最新記事一覧
コラボレーションツールが普及した結果、組織は「調整」に時間を取られるようになった。しかし、調整が成果につながらないというジレンマがある。業務を停滞させる「調整労働」を排除し成果につなげる策を解説する。
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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。
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外部ツールの利用制限だけでAIを管理できた時代は終わった。いまやAIは企業が許可した正規ツール内部に深く浸透している。情シスにとっての課題は「AIが内部で何をしているか」が見えないことだ。
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ハイブリッドクラウドや分散アプリケーションの普及でIT運用が複雑化する中、生成AIが新たな解決策として注目されている。導入が想定される場面や、導入のステップを紹介する。
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生成AIの普及により、非エンジニアでもアプリ開発が可能となりつつある。一方、課題なのが開発の可視性やガバナンスの確保だ。情シスが「門番」から「支援者」へ転換し、安全に現場の力を引き出すための対策は。
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AIによって10年以内に仕事が消えると危惧する労働者が急増する一方、企業の対応は致命的に遅れている。アクセンチュアの調査によれば、スキル監査済みの企業はわずか26％にとどまり、現場では「勝手AI」が横行している。
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生成AIの台頭により、Adobe、Salesforce、ServiceNowといった巨大ベンダーが互いの領域を侵食し合っている。Adobeが放った新戦略は、生成AIと既存のビジネスルールを融合させ、人間の仕事を「単発の作業」から「AIの品質管理」へと転換させる。激変するベンダー勢力図と、組織に求められる役割の変化を読み解く。
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AIの普及で「仕事がなくなるかも」という不安が広がっている。一方、AIツールベンダーのCEOや起業家は、より構造的な変化を指摘する。本稿では専門家の発言を基に、「AI耐性」を身に付けるための戦略を紹介する。
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コラボレーションツールの選定は、単純な機能比較だけで進めると既存システムとの連携不足や管理負荷の増大を招く。自社の運用体制や業務フローの観点から、最適解を見極めるための材料を提供する。
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ドバイ政府が全職員5万人を対象とした大規模AI教育プログラムを始動。単なるリテラシー教育ではなく、職種別の高度なスキル習得とガバナンス強化を並行して進める「AI+」計画。インフラ投資以上に「人間」を重視するこの国家戦略が、日本の情シスやDXリーダーに突きつける組織変革のヒントとは。
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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。
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自動化のためにAIエージェントを導入しても、なぜ期待した成果が出ないのか。その原因は設計以外の段階にある可能性がある。AI活用を支援してきた専門家が警告する、AIを“ガラクタ”にしないための条件とは。
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Gartnerは、日本国内のセキュリティインシデントの傾向と10分類を発表。企業に対し多様化するリスクへの包括的な対策の必要性を示した。
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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。
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ログラスは、ホテル三日月がクラウド経営管理システム「Loglass 経営管理」を導入したと発表した。導入により、経営上の意思決定の迅速化と透明性向上を図る。
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従業員の5割以上が無断で生成AIを使う「シャドーAI」が、深刻な情報漏えいやコンプライアンス違反を招いている。禁止するだけでは解決しないこの難題に、情シスはどう立ち向かうべきか。
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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。
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労働人口の減少を見据え、JA共済連はGoogle Cloudの生成AIツールを用いて地域貢献活動の支出判断を支援するAIエージェントを構築した。年間数百件に及ぶ照会対応の業務負荷を最大50％削減できる見込みだ。
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IDCの最新調査によると、アジア太平洋地域のAI支出は2029年までに5倍に膨れ上がり、生成AIがその半分近くを占める見通しだ。単なる自動化を超え、自律的に業務を遂行する「AIエージェント」が組織に何をもたらすのか。
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Cisco Systemsは、AI監視スタートアップGalileo Technologiesの買収計画を発表した。AIエージェントの判断根拠やリスクを可視化する狙いだ。一方で、導入は技術面だけでなく、責任分担など組織面の課題も浮き彫りにしている。
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エージェンティックAIは、複雑な一連の業務を自律的に遂行する力を秘めている。本稿では、先行して導入を進める5組織のリーダーに、その実務的な勘所を聞いた。
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COBOL人材の枯渇が進む中、レガシーインフラの刷新が急務となっている。しかし実際には6割以上が失敗するという報道もある。AIエージェントは打開策となるのか。成功と失敗を分ける条件を整理する。
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単なるコスト削減の道具としてAIを導入するだけでは、コンタクトセンターの真の価値は引き出せない。従来のチャットボットを超えた「エージェント型AI」や「顧客アウトカム」重視のROI測定など、今リーダーが押さえるべき6つの重要トレンドを解説する。
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基幹システム刷新時、IT部門が直面するのが現場の「今の帳票レイアウトを変えないで」という要望だ。これに安易に妥協すればアドオン開発の温床となる。スクウェア・エニックスが下した現実的な決断とは。
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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。
