最新記事一覧
従業員の5割以上が無断で生成AIを使う「シャドーAI」が、深刻な情報漏えいやコンプライアンス違反を招いている。禁止するだけでは解決しないこの難題に、情シスはどう立ち向かうべきか。
()
オリックス生命保険は、コンタクトセンターのシステム開発においてアジャイル開発とクラウド移行を推進。複数チームの進捗把握と戦略的な目標管理を実現するため、IBMの「IBM Targetprocess」を導入した経緯と成果を詳報します。
()
大規模言語モデル（LLM）の進化とロングコンテキストの登場により、「RAGは不要になるのではないか」という議論が浮上している。RAGとロングコンテキストはどう違うのか。
()
システムの個別開発は、特定の人しか仕様が分からない「ブラックボックス」を生みやすい。dinosが基幹システムの連携において、開発未経験者を含む2人チームで実現したシステム刷新の鍵は「ノーコード」にあった。
()
IBMが、同社のメインフレーム「IBM Z」の開発におけるArmとの協業を発表した。強固な信頼性を誇る製品が、なぜ今になって異なる設計思想を取り入れるのか。そこにはある“限界”が関係している。
()
DevOpsを業務に取り入れたいが、何から学べばいいのか悩むユーザー向けに、DevOpsの知識から実践までをオンラインで学べる5講座を紹介する。
()
イラン革命防衛隊は、米国の主要テック企業18社を「正当な攻撃標的」に指定したと発表した。自治体や企業を狙うサイバー攻撃も活発化している。国家と犯罪組織が連携する動きも確認され、影響の拡大が懸念される。
()
「AIを入れれば安全になる」という甘い言葉は、経営層には通用しない。高額なAIセキュリティ導入に不可欠な「ROI」をどう弾き出すべきか。予算承認を勝ち取る方法を解説する。
()
「AIを導入せよ」と迫る経営層。しかし、乱立するAIベンダーが突然倒産すれば、業務は停止し、IT部門は責任を問われる。ドットコムバブル崩壊の歴史から、迫り来る“はしご外し”のリスクと見極め方を読み解く。
()
IBMは、サイバー脅威の動向をまとめた「IBM X-Force Threat Intelligence Index 2026」を発表した。AIの活用により攻撃の速度と規模が拡大している一方、防御側の基本的な管理や対策が不可欠であることを強調している。
()
苦境に陥ったIntel。2024年には株価下落とダウ平均からの除外に直面したが、2025年にCEOに就任したタン氏が再建を進めている。Intelは本当に復活するのか。その根拠は？
()
2026年2月、Anthropicが自社のAIコーディングツールでCOBOL近代化を加速できると発表した。AIはメインフレームの刷新をどう変えるのか。その限界とエンジニアの役割を整理する。
()
AIブームによるデータ爆発で、ストレージ管理者の負荷は限界に近い。解決策としてベンダーがうたうAI型管理ツールは救世主か、それとも「不要なコスト増」になるのか。
()
企業が「AIで業務効率化、人員削減」を推し進めている中、JPMorgan ChaseのCEOは「AI導入の減速」を提言する。IT部門が直面する“無謀なプロジェクト”を食い止め、経営リスクを回避するための措置とは。
()
AI導入に一度失敗した企業が、なぜ再挑戦で成果を出せたのか。属人化した発注業務とExcelの限界を突破した、食品企画のジェイ・ファームが選んだAI活用法とは何か。
()
特定の担当者にしか触れないETLツールを複数抱え、運用がブラックボックス化していた物流大手の鴻池運輸。属人化のわなから、どう脱出したのか。自動化実現の裏側に迫る。
()
「PostgreSQL」をはじめとしたOSSのDBMSは、ユーザー企業で広く普及している。しかしこうしたOSSの「コストを削減でき、ベンダーロックインを防げる選択肢」という前提は崩れつつある。それはなぜか。
()
ベンダーの年頭所感にはきらびやかな言葉が並んでいるが、その水面下では「強制値上げ」と「パートナー選別」が進んでいる。主要ITベンダーの2026年戦略を読み解き、情シスが今すぐ打つべき3つの防衛策を提示する。
()
企業のAI活用が進む中、2026年は「ストレージ部品の枯渇」「価格高騰」がIT予算を直撃する見込みだ。調達不能やセキュリティ事故といった最悪のシナリオを回避する、“転ばぬ先のつえ”となる5つの予測を解説する。
()
国連が2025年を「量子科学技術国際年」と定める中、量子コンピュータの進展が加速している。一方、「Q-Day」の脅威は現実味を帯びつつある。本稿は、主要IT企業の最新動向を踏まえ、企業が取るべき対策を解説する。
()
データセンター閉鎖という“待ったなし”の事態に直面したニッポンハムグループ。インフラ刷新とIBM i のクラウド移行を軸に基幹基盤を一新。短期で移行をやり遂げた、その舞台裏に迫る。
()
生成AIの登場によって、企業は自社の用途に合わせて細かく調整されたチャットbotやAIエージェントを開発できるようになった。本稿はGoogleとIBM、Kore.ai、Microsoft、OpenAIの5ベンダーのAIサービスを比較する。
()
企業向けチャットbot市場には、さまざまなAIサービスが登場している。本稿はその中から、「Amazon Lex」「Aisera」「Boost.ai」「Claude」「Cognigy」を取り上げ、各サービスの特徴と欠点、適した用途を比較する。
()
COBOLは現代においても基幹系を支える重要な存在だが、刷新の波と人材不足の狭間でエンジニアは進路を問われている。その現実と選択肢を整理する。
()
AI技術の利用が広がり続けている。将来、子どもたちが大人になる頃には、どの仕事が存在し続け、どの仕事が消えているのか――。AI時代を生き抜く子どもに、保護者ができるアドバイスは。
