「検索」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

”ひとり情シス”を救うRAG活用術【第1回】
【マンガ付き】ひとり情シス支援の第一人者が教える”中堅中小企業こそRAGを使うべき理由”
属人化、情報のサイロ化、人手不足――。中堅中小企業が抱えるさまざまな課題を”ひとり情シス”が解消する選択肢として、ひとり情シス協会の事務局長、清水 博氏はRAGの活用事例を挙げる。その理由は。（2026/8/7）

既存ツールを使い倒す現実的な選択
“脱Excel”を待ち受ける乱立問題　カカクコムが新ツール導入を見送った理由
現場部門の「新しいツールを導入したい」という要求は、情報システム部門の負担になり得る。しかしカカクコムの経理部門は、“個別導入のつけ”を危惧し、既存システムの徹底活用を選んだ。その背景とは。（2026/8/7）

「AIのせい」は通用しない
なぜAnthropicの「Claude」は暴走し、現実の企業をハッキングしたのか
Anthropicの「Claude」が制御から外れ、現実世界のシステムにサイバー攻撃を仕掛けるインシデントが発生した。AIが現実社会を「ただのシミュレーション」と誤認してしまった背景と、企業が取るべき対策とは。（2026/8/6）

「技術的に正しい」が間違いを犯す
AIガバナンスに人文学が必要な理由
IBMのディスティングイッシュトエンジニア、ジェフ・クルム氏は、生成AIの活用が広がるほど、人文学の知識が重要になると指摘する。その理由は。（2026/8/6）

AI時代の新たな「集客の壁」
「ChatGPT」は人間の17倍口コミを読む　AI独自のWeb検索ルールとは？
従来のSEO対策だけでは、情報がAI検索に拾われない恐れがある。ChatGPTを構成する3種のクローラーの挙動を分析したところ、人間の閲覧とは全く異なるパターンが浮き彫りになった。どう対策すべきか。（2026/8/6）

情シスの負荷をAIで減らす
ひとり情シスの負荷を減らす　生成AIを「優秀な部下」に変える活用例6選
少人数で運営する情報システム部門が生成AIを活用し、問い合わせ対応や障害調査、文書作成などの負荷を減らす方法6つを紹介する。業務を「判断」と「作業」に分け、調査や下書きをAIに任せることがポイントだ。（2026/8/6）

工場のダウンタイムをどうなくすか
障害対処をAIで自動化　TDK子会社が語る「自律型」予知保全システムの裏側
製造業において、機械の想定外の停止は損失に直結する。復旧に向けた調査や手配の非効率さが課題になる中、TDK SensEIはAWSを活用した自律型の「AIエージェント」を用いて、保守を自動化するシステムを構築した。（2026/8/5）

満足度8割でもROIに壁
継続利用は4割どまり　M365 Copilotが「効く業務」と期待外れの境界
Microsoft 365 Copilotのユーザー調査からは、ツールへの満足度の高さがうかがえる。しかし費用対効果の面ではどうか。同ツールを使って「効果が出やすい業務」や「評価が下がりやすい場面」を整理する。（2026/8/5）

報告書作成時間を80％削減　受注率15pt向上
AIエージェント成功の鍵は「社長の朝のルーティン」　ジャロックの営業AI定着術
セールスフォース・ジャパンは、物流機器を手掛けるジャロックが「Agentforce」を営業活動に導入し、受注率15ポイント向上、報告書作成時間を80％削減したと発表した。（2026/8/4）

「オンプレかクラウドか」に対する第3の選択肢
AI開発は高過ぎる？　“オーバースペック問題”を解消するOracleの新製品
機密データを扱うAI開発では、データを自社にとどめるデータレジデンシの要件が重荷となる。高額な専用インフラを導入できない中小企業に向けて、Oracleが提示した新たな選択肢とは。（2026/7/31）

誤情報拡散の影に「過信」あり
偽情報や誤情報の拡散経験者は「リテラシーテスト全問不正解」が2倍　総務省
総務省は全国5640人を対象としたICTリテラシー実態調査を実施した。偽情報や誤情報を拡散した人は未経験者に比べ、テストの全問不正解率が約2倍に上り、情報に対する過信と拡散行動の相関が浮き彫りになった。（2026/7/31）

「何でもできるエンジニア」ではない
Palantir出身者が明かす「FDE」の正体　情シスが押さえる任せ方と選定
AIエージェント開発企業Sierraのナタリー・ミューラー氏は、生成AIを顧客の業務に定着させる「FDE」の役割や貢献の仕方について解説した。情シスがFDEを利用する場合はどうすればいいのか。（2026/7/31）

