Mary K. Pratt

IT業界の女性比率が伸び悩むのは、採用だけでなく職場文化やバイアスにも原因がある。多様な人材が公平に活躍できる環境をつくるには何が必要なのか。

IT分野では、教育や採用だけでなく、職場におけるバイアスや文化的障壁によってもジェンダーギャップが生まれている。それが女性をIT分野から遠ざける一つの要因となっている。

ビジネスを成功に導くために不可欠なのが“目標の設定”だ。IT部門にとってもその重要性は変わらない。ITリーダーが適切な目標を設定するための方法と、参考にすべき具体例を紹介する。

IT業界に女性が少ない背景には、教育の段階から始まる構造的な問題と、雇用におけるバイアスがある。進路選択からキャリア形成に至るまで、IT分野から女性を遠ざける原因となっている問題とは。

IT業界では今も男性優位の文化が根強く、女性の参入や定着が進んでいない。人材不足が深刻化する中、ジェンダーギャップの解消は急務だ。IT業界における女性不足の現実とは。

ビジネスプロセスの設計や改善を迅速かつ効率的に進める手法として「ローコード開発」と「BPM」がある。この2つを組み合わせることで、プロセスの可視化から自動化までを一貫して支援できる可能性がある。

開発や業務プロセスの改善を迅速に進めたいというニーズに応えるのが「ローコード開発」と「BPM」だ。一見似ている両者だが、アプローチや活用場面は大きく異なる。それぞれの違いを押さえて適切に活用しよう。

FBIはランサムウェア被害における身代金支払いには反対する立場だが、企業が事業継続のために支払いをせざるを得ない場合があることも認識している。企業はどう対処すべきなのか。

企業によるランサムウェアへの身代金支払い額が減少傾向にある。こうした傾向は望ましいが、企業がランサムウェアによる侵害を受けたら危機的な状況に陥ることには変わりがない。攻撃を受けたらどうすべきなのか。

「生成AIに関する法規制はこれからどうなるのか」など、2025年、生成AIの導入や活用を進める企業が知っておきたい生成AIのトレンドを5つ紹介する。

生成AIの活用を業務レベルに落とし込むには、生成AIの活用法やトレンドを把握しておくことが肝要だ。生成AIに関する2025年のトレンドを5つ紹介する。

業務効率化を考える上で、AI技術の活用は欠かせなくなりつつある。その中でも、自律的に意思決定するAIエージェントは、最高経営幹部（CxO）からの注目が高まっている。どのような業務で活用できるのか。

業務の効率化を考えた場合に視野に入るのが、自律的に意思決定をするAIエージェントの活用だ。AIエージェントとその他のAIツールを組み合わせた「AIオーケストレーション」はさまざまな業務で活用され始めている。

2025年、企業の経営層はCIOにどのような役割を期待するのか。調査レポートや有識者の意見を基に、CIOが注目すべき要素を4つ紹介する。

IT支出が増大する中、CIOにはどのような役割が求められるのか。調査レポートや有識者の意見を基に、CIOが経営層に頼られるために注目すべき要素を4つ紹介する。

旅行業界におけるAI技術の活用が広がっている。しかし専門家は、旅行業界にはAI導入を妨げる特有の課題があると指摘する。その内容とは。

航空会社やホテルの運営会社など、旅行業界の企業は以前から人工知能（AI）技術を取り入れてきた。生成AIが台頭する中、その活用は加速している。旅行業界でのAI活用例を7つ紹介する。

就職で有利に働く見込みがある資格や学位を取得可能な「大規模公開オンライン講座」（MOOC）には、どのようなものがあるのか。有料から無料のコースまで、厳選した12個の学習サイトを紹介する。

大規模公開オンライン講座（MOOC）は場所や時間の制約がなく、学習者が資格や学位を取得するのに有用だ。中には無料のコースも提供している。主要なMOOCを6つ紹介する。

テレワークやハイブリッドワークには、従来とは異なるセキュリティ対策が求められる。どのような手を打てばいいのか。どのような組織にも参考にしてもらいたい、具体的な施策を紹介しよう。

テレワークやハイブリッドワークがさまざまな組織で定着しつつある中で、新たなセキュリティリスクが浮上した。無線LANだけではない、特に危険な要因をまとめた。

さまざまな組織で定着しつつあるテレワークとハイブリッドワーク。便利な働き方だが、危ない側面もある。組織にどのようなセキュリティリスクをもたらしているのか。

サプライチェーンの持続可能性を高めるために、企業は戦略的な事業運営を行い、長期的な視野を持つ必要がある。そのために実践すべき6つの手法を解説する。

デジタルツインの技術は製造業務を改善する可能性を秘めているが、幾つかの要因によって導入が困難になる可能性がある。メリットとデメリットの詳細を確認してほしい。

仮想空間「メタバース」への熱狂的な関心は薄れているが、メタバース関連の市場が今後拡大する可能性を秘めていることは変わらない。これから期待が持てるメタバースの活用例を10個紹介する。