()
IBMとCisco Systemsは複数の量子コンピュータを接続して計算能力を高める「量子インターネット」の実現を目指し、接続技術の開発で提携する。共同で何に取り組むのか。
()
「Red Hat OpenShift」は、コンテナ管理だけに使うツールではない。「捨てられないレガシーアプリ」と「最新のコンテナ」を、同一システムで運用することにも活用できる。知っておくべき5つの活用法とは。
()
Amazon.comは2025年10月、1万4000人の従業員を削減すると発表した。ある専門家はこの動きを、AI技術の普及に端を発した動きではなく、企業の将来的な在り方を見据えた取り組みであると指摘する。
()
BroadcomによるVMware買収後のライセンス体系変更が、ユーザー企業の不満を生んでいる。この機を捉えようと、Dell TechnologiesやIBMがAIインフラ製品群を相次いで強化した。市場の勢力争いの行方は。
()
「ポスト量子暗号」（PQC）への備えは、「2000年問題」と似ているようで全く異なるどころか、それ以上に厄介な問題をはらんでいるとの見方がある。両者の主な違いと、企業が今から打つべき対策とは何か。
()
Amazon.comやIBMなど米国の大手IT企業が相次いで人員削減を計画している。AI技術の普及に伴う人員削減という見方があり、雇用減少を懸念する声が上がる一方、中長期的にはメリットが大きいという主張もある。
()
GPU市場を席巻するNVIDIAが、GPUとQPU（量子プロセッサ）を接続する新規格「NVQLink」を発表し、量子コンピューティング分野でも標準化に動いた。31の企業と機関が参画する「オープン戦略」は何を意味するのか。
()
日本IBMは、SSL/TLSサーバ証明書の有効期間が47日に短縮される新要件に適合する新サービスの提供を開始した。証明書の更新作業を自動化し、セキュリティと運用効率を両立する。
()
AI技術の業務利用には、セキュリティという壁が存在する。IBMはAnthropicと提携し、自社のソフトウェア開発ツール群にClaudeを組み込むことで、「信頼性」を武器に市場に乗り出そうとしている。
()
IT人材の不足やスキルギャップの拡大を背景に、企業がAI技術を活用して従業員のスキルを可視化、強化する動きが進んでいる。どのようにAIを使えばいいのか。
()
ソフトウェア開発のSplunkは、Cisco Systemsによる買収を経て新たなスタートを切っている。AIの需要が高まりつつある中、同社が打ち出している具体的な施策とは。
()
オリックス生命は、顧客対応の最前線であるコンタクトセンターのシステム開発に、IBMのSaaS型開発管理ツールを導入した。複数チームの開発状況を「見える化」し、市場の変化に即応できる体制の構築を目指す。
()
汎用型のネットワークセキュリティツールだけでは、モバイルデバイスを守り切れない。モバイルデバイスを想定した適切な保護手段が必要だ。「MDM」「MAM」「MTD」「ZTNA」といった具体例を紹介しよう。
()
開発現場でのAI技術活用が進む中、企業の喫緊の課題であるレガシーアプリケーションのモダナイゼーションでは、AIコーディングツールに直接ソースコードを書かせる以外の手法を提唱する専門家がいる。どのような仕組みなのか。
()
企業向けストレージ市場において、過去10年ほどに起きた変化と、それを受けてシェア上位を占める8社の戦略がそれぞれどのように変化してきたのかを振り返る。ComputerWeeklyのシリーズ記事のまとめだ。
()
知らない間にさまざまなSaaSが使われてしまい、十分なID管理ができない――。こうした組織が取るべき対策とは何なのか。ID管理に不備が生まれやすい、そもそもの原因とは。「SaaSスプロール」時代のID管理を考える。
()
「生成AI」ツールの利用が広がる一方で、急速に活用機運が高まる「AIエージェント」。この2つは、何が違うのか。それぞれの特徴をおさらいしつつ、両者の違いを整理しよう。
()
AI技術の台頭によって、IT分野のパートナー企業に求められるスキルは変化している。Red Hatは同社製品の販売を拡大させるために、パートナー企業の技術力とノウハウを強化する支援策を発表した。どう支援するのか。
()
「AWS Lambda」と「AWS Fargate」は、アプリケーションのデプロイに特化したAWSのサーバレスサービスだ。それぞれの特徴を比較する。
()
技術的負債に苦しむ企業が急増する中、調査会社Forresterが提示した解決策が注目を集めている。レガシーシステムの負のスパイラルを断ち切る戦略とは何か。
()
生成AIツールは作業の自動化など企業にさまざまなメリットをもたらすが、セキュリティのリスクも無視できない。リスクにはどうすれば対抗できるのか。今すぐ着手できる具体的な施策を紹介する。
()
非営利団体Linux FoundationがAIエージェント向け新標準「Agntcy」を採択した。Googleの「Agent2Agent」との違いは何か。大手ITが狙う「AIエージェントのインターネット」の真意を探る。
()
クラウドからオンプレミスへの回帰を模索する動きが静かに広がっている。性能やセキュリティ以外にもさまざまな要因から、企業はより適切で現実的なインフラの選択肢を求めている。
()
“OpenAI”という社名が示すように、誰でも利用できる“開かれたAI”を掲げていた同社だが、「GPT-3」以降はソースコード非公開に転じた。改めてオープンウエートAIモデルを公開した狙いは何か。
()
生成AIの進化が、ソフトウェア開発の在り方を根本から変えつつある。自らはコードを書かず、AIに任せる「バイブコーディング」が、スタートアップを中心に広がり始めているという。その実態とは。
()