IBMが示す生成AI最適化の新常識
ファインチューニングはもう不要　IBMが解説する「モデル最適化の5ステップ」
「とりあえずファインチューニング」の時代はもう終わったのか？　IBMのマーティン・キーン氏が、ファインチューニングの位置付けの変化について説明した。さらに、実務で推奨されるモデル最適化の手順を紹介した。（2026/7/30）

約80人が利用するナレッジ基盤を再構築
担当者1人で数十年分のトラブル事例DBを再構築　日揮グローバルの選定術
日揮グローバルは、数十年分のトラブル事例をジャストシステムのクラウドデータベース「JUST.DB」へ移行した。従来ツールが自社の方針で使用停止となったことを契機に選定したツールの決め手は。（2026/7/30）

DXを“小さな自動化”で終わらせない
「1日1分の作業削減」に意味はある？　DXが進まない「2つのワナ」と成果を生むKPI
デジタルツールや研修を導入しても、DXの成果が現場や経営に表れない場合がある。DX施策を実際の価値につなげるためのKPI設定のコツを紹介する。（2026/7/28）

選定時の8つのポイント
レガシー移行ツール6選　AWS、IBM製品は何ができて何ができないのか
企業のレガシーシステム刷新を支援する製品やサービスが広がっている。本稿では、AIによるコード変換や移行計画、API化などを支援する6製品の特徴と、選定時に確認すべき8つのポイントを紹介する。（2026/7/27）

「認知の降伏」と3つの落とし穴に注意
「説明できないならリリースしない」　Googleディレクターが説くAI開発の原則
Google Cloud AIディレクターのアディ・オスマニ氏は、AIエージェント時代のエンジニアには、「AIより速くコードを書く」といったスキルではなく、別のスキルを持つことが重要になると説明する。（2026/7/27）

ゼロトラストで守る機密情報
厚労省の“パンク寸前”な情報公開事務　Oracleの「生成AI」でどう変わる？
開示請求の増加と事案の複雑化によって、厚生労働省の情報公開事務は手作業による限界を迎えつつある。これに対し、厚生労働省はOracleのサービスを用いてAI活用システムを開発した。どのように現場を救うのか。（2026/7/27）

IBMが解説
生成AIの「勘違い」5選　ハルシネーション率やAIエージェントの限界は
IBMのマーティン・キーン氏は、AIを巡る5つの誤解を紹介した。最新モデルの進化を踏まえつつ、企業が設計や運用で注意すべき点も解説した。（2026/7/24）

現場を変え過ぎないDXの裏側
見た目はそのまま、中身はデジタル　西尾市が挑む“現場の負担を増やさない”行政DX
愛知県西尾市役所は、帳票デジタル化サービス「そのままDX」の活用を開始したと発表した。同市がそのままDXを導入した決め手は。（2026/7/24）

DX動向調査2026
効率化91.6％、でも売り上げ向上3.9％　IPA調査に学ぶDXの落とし穴
情報処理推進機構（IPA）は国内企業1799社を対象とした「DX動向調査2026」の要点を公表した。本稿は、調査結果を基に、情シス担当者が「今すぐ取り入れたいお薦めアクション」6つを紹介する。（2026/7/23）

大規模障害から学んだ教訓
お得な「スポットインスタンス」を95％活用　大手旅行検索サイトのAWS運用術
旅行検索サービスのSkyscannerは月間1億6000万人超の利用者を抱える。モノリシックなシステムからコンテナへの移行を経て、障害耐性を高めたセルベースアーキテクチャに到達するまでの軌跡を紹介する。（2026/7/23）

AIの自動改善で正解率が68％から80.2％に
もうトークンは燃やさない　AIエージェントの精度を上げるドメイン知識の組み込み方
AIエージェントの「自己改善」や、処理を繰り返す「ループ」への関心が高まっている。本稿は、自己改善で無駄なトークン消費を防ぎ、AIシステムの品質を継続的に高める方法を紹介する。（2026/7/23）

「想定問答」作成の裏側
深夜残業の温床　“国会答弁”の過酷な業務はAWSの「生成AI」で救えるか？
国家公務員の重い負担になっている国会答弁の「想定問答」作成。この過酷な業務を救うために、ある中央省庁がAWSと組んで、短期間で高い評価を得る生成AIアプリケーションを開発した。開発を成功に導いた工夫とは。（2026/7/23）

Officeライセンスを将来7割削減へ
「仕事はOfficeで行うもの」　創業100年超の住宅企業が「脱Office」できた5つのコツ
1910年創業の住宅関連企業ヤマネホールディングスは、Google WorkspaceとGeminiの全社導入を進めている。将来的にMicrosoft Officeのライセンスを約7割削減する方針だ。（2026/7/23）

