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システム障害は避けられないが、その後の致命的な混乱は防ぐことができる。パニックを防ぎ、経営層への報告を乗り切るために不可欠な「インシデント対処計画」と、障害に耐え得る「アーキテクチャ」の正体とは。

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2025年に発生した主要クラウドベンダーの障害は、クラウドサービス依存体制のリスクを浮き彫りにした。しかし最大の恐怖は、システム復旧後も業務停止が続く「可用性と継続性のギャップ」にある。

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クラウド全盛期を迎えても、企業はいまだにオンプレミスのレガシーシステムに依存している。「技術的負債」を抱えた状態で、無理なシステム移行をせずにAI活用を進めるにはどうすべきか。事例を基に解決策を探る。

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放置すれば企業にとって問題を生み続ける「技術的負債」には、どう対処法すればよいのか。まず手を付けるべき「負債の診断」と、戦略的に実行すべき削減計画を、具体的な指標と手順を交えて説明する。

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企業は短期的な成果を優先し、時代遅れの技術となっている「技術的負債」の問題を先送りしがちだ。こうした状態は金融負債のように「利息」を生み、やがて企業の成長を止める。どのような問題につながるのか。

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システム開発でAIツールをどう活用し、どの程度効率化につながっているのかをまとめた調査レポートが公開された。その結果からは、開発現場での具体的な活用シーンに加え、見落とされがちなリスクも浮かび上がった。

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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。

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コーディングをAIに任せる「バイブコーディング」は、開発の現場にさまざまな変化をもたらす可能性がある。長期的な視点で考えた場合に、AIが担う仕事と、人間が継続する仕事はどのようにすみ分けられるのか。

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AIアシスタントサービス「Amazon Q」で発生したプロンプトインジェクション攻撃は、生成AIを業務で活用する際のリスクを浮き彫りにした。専門家は「AIが既存のセキュリティリスクを増幅する典型例」と分析する。

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