「品質管理」関連の事例・比較・解説などの記事一覧

QC（Quality Control）ともいう。製品やサービスの質的向上を図ること。

関連キーワード

皮肉にも業務負荷が増加？
約8割が着手も完了は1割未満　中小製造業の「ペーパーレス化」が停滞する理由
中堅・中小製造業において、生産性向上を目的に進められるペーパーレス化はあまり進んでいない。調査によると、取り組みが定着せず、逆に負担が増加したケースも散見される。何が現場の足かせになっているのか。（2026/6/18）

情シスが押さえるべき最新アプローチ
AIが「質の悪いデータ」を拡散？　限界を迎えたETLと次世代データ基盤の最適解
生成AIやAIエージェントの普及を背景に、企業ではビッグデータ統合の重要性が高まっている。本稿は、ビッグデータ統合を成功させる最新の5つのベストプラクティスをデータ統合の専門家が紹介する。（2026/6/11）

「ベテランの記憶頼りの品質管理」から脱却
「ムヒ」の池田模範堂が実践するナレッジ管理　生成AIで報告書作成時間を半減
池田模範堂は、品質保証領域の属人化と情報散在の課題を解決するため、生成AIツールを導入した。手書き文書のデータ化や過去事例の迅速な検索によって、報告書作成時間を半減させた2つのアプローチとは。（2026/6/3）

知ったかぶりを防ぐIT英語
AI時代にCIOが食べる“犬の餌”とは？　「eat our own dog food」の意味
海外IT企業のインタビューに登場する「eat our own dog food」。直訳すると奇妙ですが、IT業界に深く根付く重要な概念です。真の意味や意外な語源、情シスが陥りがちな落とし穴を解説します。（2026/5/29）

システム設計で生成AI活用が6割超
「技術よりも運用の壁が深刻」　システム開発での生成AI活用最大の課題は？
日鉄ソリューションズは、国内のシステム開発従事者を対象に生成AIの活用実態を調査した。設計フェーズで生成AIを活用している割合は63.2％に達した一方、課題を抱える企業が多いことが分かった。（2026/5/29）

フルスタック開発者は年収800万円から
日本の業務委託エンジニアは世界3位の高単価　調査で見えた「稼げるテック人材」の条件
AI時代に求められるテクノロジー人材はどのようなものか。ヘイズ・ジャパンは、世界9870人のテック人材を対象にした調査結果を公開。これから求められるテクノロジー人材と給与レンジを明らかにした。（2026/5/22）

業務デジタル化を阻む現場の不安
それでもExcelを捨てられない　DXを阻む現場の”心理的ハードル”の正体
NEXERとTSSソフトウェアが実施した調査によると、働く人の54.3％が「自社の業務のデジタル化は進んでいない」と回答。紙やExcelによる管理が残る職場は76.8％に上った。DX推進の障壁となっているのは何か。（2026/5/22）

企業AI活用の新モデルを提示
なぜAnthropicはClaude Codeで「エージェントを作るな、スキルを作れ」と言うのか
せっかく導入したAIエージェントで成果を挙げるにはどうすればいいのか。Anthropicは、AIエージェントを“ただ作る”のではなく、“スキルを作る”重要性を説く。実は、この開発思想は情シスにも関係がある。（2026/5/15）

投資優先順位が急上昇
「ソブリンAI」とは？　情シスが今知っておくべき実態と課題
IDCの調査によると、アジア太平洋地域の政府機関で「ソブリンAI」への関心が急速に高まっている。AIを国家デジタルインフラとして位置付ける動きが広がる一方、課題が浮き彫りになった。（2026/5/15）

CIOの役割は「現場力をAI時代の競争力へと翻訳する人」へ
CEOの28％が「AIによる中抜き」を警戒　ガートナーが説く「マシンカスタマー」への向き合い方
AIは単なる効率化の手段を超え、企業の存在意義を再定義する触媒へと進化した。8割のCEOが能力の抜本的見直しを急ぐ中、浮上するのはAI同士が取引を行う「マシンカスタマー」という新市場だ。既存の収益モデルが崩壊するリスクを回避し、情シスが「現場力」を武器に自律型ビジネスを主導するためのポイントとは。（2026/5/4）

