「スキル」関連の事例・比較・解説などの記事一覧

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「塩漬けCOBOL」をAIで救い出す　IBMがメインフレーム特化のAIエージェントを放つ理由
IBMは、新型AIコーディングエージェント「IBM Bob」と、AIOps基盤「Concert」を発表した。単なる開発支援にとどまらず、複雑化したインフラ管理やガバナンス欠如といった企業の「痛点」を突く。AIスキル不足に悩む情シスが、レガシー資産をどうモダナイズすべきか、その現実的な解を示す。（2026/5/8）

研修修了率100％の企業はわずか6％
AI攻撃に危機感を抱く人は9割、対抗できる人は4割　調査が暴く従業員研修の穴
企業はAI技術を悪用したサイバー攻撃に危機感を募らせているものの、従業員が実際の脅威に対処できると考えるリーダーは4割に過ぎない。Fortinetの調査が浮き彫りにした、致命的なギャップの正体とは。（2026/5/8）

英NCSCが警告
「パッチのビッグウェーブがやってくる」　AI悪用で崩壊する脆弱性管理の常識
高性能AIの登場により、脆弱性発見のスピードが劇的に加速している。英NCSCは、蓄積された「技術的負債」がAIによって一気に暴かれ、かつてないパッチ適用サイクルが到来すると警告。情シス部門が考えるべきことは？（2026/5/8）

取りあえずの「現状維持」は危険
「まだ動く」が致命傷に　レガシーネットワークという“時限爆弾”が生むリスク
旧態依然としたレガシーネットワークを使い続けると、技術的制約がセキュリティリスクを高めるだけではなく、現代のビジネスに不可欠なツール活用の足を引っ張る要因になる。企業にもたらす「目に見えない損失」とは。（2026/5/7）

企業の成長を支える「1人目情シス」の実像
入社後の「こんなはずでは」を避ける　1人目情シスに求められる“身のこなし方”
テレワークの普及やDX、AI活用の拡大で企業のIT環境が複雑化する中、「1人目情シス」の重要性が高まっている。上場準備や組織拡大を背景に採用が進む一方、採用前後の期待とギャップには注意が必要だ。（2026/5/7）

特選プレミアムコンテンツガイド
「脱VMware」だけが正解じゃない　大混乱の運用現場とJRAの“逆張り”戦略
VMware製品の価格改定は、企業に深刻な打撃を与えた。しかし焦って「脱VMware」を進めると、運用リスクと現場の疲弊を招く恐れがある。JRAのVCF活用事例から最適解を探る。（2026/5/6）

レビュアーの9割が負担増
開発者本人が意味を説明できない……　AIコーディングが招く“品質崩壊”の危機
AIツールにコーディングを任せることで開発プロセスは短縮されたように見える。だが、開発者自身がソースコードの意図を理解しておらず、修正に追われる現場が後を絶たない。保守性が脅かされている実態とは。（2026/5/5）

AI時代に情シスとしての魅力をアップする
「正しいだけでは伝わらない」　情報システム部員の「伝える力」を磨く記事3選
AI活用が広がる中、文書作成や要約をAIに任せる場面は増えがちだ。一方、「自分の言葉で考え、伝える力」も重要だ。本稿では、情報システム部担当者に向けて、対人スキルや思考力に関する3つの記事を紹介する。（2026/5/3）

サイバーセキュリティのパラダイムシフト
Claude Mythosで激変するセキュリティの新ルール　勝敗を決めるのは「修復のスピード」
Anthropicが発表したAI「Claude Mythos」は、数千のゼロデイ脆弱性を自動で特定し攻撃手順まで生成する。一般公開が制限されるほどの破壊力を前に、情シスは「発見」より「修復」の速度を問われる時代に突入した。低リスクの欠陥を連鎖させ致命的な攻撃に変えるAIの脅威に、組織が取るべき生存戦略を解説する。（2026/5/1）

「意志ではなく仕組み」で伸ばす
忙しい情シスが学び続けるコツ　「1％の改善」を複利で効かせる方法
問い合わせ対応や障害対応に追われる情シス担当者の中には、学習を継続できず悩む人もいる。習慣科学の専門家ジェームズ・クリアー氏は、原因は意志の弱さではなく「続けられる仕組み」の不足にあると指摘する。（2026/5/1）