医療分野における生成AIの活用が広がる中で、医療関係者は生成AI活用に伴うさまざまなリスクを知っておく必要がある。生成AI活用において注意すべきリスクとは。

医療分野における生成AIの活用が広がっている。どのような用途で生成AIが使われているのか。医療分野における6つの活用例を紹介しよう。

メタバースが十分に普及しているとはまだ言い難い状況だが、その活用場面は着実に広がっている。既にメタバースの活用が進んでいる8つの用途を紹介する。

ERPの導入に当たって当初想定していたよりも高額な費用を請求されたり、計画していなかった費用が発生したりする場合がある。想定外の「目に見えない費用」にはどのようなものがあるのか。

ERPを導入して実装するまでの過程で、当初想定していなかった高額な費用が発生する場合がある。なぜそうした費用が生まれるのか。

持続可能性（サステナビリティ）との共存が課題となっている「Web3」。そのWeb3を積極的に使い、環境問題に取り組む動きが出ている。

次世代インターネットとして注目を集める「Web3」には、電力消費に関する問題が付いて回る。Web3のどのような仕組みが関わっているのか。ビットコインのマイニングを例にして解説する。

「Web 3.0」は、インターネットに対する考え方や利用方法に変化をもたらす存在だ。Web 3.0とは何かを理解するには、幾つか基本を押さえておく必要がある。Web 3.0に関する市場動向と併せて解説する。

「クラウドサービスを利用する方がエコだ」という点はおおむね事実だとしても、ベンダーの主張をうのみにしてもいいのだろうか。専門家の見解は。

クラウドサービスの利用が広がるほど、クラウドサービスが環境に及ぼす影響は見過ごせない規模になる可能性がある。クラウドコンピューティングが台頭した当時からの歴史を踏まえて考える。

世界中でクラウドサービスへの依存度が高まるにつれて、環境への悪影響は見過ごせない規模になる可能性がある。クラウドコンピューティングが本質的に抱えている環境リスクとは。

ERPにはベンダーや製品ごとに得意とする業種や企業規模がある。本記事ではERP分野をリードする8社の強みと市場での位置付けなどを紹介する。

ERP導入においては見落としがちなコストが複数あり、約半数の企業が予算をオーバーするという調査結果がある。本記事では、よくある“目に見えないコスト”を9個紹介する。

事業目標を設定するに当たって、どこから情報を調達し、どのような過程を踏めばよいのか。専門家の声から、適切な事業目標を設定するための10ステップを紹介する。

事業を成功させるために、何か目標を設定する必要はあるのか。目標がなくても事業は成功するのか。専門家の見解を基に、目標を設定する意義を整理する。

事業目標の通りに成果を得られないとき、まず着目しなければならないのはどの部分なのか。専門家たちの見解を基に、事業目標とは何か、適切な設定には何が必要なのかを整理する。

レガシーシステムを稼働させ続けているのは、なぜなのか。その問いに対する明確な答えが思い浮かばないとすれば、それはレガシーシステムの“真実”が見えていない可能性がある。

レガシーシステムを新しいシステムへと刷新することは、ITの進化の恩恵を享受する上で有力な手段となる。にもかかわらずレガシーシステムの刷新はなかなか進んでいない。それはなぜなのか。

時代遅れになろうと、稼働し続けるレガシーシステムがある。なかなかレガシーシステムの刷新が進まないのはなぜなのか。背景には、レガシーシステムから新システムへの移行に伴う“ある懸念”があった。

刷新する必要性を感じていても、企業はレガシーシステムに固執している。特に一部の業種では、レガシーシステムを稼働させ続けなければならない“ある事情”を抱えている。それは何なのか。

ITがいくら進化しても、レガシーシステムが残り続けるのはなぜなのか。実はそれほど論理的な理由がないまま、レガシーシステムを使い続けている企業は珍しくない。なぜそうした事態が生じるのか。

魅力的な最新技術が次々と生まれても、レガシーシステムが残り続けるのはなぜなのか。その理由を探る前に、レガシーシステムとは何かを正しく理解する必要がある。レガシーシステムか、それ以外かを分ける条件とは。

AI技術は医療にとってメリットがあるが、デメリットもある。具体的には、どのようなデメリットがあるのか。医療従事者への調査結果と専門家の意見を基に考察する。

MITとGE Healthcareの調査によれば、医療従事者はAI技術をおおむね好意的に受け入れている。その理由は何か。また、どのように役立っているのか。調査レポートのポイントを紹介する。

臨床医療のさまざまな場面で、医療従事者がAI技術を活用したツールを使う機会が広がりつつある。どのように活用しているのか。実際の用途を幾つか紹介する。