サイバー攻撃による情報漏えいは、大企業だけの問題ではない。予算も人員も限られる中小企業は、何から手を付ければよいのか。IPAのガイドラインが示す「情報セキュリティ6か条」を軸に、最低限押さえるべき対策の基本を日本プライバシー認証機構の専門家が解説した。
かつて“半導体の巨人”と呼ばれていたIntelは、PC市場の成長鈍化などを受け不調の中にある。AI時代で半導体需要が高まる中、“最大の経営課題”を解決して変革を起こせるか。
「テスラ超え」を掲げる自動運転スタートアップのTuringは、AI技術の開発を加速させている。しかし「GPUを増やすだけでは開発スピードが上がらなかった」という。この課題をどう乗り越えたのか。
問い合わせ対応ツールもチャットボットも外部委託も導入した。それでも情報システム部門は問い合わせに追われ、本来進めたい仕事に手が回らない。効率化の施策が現場の負荷に結び付かないのは、なぜなのか。
需要が落ち、設備が老い、人が減る――逆風にさらされる鉄道会社。西武鉄道は、課題を解決すべく従来とは違う方法で車両の刷新に挑んでいる。
リサイクルは企業利益に直結しない――そんな前提が変わりつつある。循環経済が「経営課題」になる中、JX金属や経産省が重要鉱物のリサイクルに挑んでいる。鍵は「もうかる仕組み」の構築だ。実現できるか。
AI選択は、性能だけでなく、運用コストやデータ保護をどう両立するかが課題となる。用途に応じてAIモデルを使い分け、自社データの管理や判断根拠の説明にも配慮することが重要だ。
生成AIの全社導入は、ライセンスを配るだけでは終わらない。損害保険ジャパンは約2万人への「Gemini Enterprise」導入に際し、「使われないこと」と「不適切に使われること」をリスクと捉えた。利用を広げながら、安全に使い続けてもらうための運用をどう築いたのか。
生成AIは文章を作る道具から、業務そのものを動かす道具へと変わりつつある。AIエージェントとして注目を集める「Claude Code」で何ができるのか。そして業務に取り入れる際には、何に気を付けるべきなのか。
社外取締役に「デジタルの言葉が聞こえてこない」と言われた電源開発が、ドローンやロボットを自ら学習させて現場を動かすフィジカルAIに踏み込む。失敗が許されにくい規制産業で、なぜ「まず試す」文化を根付かせられたのか。同社のDXを率いる小泉真吾氏に聞いた。
国産AI開発を掲げるNoetraの丹波廣寅社長は「今からでも1位を取れる」と語った。目指すのは、日本企業のAI利用を支える“母艦モデル”だ。その勝ち筋は。
取引先や自社の社長を装った1通のメールが、数千万円の送金や数カ月の事業停止につながっている。手口そのものは目新しくないが、生成AIの普及で見た目による判別はほぼ不可能になった。企業は何を前提に守りを組み直せばよいのか。
目視で10日かかっていた設備点検を、AIでほぼリアルタイムに変えた事例がある。アナログ現場のAI実装を実現した日立流メソッドとは。
2026年度末までの運用開始が予定されるSCS評価制度。元サイバー犯罪捜査官が、多くの企業がつまずくポイントと実践策を解説する。
データセンターの親増設ラッシュによって、電力需要が高まっている。東京電力HDによると「東京都1つ分の電力」が必要になるという。しかし、インフラ整備は追い付いていない。この差をどう埋めようとしているのか。
AI議事録ツールの選択肢が増え、今度は「どれを選べばよいか分からない」という迷いが生まれている。製品導入の専門家が、「Notta」「AutoMemo」「LINE WORKS AiNote」の3製品を機能・価格・管理性の3軸で比較した。
情報システム部門がない、従業員39人の町工場。それでも、設計から製造、発注、会計までデータをつなぎ、現場自らが業務アプリを改善している。7年ぶりの取材で見えた、同社独自のITカイゼンとは。
