「イノベーション」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

自社に最適なのはどっち？　
セキュリティ統制を比較　「中央集約 vs. 分散」の最終回答は？
従来の中央集約型セキュリティは意思決定のボトルネックになりつつある。一方で、現場に権限を委譲する分散型には統制の欠如というリスクが潜む。本記事では、CISOが直面する2つのモデルの利害を徹底比較し、自社の成熟度に応じた「ハイブリッド型」への移行と、失敗しない組織設計の判断基準を明かす。（2026/5/2）

IT自前政策
脱Windows、脱Teamsへ動くフランス政府　250万公務員の大移行が企業に迫るもの
フランス政府は、米ITベンダー製のWeb会議ツールやWindows OSの利用を段階的に廃止し、2027年までに国産ツールやLinux OSへ移行する方針を示した。このような動きに対して、企業はどのように臨めばいいのか。（2026/4/27）

英国は「国家サイバーシールド」構築へ
AIで巧妙化するサイバー攻撃　情シスが向き合うべきAI時代の国家級リスク
英国はAIによる自動攻撃に対抗すべく「国家サイバーシールド」構築に乗り出す。人間が20年以上見逃した脆弱性をAIが即座に看破する現状に、既製品を導入するだけの対策はもはや通用しない。政府は企業に、セキュリティを経営の義務と位置付ける誓約を求めている。情シスが直面する、AI時代の新たな防衛線とは。（2026/4/24）

高年収層が抱える意外な“後悔”
年収700万超エンジニアに共通するスキルと「もっと勉強すべきだった分野」
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。（2026/4/24）

AI攻撃の高速化で従来型の運用は限界に
現場が迎えた「人がアラートを見る」運用の終焉
Sysdigが公開した調査レポートによると、AIを悪用した攻撃の高速化を背景に、クラウドセキュリティ運用は人手中心からAIによる自律的な防御へ移行し始めている。企業は具体的にどのような運用を実施しているのか。（2026/4/24）

「安いから外注する」時代の終わり
ITアウトソーシングで失敗しないためにやること6選
ITアウトソーシングを「安さ」で選ぶ時代は終わりつつある。では、企業はどのような目的でIT運用を外注すればいいのか。外注で失敗しないために事前にしておくべきことは？（2026/4/23）

生成AIで実現する次世代運用モデル
IT運用の課題を生成AIで解決　主要ユースケースや導入のステップを紹介
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。（2026/4/23）

現場主導とガバナンスの両立が鍵
「勝手に作られると困る」　それでも情シスが市民開発者を受け入れるべき理由
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。（2026/4/22）

後付けの安全策はもう限界
TeamsやZoomのAI機能、「事故る」前に知っておきたい4つの指針
AIによるUCaaSの進化は業務効率を劇的に高める一方、規制業界ではコンプライアンスが大きな障壁となる。AI特有の「ブラックボックス化」や誤情報のリスクをどう制御し、安全に革新を取り入れるべきか。（2026/4/21）

迅速に導入せよ、ただしAIの価値を過大評価するな
「100万時間の余力を創出」　米会計大手が明かす実践的なAI導入の勘所
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。（2026/4/20）

「AIポリシー」を策定
JR東日本グループが開発者向けに「AIチェックシート」提出を義務化、その中身は？
JR東日本が策定した「AIポリシー」と最新の生成AIガイドラインでは、開発者へのチェックシート義務化など、現場が即実践できる具体的なガバナンス手法が示された。（2026/4/16）

AIは問題を解決するのではなく、問題を露呈させる
なぜAIプロジェクトは停滞するのか？　「AI実装の壁」を突破する5つの態勢
AI活用の壮大なビジョンを掲げる経営層と、実装の壁に直面する現場との乖離が深刻化している。多くのプロジェクトが「パイロット版の墓場」で停滞する中、真のビジネス価値を引き出すには単なるツール導入を超えた「5つの準備態勢」が必要だ。（2026/4/15）

1人当たり架電数は1日10件増加
Sansan、AI導入で商談処理を60％効率化　導入したツールは？
Sansanは、AIインサイドセールスツールの導入により商談処理工数の削減と商談創出を両立したと発表した。（2026/4/14）

