「運用管理」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

2300店舗を支えるインフラ刷新
通信障害でも「店を止めない」　ホームセンター大手が挑むエッジインフラ運用
顧客体験の向上にはリアルタイムなデータ連携が不可欠だが、実店舗のコンピューティングリソースには限界がある。The Home Depotは旧システムの限界に直面し、どのような工夫でインフラを全面刷新したのか。（2026/7/1）

7万社のデータを分析
AWSの“無駄遣い”の正体は？　節約上手の企業から学ぶ「コスト最適化術」
クラウド費用の最適化は企業の重要なミッションだ。AWSが7万社以上の利用データを分析したレポートから、コスト効率の高い企業が実践する具体的な行動が判明した。無駄を省き、削減効果を高める手法とは。（2026/7/1）

AI時代に迎える空冷システムの限界【前編】
迫る“データセンターの危機”　「液冷」への移行は避けられないのか？
AI技術の進化によってハードウェアが発する熱はかつてないレベルに達しており、従来の空冷データセンターの設計は時代遅れになりつつある。Schneider Electricが指摘する、インフラに待ち受ける過酷な現実とは。（2026/7/1）

動画レビューの効率化で透明性向上も実現
Dropboxで世界最大級DJバトル大会の審査時間を最大90%削減　どう活用した？
Dropbox Japanは、世界最大級のDJバトル大会「DMC World DJ Championships」におけるDropboxの導入事例を公開した。同社サービスの活用により、従来最大4週間かかっていた審査期間を最短約3日に短縮した。（2026/7/1）

解決すべきセキュリティリスクとは
便利、だけどそれシャドーAIでは？　AI会議アシスタント導入で問われる「権限管理」の境界線
議事録作成や要約を自動化するAI会議アシスタントの普及が加速する一方、情シスが把握していない「シャドーAI」のリスクが深刻化している。社外秘データの流出や生体情報の無断収集による法的リスクをどう回避すべきか。利便性を損なわずに安全な運用を実現するための権限管理やリスクモデル構築のポイントを詳説する。（2026/7/1）

OSS修正と開示も担う「Akrites」
OpenAI、Anthropic、NVIDIAも参加　Linux foundationが発足した「Akrites」とは
The Linux Foundationは2026年6月25日、重要OSSの脆弱性を修正し、責任ある形で開示する共同取り組み「Akrites」を発表した。情シスにとっては何が関係あるのか。（2026/7/1）

AI本番運用も「オンプレミス回帰」
AIインフラの「パブリッククラウド離れ」が急速に進む“当然の理由”
AIツールの活用が本番運用へ移行する中、Broadcomの調査によると、インフラとしてパブリッククラウドを選ぶ企業が減少している。背景には何があるのか。足かせとなっている3つの問題を取り上げる。（2026/7/1）

次世代分析基盤の選定軸
AI時代のBI選定　Tableau、Qlikを脅かす新興BIツールは？
BI市場がAIエージェント型分析へ移行する中、TableauやQlikなどの既存ベンダーと、Golden AnalyticsやGravityなどの新興ベンダーの違いが鮮明になっている。ツール選定に当たって何を軸にすればいいのか、整理する。（2026/7/1）

巨大な熱源と化すAI
IT機器を液体に沈める？　「空冷」の限界で変わるデータセンター冷却
AIの巨大なデータ処理を担うGPUは膨大な電力を消費し、かつてないほどの熱を放出している。従来の空冷システムでは追い付かず、騒音や障害の火種になる中、次の一手として注目される「液冷」技術とは。（2026/6/30）

脆弱性スキャンだけでは見抜けない問題
「ゼロCVE」信仰に潜む死角　OSSの真の安全を実現する評価手法とは？
コンテナイメージの「脆弱性ゼロ」を過信してはいけない。OSSの見落とされがちなリスクを指摘し、健全性を評価する具体的なツールと、根本的な安全確保の道筋を解説する。（2026/6/30）

