最新記事一覧
LLMの利用拡大に伴い、AIのトークン消費によるコスト増大が企業の新たな課題となっている。Pegasystemsは、AIの利用量ではなくビジネス成果に応じて料金を設定する新たな課金モデルを紹介する。
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汎用AIモデルの進化によって、かつてない速度でサイバー攻撃が加速している。未知の脅威に対し、企業はいかに防御体制を構築すべきか。Googleが提唱する、AI技術を活用した防衛ロードマップの要点を解説する。
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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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AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、生成AIサービスの利用規約で禁じられている具体的な用途について取り上げます。
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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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コミュニケーションツールの普及によって、常にオンライン状態であることを求める風潮が強まっている。実際の成果よりもすぐに反応することが評価されてしまう制度やツールの不備をどう修正すべきか。
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開発現場でAIツールの導入が進む中、エンジニアの約9割が現在の業務変化を前向きに捉えている。単純作業が激減する中、AI時代において真に求められる「新たな必須スキル」とは何か。
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Google Cloudのアニー・ワン氏は、AIエージェントには「シングル」「シーケンシャル」「パラレル」があると話す。それぞれの特徴や、使うべき場面はどのようなものか、紹介する。
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シスコはAIエージェントによるインフラ自律運用「AgenticOps」を加速させる統合基盤を発表した。各ネットワーク機器をAIエージェントのポリシー適用ポイントにしようとする同社の狙いを解き明かす。
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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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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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ISOプロは、退職者による機密情報の持ち出しリスクに関する調査結果を発表した。回答者の8割は警戒していると答えた一方、対策を完了できている企業は2割にとどまった。警戒を十分な行動に移せない理由は何か。
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Googleは、AIを駆使した高速なサイバー攻撃に対抗する自律型システム「Google AI Threat Defense」を発表した。GeminiやWiz、Mandiantの技術を統合し、脆弱性調査から修正パッチ生成までを数分に短縮。属人的な管理の限界を突破し、攻撃者のスピードを上回る「マシンスピード」の防御体制を構築する。
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ビジネスメール詐欺（BEC）は、技術的な脆弱性ではなく「人間の心理と信頼」を突く。GoogleやMeta、トヨタ子会社といった巨大組織すら、巧妙な偽請求書やCEO成り済ましに屈し、数十億円規模の損失を出している。情シスが講じるべき現実的な対策を浮き彫りにする。
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人材不足と脅威の高度化という二重苦に直面したバリュエンステクノロジーズは、マネージドサービスの「共創型」活用によって、アラート処理負荷70％減と重大事故ゼロを達成した。その運用ノウハウに迫る。
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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。
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ウイングアーク１ｓｔが実施した調査によると、BIツールやデータ活用の導入担当者の約9割が、生成AI時代でもBIツールは必要だと考えていることが分かった。BIツールができてAIが難しい機能は？
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Microsoftのデベロッパーアドボケイト、リアム・ハンプトン氏は、AIコーディングエージェントを活用したソフトウェア開発でVS Codeを使うメリットを紹介する。
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AIブームが実験段階を終え、APACの先進企業はインフラの再構築にかじを切っている。スタンダードチャータード銀行は特殊ハードを排除し、24時間で稼働可能な標準化モデルを確立。一方でNAVER Cloudはデータ主権を守る「ソブリンAI」で世界進出を狙う。
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アジア太平洋地域でデータセンター建設に向けた投資が盛んだ。しかし、GoogleやMeta Platformsといった主要企業には、深刻な電力不足とさらなる障壁が立ちはだかっている。資金があっても解決できない問題とは。
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AIデータセンター建設の過熱が、インフラ資材の深刻な納期遅延を招いている。ハイパースケーラーによる買い占めで、変圧器が「8年待ち」という異常事態も。推論ニーズの拡大でネットワークの崩壊すら危惧される中、企業の情シスがインフラ難民にならないための「数年先を見越した調達戦略」と電力確保のポイントを説く。
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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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現場主導の「個別最適化」は事業部門の機動力を高めるが、情報システム部門には技術的負債をもたらす。独自のExcel運用や肥大化したレガシーシステムから脱却し、全社統制と業務効率化を両立させた事例を紹介する。
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原田左官工業所は、施工ノウハウや顧客対応履歴の共有による業務効率化を目的に、Google WorkspaceやGeminiなど生成AIの活用を開始した。具体的な内容は。
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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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定型的な問い合わせの激増は、少人数のサポート体制を疲弊させる。AIチャットbotで解決しようにも、セキュリティ基準が壁になる場合がある。厳しい要件を突破し、サポート体制を拡張させたLINEヤフーの手法とは。
