「スキル」関連の事例・比較・解説などの記事一覧

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ソブリンクラウドの選択肢も視野に
「過度なクラウド依存」の代償――ベンダーに支配される企業ITの末路
クラウドサービスにおける地政学的リスクが、企業のIT戦略の新たな検討事項となっている。クラウド依存のもたらす地政学的リスクとはどのようなものなのか。（2025/7/24）

Ericssonが調査報告書を発表
AI活用は“あれ”がネック？　AIと通信技術の「複雑な関係」とは
人工知能（AI）技術の利用に当たり、企業はさまざまな障壁に直面している。その一つは、ネットワークだ。通信機器ベンダーEricssonの調査から読み解く、AI技術と通信の関係とは。（2025/7/24）

SIEM、SOAR、XDRの違い【後編】
「SIEM」「SOAR」「XDR」は何が違う？　自社に合うツールを選ぶ10ステップ
セキュリティ対策の中核を担う「SIEM」「SOAR」「XDR」は、それぞれの機能や役割が異なる。これらの違いはどこにあり、自社に合うツールはどうすれば見つけることができるのか。（2025/7/24）

ソフトウェアエンジニアの実態を探る【後編】
「Python」だけじゃない　AI時代のエンジニアに求められるスキルとは？
採用市場で高い人気を誇るソフトウェアエンジニアやプログラマー。これらの職種を目指す上で求められるスキルとは。プログラミング言語からAI活用のトレンドに至るまで、現場で必要とされるスキルを探る。（2025/7/24）

「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）

「長期間の修行」はもはや限界
銚子丸では「すし職人技」が伝授可能に　ClipLine、現場向けAIエージェント開発
人手不足や働き方改革を背景に、現場でのスキル継承が課題となる中、ClipLineはサービス業の暗黙知を形式知化する「ABILI Clip」にAI機能を追加した。実証実験には銚子丸などの企業が参加した。（2025/7/17）

ソフトウェアエンジニアの実態を探る【前編】
いまさら聞けない「ソフトウェアエンジニア」とは？　職種の違いや年収は？
ソフトウェアエンジニアは、採用市場で最も需要の高い職業の一つだ。その魅力からキャリアパス、収入面まで、ソフトウェアエンジニアの実態を解説する。（2025/7/17）

必要なのは設備投資だけではない？
AI覇権を狙うAmazon、仕掛ける「データセンター拡張」と“もう1つの基盤”とは
ノースカロライナ州のデータセンター拡張に巨額を投じる計画を発表したAmazon.com。その狙いと、データセンター建設における同社の巧みな戦略とは。（2025/7/16）

AIがもたらすのは教育革命か危機か【後編】
AI時代に“思考力”をどう育てる？　ハーバード流「新たな教育のかたち」
生成AIは教育の可能性を広げる一方で、「考える力」を奪うリスクも孕んでいる。ハーバード大学が実践する、生成AIと共存しながら“思考力を育む”教育の在り方とは。（2025/7/16）

リファクタリングか、リライトか【前編】
コードの“大掃除”「リファクタリング」とは？　主なメリットとデメリット
ソースコードの劣化や保守性低下の対策として、現状の挙動を大きく変えずにソースコードを修正する「リファクタリング」がある。ソースコードを修正する上での、リファクタリングのメリットとデメリットを紹介する。（2025/7/15）

Databricksが新製品を発表
私も“AIエージェント開発者”に？　裾野を広げる「Agent Bricks」とは
AI技術を取り入れたデータ分析ツールの需要が広がっている中、Databricksは高度な専門スキルがなくても分析ツールを作るための新製品を投入した。どのようなものなのか。（2025/7/15）

情シス担当者が迷わないための選定ガイド
自社に合う「AI開発ツール」はどれ？　Google、Microsoft、AWSの選び方
企業におけるAI開発が本格化する中、開発ツールの選定は極めて重要なテーマとなっている。Google、Microsoft、AWSの主要ツールの特徴を整理し、自社に最適な選択肢を見極めるヒントを提供する。（2025/7/22）

製造業での生成AI活用8事例【後編】
「生成AI」が現場指揮者や指導員に？　製造業で使える4つの応用例
製造業では、作業の自動化や予測精度の向上など、さまざまな場面で生成AIの導入が進んでいる。どのような効果が期待できるのか。具体的な利用方法を見てみよう。（2025/7/14）

クラウドセキュリティ乱立から統合へ【前編】
セキュリティツール“乱立”が生んだ逆説「使えば使うほど脆弱だった」
クラウド活用が進む中、セキュリティツールの乱立が新たな脆弱性や運用負荷を生んでいる。そうした中で生まれている、セキュリティツール統合による最適化の動向と対策を探る。（2025/7/11）

AI時代で「価値ある人材」になるには【後編】
AIは人間の代替ではない――IT企業が実践する“共存戦略”とは
AIツールの普及が進む一方、雇用の縮小に対する懸念が広がりつつある。そうした中、AI技術を従業員の“代替”ではなく、人間の従業員の力を引き出す存在と位置付けて活用する企業の施策を紹介する。（2025/7/10）