要件定義の“丸投げ”を防ぐ
情シスを苦しめる“工数見積もり”　明治安田が「Agentforce」で脱属人化
システム開発における工数見積もりは、専門知識が必要なため特定の人材に負荷が集中しやすい。明治安田はこの課題を解消するために、「Agentforce」を活用している。属人化という負のループを断ち切る仕組みとは。（2026/6/30）

AIの作業計画と変更履歴を可視化
Copilot in Excelは財務の重要業務で「使えるのか？」　強化点5つを検証
Microsoftは2026年6月25日、Excel向けAI機能「Microsoft 365 Copilot in Excel」の財務部門向け機能強化を発表した。具体的に何が強化されたのか、分かりやすく整理する。（2026/6/30）

7割がコスト増を実感
VMware離れがやっぱり加速　2500台のVM移行に挑む製造大手から学ぶ現実解
Broadcomによる買収後、VMwareユーザーの72％がコスト増に直面している。契約更新期を迎え、HPEやNutanixといった代替候補への移行が本格化している。移行期間中の二重課税的なコスト負担というわなはあるが、浮いた予算をAI投資へ回すなど、インフラ刷新を戦略的機運と捉える動きも加速している。（2026/6/30）

月600件の荷物管理をデジタル化
手書き台帳と個別連絡を全廃　城西国際大が荷物管理の工数を80％削減した理由
城西国際大学は、「トドケール」を導入し、広大なキャンパスで郵便物や配達物を配布する移動コストや手書きの転記、個別連絡を解消。荷物管理の対応工数を約80%削減したと発表した。トドケール導入の決め手は？（2026/6/30）

Amazon RDS移行で露呈した問題
「Oracle DB」更新で“性能劣化”？　セガサミーの基幹DBクラウド化の裏側
オンプレミスでのデータベース運用は、保守業務が負担になりやすい。セガサミーホールディングスは「Amazon RDS for Oracle」への移行で性能劣化の壁に直面した。約2TBの大規模移行をどう成功させたのか。（2026/6/29）

IBMが解説する本番運用で失敗しない設計思想
“何でもお任せ”は正直無理――AIエージェントを活躍させられる業務4選
AIエージェントへの期待が高まる一方、本番環境で失敗が発生する場合がある。IBMのコンサルタントが、実業務で有効な4つの活用パターンと、情シス部門が重視すべき設計原則を解説する。（2026/6/29）

次々と湧き上がってくる脆弱性
誰も把握できていないAIが招く脅威　制御不能なLLMを飼いならすには？
企業でのAI利用が急速に進む中、開発現場ではAIが生成した脆弱なコードやデータ流出などの新たなセキュリティリスクが急増している。複雑化するAIガバナンスの課題と、その実践的な解決策を解説する。（2026/6/29）

約5400人が利用対象
福井県のAI議事録全庁導入に学ぶ、情シスが全社展開で外せない3つの選定条件
福井県は、PKSHA InfinityのAI議事録作成ツール「YOMEL」を導入し、全庁で運用開始した。約5400人の職員を対象に議事録作成の負担軽減を目指す。同事例には、情シスが注目すべきポイントが3つある。（2026/6/29）

パッチ適用作業を15分の1に削減
初動調査を24時間から5分に　NECが26万台の端末管理を一元化した方法
特定の脆弱性調査に24時間以上かかる状態は、今日の高度なサイバー攻撃の前では致命傷になり得る。世界26万台の端末を抱えるNECはいかにして非管理端末の死角を消し、調査時間を5分にまで短縮したのか。（2026/6/29）

TeamsやSlackが「組織の記憶」へ激変　AI時代に必要な“動的ガバナンス”とは
TeamsやSlackがAIによって「組織の記憶」を蓄積する知識システムへと変貌している。しかし、従来の静的な文書管理ルールでは動的な情報を制御しきれず、コンプライアンス上の重大なリスクを招きかねない。情シス決裁者が今取り組むべき、AIと共存するための新たなガバナンスとは。（2026/6/29）

