最新記事一覧
生成AIで「仕事が減った」はずが、逆に「時間が増えた」作業とは何か。現場エンジニアを対象にした調査から、AIツール導入の“光と影”と、今後エンジニアとして生き残るための「新たな必須スキル」を読み解く。
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IT人材不足で「社内育成」が急務だが、足元の環境を無視した投資は、コストの無駄遣いどころか貴重な人材の「流出」すら招く危険がある。なぜスキルアップが組織の課題になってしまうのか。
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「情シスはコードを書くべきか」。この判断を誤ると、大企業では「説明責任」で、中小企業では「運用破綻」で詰むことになる。本稿ではそれぞれのリスクを解説する。
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従業員のデータ活用を推進するときに課題となるのが、データ分析スキルの不足とBIツールのコスト増加だ。コクヨはこれらの課題を解消するために、AIエージェントを構築した。同社のAIエージェントの活用方法とは。
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2026年に向けて、IT管理者が押さえるべきバックアップの主要トレンドにはどのようなものがあるのか。後編では5つを紹介する。
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調査によると、品質エンジニアリングでの生成AI活用に9割近くの企業が着手しながらも、その大半が実験段階にとどまっている。全社展開を目指す企業を足止めする「壁」の実態とは。
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人手不足に直面する中で、自社に適した人材の採用はより難しくなっている。しかし採用活動を改善すればより多くの候補者に出会える可能性がある。採用プロセスの見直しに役立つ11個のベストプラクティスを紹介する。
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従来の中央集権型データセンターは管理しやすい半面、通信遅延や単一障害点、厳格化するデータ規制に対して限界を迎えつつある。小規模データセンターにインフラを分散させる構造のメリットと課題を解説する。
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ATSは企業の採用プロセスに必要なデータを一元管理し、単純なタスクを自動化できる。採用担当者と応募者の双方にメリットをもたらすが、利用時には注意点もある。ATSの主な機能と、導入する際のポイントを説明する。
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DX推進の現場で、深刻な「副作用」が起きている。便利なツールを導入するほど従業員の「考える力」が奪われている一方、企業はこれに対してなかなか有効な手を打てていない。AI時代に欠かせない人材育成モデルとは。
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日常業務に加え、DXの課題検討、AIの発展とさまざまな動きに合わせて勉強しておくべき用語は山積みだ。本稿では、”あのIT用語”を料理をテーマに理解する。
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人手が不足しているが、候補者の採用を進めても、非ITの上層部を説得できず採用につながらない。IT部門も候補者のスキルや知識を十分に把握できていない。こうした状況で活用できる質問例を紹介する。
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スケジュール遅延や品質トラブルなど、ITプロジェクトに失敗は付き物だ。調査によると、その原因はエンジニアの技術不足ではなく、開発フェーズ以前に潜む根深い構造的問題にある。炎上を防ぐための条件とは。
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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。
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人手は不足しているものの、いざ採用面接の段になって、IT部門側が候補者のスキルや知識を十分に理解しきれるか不安を感じる場合がある。こうした状況に備えて使える質問例を紹介する。
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防御力を高めたり、セキュリティ運用を効率化させたりするツールとして「SIEM」と「SOAR」がある。企業はどちらを導入すべきか。両者の違いや、それぞれの役割を整理する。
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ESETは公式ブログ「WeLiveSecurity」で、OSINTを使って自社の弱点を見つけ出すための実務的な進め方を公開した。どう情報を集め、どのツールで分析し、どのように評価すべきかを、4つのステップで示している。
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人手は足りない。しかし、せっかく候補者の採用を進めても、非IT人材である上職者を説得できず、採用に至らない。IT部門として候補者のスキルや知識を理解し切れない。このような場面で使える質問例がある。
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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。
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Microsoftは「Microsoft Ignite 2025」で、多数の新機能を発表した。AIエージェントのOS統合、Cloud PCの柔軟化、セキュリティの強化など、企業のWindows環境を見直す上で押さえておきたいポイントを紹介する。
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AIエージェントの活用が進む中、専門家はIT部門のリーダーに対して「IT部門の将来的な変化に備える必要がある」と指摘する。具体的に何をすればいいのか。
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放置すれば企業にとって問題を生み続ける「技術的負債」には、どう対処法すればよいのか。まず手を付けるべき「負債の診断」と、戦略的に実行すべき削減計画を、具体的な指標と手順を交えて説明する。
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Googleが画像生成AIモデル「Gemini 3 Pro Image」（通称：Nano Banana Pro）をリリースした。実際の業務に使えるのかどうか、公式ブログの情報を基に、編集者が実際に試した結果を紹介する。
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日鉄ソリューションズは、日本の大企業における生成AI活用の実態調査結果を発表した。業務効率化など一定の効果が見られる一方、導入レベルや職種、業種によって活用状況にばらつきがあることが分かった。
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企業のAIツール活用が進む一方で、無秩序な導入がAIツールやデータの「サイロ化」を招いている。無駄な投資やコンプライアンス違反を引き起こしかねないサイロ化に対し、企業が立てるべき戦略とは何か。
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ちぼりホールディングスは、情報の属人化や非効率な相見積り業務といった課題を解決するために、調達管理ツール「リーナー見積」を導入した。導入までの経営層とのやりとりや導入効果を紹介する。
