最新記事一覧
AIエージェントの導入が進む中、応答速度の低下やコストの増大が課題となっている企業がある。こうした問題を改善する技術が「プロンプトキャッシング」だ。本稿では、その仕組みや運用のポイントを紹介する。
()
The Linux Foundationは、AI資産を安全に共有するためのオープンプロトコル「OpenSharing Project」を発表した。
()
企業におけるApple製デバイスの導入が進む一方、Macを狙うサイバー攻撃の被害が深刻化している。従来の防御網を擦り抜け、システムを乗っ取るマルウェアが急増中だ。被害を防ぐために、対策を見直すべきポイントは。
()
Oracle Red Bull RacingのF1マシンの空力テストを担うITインフラは限界に達し、深刻な稼働停止を引き起こしていた。なぜ認証管理ツールが危機的状況を解消する「インフラ復旧」の切り札になったのか。
()
ソフトウェアベンダーのWasmerは、7年間運用したDjangoベースのバックエンドをRustへ全面移行した。インフラ利用効率は90%向上。AIをどのように活用し、どのような教訓を得たのか紹介する。
()
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。
()
「外部連携APIがない」「ネットワークが閉域」といった課題を抱えるレガシーシステムからデータを抽出するのは至難の業だ。北九州総合病院が電子カルテから情報を抽出するために取った“奇策”とは。
()
Kubernetesクラスタにおいて、過剰な権限などの設定ミスはデータ漏えいを引き起こす要因になるが、脅威を手作業で洗い出すことにも限界がある。外部にデータを渡さずに、AI技術で素早くリスクを評価する手法とは。
()
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。
()
AIによるディープフェイク技術の進化により、顔や声を用いた生体認証の信頼が揺らいでいる。情シスは生体認証を唯一の鍵とせず、デバイスや行動分析を組み合わせた多層防御への転換を迫られている。
()
サービス間の安全な通信を保証する認証システムの運用には多様な課題が発生する。自社システムの限界に直面したLinkedInは、オープンソースの「SPIRE」を導入した。独自の制約をどう乗り越えたのか。
()
MicrosoftとNCC Groupは2026年5月、新興ランサムウェア集団「The Gentlemen」の活動拡大に関する分析を公表した。同ランサムウェアの特徴と、侵入後の被害拡大を防ぐための5つの対策を紹介する。
()
2026年5月、マネーフォワードはGitHubへの不正アクセスにより情報漏えいが発生した可能性があると公表した。機密情報の入力という点では開発ツールも対策が必要だ。では、どのような対策が必要なのか。
()
池田模範堂は、品質保証領域の属人化と情報散在の課題を解決するため、生成AIツールを導入した。手書き文書のデータ化や過去事例の迅速な検索によって、報告書作成時間を半減させた2つのアプローチとは。
()
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。
()
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。
()
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。
()
AIエージェント開発で注目を集める「MCP」と「ADK」について、Red HatとIBMのエンジニアが役割の違いを解説した。両者は競合する存在ではなく、補完し合う関係だという。
()
全国から集まるExcelファイルの集計作業と、現場に残る紙の回覧。こうした「アナログの負債」は情報システム部門の時間を奪い続ける。福山通運は、わずか3人でこの負債をどう断ち切ったのか。
()
データ量の増加によって、既存インフラが処理能力の限界を迎えるケースはよくある。「SAP S/4HANA」のデータ逼迫や障害リスクという課題に対し、HPEは自社システムをどのように刷新してボトルネックを解消したのか。
()
社内にAIツールを導入しても、無秩序なデータ群しかなければ回答の精度は落ち、IT部門への問い合わせが増大する。1300人規模のナレッジ基盤を刷新した出前館の事例に解決の糸口を探る。
()
AIエージェントの導入にはリスクもある。IBMは、OWASPの文書を基に「AIエージェントの10大セキュリティリスク」を紹介した。
()
Europolは2026年5月、サイバー犯罪者向けに利用されていたVPNサービス「First VPN」を国際共同捜査で解体したと発表した。
()
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。
()
Microsoftは、AIコーディングエージェント導入時に企業が陥りやすい3つの失敗パターンと、AIを自社環境向けに最適化する「Agent Experience」（AX）の考え方を公式ブログで公開した。
()
生成AIの業務活用が広がる中、IBMはAIエージェントに対してゼロトラストセキュリティを適用する重要性を提唱する。そこで、5つの具体的な対策を紹介している。
()
NTTデータは、SBOMの国際動向と普及に関する調査レポートを公開した。SBOMの整備や管理の重要性が国際的に高まる一方、国内企業の導入率は7％にとどまる。導入のハードルになっているのは何か。