AI時代で「価値ある人材」になるには【前編】
AIスキルだけではだめ？　ITベンダーが考える“生き残れる”従業員像はこれだ
Goldman Sachsによると、AI技術の普及によって3億人の雇用に影響が生じる可能性がある。AI技術を活用するITベンダーは、従業員の雇用方針をどのように考えているのか。（2025/7/5）

ネットワーク監視のこつ【後編】
ネットワーク監視システムを「自社で構築する」以外の選択肢とは
ネットワーク監視によって問題を特定すれば、いち早く対策を講じられる。しかし、自社でネットワーク監視システムを構築できない企業もある。その場合はどうすればいいのか。（2025/7/4）

自動化とオーケストレーションの違い【中編】
負担が減るはずの「自動化」を“業務の足かせ”にしないための実践方法
IT運用の効率化を目的に、定型作業の「自動化」や、複数の作業を連携させる「オーケストレーション」を取り入れる選択肢が広がっている。これら2つの手法を取り入れ、成功させるためのポイントとは。（2025/7/3）

クラウドの潜在能力を解放すべし【前編】
クラウドは必要不可欠でも「オンプレミス回帰」が広がる“残念な現実”
多くの企業はクラウドを業務効率化の道具としか見ていない。調査会社Gartnerはこうした状況に潜むリスクを警告する。どのようなクラウド戦略が必要なのか。（2025/7/1）

PwCのデータで判明
AIが人間の仕事を“奪って”も給与が増えるのは、なぜなのか
人工知能（AI）技術がビジネスに浸透しつつある中、人間へのさまざまな悪影響が指摘されている。ところが、PwCの調査で明らかになったのは「給与が増える」ことだ。どういうことなのか。（2025/6/30）

“AI格差時代”を生き抜くには【後編】
AIを使えないと取り残される――成功者が明かす“未来の常識”とは
企業がAI技術の導入を進める中、現場ではどのような成果が生まれているのか。導入現場が直面する課題や乗り越えた壁に注目し、AI技術活用のリアルを探る。（2025/6/30）

MetaとMicrosoftが示すコーディングの未来
MetaのCEOが語る「AIはもう中堅エンジニア並み」　開発現場はどうなる？
MetaのCEOマーク・ザッカーバーグ氏は、同社が開催したイベントで「AIコーディングの将来像」について語った。その見解に対しては、ソフトウェア開発の将来にリスクをもたらすものだという見方もある。（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）

重要度が高まるデータセンター一元管理【後編】
データセンターは「DCIM」でどう変わる？　その主要機能と6つのメリット
データセンター運用が複雑化するにつれ、重要性が高まっているのがデータセンターの設備やITインフラを一元管理する「DCIM」だ。その機能や利点を解説する。（2025/6/23）

誰でも開発できる時代がやって来た？【後編】
非エンジニアでもプログラムを開発できる「夢のコーディング」の落とし穴
自然言語で「こうしたい」と伝えるだけで、AIがコードを書いてくれる「バイブコーディング」。そのまま使って本当に問題ないのかという懸念はあるが、筆者がその実力を実際に使って試してみた。（2025/6/19）

女子を理系科目から遠ざける壁の正体
“若者のSTEM離れ”は「あれ」が足りないから？　調査が示す本当の理由
科学分野の科目において、実験や実習といった体験型授業が減っていることが、子どもの“STEM（科学、技術、工学、数学）離れ”を招いている。その背景に存在する、教員が直面する根深い問題とは。（2025/6/18）

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）

配車アプリ開発会社がAIに注力する狙い
ユーザーの「したい」をユーザーより先に知る？　AIで変わる配車
配車アプリケーションを開発するGrab Holdingsは人工知能（AI）の活用を本格化させている。AI活用によって、ユーザーはどのようなメリットを得られるのか。Grab HoldingsのAI戦略を説明する。（2025/6/11）

IT大手からコンサルサービスが続々
「量子コンピューティングは脅威」とは言わせない　今必要なセキュリティの備えとは
量子コンピューティングの商用化が現実味を増す中、攻撃者による悪用リスクも高まっている。量子コンピューティング時代に備え、今どのような対策が必要なのか。（2025/6/10）

いまさら聞けない「インフラ自動化」【後編】
便利なはずの「インフラ自動化」でむしろ大変になる理由とツール選びのヒント
インフラ自動化によって効率化や標準化を実現したい企業にとって、自動化ツール選びは重要だ。自動化ツール導入時の課題、主要な自動化ツールについて解説する。（2025/6/10）

高性能なコンピューティングの現状と未来【後編】
あえて問題点から考える「スーパーコンピュータ」と「量子コンピュータ」の違い
高性能計算を支えるスーパーコンピュータも、将来的な活躍が期待される量子コンピュータも、万能ではない。両者の問題点を整理しながら、コンピューティングの未来を考える。（2025/6/10）