フィジカルAIが創出する収益モデルとエコシステム
2035年までに1億4500万台、急拡大する「フィジカルAI」市場の勝者は誰か
現実世界を認識・理解し、自律的に行動する「フィジカルAI」が、2035年までに1億4500万台という驚異的な規模で普及するとの予測が発表された。ITリーダーが組織の自動化戦略を策定する上で避けて通れない「物理世界への知能実装」の核心に迫る。（2026/4/11）

DevOpsのAI活用が「自動化の先」へ　情シスリーダーが知るべき次世代運用
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。（2026/4/6）

研修投資を「武器」に変える
クラウド研修でインフラコスト減――CIOが見せるべき“IT研修の成績表”
予算折衝のたびに「その研修費、本当に必要？」と問われ、数字で返せず口ごもった経験はないだろうか。ハードウェアと違い効果が見えにくいIT研修だが、特定の指標とひも付ければ、経営層が納得する“成績表”は作れる。研修投資を「コスト」から「武器」に変えるための測定手法と可視化の具体策を解説する。（2026/4/4）

情シスキャリアをアップデートする【第5回】
「壊さず変える」で進めた情シス改革　岩塚製菓 情報システム、DXリーダー 関 隆志氏に聞く
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。（2026/4/7）

AI予算をどう立てるか【前編】
経営陣の「AI導入しろ」にどう返す？　予算を食いつぶす“隠れコスト”の正体
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。（2026/3/26）

人材不足のせいだけではない？
「あえてAI人材を採用しない」　ある電力会社の逆転戦略
AI活用の推進に当たって、あえてAI人材を新規採用しないと決めた企業がある。戦略をどのように見直し、人材の育成や活用で具体的に何をしているのか。（2026/3/25）

技術的負債の積み上げに終止符
まだ技術負債で悩んでいる？　数千のコードを“数ドル”で直すAIはどうすごい？
レガシーなシステムの移行やモダナイゼーションを自然言語で効率的に実施したい――。この期待に応えるのがAWSの「AWS Transform Custom」だ。同サービスで実際に成果を出した事例を紹介する。（2026/3/24）

問われる「PQC」対策
日本も他人事ではないトランプ政権「新サイバー戦略」の衝撃
トランプ米政権が発表した2026年のセキュリティ戦略は、日本の情シスにとっても他人事ではない。現行暗号の無効化、AI悪用の攻撃激化。企業が備えるべきリスクを解説する。（2026/3/11）

見えない「サブスク乱立」をどう防ぐか【後編】
「サブスク乱立」の悪夢をどう終わらせる？　CIOが今すぐ取るべき行動
SaaSなどのサブスクリプション契約が無秩序に増殖する乱立状態は、企業の適応力を奪い、システム刷新の足かせとなる。この悪影響を最小限に抑え、IT費用を適正化するために、CIOは何をすべきか。（2026/3/5）

接続性やセキュリティ確保を促進
AIエージェントをより安全に使いやすく　NISTが「AI Agent Standards Initiative」を始動
米NISTは、AIエージェントの安全性と相互運用性確保に向けた「AI Agent Standards Initiative」を発表した。業界主導の標準策定やオープンソースプロトコル開発を促進するだけでなく、国民からの意見を広く募る。（2026/2/26）

あの失敗が指数関数的なコスト増を招く
AIエージェント貧乏にはならない　コストを抑える7つのルール
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。（2026/2/25）

3週間で成果を出す“現実解”
SAP ERP「自律型AI」導入はなぜ難しい？　成功と失敗の境界線
SAPやOracleが提唱する「自律型AI」はERP運用の救世主か、それとも新たな負債か。先行導入を率いるエキスパートが、短期間で成果を出すための構築プロセスを語る。（2026/2/25）

生成AIの導入を“期待外れ”で終わらせないためのポイント【前編】
生成AIプロジェクトは「95％失敗」する　ROIを得るための3つのステップ
「生成AIで業務効率化」を期待しても、95％の企業が目に見える成果を出せずにいる。なぜ多額の投資が「期待外れ」に終わるのか。生成AIのROIを引き上げるためのポイントを説明する。（2026/2/25）

