「検索」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

クラウドサービスの複雑な相互依存関係
Google Cloudの大規模障害で浮き彫りになった「隠れた単一障害点」とは？
Googleで発生したAPIの誤設定が、世界中のサービスに障害を引き起こした。この障害は、ネットワークインフラの複雑な相互依存関係について重要な教訓を示していると専門家は指摘する。何が問題なのか。（2025/7/25）

GoogleのAI戦略を読み解く【前編】
Google検索の「AI Mode」始動――検索市場の主導権は誰の手に？
OpenAIやPerplexity AIなど新興勢力の台頭で揺れる検索市場。検索大手のGoogleも新機能「AI Mode」を発表して存在感を強めている。AI時代の検索の行方を考察する。（2025/7/25）

「LaaS」とは【前編】
クラウド型ログ管理「LaaS」とは何か？　「SIEM」との違いは
システムが複雑化している中、ログデータを分析し、不具合や攻撃を「先読み」することが重要だ。ログ管理ができるサービスとして「LaaS」がある。LaaSとは何かを見てみよう。（2025/7/25）

AIの実用性を再考する【前編】
現場で使えるのは「万能なAIエージェント」よりも“あれ”？
AIエージェントが企業の関心を集めると同時に、その課題も浮き彫りになっている。現場で成果を上げるAIシステムとは、具体的にどのようなものなのか、（2025/7/23）

「自社データを生かすAI」の設計【後編】
「RAG」導入に成功する企業の“6つのベストプラクティス”
LLMの信頼性や業務適用性を高める技術として注目される「RAG」。その効果を最大限に引き出すための6つのベストプラクティスとは。（2025/7/22）

ルーターを基本から理解する【第4回】
「放置状態のルーター」はなぜ危ない？　狙われる“4つの侵入口”
ルーターは、家庭から企業まであらゆるネットワークに欠かせない機器だが、利便性の裏に見逃せないセキュリティリスクが潜んでいることには注意が必要だ。特に対策が必要な点は何か。（2025/7/19）

シンクライアントとしてタブレットを使う【後編】
タブレットを「シンクライアント」化するのにお勧めな利用シーンとは？
タブレットを「シンクライアント」化して、仮想デスクトップに接続する使い方は、特定の場面で特に効果を発揮し得る。タブレットの強みを生かせる、具体的な活用場面を取り上げる。（2025/7/11）

「自社データを生かすAI」の設計【前編】
なぜ「RAG」導入は思い通りに進まない？　企業が直面する“5つの壁”
企業のナレッジや最新情報をLLMに取り込む手法として、「RAG」の採用が広がっている。LLMの限界を補完する有効なアプローチである一方、企業は実装段階で幾つかの課題に直面する。（2025/7/15）

生成AIを支えるRAGの裏側【後編】
「RAGの精度がイマイチ」なら試してみるべき“改善のヒント”はこれだ
AIシステムの裏側に広く採用されている「RAG」だが、期待した精度が出ないケースも少なくない。RAGの構築から評価までのステップと、検索精度を最大化するために押さえるべきポイントを解説する。（2025/7/9）

組織の変革に欠かせない
生成AIの知識を補う「RAG」の魅力とは？　企業はどう使っている？
「RAG」（検索拡張生成）は大規模言語モデル（LLM）に外部知識を組み合わせ、より精度の高いアウトプットを可能にする技術だ。RAGを導入し、成果を上げる企業の取り組みを紹介する。（2025/7/7）

ポート番号とその役割【後編】
「8080」や「993」　どこかで見た“あの数字”の正体
「ポート番号」は、通信の仕組みを理解する上で欠かせない基礎知識だ。「8080番ポートとは何か」「プロキシのポートは」など、ポート番号を理解するための基本を解説する。（2025/7/5）

データセンターは“1つのPC”？
NVIDIAが切り開く“AIファクトリー革命”――次世代データセンターの主役は誰だ
AI技術の進化を支えるGPU分野で、市場をけん引しているのがNVIDIAだ。同社は「AIファクトリー」構想で何を目指そうとしているのか。従来のデータセンターやコンピュータはどう変わっていくのか。（2025/7/3）

LLMの限界と“次のAI”【前編】
いまさら聞けないLLMの仕組みと5つの“限界”
生成AIを支える大規模言語モデル（LLM）の進化が目覚ましい。一方で、無視できない幾つかの課題も明らかになってきた。LLMの概要と、根本に存在する5つの課題を解説する。（2025/7/3）

