最新記事一覧
AIを導入してもコンタクトセンターの課題が解決しないのは、プロセスの断絶やデータの不備を放置したまま「負の遺産」を高速化しているからだ。真の成果を得るには、AI層の構築前にジャーニーの可視化と部門間のフィードバックループが必要だ。
()
AIのせいで仕事が減ると言われる時代、評価される人材はAIを使って何をしているのか。その差を分ける“使い方”をAI Mindset創業者でニューヨーク大学の最高AIアーキテクトが紹介する。
()
多くの組織がインフラ運用へのAI投資を加速させる一方、ROIを達成できているのはわずか28％にすぎない。失敗の本質は、AIが社内特有の命名規則や制約を理解していない点にある。RAGによるコンテキスト注入やセキュリティ対策など、AIを「単なる検索ツール」から「信頼できる実務担当者」へ進化させる要諦を明かす。
()
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。
()
業務へのAI導入が注目のトピックとなりつつある中、MicrosoftにおけるAIエージェントの料金体系の設計は変化しつつある。コスト増大を防ぐために情シスが取るべき対策を整理する。
()
業務効率化のためのAI活用が進む一方で、権限設定の不備によって社内の機密データがAIツールに読み込まれる「過剰共有」のリスクが生じている。「Microsoft 365 Copilot」を安全に運用するための対策とは。
()
米大手会計事務所BDOが、独自の生成AIプラットフォーム「Chat BDO」を本番稼働させるまでの軌跡を詳解。100万時間の削減という成果の裏には、データのサイロ化解消やROI過大評価の克服など、多くの情シスが直面する課題への処方せんがあった。
()
SOCアナリストが「アラート処理要員」となり退職していく企業はどのような問題を抱えているのか。逆に定着している企業は何をしているのか。Forresterの分析から読み解く。
()
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。
()
エンタープライズAIの活用フェーズは、単なる実験から実務運用へと劇的な変化を遂げている。リーダーに求められるのは、最新技術を組織の力に変えるためのスキルセットの再定義だ。本稿では、注視すべき5つのスキルカテゴリーを明らかにする。
()
月間150TBを超えるデータ分析に苦しむSAPは、データの半分を解析できず、セキュリティの「死角」を生んでいた。既存の監視ツールでは防げない複雑な脅威に対し、同社が選んだ解決策とは。
()
生成AIは便利な一方で、新たな脅威の温床にもなっている。攻撃者がインターネット上の情報を不正に操作することで、生成AIが危険なWebサイトを案内してしまうという。どのような手口なのか。
()
企業がAI活用を進める中、攻撃者はAIインフラの「脳」を標的にし始めた。SaaSのデータ保護を過信すると、有事の際に全データを失う致命的な事態を招く。再起不能の危機からAIシステムを救う復旧戦略とは。
()
データの爆発的増加に伴い、従来の物理的な機器管理に限界が近づいている。バックアップの不備やパッチ適用の遅れは、災害による取り返しのつかないデータ消失を招きかねない。今見直すべきストレージ運用の盲点は。
()
スクウェア・エニックスは、「ドラゴンクエストX オンライン」にGoogleの生成AI「Gemini」を活用した対話型AIバディ「おしゃべりスラミィ」を導入すると発表した。人間のプレイヤーにどう役立つのか？
()
AIエージェントの導入を進めるものの、PoC止まりに終わる企業も少なくない。一方Salesforceのエグゼクティブバイスプレジデントは「成功する企業には共通点がある」と指摘する。成功に必要な要素を4つに整理する。
()
ノークリサーチは、中堅中小企業を対象としたDXとAIに関する調査結果を発表した。AIをDXの代替として掲げる動きがある一方、両者の性質や課題は異なる。調査結果から、情シスが取るべき対応の方向性を整理する。
()
データベースが乱立した状態のままAIツールを開発しようとすれば、IT部門の負担がますます増えることになる。合併によって複雑なシステム構成を抱えていた企業が、「MongoDB Atlas」に一本化した理由は。
()
Googleは、生成AI「Gemini」に他のAIツールのメモリーやチャット履歴を取り込む機能を一般ユーザー向けに提供開始した。複数AI利用で分断されがちな文脈を統合し、パーソナライズされた応答精度の向上を狙う。
()
フロントエンドと基幹システムを連携したシステムで障害が起きると、原因の切り分けが泥沼化し、復旧が遅れがちだ。ビジネスを停滞させる構造的課題を、LIXILはどう乗り越え、調査時間を年200時間も削減したのか。
()
企業が既存のクラウド設計のままAIを導入すると、本番運用の段階で想定外の挙動が発生する場合がある。その理由や対策は。
()
拠点ごとに散在するデータは粒度がばらばらで、それらを扱うシステムにも特殊な要件が求められる――。住友商事は、この「情報の分断」「独自要件」を乗り越え、属人化の排除と業務標準化を実現した。その方法とは。
()
Gartnerは、AIエージェントが単一のプロンプトでランサムウェアのような挙動を引き起こすリスクを指摘した。企業が見直すべきポイントは何か。
()
膨大な資料の検索や説明作業に時間をかける情シス業務に役立つのがGoogleの「NotebookLM」だ。本稿では、情シス業務で想定される活用場面と導入時の注意点を解説する。
()