従量課金化で近づく予算超過リスク
AI費用がエンジニアの年収を超える日　Gartnerが示す5つの防衛策
Gartnerは、2028年までにAIコーディング費用が平均的なエンジニア1人分の給与を上回るとの見通しを発表した。同社は、企業側でできるコスト抑制の仕組みを5つの施策を紹介する。（2026/6/29）

デモではうまくいっていても……
人型ロボット「ヒューマノイド」は人類にはまだ早い
Teslaなどの大手企業が開発を進め、デモで完璧な挙動を見せるヒューマノイドだが、実際のビジネス現場ではまだ実用段階には達していない。背後にある人間の心理的な「錯覚」と、企業が直面するシビアな現実とは。（2026/6/27）

人間による管理は限界に
受信トレイ全削除の“怪談”も AgenticOpsを阻む「信頼」の壁
インフラの複雑化が人間の管理限界を超える中、AIエージェントが自律運用を担う「AgenticOps」への期待が急速に高まっている。しかし、LLM特有の不正確さや予期せぬデータ削除リスクが導入の障壁だ。ルールによる制御とAIの柔軟性の間で揺れる中、コストを抑えた特化型モデルやデータ統合が突破口として浮上している。（2026/6/27）

人とAIの「速度の非対称性」
「Claude Mythos」が攻撃を自動化？　企業が直面する“致命的なスピード格差”
最先端のAIモデルは、攻撃者に人間離れしたサイバー攻撃能力を与えてしまう。従来のセキュリティ対策では、この圧倒的な速度差に太刀打ちできない。企業が今すぐ変えるべきセキュリティの常識とは何か。（2026/6/26）

カコムスが示す全社AI活用ロードマップ
なぜMicrosoft製品か　Copilotで問い合わせ6割減の企業事例
IT企業カコムスはMicrosoft 365 CopilotやCopilot Studioなどを活用し、社内問い合わせを約6割削減するなど、業務効率化と組織への定着を実現した。Microsoft製品を選んだ理由は。（2026/6/27）

特選プレミアムコンテンツガイド
「Windows 11」移行は無償の「Linux」で逃げ切れる？　情シスを襲う代償
「Windows 11」の厳しいハードウェア要件を避け、古いPCを「Linux」で延命する手段がある。しかしただ導入すればよいわけではない。互換性の壁や保守の手間など、企業が払うべき代償と現実的な解決策を解説する。（2026/6/26）

経営層と現場の埋まらない溝
全社標準「Copilot」にダメ出し？　現場の8割が不満を抱く“致命的な欠点”
企業でAIツールの標準化が進む一方、利用者の8割以上が実務における機能不足などの不満を抱えている。なぜ会社支給のAIツールではなく、別のツールを併用する「シャドーAI」が横行するのか。（2026/6/26）

LLMの賢さだけでは勝てない
デモ止まりはもう終わり　IBMが明かすAIエージェント実運用のロードマップ
IBMのデータサイエンティストによると、AIエージェントをデモ段階から実用規模へと拡張する際に、開発者は「3つのわな」にはまるという。同氏はその解決に向けたシステム設計のポイントを紹介する。（2026/6/25）

ブームに乗ったAI導入は半数が頓挫する？
なぜ8割の購買者が後悔するのか　Gartnerが提唱する“失敗しない”IT調達術
企業が最新技術の導入を急ぐ一方で、購入後に「期待外れだった」と妥協を後悔するケースが後を絶たない。目先の費用削減にとらわれず、硬直化した手順を排し、真の事業成果を手に入れるためのアプローチとは。（2026/6/25）

数字だけを追うとゲームがつまらなくなる
「ポケモンGO」の運営は“AI任せ”だと大失敗？　レイドを支えるインフラの正体
Nianticは「Pokemon GO」の人気機能において、参加率の数値を追い求めた結果、街が同じキャラクターだらけになるという致命的な問題に遭遇した。データへの過信が招くリスクに、同社はどう立ち向かったのか。（2026/6/25）