生成AIを支えるRAGの裏側【前編】
「RAGがうまくいかない」のはなぜ？　精度を高める“チャンキング”のこつ
「RAGの構築が上手くいかない」と悩む企業は、データを見直すべき可能性がある。RAGの精度を高めるために欠かせないデータの前処理プロセスについて解説する。（2025/7/2）

Googleが見据えるAI市場の今後
なぜあえてオンプレミス？　Gemini新モデルで浮上するAIの“クラウド離れ”
LLM「Gemini」がオンプレミス環境で利用できるようになる計画をGoogleが明らかにした。発表からは、生成AI活用のステージが次の段階へ移りつつある状況が垣間見える。（2025/7/1）

「無停止」にこだわりぬく
AWSからGoogle Cloudへ　「にゃんこ大戦争」のインフラ“大引っ越し”の理由
スマートフォン向けゲームにゃんこ大戦争を提供するポノスは、サービスを中断することなくITインフラをAWSからGoogle Cloudに移行した。なぜ、どのように移行したのか。（2025/7/1）

航空会社のAI活用、束ねる人は？【後編】
Virgin Atlantic Airwaysの「偏見なしAI活用」　支えている製品は
顧客体験向上のために人工知能（AI）技術利用に力を入れる英国の航空会社Virgin Atlantic Airways。同社はどのような方針で製品を採用しているのか。（2025/6/27）

IDPとは何か【前編】
手作業の書類処理は卒業　「IDP」（インテリジェントドキュメント処理）とは？
業務で発生するさまざまな形式のドキュメントを自動で処理する技術「IDP」は、多様な業務や分野での活躍が見込める。その仕組みと主要機能、具体的な活用例を紹介する。（2025/6/19）

リアルユーザーモニタリング（RUM）とは【後編】
ユーザー行動の監視でUXが向上　見落とされがちな「最後にやるべきこと」とは
「リアルユーザーモニタリング」（RUM）ツールを利用することで組織はさまざまなメリットを得られる。しかし、導入や運用に当たって注意すべき点もある。どのようなことなのか。RUM実践ガイドをお届けする。（2025/6/26）

“AI格差時代”を生き抜くには【前編】
AWSが仕掛ける「AI人材10万人プロジェクト」の真意は？
企業がAI技術の導入に意欲を示す一方で、「スキル不足」が大きな障壁となっている。AWSは英国で10万人規模のAI技術活用スキルの教育プログラムを展開し、この課題の解消に取り組む。その狙いは何か。（2025/6/25）

リアルユーザーモニタリング（RUM）とは【中編】
「リアルユーザーモニタリング」と「合成モニタリング」の違いは？
Webサイトやアプリケーションの問題を洗い出して改善を図るためにはパフォーマンスモニタリングの手法である「リアルユーザーモニタリング」と「合成モニタリング」が有効だ。両者はどう違うのか。（2025/6/25）

リアルユーザーモニタリング（RUM）とは【前編】
UX向上の“魔法の手法”「RUM」　行動監視がユーザー体験を高める？
Webサイトやアプリケーションの応答が遅いと、ユーザーの離脱につながる恐れがある。その予防策の一つは「リアルユーザーモニタリング」（RUM）の実施だ。RUMとは何か。（2025/6/24）

IDPとは何か【後編】
手入力はもう終わり　書類処理を自動化する「IDP」ツール導入の手引
手作業の請求書処理をやめたい――。そのような声が上がる職場にお薦めなのがインテリジェントドキュメント処理（IDP）ツールだ。導入における課題や主要なIDPツールを紹介する。（2025/6/24）

AIエージェントの実態を探る【第1回】
“PoC倒れ”を防ぐ「AIエージェント」実装のポイントとは？
単なる業務効率化にとどまらない「AIエージェント」の本質的な価値とは何か。PoCから実運用へと進めるための勘所とは。AIエージェントを展開するAIベンダーPKSHA Technologyに聞いた。（2025/6/24）

加速するGoogleのAI開発【後編】
「Gemini 2.5 Pro」で何ができる？　Googleエコシステムの本気度は
2025年3月、Googleは新LLM「Gemini 2.5 Pro」の試験運用版を発表した。どのように業務に活用できるのか。Googleの各種サービスとの連携と併せて、その可能性を探る。（2025/6/23）

