雨輝ITラボ（リーフレイン）

企業で生成AIやAIエージェントの活用が広がる一方、IT部門が把握していない「シャドーAI」のリスクが顕在化しています。経営層と現場の認識にはなぜズレが生じるのでしょうか。AI活用とガバナンスを両立させる方法を考えます。

富士通に続き、日立製作所もメインフレーム事業からの撤退に向けて動き始めました。生成AIによる刷新への期待が高まる一方、「脱メインフレーム」の7割超が失敗するとの予測もあります。生成AIがあっても移行が簡単ではない理由と刷新のアプローチを考えます。

Windows搭載PCの運用管理では、これまでの“当たり前”や認識のずれに基づく行動が、必要な取り組みの抜け漏れにつながることがあります。実は避けるべきだった3つのことを整理して、運用管理の見直し方を考えます。

サイバー攻撃への備えを「侵入を防ぐこと」だけで考えていないだろうか。ニチレイの事例が浮き彫りにしたのは、1社のシステム障害が取引先や顧客まで巻き込み、復旧の判断さえIT部門だけでは完結しない現実だ。では、企業は何を基準に「復旧」を考えるべきなのか。

ニチレイへのサイバー攻撃は、冷凍食品の出荷や倉庫業務だけでなく、外食チェーンの店舗運営にも影響を及ぼしました。なぜ1社のシステム停止がここまで広がるのでしょうか。

生成AIの普及で「コードを書く力」の意味が変わりつつあります。新人であれば、どのプログラミング言語を学ぶべきなのでしょうか。人気や話題性、求人数、案件単価といった視点から、最新ランキングを基に「学んで損しない言語」を整理します。

クラウドやAIの普及で、インフラの仕組みを意識せずに仕事ができる場面が増えています。しかし、障害対応やAIが生成した設定コードの確認には、基礎知識が欠かせません。夏休みに読んでおくと役立つ無料eBookを紹介します。

AIの業務利用が新人エンジニアにも広がり、開発現場では「育成」と「レビュー」の両面で新たな負担が生まれています。複数の調査からは、AIを使いこなす上で欠かせない人間側のスキルが浮かび上がりました。

AIを活用することで、停滞してきたレガシーシステムの刷新を前進させられる可能性もあります。しかし単にAIコーディングツールを導入するだけでは、その効果が部分的にとどまるばかりか、コストや運用の破綻といった事態に陥るリスクもあります。先行事例も踏まえながら、効果的に進めるためのポイントを探ります。

AIの進化を背景に、企業PCを取り巻く前提が変わり始めています。事例や技術動向から、その変化と、情報システム部門に求められることを読み解きます。

FortiGateを狙った「FortiBleed」では、32万台超の機器が標的になりました。攻撃はネットワーク機器だけでなく、開発者や正規サービスにも広がっています。大規模攻撃に備えるには、何から見直すべきでしょうか。

生成AIによる「バイブコーディング」が急速に普及する一方で、脆弱なコードの増加が新たな課題として浮上しています。AIは何を間違え、どのような脆弱性を生み出すのでしょうか。

OAuthトークンの窃取、IT管理者へのなりすまし、正規管理ツールの悪用など、クラウド環境を狙う攻撃は高度化し、従来の多要素認証だけでは防ぎきれないフェーズに直面しています。最新の攻撃手口、明日からできる対策を整理します。

生成AIの普及によって、ITインフラを取り巻く環境が大きく変わりつつあります。データセンターでは高密度化や液冷化、コンテナ型の台頭などが起きる一方、AI向け半導体需要の拡大はメモリやストレージ市場にも影響を及ぼしています。その余波はPCやサーバの調達にも及び始めています。

メインフレームやオフコンを巡る「刷新か、維持か」という判断の前提は、AIの登場によって変わりつつあります。どのように変化しているのでしょうか。その背景と実態を整理します。

タニウムの調査によると、サイバー攻撃の備えができている企業はわずか2割であることが明らかになっています。ゼロデイ脆弱性の悪用や開発環境侵害、インフォスティーラーなど企業を狙う攻撃が相次ぐ中、自社を守るにはどうすればいいでしょうか。