生成AIで「思考の拡張」
ライオンはなぜAIに「反証」を求めたか　既存事業のバイアスを壊す新発想
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。（2026/2/18）

残業ゼロで休日出勤なし
「To doリストは捨てろ」　結果を出すCIOのタスク管理術とは
米運輸企業のCIOは、平日8時から18時勤務、週末は原則オフを徹底している。多忙な業務をどのように管理し、AI導入を推進しているのか。（2026/2/11）

「利用中のサービス数」ではなく「利用パターン」の削減が鍵
「マルチクラウド」をやめる日　コスト増と離職を招く“ばらばら運用”を終えるには
用途に合わせて最適なサービスを使い分ける狙いで採用されたマルチクラウド戦略が、かえって管理コストの増加や脆弱性の発生を招く場合がある。マルチクラウド戦略を見直し、インフラ管理を簡素化するには。（2026/2/10）

“無謀なDX”への警告
「AI導入を急ぐな」　JPMorganのCEOが警告する“社内暴動”級の組織崩壊リスク
企業が「AIで業務効率化、人員削減」を推し進めている中、JPMorgan ChaseのCEOは「AI導入の減速」を提言する。IT部門が直面する“無謀なプロジェクト”を食い止め、経営リスクを回避するための措置とは。（2026/2/10）

人事を「守りの管理」から「経営の武器」へ
人事「2027年問題」の正体　システム刷新で勝つ企業、沈む企業
「2027年問題」が迫る中、人事システムのSaaS移行を成功させる鍵は何だろうか。SaaS移行の“落とし穴”を避けながら、人的資本経営を支える「攻めの基盤」をどう設計すべきなのか。（2026/2/5）

アップデートが企業に与えた“想定外”の混乱
Windows 11の「こんなはずじゃなかった」　業務を揺るがす問題と対策とは
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。（2026/1/31）

サーバ、PC、クラウド……「調達コスト増」への防衛策
「銀価格100ドル突破」で“静かな予算崩壊”　IT機器値上げ連鎖に備えよ
銀価格が史上初の100ドルを超えた。優れた導電性を持つ銀の高騰は、企業のIT調達コストを直撃する。「予算不足でDXが止まる」を防ぐには、どうすればいいのか。（2026/1/30）

5200人のIT専門家調査
AIガバナンスに「7億円超」投資が約4割　データで見る2026年の“AI予算相場”
Cisco Systemsは、世界12カ国のIT、セキュリティ専門家5200人を対象に実施した調査レポートを発表し、AI導入の加速に伴い企業のデータガバナンス体制が問われている実態を明らかにした。（2026/1/30）

「本家超え」の性能とコスト効率
“OSSの商用ライセンス化”は失敗する？　データが示す末路と「派生版」の躍進
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。（2026/1/29）

2026年のモバイルデバイス注目トピック7選【後編】
「PCと同じ対策」では無防備？　モバイルを狙う“見えない脅威”の防ぎ方
PCのセキュリティ対策は万全でも、業務用のモバイルデバイスが攻撃者の侵入口になる事態を避けるにはどうすればよいのか。2026年に必須となるモバイル脅威対策（MTD）と、インフラ刷新の急所を解説する。（2026/1/29）

移行前の“地獄”をAIで短縮
VMwareサーバのAWS移行準備を10倍高速化　AIエージェントで何をした？
5000台超のVMwareサーバを抱える企業が、システムのAWS移行に向けAIを活用して準備工程を10倍高速化した。AIを使って具体的に何をしたのか。（2026/1/27）

CAIOが企業成長の鍵に
AIで「人が減らない」不都合な真実　なぜ”雇用増”の企業が圧勝するのか
ある調査によると、インドではAIの業務利用が拡大する一方、人員削減が進んでいない実態であることが分かった。インドの特徴的な点は何か。（2026/1/26）