WindowsへのAI統合が本格化
Windowsに「AI」と「MCP」を組み込むMicrosoft、その真の狙い
Microsoftは、年次開発者イベント「Build 2025」でWindowsへのAI技術の全面的な統合を打ち出した。AI開発基盤「Windows AI Foundry」とは何か、「MCP」をWindowsに統合した狙いについて解説する。（2025/6/17）

オープンソースデータベース12選【第4回】
“オープンソース”を捨てた「MongoDB」「Redis」とは？　DBMS4選
プロプライエタリDBMSに代わって台頭してきたのは、オープンソースDBMSだけではない。利用条件が異なる「ソースアベイラブル」にライセンスを切り替える動きが、一部のDBMSで生じている。どのようなものなのか。（2025/6/18）

オープンソースデータベース12選【第3回】
サーバが“不要”なデータベース「SQLite」とは？　オープンソースDB4選
企業のデータ管理に欠かせないDBMS。オープンソースやそれに類似するソースアベイラブルなDBMSのうち、主要4製品と、それらの特徴やライセンス、用例、サポート体制などの概要をまとめた。（2025/6/16）

Google検索の進化に注目【後編】
SEO“だけ”ではもう勝てない？　Google検索の「AI Overviews」対策を考える
Google検索にAI機能「AI Overviews」が新しく組み込まれた。企業がコンテンツマーケティングを考える上で押さえておくべきポイントとは。（2025/6/13）

AI活用の現実的な選択肢【後編】
なぜ「LLM」ではなく「SLM」こそ企業にとって“実用的なAI”になるのか？
軽量で扱いやすいSLM（小規模言語モデル）への関心が高まっている。今後、LLMではなくSLMの重要性が高まるのはなぜなのか。専門家の意見を基に、SLMの実用性と将来性について考察する。（2025/6/11）

国際規格に準拠する8製品を紹介【後編】
DellやMicrosoftも提供　“徹底的”にデータを消去できるツール4選
PCを廃棄する際、安全かつ確実にデータを消去することは、企業のコンプライアンス順守において重要だ。そのために役立つデータ消去ソフトウェアやツールを4つ紹介する。（2025/7/7）

国際規格に準拠する8製品を紹介【前編】
迷ったらこれ　消去証明書の発行も抜かりない「データ消去」ソフトウェア4選
PCのリプレースや廃棄で必要になるのがデータの消去作業だ。安全かつ確実に機密情報を消去すると同時に、消去証明書を発行できるデータ消去ソフトウェアを4つ紹介する。（2025/7/1）

RAG実装のつまずきを回避
「RAGをそのまま導入」はダメ？　精度を上げる設計パターン3選
大規模言語モデル（LLM）と外部データを連携させて精度を高める「RAG」（検索拡張生成）の導入が進んでいる。その3つの設計パターンについて、RAG実装時の課題や設計パターンの選び方と併せて解説する。（2025/6/12）

Google検索の進化に注目【前編】
Google検索に「AI Overviews」が組み込まれた“本当の狙い”を読み解く
Google検索に新しく導入されたAI機能「AI Overviews」は、これまでの情報検索の在り方をどう変える存在なのか。Googleが見据える次世代の検索体験について考察する。（2025/6/6）

Active Directoryの構造とサービス【前編】
Active Directoryの「ドメイン」や「ドメインコントローラー」とは何か？
「Active Directory」は、企業のITシステムにおけるIDとアクセス管理の基本となる存在だ。ドメインをはじめ、Active Directoryを理解するための必須要素を解説する。（2025/6/5）

Windowsの印刷設定を解説【後編】
「Windowsの印刷」でエラーが起きたらどうする？　よくあるトラブルへの対処法
印刷トラブルは企業や従業員の生産性を低下させる。IT部門が印刷の待ち時間やエラーを素早く解決するための方法を、「Windows」の設定を例に説明する。（2025/5/27）

AIエージェント同士が協力する時代に
AIエージェント普及の鍵となるGoogleの「A2A」とは？　「MCP」との違いは
複数のAIエージェントが連携してタスクを遂行する時代に向けて、Googleはオープンプロトコル「Agent2Agent」（A2A）を発表した。その技術的な要点と、活用例を解説する。（2025/5/27）