元テックリードが明かす
Twitterがモバイルアプリ改善で無視した「無駄な指標」、重視した「真の指標」
モバイルアプリケーションの性能悪化は利用者の不満を高め、離脱を引き起こす。既存の監視手法では改善効果を証明できず、膨大な検証作業に忙殺されていたTwitterは、この“限界”をどう突破したのか。（2026/5/3）

「全社員一律のAI研修」が失敗を招く
2026年に9割の組織が「AI人材不足」に　情シスが急ぐべきスキル変革
2026年には90%の組織が深刻なAIスキル不足に陥ると予測される中、単なるツール配布では成果は得られない。従来のチャットbotから自律型AI（エージェント）への移行を見据え、情シスリーダーは役割別のスキル定義やガバナンス再構築を急ぐ必要がある。（2026/4/30）

情シスが陥る「AIによる無益な高速化」
コンタクトセンターAIが失敗する「4つの盲点」
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。（2026/4/24）

脱・賢い検索エンジン
「2割が完全失敗」の衝撃　インフラ管理でAIエージェントの真価を引き出すには？
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。（2026/4/23）

人間は「エージェントを微調整し品質をチェックする役割」へ
Adobe、Salesforce、ServiceNowの「3つ巴」激化　AIが壊すCRM市場の境界線
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。（2026/4/22）

ガバナンスの強化にも貢献
APIを「データ資産」に　ファナックがAPIマネジメント基盤にKong Konnectを選んだ理由
ファナックは、基幹システム刷新の一環としてAPI管理基盤に「Kong Konnect」を採用した。選定の決め手となった4つの要素とは。（2026/4/18）

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）

導入を妨げる共通パターンは「プロセスの定義不足」
CIOが心に刻むべき「エージェンティックAI導入　先進5事例」
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。（2026/4/15）

深刻化するQAエンジニア不足
「スピード優先、低品質」なソフト開発が招く”負の連鎖”　休日出勤やクレーム処理も　
システムの不具合は売り上げ減だけではなく、緊急の復旧作業などの重い負担を生む。約7割の企業が、低品質に起因するトラブル収束までに多大な時間と労力を奪われている。目先の費用削減が招く、品質リスクの実態とは。（2026/4/8）

情報漏えい事案から得る教訓
更新ミスで「他人の取引履歴が丸見え」に　大手銀行が青ざめたテスト体制の欠陥
大手金融機関で、システム更新における問題が大規模な情報漏えいを引き起こした。原因は不十分なテストや品質管理体制だという。厳密なはずの金融機関のテストプロセスは、なぜ致命的な欠陥を見逃したのか。（2026/4/7）

AI推進担当者の苦悩と本音
「生成AI全社導入」の無理難題で疲弊する情シス　大事故を防ぐ“防衛策”は？
経営層からのお達しでAI導入を進める情シス部門やDX推進部門。一方で現場はセキュリティリスクや人材不足など、さまざまな課題に直面している。調査から見えた推進の阻害要因と、解決への道筋を解説する。（2026/3/25）

開発プロセス自動化の6つの教訓
VS Code「週次リリース」の衝撃　AIエージェントが変えたMicrosoft流開発
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。（2026/3/23）

“データ周り業務”を改善する【後編】
だから集めたデータが無駄になる　報われない情シスがやるべきことは？
データ活用の重要性が高まっている。しかしAWSの専門家は、企業には「データを集めれば価値が生まれる」などの誤解があると指摘する。誤解をどのように改善につなげるかと合わせて詳しく紹介する。（2026/3/22）

