP刷新は情シスが直面する最も複雑かつ高コストな挑戦だ。ガートナーの専門家によれば、成功のかぎは技術選定以上に「最初の90日のガバナンス」と「冷徹なスコープ管理」にあるという。予算超過や遅延を防ぐための現実的な処方箋を提示する。

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GitHubで史上最速の勢いを見せるAIエージェント基盤「OpenClaw」。LLMが自らコードを書き、システムを操作する「実行レイヤー」の登場は、従来のデータ保護の概念を根本から覆す。情シスは「誰がデータを見るか」ではなく「AIがどう判断し動くか」という未知の壁にどう立ち向かうべきか。

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「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。

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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。

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生成AIの普及により、非エンジニアでもアプリ開発が可能となりつつある。一方、課題なのが開発の可視性やガバナンスの確保だ。情シスが「門番」から「支援者」へ転換し、安全に現場の力を引き出すための対策は。

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生成AIの台頭により、Adobe、Salesforce、ServiceNowといった巨大ベンダーが互いの領域を侵食し合っている。Adobeが放った新戦略は、生成AIと既存のビジネスルールを融合させ、人間の仕事を「単発の作業」から「AIの品質管理」へと転換させる。激変するベンダー勢力図と、組織に求められる役割の変化を読み解く。

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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。

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AI活用の壮大なビジョンを掲げる経営層と、実装の壁に直面する現場との乖離が深刻化している。多くのプロジェクトが「パイロット版の墓場」で停滞する中、真のビジネス価値を引き出すには単なるツール導入を超えた「5つの準備態勢」が必要だ。

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2026年のRSAカンファレンスでは「AIエージェント」の普及が最大のテーマとなった。攻撃の高速化に対抗するための防御策から、複雑化する管理ツール、さらには組織内での予算獲得の在り方まで、情シスリーダーが直面する新たな変革を解説する。

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多くの企業がAI導入を急ぐ中、リーダーが直面する最大の実務的課題は「必要な人材を確保できない」ことだ。熾烈を極めるAI人材争奪戦は、これまでのクラウドやセキュリティのスキル不足とは根本的に異なる性質を持っている。組織の命運を分けるAI機能をいかに持続可能な形で構築すべきか。

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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。

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