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。
()
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。
()
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。
()
ライフサイエンス業界ではシステムの分断によるデータの散在や業務の属人化が深刻な課題となっている。バイオファーマ企業のモデルナは「Agentforce Life Sciences」を導入し、この問題にどう立ち向かうのか。
()
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。
()
企業におけるSaaSの利用状況やアカウント管理がブラックボックス化するケースが後を絶たない。新日本プロレスは、わずか3人の担当者による手作業管理の限界に直面していた。この危機をどう脱したのか。
()
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。
()
サイボウズの調査によると、IT戦略を経営戦略の一部として位置付ける企業ほど、IT予算を積極的に増額し、全社横断型の施策を推進する傾向が明らかになった。重点投資先にはどのようなものが挙がったのか。
()
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にAmazonギフトカード（3000円分）をプレゼント。
()
AI技術の台頭によって、従来のストレージ構成が限界を迎えつつある。高度化するサイバー攻撃や急速に変化するサプライチェーンにおいて、企業が次期インフラ選定で目を向けるべき5つの傾向を解説する。
()
クラウド型AIサービスの遅延や情報漏えいリスク、費用増大が浮き彫りになっている。この課題を克服し、エージェント型AIに備えるために企業はAI PCの導入を進めている。なぜこれほど早く導入が進んでいるのか。
()
システム停止は単なるITトラブルではなく、企業の存亡を揺るがすビジネスリスクだ。隠れた費用を含めた真の損失額と、対策によって得られる投資対効果を導き出す式を紹介する。
()
試験運用の段階で停滞し、実用化に至らない「PoCの沼」に陥る傾向があるのが、企業のAIツール活用だ。ツール選定や構築以上に困難な問題はどこにあるのか。ベンダーに依存せず、AIを真の資産として定着させるには。
()
企業が意欲を持ってAIツールの導入に取り組んでも、なかなか成果が生まれないギャップがある。独自の強みを築く自社開発か、速度を優先した既製品の購入か。企業が持つべき7つの判断指標とは。
()
ハイブリッドクラウド運用で直面する「クラウドとオンプレの割合をどうするのか」問題は、その時々で正解が変わるため運用担当者にとって大きな悩みとなっている。この難問を解決し、常に最適解を目指せる設計とはどのようなものだろうか。
()
開発現場から寄せられる膨大なデータにおぼれ、本来の目的を見失うことは、ITリーダーにはあってはならない事態だ。エンジニアの努力を「企業の利益」に変換するために、真に追跡すべき指標とは。
()
2026年1〜3月のPC市場は表面上は成長を記録したが、その内情は危機的だ。AIデータセンター需要の爆発によってメモリなどの部材費用が跳ね上がり、PCメーカーは異例の対処を迫られている。販売店や消費者への影響は。
()
2026年度から「デジタル化・AI導入補助金」へと名称変更したIT導入補助金。AI活用のトレンドに期待が集まる一方で、審査の厳格化によって安易な申請は通用しなくなっている。申請時によくある「落とし穴」を、マンガを交えて解説する。
()
自律的な「エージェント型AI」の導入によって、企業の業務プロセスは飛躍的に改善する可能性がある。その一方で、基礎的な仕組みの不備によって、AIツールを実用化できない壁に直面している。成否を分ける差とは。
()
好業績をうたうOracleで、推計3万人に及ぶ解雇が進行している。同社は「AIツールによる業務代替」を推し進めると主張するが、専門家はその裏にある“焦り”を指摘する。AI技術に対する幻想を打ち砕く事実とは。
()
クラウド費用の最適化に取り組んでも、支出の約3割が無駄に消えている。現場の無自覚な浪費を放置すれば、IT予算は底をつく。この負の連鎖を断ち切る「FinOps」の実践アプローチを、5つの事例とともに紹介する。
()
AI導入を検討する情シス担当者を最も悩ませるのは、性能の優劣よりも不透明なコストだ。多くのSaaSベンダーが採用する従量課金制は、IT予算の予測可能性を根本から揺るがしている。
()
ネットワーク運用における通信の安定性と費用削減は、本当に両立不可能なのか。「将来への備え」と位置付けた過剰な設備が、経営の足かせになっている。データの裏付けに基づくネットワーク運用の新常識を解説する。
()
過熱するITベンダーのAI投資。その回収コストは、将来的な利用料高騰として企業に跳ね返る恐れがある。Oracleの人員削減や「AI導入の4割が頓挫」というGartnerの予測から、IT部門が打つべき予算防衛策を読み解く。
()
むやみにAIツールに予算をつぎ込んでも、目に見える利益を得るのは容易ではない。経営陣を説得し、確実に成果を出すためには、投資の適切な配分が必要になる。無駄な支出を防ぐための「AI投資シナリオ」とは。
()
巨大ITベンダーが、AIインフラに巨額の投資を実施している。一方で、企業がAIツールを導入する際に見落としがちなのが運用の手間や電力などの膨大なコストだ。AIに関する自社のIT予算をどう計画すべきなのか。
