最新記事一覧
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。
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生成AIの普及により、会議の録画やチャット履歴は検索・再利用可能な「企業資産」へと変貌した。しかし、無計画なデータ蓄積はコンプライアンス上の重大なわなとなる。情シスが今すぐ取り組むべき、UCデータを「負債」にしないための管理ルールと規律とは？
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AI時代のインシデントは、外部攻撃ではなく社内AIの予期せぬ挙動やポリシー違反が8割を占める。本記事では、法務や人事までをも巻き込んだ新たな対応体制や、レジリエンスを高めるための具体的な指針を解説する。
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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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業務を効率化する目的で導入したAIツールが、経営戦略などの機密情報を全従業員に漏えいさせてしまう事故が起きている。IT部門や事業部門、法務部門といった組織の隙間から生まれる、AI特有の根本的なリスクとは。
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企業のバックアップ戦略にテープやディスクの利用がある。しかしそれらの二者択一ではなく「3-2-1-1-0ルール」に基づいた設計に注目が集まっている。
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IT担当者がそのままプリントアウトして活用できるチェックリストをお届けします。今回は、データセンターでの事故を防ぐための10個の確認項目をまとめた「安全対策チェックリスト」です。
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IBMは、世界33地域・19業種のテクノロジー責任者2000人を対象とした調査結果を公表した。AI導入を加速させながら管理体制の整備が追い付かない企業がある一方、成果を上げる企業にはある特徴があることが分かった。
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システム停止による主要企業の損失は、年間6000億ドル規模に膨れ上がっている。被害を食い止めるはずのAIツールが、逆に新たなリスクを生み出している実態が明らかになった。巨額損失の裏で何が起きているのか。
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Microsoftが過去最多となる約200件の脆弱性修正を公開した。サードパーティー製を含め月間600件に迫る「パッチアポカリプス」が到来している。情シスは従来の手法では対処しきれないパッチ管理の限界と、修正品質のリスクに直面している。
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自然言語の指示だけでAIがアプリケーションを生成する「バイブコーディング」が注目を集めている。CX部門のIT依存を解消し開発を爆速化させる一方で、セキュリティ脆弱性やシャドーIT化など、情シスが看過できない重大なリスクも潜む。
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AIツールで自動化を進めようとしたが、実用化に至る段階で検証から抜け出せない企業が散見される。インフラ費などの目に見える費用の裏で、企業の資金と人手を削る8つの「隠れコスト」とは何か。
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従業員用PCの調達から廃棄まで、IT担当者は日々PCの「お守り」業務に追われている。日立グループが最大17万台規模のPC運用を外部化した理由から、脱・雑務のヒントを探る。
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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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情報セキュリティ教育を継続しているにもかかわらず、メール誤送信や情報漏えいなどのインシデントは後を絶たない。「人はミスをする前提」での対策にはどのようなものがあるのか。
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トロント大学の研究者が、各ターゲットの脆弱性を自律的に特定し、カスタマイズされた攻撃戦略を生成する「AIワーム」を開発した。既存の防御を無効化しかねない最新の脅威に、情シスが今すぐ見直すべき「究極の基本対策」を解説する。
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規制業界の企業でも、生成AIを活用したIaC（Infrastructure as Code）の導入が進んでいる。どのツールを使い、どのような点に留意しながら活用を進めているのか。4社の事例から、現実的な活用法を紹介する。
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次々に企業を襲うサイバー脅威に対して、担当者の負担は増す一方だ。この問題に対し、AIエージェントを活用した「エージェンティックSOC」はどう有効なのか。調査時間を数時間から数秒に短縮する新手法の全貌とは。
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AIと観測技術を組み合わせた「自己修復型IT」は、人の介入を最小限に抑え、ダウンタイムの劇的な削減と運用負荷の軽減を両立させる。本稿では、その導入メリットから、信頼性やガバナンスの課題、成功への具体的な5ステップを解説する。
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サイバー攻撃の脅威は高まる一方、企業では予算や人員の配分が課題となっている。こうした中、注目されるのがサイバーリスクを定量的に評価する手法だ。その仕組みと、分析に必要なデータの収集方法を解説する。
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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。
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「バイブコーディング」が普及する一方、深刻なセキュリティリスクがRed Accessの調査で浮き彫りとなった。情シスの監視をすり抜ける「新種のシャドーIT」への具体策を提示する。
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業務効率化のつもりでAIツールを使ったら首になった――。IBMのマネジャーであるマーティン・キーン氏が、企業に甚大な損害を与え、実際にキャリアを終わらせた「5つのAIリスク」と回避策を明かす。
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生成AIを活用したナレッジ管理ツールは、断片化した情報を集約して業務を効率化するが、製品ごとにガバナンスや拡張性の差は大きい。Confluence、M365、Notionなど主要10製品を比較し、評価基準を詳説する。