フィジカルAI・ロボットのデータファクトリー「J-HRTI 関東データファクトリー」が千葉県習志野市内で稼働を開始した。運営するのは業種の異なる民間5社のコンソーシアム「J-HRTI」で、集めたデータは参画企業が共同で使う。実際、データはどう集められているのか。実機写真を基に解説する。
AIに仕事を手伝わせるだけでなく、仕事そのものを自動化するにはどうすればいいのか。Google Workspace Studioを使った4つの実例から、日々の業務を効率化する具体的な方法を紹介する。
ソニーネットワークコミュニケーションズでは、「Microsoft 365」環境がすでにある組織に、あえて「Google Gemini」を導入した。同社は、異なる2つのツールを適用するために、どのような方針をとったのか。Gemini利用率75％に至るまでの実装と対話のプロセスを、推進担当者が明かした。
生成AIの導入は進んだ。だが、社員が本当に使いこなし、投資に見合う成果を生んでいるかを説明できる企業は少ない。AIの活用実態をどう可視化し、投資対効果へつなげるのか。プロダクトアナリティクスの実務家がその方法論を明かした。
「情シスをやめます」と言われたら
どうすれば少人数でも「回る情シス」を作ることができるのか。それを知るためには、情シスが企業においてどのような立ち位置にいるかを知ることが大切だ。キーマンズネット編集部は専門家へのインタビューから、その作り方を探った。
生成AIのアカウントを社員に付与しても使われない――。AIの社内定着は大きな課題だ。長野県のみそメーカー、ハナマルキは「Geminiの利用率が86％」という数字を誇る。導入時の工夫とは。
民放各局などが共同で運営する見逃し配信サービス「Tver」。1週間限定配信など期限が限られる中、作品とユーザーをどう結び付けているのか。データ活用の裏側に迫る。
生成AIは、現場で使われてこそ意味を持つ。コストや時間、人手の課題を抱えていたTBSでは、現場主義を重要視することでその活用を推進させたという。同社の内製プラットフォームが系列局まで広がった、普及の舞台裏が語られた。
1500万会員を超える「イオンお買物アプリ」。会員データとAIを駆使した販促施策が成果を上げている。その全容を担当者が語った。
AI分析しようにも「社内用語」が壁になる――多くの企業が抱えるこの課題に、ニトリが挑んだ。地道な作業を積み重ねてつかんだのは、誰もが使いやすいデータ分析基盤だった。
カインズは、ユーザーによる口コミ投稿の作文をAIでサポートしている。その機能を開発する上で「AI代筆の文章はユーザーの声なのか」という問いに直面。どのように解決したのだろうか。
オンラインサービスの「ログイン画面」は、サイバー攻撃の標的になりやすい。「モバイルSuica」「えきねっと」といったJR東日本のサービスで共通する「JRE ID」は、セキュリティをどう守っているのか。
社内の誰がどのAIを使っているのか、正確に把握できている企業は多くない。しかも問題は、たいてい事後に発覚する。約500社の商談分析と複数の実例から、野良AIとの現実的な付き合い方を探る。
仕事ができる人ほど、教える時間がない。ベテランが無意識にこなす判断や段取りは、言葉にされないまま特定の個人にとどまる。この暗黙知を、AIは組織の資産に変えられるのか。CTCが導入企業で示したのは、AIツールを足すのとは別の答えだった。
対話型AIをゲームに組み込む際、最大の壁となるのがキャラクターや世界観との両立だ。「ドラゴンクエストX オンライン」は、この難題にどう挑んだのか。スクエニ開発陣が、その設計思想と工夫を明かした。
『ドラゴンクエストX オンライン』に生成AIを活用した新キャラ「スラミィ」が実装された。生成AIのゆらぎを克服し、ゲームの世界観をどのように守っているのか。