「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）

「仕事が変わる」時代の働き方
Duolingoのチェスコースは未経験2人がAIで開発――CEOのAI論は？
語学学習サービス「Duolingo」では、未経験の社員2人がAIで開発したチェスコースが毎日700万人に利用されている。それでもCEOはAI利用を人事評価に入れない。「AIを使うためにAIを使う」を避ける哲学とは。（2026/4/29）

企業向けAI基盤「Gemini Enterprise Agent Platform」発表
「質問に答えるAI」から「業務を動かすAI」へ　Googleの新AI基盤は何がすごい？
Googleは、企業向けAI基盤「Gemini Enterprise Agent Platform」を発表した。複数のAIエージェントを連携させ、企業データを活用しながら継続的に業務を実行する仕組みを提供する。（2026/4/29）

「私はこういう人間です」を発信できていますか？
われら”普通の会社員”は生き残れるのか　AI起業家が示す「価値を高める4大スキル」
AI時代と言われる中、「AIに置き換えられる人」にならないためには何をすればいいのか。英国の起業家ダニエル・プリーストリー氏が、「AI時代に自分の価値を高める4つのスキル」を紹介する。（2026/4/28）

AIによる「勝手なシステム操作」をどう防ぐか？
「OpenClaw使っていいですか？」と聞かれた情シスが真っ先に考えるべきこと
GitHubで史上最速の勢いを見せるAIエージェント基盤「OpenClaw」。LLMが自らコードを書き、システムを操作する「実行レイヤー」の登場は、従来のデータ保護の概念を根本から覆す。情シスは「誰がデータを見るか」ではなく「AIがどう判断し動くか」という未知の壁にどう立ち向かうべきか。（2026/4/28）

シャドーAIが招く静かな崩壊
情シスを追い詰める「ガバナンスなきAI導入」の代償とは？
「AIなんて発明されなければよかった」――最新調査でCIOの半数が本音を漏らすほど、AI導入に伴うセキュリティリスクが深刻化している。Copilotが悪用され既存の脆弱性が自動攻撃の道具と化すなど、情シスは利便性の代償として肥大化する攻撃面とガバナンス不足という、かつてない難題に直面している。（2026/4/28）

AI導入を阻む“熟達した無能力”
AWSエンジニアが「課題は何ですか？」と聞くのをやめた理由
AIで業務を効率化させたいが、社内の反発で身動きが取れない――。そのような反発はなぜ起こり、どのように対処すればいいのか。AWSのエンジニアは、「課題は何ですか？」と聞くことをやめたという。（2026/4/27）

思っていたほどマネジメントも悪くない
7割の抵抗感から一転　4割のエンジニアが「管理職」昇進で年収100万円増
専門職にとって、マネジメントへの転向は人間関係の壁などの不安が付きまとう。ところが就任後には、4割超が年収100万円増を実現し、やりがいを見いだしている。葛藤を乗り越えた先にあるキャリアの実態とは。（2026/4/25）

AI時代に生き残るには
LinkedIn CEOが説く「今後5年で需要が爆発的に増える意外な仕事」3選
「AIのせいで自分の仕事がなくなる」といった不安の声が聞こえてくるようになった。LinkedInのCEOは、キャリア構築における「5Cs」の重要性を説く。今後5年で需要が爆発的に増える3つの仕事とは？（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）

防御側の人間が攻撃に加担
そのセキュリティ対策企業は信用できる？　ランサムウェア被害で露呈した「支援企業リスク」
米司法省は2026年4月、ランサムウェア集団に協力したとして、サイバーインシデント対応代行企業の元社員が有罪を認めたと発表した。（2026/4/24）

「思考の相棒」として使えるかが分かれ目に
ExcelもAIも同じ――"使える人"と"使いこなす人"の決定的な違い
AIのせいで仕事が減ると言われる時代、評価される人材はAIを使って何をしているのか。その差を分ける“使い方”をAI Mindset創業者でニューヨーク大学の最高AIアーキテクトが紹介する。（2026/4/23）

技術者として現場に残ることで得られるものは
「管理職＝昇進」は正しいのか　情シスキャリアの本当の選択肢
情シスとして経験を積むほど、ある選択に直面する。「現場に残るか」「管理職になるか」だ。本稿は、Google Cloud AIディレクターのアディ・オスマニ氏の講演を基に、情シス人材のキャリア選択を整理する。（2026/4/22）