“データ周り業務”を改善する【前編】
情シス部門の「データメンテ疲れ」が深刻化　その理由は？
生成AIやデータ活用の拡大に伴い、企業ではデータ整備の負担が増えつつある。Sansanの調査からは、データメンテナンス業務が、本来注力すべきIT業務を圧迫している実態が浮き彫りになった。（2026/3/21）

1日2回の点検という重荷
138店舗の「温度巡回」が消える日ベイシアを動かした“人手不足の限界”
小売業に課せられている「厳格な温度管理」。人手不足に喘ぐ現場で、150台もの温度計を巡回するアナログ運用はもはや限界だ。ベイシアが決断したIoT導入の裏側を読み解く。（2026/2/27）

AIコーディング時代の「必須教養」
GitHubで「TypeScript」が急成長した理由　Pythonを抜いた“真価”に迫る
2025年、GitHubにおける「最も成長している言語」の座を「TypeScript」が獲得した。なぜこの変化が起きたのか。「Python」すら押しのけてTypeScriptが選ばれた理由は何か。その技術的必然を解説する。（2026/2/11）

「AIスロップ」が招く意思決定の崩壊
新たな技術的負債「AI生成のごみデータ」が社内を埋め尽くす
「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。（2026/1/31）

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）

“市民開発者”との協働を成功させるポイントとは
「脱Excel」をローコード／ノーコード開発で進めるヒントが詰まったホワイトペーパー3選
ローコード／ノーコード開発を採用することで、企業のIT人材不足やExcel管理の限界を打破できる可能性がある。JALをはじめとした企業の業務改善の事例や、開発のポイントをまとめたホワイトペーパーを3本紹介する。（2026/1/28）

実利用数で判明した「2025年の覇権ツール」
「負け組」技術を選んでいないか？　データが示すWeb開発の“真の勝者”
技術トレンドの読み違えは、将来の「技術的負債」と「エンジニア採用難」に直結する。数百万サイトの追跡調査で判明した、口先だけの流行ではない「実戦で選ばれているWeb技術」の勝者を公開する。（2026/1/10）

「現場の魔法」を「会社の武器」に変える
「脱Excel」はなぜ現場に潰されるのか　反発を封じる“3つの論理”
「Excel」は現場にとって魔法のつえだが、情シスにとっては管理不能な「時限爆弾」だ。現場の猛反発を抑え、安全に「脱Excel」を進めるためのロードマップを提示する。（2026/1/6）

IT部門が悲鳴
情シスを追い詰める“サブスク疲れ”から脱出　明日から使える3つの実践策とは
AIツールやSaaSの導入が急増し、企業のIT部門では“サブスク疲れ”が広がっている。Bain、PwC、Gartnerの調査をもとに、課題の構造と実践的な対応策を解説する。（2025/12/17）

コード生成の裏で生まれる「新たな苦役」
「生成AIは脅威」が4割　開発者が吐露した“楽になった仕事”と“増えた負担”
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。（2025/12/16）

「PoC貧乏」から脱出するには？
生成AIを“全社展開”できない85％の企業が陥った「わな」
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。（2025/12/11）

「中央集権」の限界とリスク
「データ集約」はリスクだらけ？　分散型データセンターが“必然”になる理由
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。（2025/12/10）

あの動画をサクッと理解する
Linuxの創始者トーバルズ氏が語る、AIや開発の”これから”を3分でまとめ
業務の参考にあの動画を見たい、しかし時間がない、英語だから難しそう。そんな忙しいユーザーがサクッと動画を理解できるようポイントをまとめた。今回はLinuxの創始者が語るLinuxの発展とAIの開発への影響だ。（2025/12/8）

企業の成長を止めかねない技術的負債【後編】
膨らむ「技術的負債」をどう削減する？　今すぐ始める自己診断と解消策
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。（2025/11/27）

AIツールは中堅エンジニアを超えるか？
「さすがにここはAIに任せられない」　システム開発現場のAI活用の実態
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。（2025/11/10）