生成AIは“実験”から“実装”へ
「生成AIがとにかくスゴイ」病の終焉　情シスにとっての“正しい撤退”とは
生成AIの導入が一巡し、企業は“目新しさ”から“実装”へと移行しつつある。このステージを、CIOはどのように乗り切るべきか。ヒントと戦略を探る。（2026/1/26）

CISOが語る2026年セキュリティトレンド
情シスを襲う「MCPサーバ」リスク　AI連携に潜む“権限昇格”のわなとは
上司の声を装った送金指示、MCPサーバを狙った攻撃によるデータ流出……。経営層から「AI運用の全責任」を突きつけられるCISOが、今すぐ備えるべき防衛策とは。（2026/1/26）

AI時代の人材流出を防ぐ鍵
シニアIT人材が辞める本当の理由は？　予算がないCIOが使える“引き留め策”
コロナ禍で急増したIT人材の需要が落ち着く中、企業は高度スキルを持つIT人材の確保に新たな課題を抱えている。特にシニア層の離職を防ぐための策は。（2026/1/24）

ITガバナンスのためのフレームワーク選定【後編】
経営層が「ITガバナンス」にそっぽを向く瞬間　情シスが陥る6つの落とし穴
ITガバナンスの導入は「一度やれば終わり」のプロジェクトではない。戦略を形骸化させ、経営層の支援を失う「6つの落とし穴」と、自社の目的に合ったフレームワーク選定のヒントを解説する。（2026/1/26）

2026年、失敗しないAIインフラ選定の条件
脱クラウドの受け皿か　NVIDIA×国内連合にみる「AIコスト削減」の現実味
円安や地政学リスク、経済安全保障政策を背景に、2026年はAIインフラの「国内回帰」が進む可能性がある。NVIDIAと提携する国内企業の動向から、情シスが取るべきインフラ戦略の最適解を探る。（2026/1/23）

ITガバナンスのためのフレームワーク選定【前編】
「ITガバナンス」はなぜ形骸化するのか？　運用現場を動かす“11の鉄則”
「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。（2026/1/23）

“信頼の喪失”と“競争力の低下”にも
AI投資成果が「3倍」違う　勝ち組企業だけが知っている“インフラの正解”
Cloudflareは、ITインフラのモダナイゼーションとAI活用、セキュリティ強化の関係を分析した調査レポートを公開した。モダナイゼーションが企業に与える影響を明らかにしたものだ。（2026/1/17）

ガートナーが警告する「AI人材崩壊」と9つの予兆
「エンジニアから配管工に転職」がトレンド？　AI時代のキャリア戦略シナリオ
Gartnerは、CHRO（最高人事責任者）が2026年に取り組むべき9つのトレンドを明らかにした。（2026/1/15）

「S/4HANA」への移行方法に“唯一の解”はない
サポート切れの「SAP ECC」から脱却する3つの道
SAP ECCのサポートが2027年末に終了するため、ユーザー企業はERPシステムの更新を迫られている。既にSAP S/4HANA Cloudに移行を進める企業は、どのようにシステムの刷新に取り組んでいるのか。3社の事例を紹介する。（2026/1/15）

Microsoft、AWS……　経営層の言葉を「翻訳」
2026年、ベンダー年頭所感の「行間」を読む　ひそかに進む“選別”と“値上げ”
ベンダーの年頭所感にはきらびやかな言葉が並んでいるが、その水面下では「強制値上げ」と「パートナー選別」が進んでいる。主要ITベンダーの2026年戦略を読み解き、情シスが今すぐ打つべき3つの防衛策を提示する。（2026/1/15）

コンプライアンスは“努力目標”から“必須要件”へ
“AIガバナンスの放置”は経営リスクに　2026年に知っておくべきAIトピック7選
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。（2026/1/14）

鍵を握るのは「セマンティックレイヤー」
AI投資を「負債」にしない　2026年にIT部門が構築すべきAIの仕組みは
2025年、企業はさまざまな場面で人工知能（AI）を導入し、その成果に注目した。成果を次のステップに生かすための分岐点はどこにあるのか。データ分析の専門家が2025年のAI動向を踏まえて紹介する。（2026/1/8）

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