Dell Technologies World 2025で紹介
チャットbotだけじゃない　米国流「本格的AI活用」とは
人工知能（AI）技術の利用が広がる中、どうビジネス価値を生み出すかが課題になっている。先行して取り組んでいる米国の組織はAI技術をどう利用しているのか。具体例を紹介する。（2025/6/5）

若者の声が示すAIの課題
女子が男子よりも「AIのバイアス」を恐れる原因は？　IT業界の“負の連鎖”
AI技術に関するバイアスの問題を、女子は男子よりも深刻に受け止めていることが調査から判明した。この認識の差は、IT業界に存在するある問題に起因するという。どのような“負の連鎖”を引き起こす恐れがあるのか。（2025/6/5）

生成AIの「ROI」測定方法
「生成AI」ブームで問われるビジネス価値　高額な導入費用をどう回収する？
最近、組織で急速に広がる生成AI。投資が大きくなるにつれ、そのビジネス価値が問われる。期待外れにならないようにするために、組織が検討すべきROI測定方法と、“真の効果”を享受するための施策とは。（2025/5/29）

初心者から熟練者まで挑戦できる
“モバイルセキュリティのプロ”になりたい人が次に狙うべき認定資格と講座5選
モバイルセキュリティ分野でスキルアップを目指すのであれば、認定資格の取得や講座の受講を通じて、現在の自分が持っている知識やスキルを把握するのは一つの手だ。どのような認定資格や講座があるのか。（2025/6/7）

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）

AI活用の8大リスクと対策【後編】
“うそつきAI”はどう管理すべき？　IT管理者が解消すべき3つのリスク
AI技術が生み出す不確実な情報やシステム設定ミスは、AI技術を活用する上での大きな課題だ。実務におけるAI技術活用の3つのリスクと、それらを解消してAI技術を安全に活用するための施策を解説する。（2025/5/26）

AI活用の8大リスクと対策【前編】
“AI暴走”は対岸の火事ではない　事業を脅かす5つのリスクと対策
事業の成長においてAI技術が不可欠になりつつある現代、企業はAI技術のリスクを把握し、適切に対処することが求められている。経営や法規則、倫理といった、事業に影響を与えるAI技術のリスクと対策を考察する。（2025/5/25）

「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）

AIベンダーには朗報
米トランプ政権　“AI拡散規制の撤廃を示唆”で浮かび上がる2つの課題とは
米トランプ政権は人工知能向けの半導体などの輸出を規制する法規制を撤廃する意向を示した。これによって、同政権は2つの課題に対処する必要性が出てきた。（2025/5/29）

可視性の欠如やエンジニアの不足も顕著
生成AIの本格利用でコスト急増も　「クラウド3大課題」にどう対処する？
生成AIが急速に普及する一方、企業のクラウド活用コストは増大し続けている。加えて、クラウドサービスの管理の複雑さや、使いこなすためのスキル不足も問題視されている。このような課題に対し、ユニークで実効的な解決策があるという。（2025/5/9）

24時間365日くる攻撃に対応できる？
EDR、XDR、MDR　それぞれの違いと導入企業が得られるものとは
24時間365日警戒しなければならないサイバー攻撃に備えるにはどのような対策が良いだろうか。境界防御やEDRは広く普及しているが、これで十分なのだろうか。XDRやMDRを検討する必要はあるのだろうか。その理由とは。（2025/5/15）

モダナイゼーションを成功させるには
クラウド移行戦略「7つのR」とは？　それぞれのメリットと注意点は？
レガシーアプリケーションのモダナイゼーションを成功させるにはどうすればいいのか。「7つのR」に沿ったモダナイゼーションの手法を紹介する。（2025/4/30）

TechTargetジャパンエンジニア読本集
「PyTorch」対「TensorFlow」　失敗しない深層学習フレームワークの選び方
深層学習の主要フレームワーク「PyTorch」と「TensorFlow」には複数の違いがある。自社プロジェクトに適したフレームワークを見極める上で欠かせない、それぞれの選択基準や設計思想、メリットとデメリットを取り上げる。（2025/4/30）

AIインフラの最新動向を探る【前編】
GPU不足は“あの技術”で解消する？　AIインフラの4大疑問に答える
2024年は、生成AIの本格的な普及が進んだ一年となった。一方で、その基盤となるAIインフラの構築や運用においては、さまざまな課題が浮き彫りになっている。本稿は、AIインフラ市場の動向を整理する。（2025/5/7）

ハードウェアハッカーが警鐘
Appleをだます“あの詐欺”の手口と危険性
ハードウェアの開発や製造の専門家が、高度な技術を持つ攻撃者を育成する土壌となり得るある詐欺を紹介した。誰もが引っかかる可能性があるその詐欺の内容は。（2025/5/9）

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）

不足するクラウド人材、つかむべきキャリア
「クラウド管理のスキル不足」は2025年も継続するか？　専門家の予測は
クラウド管理のスキル不足は、ビジネスにとって大きなマイナスだ。プロジェクトは未完成のまま放置され、セキュリティは低下し、イノベーション（技術革新）は後回しにされる。企業やエンジニアはどう対処すべきか。（2025/4/28）