オンプレかクラウドか
「AIで成果」はわずか6％　明暗を分ける「インフラの置き場所」を比較
AI導入で収益を上げている企業はわずか6％にすぎない。成否を分ける決定的な要因は、モデルを「どこで」動かすかというインフラ配置戦略だ。機密データ保護や超低遅延を重視するオンプレミスか、拡張性とスピードのクラウドか。情シスが直面するコストとガバナンスのジレンマを解消し、ROIを最大化する配置ルールを解き明かす。（2026/6/25）

58万人が使う決済アプリの障害原因究明
障害特定に4時間……　マルエツ運営元の“監視の死角”を破った共通ツールとは
アプリケーション開発ベンダーとインフラベンダーで監視ツールが分断されていると、障害の原因特定が遅れがちだ。国内最大のスーパーマーケット企業連合は、4時間かかっていた原因特定を、いかにして短縮したのか。（2026/6/25）

「完全な管理」から「責任ある活用」へ
国内企業の73％が管理できない「シャドーAI」　Gartnerが示す現実的対策
Gartnerによると、国内企業の75％が、ユーザー部門による未承認の生成AIツール利用を、一定条件下または自由に認めていることが分かった。同社はシャドーAIの対策として「分業モデル」の確立を薦める。（2026/6/25）

過去の「安全策」が負の遺産に
Expediaがインフラ設定の“闇”を解明した方法　年間2000万ドル削減の裏側
インフラの規模拡大に伴い、クラウドサービスの費用削減とシステムの信頼性維持は相反する課題になりがちだ。財務チーム主導の強引な費用削減は障害のリスクを招くExpedia Groupはこのジレンマをどう打破したのか。（2026/6/24）

JPMorganやNetflixに学ぶ
移行先は「ハイブリッドクラウド」か「マルチクラウド」か　どちらを選ぶべき？
企業の存続を懸けたクラウド移行とモダナイゼーションにおいて、むやみにクラウドサービスを導入するのは危険だ。自社の要件に合うクラウドアーキテクチャを選択するためのポイントを解説する。（2026/6/24）

最大350%の値上げに対抗
Tescoに学ぶ“脱VMware”の現実と逃げ道
英小売り大手Tescoは、Broadcomとの法的紛争を進める中、2025年4月からVMware製品の移行を開始した。本事例から、企業の情シス部門が知っておきたい教訓を整理する。（2026/6/24）

「サブスク感覚」で攻撃
静かなる脅威「インフォスティーラー」　ランサムウェア以上に厄介なID窃取の正体
近年、ランサムウェア以上に深刻な脅威となっているのが、IDやパスワードをひそかに盗み出す「インフォスティーラー」だ。情シスが今すぐ講じるべき、組織の存続を揺るがすデータ流出を防ぐための具体策を解説する。（2026/6/24）

経験はコモディティ化しない
AI時代に40代エンジニアが圧倒的に無双できる理由
起業家のブライアント・チョウ氏によると、ChatGPTなどの登場直後は若い創業者が脚光を浴びた。しかし、AIの「無限の知性」を真に生かせるのは、業界で10〜20年の経験を持つベテランだという。その3つの理由は。（2026/6/23）

メリットと致命的な欠点
高速で壊れない「SAN」がいつも正解とは限らない？　裏目に出る企業の条件
SAN（ストレージエリアネットワーク）の長所には、処理の速さ、拡張性、耐障害性などが挙げられるが、当然ながら欠点も存在する。特に中小規模の企業にとっては、導入費用と仕組みの複雑さが大きな懸念事項になる。（2026/6/23）

全権限を握る「CI/CD」を守れ
“ソフトウェア部品表”があれば本当に安全？　現場にはびこる「誤った安心感」
ソフトウェアの構成を可視化するSBOM（ソフトウェア部品表）があるだけで安全だと思い込むのは早計だ。検証を伴わないSBOMは、かえって危険な状態を招く。開発現場の安全を確保する3つの防衛策とは。（2026/6/23）