「情シスをやめます」と言われたら：
辞表を出したのは、社内で唯一ITが分かる人だった――。パスワードも、契約先も、その人の頭の中にしかない。中小企業のIT支援を手掛ける専門家に、そこから実際に起きたトラブルと、こうした状況に陥る企業の共通点を聞いた。
月100回以上Geminiを使う首都高速道路の従業員が、1年で22人から224人に急増した。転機は対面・終日のワークショップと「誰一人取り残さない」全社推進、そして「Gemini Notebook」の存在だった。
生成AIは「答える」から「仕事を進める」ツールへと進化している。では、業務で本当に頼れるAIと、単なる生成ツールの違いはどこにあるのか。鍵を握るのは、企業固有の文脈を理解する力だ。
生成AIによる音声合成の進化で、経営者や上司の声が数秒で複製される時代が訪れた。元警視庁職員やAI音声開発企業のCEOなど3人の専門家が、実演で脅威を体感させながら、最新のボイスフィッシングの手口と、組織が今すぐ取るべき備えを示した。
キーマンズネットの読者調査には、生成AIを巡る中小企業の切実な悩みが数多く寄せられた。代表的な5つの「あるある課題」を、経済産業省・中小企業庁でデジタル活用支援に携わった小池明氏にぶつけ、明日から使える乗り切り方を聞いた。
店舗では「売れた理由」が分かっていても、その気付きは本部まで届かない。週報では拾い切れない現場の知見をどう生かすのか。ユナイテッドアローズは、課題解決のためAIエージェントの独自開発に乗り出した。
酒類卸のカクヤスが、業態転換を目指している。成否を左右するのが、30年前から動く「基幹システム」の刷新プロジェクトだ。AI活用で挑む刷新の舞台裏に迫る。
ランサムウェア攻撃の被害に遭い、事業が停止したアスクル。復旧までの裏側を、同社の吉岡晃社長CEOが明かした。
離れた仲間と声や映像、ゲーム画面を共有しながら遊ぶ「Nintendo Switch 2」の新機能であるゲームチャットは、その手軽さの裏で低レイテンシと安定運用という難題を抱えている。リリースから1年、安定稼働を支えた設計思想はどこにあったのか。
動いてはいるものの、誰もその中身を把握できない。多くの企業が直面する基幹システムの“老い”に、カクヤスは生成AIを使った。鍵となったのは、AIによる解析と現場の業務知見を組み合わせ、「AIを制御する技術」を確立したことだ。
業務システムを開発したくても、費用や人材の確保がネックとなり、なかなか着手できない会社は少なくない。こうした課題に対し、専門知識がなくても開発を進められる手段が広がりつつある。
AI検索の台頭で、自社の強みが薄れる――この危機感を抱えた通販の「モノタロウ」運営元は、購買AIエージェントを内製した。その効果についてCTO（最高技術責任者）が語った。
AIは高性能であればいいわけではない。「どの場面でもフェラーリが必要なわけではないのと同じだ」と語るMicrosoft MVPの太田氏。AIモデルが次々と登場する時代に企業が見直すべきは、最新モデルへの依存ではなく、自社の業務や知識をAIが理解できる環境だという。
上司から突然「このデータを見ておいて」と任され、Excelを前に手が止まった経験がある人も多いはずだ。大量データの集計は負担が大きく、分析業務は特定の担当者に偏ってしまう。Copilotのチャットや関数機能は、その前提を変えつつある。
サイバー戦やAIの悪用など、サイバー空間は“危険と隣り合わせの場所”になった。企業の経営者は、この課題にどう向き合えばよいのだろうか。
データセンターが抱える「電力消費問題」の解決に挑む東京電力HD。半導体が発する熱で発電する「新しい火の発明」を掲げるが、実現できるのか。
顧客の購買行動が変化する中、ホンダが新車販売にAIエージェントを導入した。“濃い商談”を支援し、すでに成約も生まれているという。販売現場の変化を追う。