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）

アクセンチュアが調査
若手をAIで代替する企業は、10年後にスキルが断絶する
AIによって10年以内に仕事が消えると危惧する労働者が急増する一方、企業の対応は致命的に遅れている。アクセンチュアの調査によれば、スキル監査済みの企業はわずか26％にとどまり、現場では「勝手AI」が横行している。（2026/4/22）

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）

ヌーラボ調査が示す組織活用の壁
生成AIで広がる「AI孤立」――個人だけが効率化、チームは置き去りの現実
業務効率化における生成AIの恩恵は、一部の個人にとどまっているのが実態だ。調査から、スキルの差による現場の摩擦や「AI孤立」といった深刻な課題が浮き彫りになった。組織全体の生産性を底上げする解決策とは。（2026/4/22）

淘汰されない自分になる
「AIのせいで仕事がなくなるかも」――奪われる人と残る人、何が違うのか
AIの普及で「仕事がなくなるかも」という不安が広がっている。一方、AIツールベンダーのCEOや起業家は、より構造的な変化を指摘する。本稿では専門家の発言を基に、「AI耐性」を身に付けるための戦略を紹介する。（2026/4/22）

「AI活用」から「AI共創」へ
ドバイ政府が5万人にたたき込む「職種別AIリスキリング」の全貌
ドバイ政府が全職員5万人を対象とした大規模AI教育プログラムを始動。単なるリテラシー教育ではなく、職種別の高度なスキル習得とガバナンス強化を並行して進める「AI+」計画。インフラ投資以上に「人間」を重視するこの国家戦略が、日本の情シスやDXリーダーに突きつける組織変革のヒントとは。（2026/4/20）

データセンターが「戦場」になる時代
ドローンがAWSを物理攻撃　一極集中リスクに情シスはどう備えるか
元フランス空軍少将が、データセンターへの物理攻撃という衝撃的なシナリオを基に、特定クラウドへの過度な依存がはらむ経営リスクを警告。大手3社が市場の7割を占める現状は、軍事的には「脆い構造」であると断じる。（2026/4/18）

「クラウドネイティブ」運用にも慌てない
VM運用の知見をKubernetesに転用　IT管理者のためのクラウドネイティブ移行術
システムのクラウドネイティブ化が進み、IT管理者は「Kubernetes」という未知の領域に直面している。Microsoftが提唱するのは「既存スキルの転用」だ。VM運用で培ったDNSや通信制御の知見をどう適応させるべきか。（2026/4/17）

「正しいのに伝わらない」理由
20語で勝負が決まる――情シスが使える「伝わる自己紹介」
正しい内容を言っているのに相手に納得されないことがある。そのような課題を改善する策として、「20語以内で要点を伝える」手法がある。この手法が生まれた経緯と、具体的な運用方法を紹介する。（2026/4/17）

AIを“ガラクタ”にしないための条件
Copilotで満足している企業が知らない　AIエージェント実運用の現実
自動化のためにAIエージェントを導入しても、なぜ期待した成果が出ないのか。その原因は設計以外の段階にある可能性がある。AI活用を支援してきた専門家が警告する、AIを“ガラクタ”にしないための条件とは。（2026/4/17）

Forresterが示す改善の要諦
「SOCアナリスト大切にされない問題」の深刻度
SOCアナリストが「アラート処理要員」となり退職していく企業はどのような問題を抱えているのか。逆に定着している企業は何をしているのか。Forresterの分析から読み解く。（2026/4/17）

若手やAIには足りない知識とは
「AIでインフラ運用の仕事はなくなる」は本当？　生き残るIT担当者の条件
AI技術の進化でインフラ管理者の仕事は本当に奪われるのか。基礎技術に対する理解が不足していれば、想定外の障害やAIの「幻覚」に対処できず、致命的な事態を招きかねない。今、管理者に求められる役割とは。（2026/4/16）

月単位の移行期間を数週間に短縮
320日を数週間に　VMware移行の「無理ゲー」をAWSが攻略した方法
VMware製品で構築したシステムをクラウドサービスに移行する上では、膨大な設定変更や動作テストといった負担が発生する。「Amazon EVS」は、これらの障壁をどう排除し、安全かつ確実な移行を実現するのか。（2026/4/16）