ハルシネーションだけが原因ではない
「もっともらしい誤答」にイラつく前に　RAGの回答精度を高める3つの鉄則
IBMのデータサイエンティスト、シャド・グリフィン氏は、複雑な社内文書を扱うRAGで失敗を防ぐデータ設計術3つのポイントを紹介した。（2026/7/22）

DX推進の近道
なぜ府中市の職員は「使ってみたい」と言ったのか　AI-OCR定着の裏側
自治体や企業で課題となる紙書類のデータ化が、現場のITへの抵抗感から頓挫するケースは少なくない。広島県府中市が「完全なペーパーレス化」にこだわらず、現場主導のDXに成功した舞台裏とは。（2026/7/22）

重いデータ変換処理を廃止
トヨタが直面したRAGの限界　AWS「AgentCore」で実現するエージェント型AIとは
外部データを取り込んでAIモデルの精度を上げるRAGは、頻繁な情報更新が発生する状況では運用負担が重くなる弱点がある。トヨタ北米法人は販売店向けAIツールにおいて、この壁をどう克服しようとしているのか。（2026/7/21）

情シスが注目したい6つの改革
ゲーム販売の分断を防ぐ　カプコンが生成AI導入の前にデータ基盤を刷新した理由
クラウド移行の目的を、処理性能や拡張性の向上だけに置くと、情シスの運用負荷は残り続ける。カプコンはサーバ運用、データ連携、障害復旧まで見直した。仕事を本当に減らす移行には何が必要なのか。（2026/7/17）

仕事を奪われないための備え
AIに仕事を奪われる人、奪われない人　分かれ目となる「4つの能力」とは
Google Xで最高事業責任者を務めたモー・ガウダット氏は、今後2〜3年で雇用市場が大きく変化すると予測し、AI時代に個人と企業が身に付けるべき4つの能力を示した。（2026/7/17）

「クラウドAI」に潜む2大リスク
なぜ今ローカルAIなのか　NVIDIAも注視するその実力と「使い分け」の落とし穴
企業で生成AIの活用が進み、機密データを扱う場面が増える中、AIを社内端末やサーバで実行する「ローカルAI」への関心が高まっている。一方、導入に当たっては課題もある。ローカルAIを導入するための秘訣とは。（2026/7/16）

AI時代に求められる新機軸のセキュリティ
AI導入を急ぐ企業に迫る「静かな崩壊」　被害を最小化するレジリエンスの鉄則とは？
企業の88％がAIを活用する中、従来型とは異なる攻撃手法が情シスの死角となっている。会話を通じた操作やRAG経由の漏えいなど、既存ツールでは防げない脅威の正体とは。被害を最小化する防御戦略の核心に迫る。（2026/7/16）

統制と利便性を両立する最適解
横行する「野良AI」の恐怖　三菱重工が全社AIインフラを“自作”した本当の理由
各事業部門が独自に生成AIを導入する「野良AI」は、セキュリティ統制を破壊する重大なリスクだ。この危機に直面した三菱重工業が、全社共通のAIシステムを内製した理由に迫る。（2026/7/16）

「避けられない試練」だった契約書チェックを効率化
契約書レビュー時間を3分の1短縮　富士フイルムHDがWordで実現した法務DX
富士フイルムホールディングスは、法務向け文書編集ツール「BoostDraft」を導入し、契約書レビュー時間を約3分の1短縮した。レビュー時間の短縮以外に得られた効果は。（2026/7/16）

見栄えだけのAI活用が迎える限界
GitLabのCIOが警告　「トークン消費量」で成果を測る企業が陥る問題とは？
企業のAI活用において、トークン消費量を競う「トークンマキシング」という見栄えだけの指標が広がりつつある。GitLabはこの方針を警戒し、明確に拒絶している。表面的な目標が引き起こす、企業の誤った行動とは。（2026/7/15）

レガシー移行成功の裏で
実は厄介な「旧システム」の廃止　レガシー移行の盲点となる4つのリスクは
レガシーシステムの刷新は、新システムの稼働だけでは完了しない。旧システムを安全に停止するに当たって解消しておくべき4つのリスクを紹介する。（2026/7/15）

「完了」は1割未満
流通業740人調査で分かったペーパーレス化の残念な実態　反対派の言い分は？
LINE WORKSは、流通業740人を対象としたペーパーレス化の実態調査を実施した。ペーパーレス化を完了した企業は1割未満にとどまり、5割弱の企業では、紙書類の削減効果が見られないことが分かった。（2026/7/15）

生成AIで業務効率化と提案力向上へ
ろうきん、全職員3000人に生成AIを導入　「無理なく利用できる」ツール選定の勘所
Allganizeは、中央労働金庫が全職員約3000人向けの生成AI活用基盤として「Alli LLM App Market」を導入し、全部署で利用を開始したと発表した。導入までの道のりや施策を紹介する。（2026/7/15）