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多くの企業がAI導入を急ぐ中、リーダーが直面する最大の実務的課題は「必要な人材を確保できない」ことだ。熾烈を極めるAI人材争奪戦は、これまでのクラウドやセキュリティのスキル不足とは根本的に異なる性質を持っている。組織の命運を分けるAI機能をいかに持続可能な形で構築すべきか。
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AIエージェントを導入してもPoC（実証実験）でとん挫する企業は後を絶たない。成功の鍵は、AIそのものよりも「業務プロセスの標準化」と「マルチエージェントによる連携」にある。本番環境で成果を出すための勘所を明かす。
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散在する顧客データの統合は、マーケティングや営業の成果を左右する。本稿は、アイデンティティー解決やプライバシー保護など、現代のCDP選定に必要な5つの実務的ステップを解説する。単なる機能比較を超え、組織全体の価値を最大化する「戦略的な基盤選び」の勘所とは。
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AIツールの普及で開発スピードが劇的に向上する裏で、ソフトウェアの脆弱性が前年比で2倍に急増していることが明らかになった。AIツールの台頭に伴うOSSのリスクとは。
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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。
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従来の自動化を超え、AIはDevOpsを経営戦略の武器へと進化させている。クラウドネイティブな複雑さを制御し、インフラ運用の「守り」を「攻め」に転換するための具体的なステップとは。
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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。
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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。
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月次から週次へ――。MicrosoftはVS Codeのリリースサイクルを短縮した。その裏側にあるのは、AIエージェントによる「現場の泥臭い作業」の徹底排除だ。どういうことなのか。
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2026年に予測される世界的なメモリ不足はPC市場の懸念材料だ。その上、AI活用を進めるにつれて、クラウド型AIサービスの利用費用も膨れ上がっていく。そうした悩みを抱える企業が「AI PC」に熱視線を送る理由とは。
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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。
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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。
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「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。
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IBMは、サイバー脅威の動向をまとめた「IBM X-Force Threat Intelligence Index 2026」を発表した。AIの活用により攻撃の速度と規模が拡大している一方、防御側の基本的な管理や対策が不可欠であることを強調している。
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インターネット経由でソフトウェアを利用できるSaaSは便利な一方、社内での無秩序な契約が増える「サブスクリプションの乱立」が深刻な問題となっている。放置すれば企業を制御不能に陥れる脅威の実態とは。
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「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。
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生成AIの普及で低品質なコード「AIスロップ」が増加している。OSSで進むGitHubやVouchの対策を手がかりに、情シスが成果物受領時に責任と品質を担保する方法を探る。
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従業員が働き方の柔軟性を重視しているにもかかわらず、企業は「オフィス回帰」への期待を高めている。調査会社Clickchartの調査で、両者の温度差が浮き彫りになった。出社に疑問を抱く従業員を納得させる方法はあるのか。
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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。
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「退職者のIDが消えていない」というガバナンスの死角は、不正アクセスや情報漏えいのリスクとなる。約2万IDを抱えるYKK APは、いかにして手作業の限界を突破したのか。
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「Windows 10」のサポートが終了し、企業は「Windows 11」への移行という課題を突き付けられている。費用やベンダーの都合によるリプレースサイクルの回避策として、「Linux」は代替手段になるのか。
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ユーザー企業が取り扱うデータの爆発的な増加に伴い、DNAを記録媒体に用いる「DNAストレージ」への関心が高まっている。従来のストレージと比較してどのようなメリットがあるのか。実用化に向け、克服すべき課題は何なのか。
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マサチューセッツ工科大学のレポートによると、数百万ドル規模の価値創出は5％にとどまる。一方、ROIを測定可能な活用領域も明らかになりつつある。本稿はその代表的な10分野を紹介する。
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Microsoftは公式ブログで、世界の企業の意思決定者500人に対するAIエージェント導入の準備状況調査結果を基に、エージェント導入を成功させる5つのポイントを紹介した。
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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。
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