()
メモリ価格の高騰などにもかかわらず、2026年に入ってもPC市場は堅調だ。PCの平均卸売価格もまだ急騰していないという。しかし専門家はこの状況を「需要の先食い」と評し、長くは続かないと警告している。PC市場で何が起きているのか。
()
仮想化基盤移行では、ライセンスの価格や契約形態の検討に加え、運用マニュアルや人材育成など、多様な観点での見直しが不可欠だ。生成AIの活用も進む中、将来性と管理性を備えたITインフラを実現するには、どのような選択肢が最適なのか。
()
一般消費者向けPCは魅力的な機能を複数搭載している。しかし、企業向けのPCとしてそれらを導入すると、かえってセキュリティの脅威や管理の足かせになりかねない。企業が選ぶべきノートPCを要件ごとに解説する。
()
ノートPCを調達する際、重視すべき基準はハードウェアのスペックではなくソフトウェアだ。裏で動くツールやWebアプリケーションが、システムに深刻な負荷をかけている可能性がある。快適な稼働に必要な条件とは。
()
ネットワーク構成が複雑化する中、AIが異常検知から修復までを自動化する「自己修復ネットワーク」が注目されている。運用負荷の軽減が期待される一方で、情シスの役割はどのように変化するのか。
()
SaaSやAIツールの普及により、企業のITコスト構造が変化している。この変化は情報システム部門の役割にも影響している。どのような役割を求められているのか。
()
予測不能な現代の市場において、正確なIT予算を弾き出すことは困難だ。価格の乱高下を織り込んだ対策を取るために、倒産リスクを抱えるベンダーを見極め、経営層と連携して危機を乗り切るためのアプローチとは。
()
技術とマネジメント両方の経験や知見を持ち、転職市場で引く手あまたのはずの情シスプレイングマネジャーが直面する壁がある。情シス人材のキャリア構築に知見を持つ向井達也氏が、その実態を紹介する。
()
「AIシステムを導入したが、結局どれだけ得をしたのか？」という経営層の問いに、あなたは答えられるだろうか。AI技術の活用で“確実に成果が出る”10個の領域と、AIの導入効果の算出方法を公開する。
()
「生成AIで業務効率化」を期待しても、95％の企業が目に見える成果を出せずにいる。なぜ多額の投資が「期待外れ」に終わるのか。生成AIのROIを引き上げるためのポイントを説明する。
()
ERPやクラウドサービス利用ではベンダーロックインは避けられない。価格改定など前提条件が崩れた際に説明責任を負う情シスとして、ロックインを管理対象と捉え、判断と説明を可能にする考え方を整理する。
()
ITの専門知識だけでは、上級管理職への道のりが険しい。ROIの追求、ベンダーの値上げ攻勢、AIを巡るリスク――。CIOへの近道となる、情シス担当者が磨くべきスキルとは何か。
()
DXが進まない原因は現場のスキル不足ではなく、9割の企業に巣くうレガシーシステムにあることが明らかになった。データ活用を物理的に阻害する「連携の壁」の実態と、経営層の理解を得るための処方箋を提示する。
()
アンケートにご協力いただいた方の中から抽選で1名にThinkPad T14s Gen 6 AMD（ノートPC）、10名に「Amazonギフトカード（3000円分）」をプレゼントいたします。
()
「ITガバナンス」と聞けば「面倒な管理業務」を想像しがちだが、その管理を怠れば企業上のリスクに直結する。形骸化したガバナンスを「武器」に変えるためのベストプラクティスと、主なフレームワークを解説する。
()
「報酬が高過ぎてエンジニアを雇えない」。この悲鳴は2026年、さらに大きくなる恐れがある。大企業の約7割が月額80万円以上の報酬を提示し、大量採用に動いている。「人材争奪戦」で競り負けない“調達の正解”とは。
()
AIを追い風に、クラウドインフラ支出が爆発的に拡大している。AWS、Microsoft Azure、Google Cloudの覇権争いから、情シスが直面するコストと統制の課題を読み解く。
()
年が明け、新年度に向けた予算編成が大詰めを迎えている。インフレやAI需要でIT費用が膨張する中、却下されない予算計画を作るためのコスト見直し術と、「プロジェクト優先順位の計算式」を紹介する。
()
「取りあえずAIを使ってみよう」という時代は終わった。MicrosoftやAmazon.comですら投資回収の壁に直面している中で、市場は「シビアな実利」を求め始めている。ITリーダーが提示すべき「確実な戦略」とは。
()
「他社に乗り遅れるな」という圧力の下でAI投資は拡大したものの、企業は成果が見えない問題に陥っている。AIバブル崩壊の懸念に対し、戦略を見直す契機となるデータを紹介する。
()
現在のAIブームは、過去の「ドットコムバブル」（ITバブル）と酷似している。バブルが弾けたとき、自社が利用中のAIツールを無価値な「負債」にしないためには。歴史の教訓から、生き残る技術を見極める。
()
「利益を生まない」セキュリティ予算。その説得にROI（投資対効果）を持ち出すのは悪手だ。ITの話をビジネスリスクへ翻訳し、稟議を通すための具体的な戦術を紹介する。
()
AI市場は2026年以降、停滞する可能性がある。これに伴い、AIベンダーの再編やAI投資の縮小が起きることが予測される。“AIバブル”が崩壊する中で、ユーザー企業はどのようにAI戦略を立てるべきなのか。
()
財務部門とエンジニアの間には、予算を巡る深い溝がある。この対立構造を打破し、エンジニアが費用削減を自分の仕事と捉えて「楽しい挑戦」に変える「ゲーミフィケーション」とはどのようなものか。
()