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コンサルティングなどを手掛けるEYは、最新の働き方に関する調査「EY 2025 Work Reimagined Survey」の結果をまとめたレポートを発表した。
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開発プロジェクトの工数増や納期遅延を招く「手戻り」の原因は、上流工程である要件定義の曖昧さにあるという。現場を苦しめる根本課題と、その解決策として脚光を浴びるAIツールの活用実態を、調査から読み解く。
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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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生成AIは攻撃者の新たな武器になったが、強力な防御手段としても利用できる。サイバー攻撃が大規模化、巧妙化する中、限られた人材と予算で「サイバーレジリエンス」をどう強化すべきなのか。専門家が語った具体策とは。
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AIエージェントツール市場が拡大する中、選択肢の多さがユーザー企業の意思決定を停滞させる「選択のパラドックス」が顕在化している。選択における具体的な課題とは。
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生成AIツールを導入しても、全従業員が前向きにツールを活用し、成果を上げるようになるとは限らない。従業員を巻き込んで、生成AIの導入や成果の創出に取り組む企業の事例を紹介する。
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ITエンジニアが生成AIをどう活用しているのかが、paizaの調査から明らかになった。実務経験5年未満の若手の7割以上が「AIなしの開発に戻れない」と回答するなど、“AIへの依存”が進んでいる一面も見えてきた。
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AI技術の進化が、人事部門の在り方を根本から揺るがしている。定型業務の自動化が進む一方、AIツールには踏み込めない領域も存在する。人事部門が知っておくべき「AIに任せられる業務」「人間固有の業務」とは何か。
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認証情報の不正使用は重大な事件につながる。三菱電機は過去のインシデントの教訓からMFAの導入に踏み切る際、スマートフォンによる認証ではなく、物理的なセキュリティキー「YubiKey」を選んだ。その理由とは。
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プログラミング言語の人気ランキング「TIOBE Index」の2025年11月版が公開された。Pythonが引き続き首位を独走し、同年10月に順位が入れ替わったC、C++がこれに続いた。C#が最近の勢いを維持してレーティングを伸ばした。
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NTTデータは、AIエージェントを活用したカスタマーサポート業務変革サービス「LITRON Customer Engagement」の提供を開始する。AIエージェントで生産性を最大3.5倍に高め、深刻化する現場の課題解決を目指す。
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システム開発でAIツールをどう活用し、どの程度効率化につながっているのかをまとめた調査レポートが公開された。その結果からは、開発現場での具体的な活用シーンに加え、見落とされがちなリスクも浮かび上がった。
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Reutersは、サイバーセキュリティの専門家3人がランサムウェア攻撃への関与で起訴されたと報じた。業務の空き時間に他社を恐喝していたという。防止策はあるのか。
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2026年に向けて、人材管理を取り巻く前提が変わりつつある。AIの普及でエントリーレベル職務が減り、社内での配置転換や低生産性人材への対応も避けて通れなくなってきた。Gartnerは、企業が今から備えるべき4つのトレンドとその対処法を示している。
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NTTデータグループは、生成AIを活用して顧客に価値を提供できる「実践的生成AI人財」の育成を推進し、2025年10月時点で従業員約7万人が研修を修了した。全従業員の参加を視野に入れる研修の内容はどのようなものか。
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VMwareの後継選びでは、インフラ運用人材の観点も重要だ。AIをはじめとする新たなニーズに対応するなら、運用人材のスキルアップは欠かせない。では、脱VMwareをインフラ運用担当者のキャリアアップや人材育成につなげる方法とは何なのか。
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複雑クラウド管理にAI技術を取り入れれば、さまざまな作業を自動化し、運用効率化やセキュリティ向上につなげられる。具体的にはAI技術をどう利用すればいいのか。
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Amazonは、物流現場向けのロボティクスシステムとAIエージェントを発表した。両技術の実運用が進む中、人間の従業員に求められる役割とは。
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ビジネスの俊敏性が問われる中、ERPの「ローコード開発」への期待が高まっている。ローコード開発ツールの利用は企業にどのようなメリットをもたらすのか。
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技術の進化とともにネットワークの複雑化による管理しにくさが課題になっている。解決策の一つは「プラットフォームベースのネットワーキング」の採用だ。どのようなものなのか。
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VMware製品のライセンス体系や価格の変更が、ユーザー企業の“脱VMware”の関心を高めている。VMware製品で構築した仮想マシンをオープンソース技術で置き換える動きも進んでいるが、これには課題もある。
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日本の人事部の調査レポートによると、AI人材育成に「取り組んでいない」企業が44.1％に上った。取り組みを進めている企業は具体的に何をしているのか。
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ランスタッドは、日本のIT人材市場を対象とした調査報告を公開した。求人需要や報酬動向から、企業に新たな採用、定着戦略が求められていることが明らかになった。
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Googleは、クラウドやAI分野の学習を支援する学習基盤「Google Skills」を公開した。従来の「Google Cloud Skills Boost」などを統合し、約3000本のコースやハンズオンラボを一元的に提供する。
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