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AI導入を急ぐ中「データはあるが使えない」状況に直面する企業が多い。AI Readyな状態へ導くには何が必要か。日立のデータとAI、それぞれのスペシャリストが課題解決の鍵となるデータマネジメントの本質と支援を語る。

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「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。

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AI技術の活用はいまや、企業の事業戦略で重要な位置を占めるようになった。ITリーダーやIT担当者が気にすべき領域はもはや“技術的な進化”だけではない。2026年に押さえておくべきAI活用の動向を7つ説明する。

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Kubernetesの普及が進む一方で、その複雑さ故に設定ミスや脆弱な権限管理は放置されたままになりやすい。攻撃者に狙われる「死角」をどうふさげばよいのか。コンテナ運用に不可欠な「KSPM」のメリットを紹介する。

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データの圧縮や重複排除はストレージ容量の節約に効果的だが、処理方式によってはシステムの書き込み速度を劇的に低下させるリスクがある。不要なデータを整理しつつ、性能を損なわずに効率化するにはどうすべきか。

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ストレージにかかる費用を削減しつつ性能も維持するのは至難の業だ。安易なクラウド移行は予期しない費用増加を招く恐れがあり、オンプレミス回帰も進んでいる。システムが複雑化する中、データをどこに置くべきか。

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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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AIエージェントがインフラ運用やコンタクトセンター業務に組み込まれ始めている。だが、丸ごと任せるのか、一部だけ任せるのかで、リスクと効果は大きく変わる。海外と国内の動向を基に「任せる範囲」の最適解を探る。

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効果的なセキュリティ体制の構築において、各チームの役割を明確にし、リーダーがその連携を束ねることは不可欠だ。具体的にはどのようなチームがあるといいのか。セキュリティチームづくりの勘所を考える。

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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。

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生成AIの活用で開発の効率化が大きく期待される一方、先行導入した開発現場では、自動生成された大量のコードのレビューやセキュリティ、品質確保が喫緊の課題となっている。生成AI活用を推進する上で、どう向き合えばよいのか。

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