頓挫、形骸化…DXプロジェクトの危機にあの会社は何を決断した？
「僕はもう諦めていました」　DUNLOPの手順書DXが息を吹き返すまで
DUNLOP（社名：住友ゴム工業）は、サービスの導入を通じて作業手順書の標準化と作業指導の効率化を進めている。利用者は拡大する一方、社内からは反発を招いた。サービスの導入でぶつかった壁と乗り越え方を担当者に聞いた。（2026/7/22）

問い合わせ対応月1580時間削減
Copilot Studioがここまで使えた　大林組「作り込まない」AIの成果
大林組は、BIMソフト「Revit」に関する社内問い合わせを自動化するAIエージェントを構築した。Microsoft Copilot Studioを使い、約1.5カ月でMVPを開発した背景とメリットを紹介する。（2026/7/14）

入力トークンを8万3000から4900に
入力トークンを94％削減　大手小売のエンジニアが構築したローカル検索の仕組み
英国の小売大手企業のエンジニアは、AIコーディングツールに送るコードを選別するローカル検索インデックスを構築。1回当たりの入力トークンを約8万3000から4900へ減らし、94％削減した。その裏側を紹介する。（2026/7/13）

巨大データセンターの限界
Microsoft向けに“原発”を再稼働？　AI成長を阻む「電力危機」の深刻度
AI技術の爆発的な普及によって、データセンターの消費電力が急増し、地域の電力網が限界に達しつつある。この深刻な電力不足を回避するため、巨大IT企業はかつてない対策に乗り出した。どのような動きなのか。（2026/7/13）

1年かかる見込みのコード解析が1週間に
会社支給AIは現場で“無能”？　ロームが「Gemini」に乗り換えた理由と効果
業務効率化のためにAIツールを導入しても、専門的な業務では十分に活用できないケースがある。大手半導体メーカーのロームが、「Gemini」に切り替えて半導体開発の専門業務で成果を導き出した方法は。（2026/7/13）

AI開発は“Python一強”ではない
JavaエンジニアはAI時代でも輝ける　LLMを組み込む3ステップとは
生成AI活用において、これまで培ってきた「Java」の開発スキルは無駄になることはない。大規模な本番稼働にも適合する、Java向けフレームワークの実力と具体的な実装手順とは。（2026/7/11）

AIエージェントの能力を拡張
MCPとSkills、何が違う？　AIエージェント拡張“2大手法”の使い分け方
AIエージェントの能力を拡張する仕組みとして注目されるMCPとSkillsについて、Red Hatのシニアデベロッパーアドボケイトが役割の違いや用途を解説した。（2026/7/10）

AI時代のブラウザ戦略
AI検索で加速する情報の社外流出　従来のブラウザ制御が通用しない理由
生成AIが質問に直接回答する「AI検索」の普及に伴い、業務情報が外部サービスへ意図せず送信されるリスクが高まっている。情報システム部門が取り組むべき施策を整理する。（2026/7/10）

「アクセス集中」をどうさばくか
“W杯の熱狂”とビッグセールが重なったら？　Amazonが挑む「パニック予測」
ブラックフライデーセールなどの急激なトラフィック増に対し、負荷検出後のシステム拡張では限界がある。Amazon.comは機械学習を用いて、いかに数千のサービスを事前拡張しているのか。（2026/7/9）

『【令和８年度】 いちばんやさしい 基本情報技術者』出張版：
【基本情報技術者試験】ある日突然データが人質に？　企業を狙う「ランサムウェア」の脅威
ITの基礎理論から経営・マネジメントまで幅広い知識が問われる国家資格「基本情報技術者試験」。IT担当者が直面しやすいテーマを取り上げ、図解を交えながら実践的な知識を解説します。今回は、技術的脅威の中でも被害に遭いやすいマルウェアによる攻撃や、Webサイトに仕掛けられる手口について取り上げます。（2026/7/23）

膨大な市場データを業務ワークフローへ
情報収集は待ちから自動へ　IDCが業務ツール直結の独自知能基盤を投入
調査レポートを読み込む時間はもう不要だ。IDCが発表した「IDC Quanta」は、150億超のデータと専門家の知見をメールやAIツールへ統合する。根拠ある意思決定を加速させる、新たな武器の全容を明かす。（2026/7/8）

ばらばらで制御不能なAIを生まない
AWSやAzureの枠を超える？　「AIのサイロ化」を断つマルチエージェント構成とは
社内で用途の異なるAIエージェントが乱立し、個別に運用され続けることで、複雑なビジネス要求を処理し切れなくなるリスクがある。AIエージェント同士を自律的に連携させ、安全に管理するための仕組みとは。（2026/7/8）

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