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クラウドサービスの普及で、インフラの内部構造が見えにくくなっている。そうした中、年収700万円以上のエンジニアの多くが、自身のキャリアを支える共通技術を挙げている。変化の激しいIT業界で生き残る条件とは。

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従業員が社内規定や資料を探す際、どこに何があるか分からなくなる課題を抱えていた大豊建設。AWSに独自の生成AIを構築し、検索の手間を劇的に削減した。システムの構成と、現場に定着させるための工夫を紹介する。

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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。

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オンプレミスシステムで約40件の基幹DBが乱立していた大東建託。個別最適化されたインフラ運用は限界を迎え、バッチ遅延リスクも抱えていた。同社はいかに既存の可用性を維持しつつ、DB統合と高速化を実現したのか。

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AIコーディングツールを利用するエンジニアの約9割が生産性向上を実感している一方で、約7割が「意図しないコード生成」などの課題を抱えている。技術的負債を回避し、AIを“飼いならす”ための戦略を探る。

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岩塚製菓の関 隆志氏は、レガシーなITインフラを基盤とする社内システムの中で試行錯誤を繰り返してきた結果、情報システム部門の変革とDXの推進をけん引する立場にある。何に注力し、逆に何を「しなかった」のか。

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“何でも屋”と呼ばれがちな情報システム部門。一方、「情シスSlack」を設立したなーねこ氏は、何でも屋はむしろチャンスと捉えている。ただし、本当に”何でもかんでも”ではなく、2つの要素が大切だと話す。

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前任者が残したスクリプト、ベンダー納品コード、設定ファイルなど、情シスの仕事は「書く」よりも「読む」作業が多い。その作業を支援するのが、AIエージェント「Claude Code」だ。本稿では情シス業務での具体的な活用場面と注意点を解説する。

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kubellストレージは、中小企業の実務者647人を対象にした「ファイル管理とセキュリティに関する意識調査」を発表した。その結果、シャドーITやPPAPの使用が続いている実態が明らかになった。企業が取るべき対策は?

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企業の7割が業務標準化を自負する一方、AIツールの導入現場からは「プロセスが未整理だ」という悲鳴が上がっている。IT部門が苦しむ「アナログな標準化」と、AIツールが求める「構造化」のギャップを読み解く。

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