ゲーム会社の生成AI活用
カプコンがゲームのアイデア創出に「ADK」「Gemini」を採用　その活用方法は
ゲーム会社のカプコンは、Googleの「Agent Development Kit」（ADK）や「Gemini」などのAIツールをゲームの企画立案の際に利用する。同社が生成AI技術を利用する狙いとは。（2025/11/10）

非エンジニアでもテストケースを作成
損保ジャパンのDXを支えるテスト自動化ツール、その効果とは
リリース速度と品質の両立は、システム開発での悩みの種だ。損保ジャパンは保険金支払いシステムの開発でこの課題に直面し、AIエージェント搭載のテスト自動化ツール「Autify Nexus」を導入した。その効果とは。（2025/10/17）

顧客体験も従業員体験も向上させる
顧客サービスで“価値”を最大化する「AI活用の4領域」 Gartnerが提言
Gartnerは、カスタマーサービスやカスタマーサポート部門において、AI活用で最も価値が高いユースケースを特定したと発表した。（2025/10/11）

日本人はAIを信頼できない？
技術は十分、足りないのは“腹のくくり方”――日本企業のAI課題
ある調査では、世界企業の4分の3がAIツールを「業務に不可欠」だと見なしている。この潮流の一方で、日本が活用度と信頼度の両面で世界から遅れている実態が明らかになった。日本企業が後れを取っている原因とは。（2025/10/7）

製造業での生成AI活用8事例【前編】
「生成AI」が“勘と経験”に頼る製造業の救い主に　劇的に変わる活用例4選
製造業は厳しい競争を生き抜くために、効率性の向上やコスト削減が喫緊の課題だ。そのためには、生成AIツールの利用が有効になる。具体的な活用方法とは何か。（2025/7/11）

AIが支援するデータ活用
“宝の持ち腐れ”状態のデータをどう変える？　スタートアップの挑戦事例3選
膨大なデータを抱えていながら、その大半を活用できないまま“塩漬け”にしている状態は、企業に共通する悩みだ。この「宝の持ち腐れ」状態を、AI技術で解決しようとするスタートアップの事例を紹介する。（2025/6/26）

本当に安全なVPNとは【第4回】
VPNを使うなら「IPsec」と「SSL」のどちらを選ぶべき？
セキュアな通信を実現するVPN技術において、プロトコルの選択は重要だ。代表的なVPNプロトコルであるIPsecとSSLのどちらを選べばいいのか。（2025/6/24）

製造現場を変える8つの変化
AI、クラウド、5G――産業界でもう始まっている「自動化革命」に乗り遅れるな
産業界ではAI技術による自動化、クラウドサービス、5Gなど高速通信の融合が進んでおり、有識者は「新たな変革が迫っている」と分析する。産業界で今起こっている8つの変化を紹介する。（2025/6/23）

「できない理由」はもうない
今からでも遅くない？　「生成AI」「ノーコード」で乗り越える“2025年の崖”
年間最大12兆円もの経済的損失を発生させるという「2025年の崖」問題。ノウハウの不足やレガシーシステムのブラックボックス化を乗り越え、DXを推進する上で、生成AIやノーコードツールの活用が有効だ。（2025/5/26）

バグ修正と予防のポイント【後編】
“バグゼロ”を目指す開発戦略　予防のためのベストプラクティス10選
開発チームがバグ修正に追われる日々から脱却するには、バグの発生を未然に防ぐ取り組みが不可欠だ。開発プロセス全体にわたってバグの発生要因を断つ10個の予防策を解説する。（2025/4/24）

バグ修正と予防のポイント【前編】
「またあのバグ？」を防ぐ　原因を根本から取り除くベストプラクティス10選
バグ修正に追われて本来の開発が進まないという状況は避けたいものだが、バグを完全に排除することは難しい。修正したはずのバグが再発する“悲劇”を繰り返さないための、効果的なバグ修正方法とは。（2025/4/17）