()
Metaの株価急落は、AI投資が「資産」から「負債」へと変貌する転換点を示唆している。膨れ上がるトークンコストや不透明なROIに、情シスはどう立ち向かうべきか。
()
大規模データベースのハードウェア保守切れが迫る中、安易なクラウド移行は高額な費用を生む。パナソニック デジタルはいかにしてデータベースの性能を落とさず、年間7000万円の費用削減を実現したのか。
()
VMware環境からの移行で悩む企業にとって、選択肢の1つとなるのがNutanixだ。では、Nutanixへ移行することで得られるメリットは何か。同社のCEOが、メリットを5つ紹介する。
()
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。
()
生成AIブームを背景に、企業のデータベース戦略が転換期を迎えている。中でも、OSSとしてコスト重視の代替手段と見なされがちなPostgreSQLが注目を浴びつつある。AI時代、企業はどのような観点でDBを選んでいるのか。
()
せっかく導入したAIエージェントで成果を挙げるにはどうすればいいのか。Anthropicは、AIエージェントを“ただ作る”のではなく、“スキルを作る”重要性を説く。実は、この開発思想は情シスにも関係がある。
()
「サイバー保険」は、企業がサイバー攻撃を受けた際の“最後のとりで”になり得る。しかし保険に加入してさえいれば全損害を補填できるわけではない。4つの漏えい事例から学ぶ、組織を追い詰める致命的な要素とは。
()
MCPサーバはAIツールの活用に欠かせない存在だ。しかし利便性を重視するあまり、クラウドサービスの完全な掌握を攻撃者に許す恐れがあるとトレンドマイクロは指摘する。深刻なリスクの実態とは。
()
Googleは、「AI Studio」がアプリの試作用途から本番アプリの開発基盤へ進化していると明らかにした。音声入力で、非エンジニアでもアプリを構築できる環境が整備された。企業のIT部門が留意する点は何か。
()
グループ再編による業務激増で、スギ薬局の現場や人事部門は疲弊していた。数千万円規模のシステム導入が想定される中、同社はAWSのサービスを活用して自社でbotを構築し、低費用化を実現した。その裏側に迫る。
()
システム監視を効率化する「OpenTelemetry」において、データを集めるための設定を開発チームに委ねると、想定外の作業負担が発生し得る。NikeやeBayは、手作業が招く社内展開の壁をどう打ち破ったのか。
()
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。
()
欧州刑事警察機構（Europol）が、規制当局の監視を逃れる形で「シャドーIT」を長年運用していたことが判明した。ペタバイト規模の機密データには無実の市民の情報も含まれ、深刻なセキュリティ上の欠陥とガバナンスの欠如が露呈。欧州議会は信頼失墜を重く見て、組織の権限拡大を一時停止すべきとの声を強めている。
()
非IT企業では複雑な要件に基づいたレガシーシステムが、開発者の長大な「待ち時間」を生み、サービス創出のボトルネックになっている。Volvo Car、IKEA、H&M Group、Philipsはこの課題をどう乗り越えたのか。
()
放置されたサーバには設定の不備などの技術的負債が蓄積し、有事の際にシステム障害を引き起こす恐れがある。こうした不備をあぶり出すために、大手ECサイト事業者があえてシステム全体をダウンさせる取り組みとは。
()
IBMは、新型AIコーディングエージェント「IBM Bob」と、AIOps基盤「Concert」を発表した。単なる開発支援にとどまらず、複雑化したインフラ管理やガバナンス欠如といった企業の「痛点」を突く。AIスキル不足に悩む情シスが、レガシー資産をどうモダナイズすべきか、その現実的な解を示す。
()
Microsoftによると、生成AI時代のデータ基盤としてPostgreSQLの重要性が高まっており、OpenAIなど大規模サービスでも採用が進んでいるという。その理由は。
()
組織の生産性向上や業務改革にAIの力は欠かせない。だが汎用AIサービスを介した機密情報の漏えいを防ぎきれているだろうか。組織固有のデータを安心して預けられる、自社のドメイン知識を豊富に持つAI環境を構築できているだろうか。
()
AIツールにコーディングを任せることで開発プロセスは短縮されたように見える。だが、開発者自身がソースコードの意図を理解しておらず、修正に追われる現場が後を絶たない。保守性が脅かされている実態とは。
()
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。
()
DB管理において、定期的なパッチ適用やハードウェア更改は費用と運用負荷を強いる。みずほ銀行はいかにして既存システムを変えずに、「ライセンス数約66％削減」の道筋を見いだしたのか。
()
発注や在庫管理における表計算ソフトウェアの多用は、業務の属人化や深刻なデータ分断を引き起こす。ホームセンター大手のカインズも丸2日を要する手作業に苦しんでいた。いかにしてこの限界を抜け出したのか。
()
情シスは、キャリアを重ねるほど「技術力だけでは評価されにくい」という課題に直面する。Google Cloud AIのアディ・オスマニ氏の提言を基に、情シスに求められる「T型人材」の重要性を紹介する。
()