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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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大規模イベント時にシステムの安全を守るため、変更作業を止める「デプロイ全面凍結」は一般的な手法だ。しかし、Netflixはこの運用を廃止した。安全なはずの凍結が生み出す、深刻な「負債」とは。
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GRASグループは、生成AIを業務利用する会社員を対象に調査を実施した。その結果、「シャドーAI」を利用する管理職の37.5％が機密情報を入力しており、一般社員の約2倍に達した。管理職が危険を冒す理由は？
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多くの企業がAIエージェントの導入を急ぐ一方、その管理を従来型のIT枠組みに委ねるという危険な「ガバナンスギャップ」が生じている。自律的に判断し「意思決定の連鎖」を生むエージェントは、既存の手法では制御不能だ。
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AIの普及により、SAPはERP内に蓄積された膨大なビジネスデータの開放を迫られている。長年「閉鎖的」と評された王者は、いかにして「データの聖域」を守りつつ、AI活用の基盤を整えようとしているのか。
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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。
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IBMはメガクラウドとの物量戦を避け、ハイブリッド環境の「オーケストレーションと統治」という独自の勝機を見いだした。レガシー資産と最新AIをつなぎ、ガバナンスの壁を突破するための現実的な解がここにある。
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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。
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日々の会議やチャット、顧客対応から生じる膨大な「業務データ」。その多くは活用されず、価値のない“排ガス”として捨てられている。本記事では、Lenovoの事例を交え、AIを用いてこれらのシグナルを具体的な意思決定につなげる手法を詳説する。
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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。
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Broadcomによる買収後、VMwareのライセンス料高騰に悩む企業が急増している。クリーブランドクリニックなどの大手組織は、TCOを50％削減すべくOpenShift Virtualizationへの大規模移行を開始した。先行事例から見えた具体的なコスト削減効果と、コンテナ統合管理への刷新に伴う技術的課題を解き明かす。
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日本電設資材は、月間約2000通に及ぶ請求書処理や経費精算業務をAIエージェントで自動化し、年間約1000時間の工数削減を見込む。これまでの課題や導入までのプロセスを紹介する。
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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。
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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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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。
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基幹システムやコラボレーションツールの活用は業務効率を上げる一方、「システム上は終わっている」という思い込みを植え付ける。その結果、誰も結果に責任を持たない状況が生まれてしまう。負の連鎖を止めるには。
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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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「シャドーAI」は単なる社内ルールの違反にとどまらず、制御不能なデータ流出を引き起こす。正規の通信に紛れ、機密情報が気付かないうちに外部に漏れ出る“見えない脅威”は、どうすれば防げるのか。
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従業員の個人的なAIツール利用「シャドーAI」がまん延し、深刻な情報漏えいを引き起こし始めている。一見正常な通信に紛れ込む未承認ツールの不審な挙動を示す、5つのサインとはどのようなものか。
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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。
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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。
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企業はAI技術を悪用したサイバー攻撃に危機感を募らせているものの、従業員が実際の脅威に対処できると考えるリーダーは4割に過ぎない。Fortinetの調査が浮き彫りにした、致命的なギャップの正体とは。
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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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従来の中央集約型セキュリティは意思決定のボトルネックになりつつある。一方で、現場に権限を委譲する分散型には統制の欠如というリスクが潜む。本記事では、CISOが直面する2つのモデルの利害を徹底比較し、自社の成熟度に応じた「ハイブリッド型」への移行と、失敗しない組織設計の判断基準を明かす。
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Appleは、企業向けデバイス管理基盤「Apple Business」を発表した。同サービスがあればサードパーティーのMDMツールを使わずにデバイス管理ができるという声もあるが、各サービスの機能や役割にはさまざまな違いがある。
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ERPはAIが自律的に業務を遂行する「成果のエンジン」へと進化しつつある。Oracleが投入する1000超のAIエージェントは、SaaSへの集約とシート課金モデルの見直しを促す。
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