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AIエージェントの挙動を確かなものにするにはどうすればいいのか。スタートアップ企業を支援する組織Y Combinatorは、最先端AIスタートアップ12社超のプロンプトを調査し、作成のコツを公開した。
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クラウド資格を取っても年収が上がらない――。約7割のエンジニアが陥る「キャリアの壁」の正体とは。高年収層だけが持つ“真のコアスキル”と、企業ニーズが高い「稼げる穴場言語」を解き明かす。
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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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AIコーディングが普及した結果、非エンジニアでも手軽にソフトウェア開発に参入できるようになった。しかし、開発の効率化や高速化といったメリットと引き換えに、開発の現場はさまざまな代償に直面しているという。
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開発現場へのAIツール導入が進む一方で、コードの生成量が増えても利益につながらないケースが後を絶たない。局所的な効率化が、かえって全体のスピードを低下させるのはなぜか。初期の生産性低下の原因を検証する。
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ブラウザへの集約が進む一方、企業内では依然として平均126個のWindowsアプリケーションが稼働している実態が判明した。ブラウザを単なるアプリケーションではなく「OS」と捉え、管理手法を再定義すべき時が来ている。
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AIツールによる障害への対処に期待が高まる一方、検証では原因特定の精度は低いという結果が出た。この課題に対し、IBM Researchが開発したオープンソース評価ツールと、特定精度を95％に改善した手法を解説する。
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生成AIを活用したソフトウェア開発が広がる中、DevOpsの提唱者として知られるパトリック・デボワ氏は、コードを書く技術だけでなく、AIへ与えるコンテキストの管理や改善が競争力を左右すると指摘している。
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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。
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生成AIによってソフトウェア開発の生産性が向上する一方で、「動くが内容を理解し切れないコード」は増加傾向だ。NetflixのAI開発ツール導入担当者が、同社で実践している対策を明らかにした。
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AIエージェントが企業の意思決定を劇的に変えようとしているが、その普及を阻む最大の要因は「信頼」だ。95%の業務判断をAIに委ねる未来を前に、情シスが今備えるべきガバナンスの要諦を解き明かす。
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Redditは過去の侵害事件を機に、25件のシステムに分散したレガシーインフラを、全アクセスを検証するゼロトラストシステムに集約した。独自の自動化プログラムを開発し、移行を成功させた舞台裏に迫る。
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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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生成AIの台頭でソフトウェア開発は容易になったが、システム全体の複雑性は増大し、運用は困難を極めている。Googleエンジニアディレクターが提唱する、ブラックボックス化したシステムに立ち向かう手法を解説する。
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Anthropicで「Claude Code」の製品責任者を務めるキャット・ウー氏によると、同社ではAIの活用を通じて「思い付いたアイデアを1週間でユーザーに届ける」超高速開発を実現しているという。システム開発の常識が変化する中、人間とAIの役割分担はどのようになっているのだろうか。
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AI安全性研究者のローマン・ヤンポルスキー氏は、AGI（汎用人工知能）が2〜5年以内に実現する可能性があると指摘した。AGIが実現した場合に備え、人間は生活や仕事の変化にどのように備えればいいのか。
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本物の量子コンピュータの普及にはまだ時間を要するが、その原理を模倣した「量子インスパイア」アルゴリズムは、既存のハードウェアで既に圧倒的な成果を上げている。将来の量子時代への「架け橋」となる本技術の戦略的価値と導入の現実解を解き明かす。
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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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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。
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AnthropicのMCP責任者、デビッド・ソリア・パラ氏が、MCPの普及が進む現状と、AIエージェント設計の新指針を紹介した。
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経費精算における「読めない領収書の手入力」は依然として面倒な作業だ。従来の読み取り技術が抱えるこの限界を、SAP Concurは「Gemini」を活用して突破したという。不足する情報をどのように補っているのか。
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Googleは、スマートフォンや小型デバイス上で動作可能なオープンモデル「Gemma 4」を公開した。Google DeepMindのAI開発者エクスペリエンス担当リーダーが、その特徴や使い方を紹介する。
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Googleは、AIシステムを誤作動させる「間接プロンプトインジェクション」の実態調査結果を公表した。現時点では実験的な攻撃が中心だが、今後は大規模化・高度化する可能性が高いとして警戒を呼び掛けている。
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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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