開発支援のAIツール「Claude Code」の名前を耳にする機会が増えている。現場が試し始める前に仕組みや扱い方を理解しておきたい場合に備えて、導入手順と活用例、利用時の注意点を紹介する。
()
OpenAIは、企業がAIをビジネス価値の創出につなげるための5つのステップを発表した。ステップの順番に進めることで、「PoC止まり」からビジネスの変革につなげられる内容だ。
()
深刻な労働力不足とコスト高騰に喘ぐ山星屋は営業担当者300人を単純作業から解放し、提案の質を底上げするAIエージェントを投入した。その具体的な仕組みとは。
()
「SaaSの死」が深刻に受け止められ、2026年に入ってSaaSベンダーの株価は大きく下落しているが、SalesforceのCEO、マーク・ベニオフ氏は「SaaSの死」の影響を楽観視している。なぜなのか。
()
Google Cloudは、本番運用を前提としたAIエージェントの設計、評価、展開を支援するドキュメント群を公開した。PoC段階からROI重視へ移行する中、安全に運用するための具体的な指針を示している。
()
IT部門への配属はもはやPCに詳しい人の集まりではない。生成AIの台頭や下請法の改正によって無知が組織のリスクに直結する。2026年にIT担当者が取得すべき武器とは。
()
「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。
()
AIエージェントの利用料は、予測モデルやチャットbotと異なり、あるポイントによってコストが増減する。それは何か。本稿は、ビジネス価値に比例したコスト管理を実現するための7つの最適化策を解説する。
()
企業向けストレージシステムの多くにSSDが採用されているが、予算が限られる場合、HDDを組み合わせることも有効だ。HDD、SSD、それらの技術を組み合わせたSSHDの長所と短所を比較する。
()
Googleの脅威情報専門家チームは、生成AIが攻撃ライフサイクル全体の生産性を高めているとするレポートを公開した。LLMを狙うモデル抽出攻撃やAI活用型フィッシングの増加が明らかになった。
()
ライオンはAIエージェント「Aconnect」を導入し、AIに自らの仮説を否定させることで、130年の歴史が産んだ「思い込み」を打破する。Aconnectを選んだのは、なぜなのか。
()
Googleは「Google Antigravity」と「Gemini CLI」という2つのAI開発ツールを提供している。両者共にシステム開発や運用、コーディングに利用可能なツールだが、どのような違いがあるのか。
()
LinkedInは、採用業務を自動化するAIエージェントを発表した。その効果のほどと、エージェントの中身は。
()
テレワーク下で浮上する“サボり”を疑う気持ちは、個人の問題ではなくITガバナンスの不在に起因する場合がある。組織の安全性と公平性を担保した施策にはどのようなものがあるのか。
()
AIの普及でIT担当者の価値が再定義される今、認定資格の取得に注目が集まる。合格を目指して、どう時間を確保し、どのような勉強すればいいのか。具体的なチップスを紹介する。
()
生成AIの活用を、PoCには成功しても本番環境での活用に至っていない企業がある。本番運用までの壁を乗り越えた企業は何をしたのか。
()
「AIスロップ」は、企業のデータ品質や経営判断に悪影響を与えたり、低品質なデータをAIモデルが再学習する悪循環を生じさせたりする可能性がある。こうした事態を防ぐために、CIOやIT担当者は何をすべきか。
()
2026年1月、Windows 11の月例アップデートで複数の不具合が発生した。特に最新CPU搭載機や業務メールに直結する障害は業務運用の課題となる。Windows 11の「こんなはずじゃなかった」にはどのようなものがあるのか。
()
見積もり担当者が不在で回答が止まる――。現場が抱える属人化の弊害は、従業員の負担増だけでなく顧客離れのリスクもはらむ。ITで職人技に頼る企業が業務を標準化した方法とは。
()
OSSの商用ライセンス変更が相次ぐ中、対抗策としての「フォーク」は単なる代替品以上の進化を遂げている。後発のプロジェクトが“本家”を上回る理由と、企業が取るべきOSSの採用戦略を調査報告から読み解く。
()
リバースエンジニアリングに生成AIを活用することで、レガシーシステムの仕様を明らかにする作業を効率化できる可能性がある。モダナイゼーションに生成AIを使うときの注意点と、国内ベンダーのサービスを紹介する。
()
高性能なAIモデルは便利だが、従量課金が経営を圧迫している現実が調査から浮かび上がった。なぜ浪費が止まらないのか。企業の生成AI利用料金を圧迫する3つの理由と、コスト構造を根本から見直すための具体策とは。
()
個人情報がダークWebに流出すると、被害者は金融資産やWebサービスのログイン権を奪われる可能性がある。自分の個人情報の流出を防ぐための方法と、万が一流出した場合に被害を最小限に抑える方法を説明する。
()
生成AIの導入が活発化する一方で、期待した成果を得られず失敗に終わるプロジェクトがある。成功と失敗を分ける要因は何か。生成AIの導入を実際の成果につなげるためのポイントが学べる3つの資料を紹介する。
()
生成AIを使って高精度な回答を得るためには、計算コストの増大を覚悟しなければならない。解決策として、推論時のGPU利用を効率化する「分散推論」が注目されている。何がすごいのか居酒屋に例えて解説する。
()
生成AIが組織内の機密情報を勝手にさらけ出す「過剰共有」のリスクが顕在化している。「従業員の意識」や「手作業」では防げないこの事故を、システム側で確実に封じ込めるための具体的実装とは何か。
()