アウトソースか自社育成か？
2026年、40％のアプリがAI化――あなたに今すぐ必要なスキルとは
エンタープライズAIの活用フェーズは、単なる実験から実務運用へと劇的な変化を遂げている。リーダーに求められるのは、最新技術を組織の力に変えるためのスキルセットの再定義だ。本稿では、注視すべき5つのスキルカテゴリーを明らかにする。（2026/4/16）

“ハイブリッド型診断”の実践知を探る
脆弱性診断は「内製か、外注か」ではない　専門家が明かす“第三の選択肢”とは
脆弱性診断を外部委託に頼る運用は、コストやスピードの面で限界を迎えつつある。セキュリティ品質と開発スピードをどう両立させるか。Webセキュリティの第一人者と、「ハイブリッド型・脆弱性診断」の提唱者が議論する。（2026/4/16）

安心して働ける職場とは
あえて成果を手放すリーダーが結果を出し続ける理由
「安心して働ける職場」と「不安に支配される職場」で成果に違いは出るのか。ある専門家は、成果を左右するのはスキルや制度ではなくリーダーの在り方だと指摘する。優れたリーダーとなるための勘所を整理する。（2026/4/15）

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）

レジリエンスとコスト最適化を両立
パルシステムが約50システムを内製でクラウド移行、その方法は？
パルシステム連合会は、宅配サービス基盤など約50システムをOracle Exadata Database Serviceへ内製で移行した。内製化のメリットや、得られた具体的な成果は。（2026/4/15）

「生成AIで効率化」はもう古い？
エージェント型AIで成果を出す企業、出せない企業――その”否定できない差”とは
自律的な「エージェント型AI」の導入によって、企業の業務プロセスは飛躍的に改善する可能性がある。その一方で、基礎的な仕組みの不備によって、AIツールを実用化できない壁に直面している。成否を分ける差とは。（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）

“強制公開”なしで本格分析
無料版「Tableau」が登場　企業のデータ活用をどう変える？
DX推進が叫ばれる一方で、機密データを扱う分析はセキュリティの壁に阻まれがちだ。無料ツールが抱えていたリスクに対し、セールスフォース・ジャパンは「Tableau Desktop」の無償版を公開した。その恩恵とは。（2026/4/14）

評価を守るほど成長は遠のく？
元Facebook人事が明かす、キャリアで差がつく「崖から飛び降りる」思考法
元Facebookの人事担当者でスタートアップの立ち上げにも参画したモリー・グラハム氏は、キャリアは段階的に積み上げるものではなく、リスクを伴う挑戦によって非連続に成長すると指摘した。その実現に必要な3つの要素とは。（2026/4/14）

DevOpsをしっかり学ぶなら【後編】
DevOps、まず何から勉強すれば？　を解決できるオンライン講座5選
DevOpsを業務に取り入れたいが、何から学べばいいのか悩むユーザー向けに、DevOpsの知識から実践までをオンラインで学べる5講座を紹介する。（2026/4/14）

「帳票デザインを変えないで」にクラウド帳票で対応
スクウェア・エニックスはSAPの「アドオン地獄」をどう回避したか
基幹システム刷新時、IT部門が直面するのが現場の「今の帳票レイアウトを変えないで」という要望だ。これに安易に妥協すればアドオン開発の温床となる。スクウェア・エニックスが下した現実的な決断とは。（2026/4/10）

AI人材戦略の再考
年収5700万円でも足りない　AI人材争奪戦の実態と対策
多くの企業がAI導入を急ぐ中、リーダーが直面する最大の実務的課題は「必要な人材を確保できない」ことだ。熾烈を極めるAI人材争奪戦は、これまでのクラウドやセキュリティのスキル不足とは根本的に異なる性質を持っている。組織の命運を分けるAI機能をいかに持続可能な形で構築すべきか。（2026/4/9）

修正を繰り返すほどずれていく
生成AIでむしろ業務が進まない？　6割を絶望させる“終わらない修正”
業務効率化を期待して生成AIを導入したものの、意図した結果を得るための修正作業で数時間のロスが生じている。なぜ現場の負担は増大するのか。実務者を消耗させる「隠れコスト」の実態に迫る。（2026/4/9）

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）