「管理職は割に合わない」7割超が実感
ITエンジニアが管理職を引き受ける条件、最多は「年収100万〜200万円増」
キッカケクリエイションの調査によると、25〜39歳の非管理職ITエンジニアにおいて管理職を志望する割合は50.0％、志望しない割合は47.5％だった。離職率を下げ、満足度を高めるためには何をすればいいのか。（2026/6/23）

1カ月で構築と検証を完了
「クラウドAI」を避けたＳｋｙの決断　なぜ“オンプレミス回帰”を選んだのか？
AI活用には機密データの流出リスクがあるが、クラウド型AIサービスの利用をためらっていれば開発が遅延する。このジレンマに対し、Ｓｋｙは安全なオンプレミスAIインフラをわずか1カ月で構築した。その手法とは。（2026/6/23）

研究員約400人の予実管理を2人体制で継続
味の素が挑んだ“脱Word・脱Excel”　月次集計1週間を2日にした予算管理改革の裏側
ログラスは、味の素の食品研究所がログラスの「Loglass 経営管理」を採用したと発表した。月次報告の準備期間を約1週間から約2日に短縮し、脱Excel、脱Wordを成功させた。採用の決め手や導入プロセスを紹介する。（2026/6/23）

新規採用の3割弱が半年以内に退職
中途採用は“コスパ最悪”？　AI時代の人材不足に対する「意外な解決策」
AI技術の普及でIT人材の需要が急増する中、外部からの人材調達は即戦力化の遅れや早期退職といった深刻なリスクを抱えている。企業が採用活動よりも優先すべき人材戦略とは。（2026/6/23）

なぜAIは本番で使えないのか
1800万円の損失から銀行が学んだAI本番運用の絶対条件
Databricksのサンディパン・バウミク氏は、銀行のAIチャットbot導入事例を基に、AIエージェントのPoCが本番運用で失敗する要因を解説した。さらに、リカバリに当たって整備した5つの基盤についても紹介した。（2026/6/22）

「使い回し」から「使い捨て」へ
「長期間有効な認証情報」が抱える致命的な弱点　便利な“自動化”が招く悲劇とは？
開発プロセスの自動化には、システム連携に使われる「長期間有効な認証情報」が漏えいし、被害を生むリスクが潜んでいる。この弱点を克服する、「認証情報を使い捨てる」新たなアプローチとは。（2026/6/22）

「バックアップ成功」表示のわな
ログが「正常」でも復旧不可？　ランサムウェア対策を無力化する“落とし穴”
ランサムウェア攻撃やシステム障害に備えるバックアップは重要だ。しかし、管理ツールで「正常終了」と表示されていても、データの復旧に失敗するケースが後を絶たない。こうした事態はなぜ起きるのか。（2026/6/22）

コンテナ×AIOpsで実現する運用最適化
ログ頼みのVMでAIOps？　やるならコンテナ環境だと言える理由
AIOpsの成否を分けるのは、AIに与えるデータの質である。VM主体の従来型インフラでは可視性に限界があり、AIの能力を十分に引き出せない。本記事では、コンテナ基盤がなぜAIOpsにとって理想的な基盤となるのか、その構造的優位性と「コンテナスプロール」などの落とし穴、導入を成功させる戦略的アプローチを詳説する。（2026/6/22）

パッチ適用前の攻撃に対応
「AIからの攻撃をAIで守る」エージェントをGoogleが公開
Googleは2026年6月、AIを活用したセキュリティ基盤「Google AI Threat Defense」を発表した。その柱となる3つの機能や仕組みを整理する。（2026/6/22）

需要変動と在庫最適化を両立
EOL対応工数を9割削減　日本精機がAIで実現した“脱属人化”とサプライチェーン変革
日本精機は、キナクシスの「Kinaxis Maestro」を採用し、AIを活用した需給計画基盤を構築。需要・供給・生産計画の統合管理により、計画策定工数を9割削減したという。同社が抱えていた課題や、採用の決め手は。（2026/6/22）

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