北朝鮮の潜入エンジニアを見抜くには【前編】
同僚は北朝鮮の“スパイエンジニア”？　専門家もだまされる巧妙な潜入手口
北朝鮮のITエンジニアが、身分を偽って外国企業で就業する動きがある。どこに着目すれば見抜けるのか。北朝鮮のITエンジニアが標的とする企業の傾向や、潜入する際の手口を紹介する。（2025/5/27）

“暴走AI”の制御方法
AIはなぜ“うそ”をつく？　今すぐできる「ハルシネーション」対策はこれだ
AIモデルがもっともらしいうそや誤情報を生成する「ハルシネーション」を抑制することは、企業にとって喫緊の課題だ。発生の原因や、ハルシネーションを発生させないための取り組みを整理する。（2025/5/30）

2025年版ドキュメント管理ツール10選【後編】
AIとセキュリティで差がつく？　進化する文書管理ツールの最新トレンド
企業が「ドキュメント管理ツール」に求める要件は、ますます多様化、複雑化している。企業での利用に適した機能やAI機能、セキュリティ機能に優れたドキュメント管理ツールを紹介する。（2025/5/24）

AI時代の自動化を考察する【前編】
「AIエージェント」とは結局何者で、「RPA」と何が違うのか？
「RPA」と「AIエージェント」はどちらも業務効率化に役立つ技術だが、それぞれの特徴を正確に理解している人はどれだけいるだろうか。両者の基本的な仕組みを解説する。（2025/5/23）

2025年版ドキュメント管理ツール10選【前編】
Boxだけじゃない　知っておくべき5つのドキュメント管理ツール
テレワークの普及をきっかけに企業の「ドキュメント管理ツール」活用が進んだ。オフィス回帰、ハイブリッドワークなど働き方が多様化する中で改めてドキュメント管理の最適解を探る。（2025/5/23）

「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）

NLP、NLGとの違いは？
“人の意図を読めるAI”に不可欠な「NLU」とは？　役割と活用例を基礎から学ぶ
AIエージェントやAIチャットbotの開発を進める上で理解が必要なのが、人の話し言葉を理解するための技術「自然言語理解」（NLU）だ。本稿を通じて、NLUの仕組みと具体的な活用例を学ぼう。（2025/5/22）

Windowsの印刷設定を解説【前編】
IT担当者なら知っておきたい必須知識「Windowsの印刷設定」とは？
印刷時の待ち時間やエラーは業務効率を低下させる。企業が紙の使用量を削減しているとしても、IT部門は印刷がスムーズにできるように設定やトラブルシューティングを心得ておく必要がある。（2025/5/20）

AIの業務活用、どこまでできる？【後編】
「AIが記事を書く時代」はまだ来ない？　IT記者が主要LLMで検証してみた
LLMを用いた業務効率化が進む中で、「人間の仕事は代替される」という声も上がっている。実際のところはどうなのか。IT記者が複数のLLMを使って検証した。（2025/5/20）

Perplexityを徹底解説【後編】
“検索だけ”じゃない　検索AIツール「Perplexity」は何に使えるのか？
Perplexityは、単なる検索エンジンにとどまらず、幅広い用途に活用できるAIツールだ。代表的な活用例を7つ紹介する。（2025/5/15）

エージェント機能を強化
「Gemini 2.0」で何が変わる？　Googleの“マルチモーダルAI”の実力
Googleは「Gemini 2.0」において、テキストだけではなく画像や音声を生成できる「マルチモーダル出力」機能を実装し、さまざまな面での性能向上を実現した。この進化はAIアシスタントの利用シーンをどう広げるのか。（2025/5/13）

MicrosoftやGoogleと連携
DropboxがAI検索強化でライバルと手を組む“深い理由”
Dropboxが、AI搭載検索ツール「Dropbox Dash」に競合サービスとの横断検索を可能にする新機能を追加した。この動きの狙いと、クラウドストレージ業界全体で進む“新戦略”への移行とは。（2025/5/13）

一気におさらい　AIはじめて物語【第4回】
画像生成AIで裁判沙汰も　2022年からAIの歴史はこう変わった
2022年11月に「ChatGPT」が公開された。ChatGPTはさまざまな人工知能（AI）技術を礎としている。他にはどのような技術が登場したのか。その歴史をおさらいする。（2025/5/11）

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