AIコーディングやAIエージェント、OSS、CI/CD自動化、クラウドサービスなどの普及によって、開発者はこれまで以上に多くの権限や認証情報を扱う存在になりました。その結果、開発者自身が最も効率の良い「侵入口」として攻撃者に狙われ始めています。

開発現場における生成AIの利用は常態化しつつあるものの、「コード補完の域を出ない」「特定の個人のスキルに依存している」といった課題があります。本稿では、個人の生産性向上からチームへの定着、全社規模での展開、そしてAIエージェントの本番実装に至るまで、開発プロセス変革に役立つ5つのポイントを整理します。

AIエージェントの活用が広がる中で、ソフトウェア開発やIT運用において新たなリスクが生まれていることがさまざまな角度から報告されています。AIエージェントが生み出すコードのリスクや未承認のエージェント利用といった現実に企業のIT部門は向き合わなければなりません。

いまや基幹システムも稼働し、攻撃者が侵入起点として狙うほど重要性が高まったクラウドサービス。一方でオンプレミスインフラへの回帰が起こるという“矛盾”も生じています。その背景には何があるのでしょうか。

ランサムウェアの身代金支払い総額は減少していますが、状況が改善したと見るのは危険です。実際には被害報告数は増加し、攻撃の対象も変化しています。何が起きているのか、その背景と対策の方向性を整理します。

生成AIの普及で「コードを書く力」の意味が変わりつつあります。新人であれば、どのプログラミング言語を学ぶべきなのでしょうか。人気や話題性、求人数、案件単価といった視点から、最新ランキングを基に「学んで損しない言語」を整理します。

Webブラウザの拡張機能や、開発者が利用するOSSがマルウェア化し、数百万人規模の被害につながる事例が相次いでいます。こうしたサイバー攻撃の実態と手口、そして企業や個人が採るべき対策を考えます。

ランサムウェアの脅威は広く認識されているにもかかわらず、被害は後を絶ちません。こうした中、「感染を防げない」前提で復旧体制を整える重要性が増しています。

AIエージェントの普及とともに、新たなサイバー攻撃「間接的プロンプトインジェクション」が注目されています。ChatGPTやClaude、開発ツールのVS Codeでも情報漏えいや不正操作を引き起こす可能性が確認されているこの手法について、仕組みを解説します。

生成AIの急速な普及と世界的な物価上昇が、企業のIT調達の前提を大きく変えつつあります。市場動向を整理しつつ、経営層との新たな合意形成の在り方を考えます。

システムがますます企業収益に密接に関連するようになる中で、「オブザーバビリティー」（可観測性）の重要性が高まっています。従来のモニタリングと何が違い、なぜ今ビジネス基盤として注目されているのかをまとめます。

サイバー攻撃は認証情報を突破口とする「ID中心型」へと移行しつつあります。Ciscoは重大サイバー攻撃の26％がID基盤関連と報告し、Microsoftは「Active Directory」侵害の典型パターンを整理・分析しています。

AIがコードを書き、設計を補い、テストまで担う時代に、エンジニアという職種はどこへ向かうのか。OpenAIの共同創業者やまつもとゆきひろ氏らの言葉と最新データを手掛かりに、AI時代のエンジニアに求められる役割を探ります。

生成AIによるコーディング支援が開発現場で日常化する中、新たな課題も浮かび上がっています。その詳細をまとめ、今後の開発現場、そして開発者に求められる能力・役割を考えます。

生成AIにおいても「シャドーIT」と同様、見えないところで使われるというセキュリティリスクの問題が顕在化しています。なぜ従業員は非公認ツールを使ってしまうのか？　その根本原因と、IT担当者、組織の向き合い方とは。

クラウドインフラサービス市場で、「ネオクラウド」と呼ばれる新興事業者の存在感が高まっています。その一方で、AWSのシェアが下落傾向にあり、ハイパースケーラーが圧倒的な影響力を持ってきた構図に変化の兆しが見えています。

クラウド利用が拡大する中で、IT部門を悩ませるのが「予算を超える想定以上の請求」だ。FinOpsによるコスト最適化を実践するための基本を押さえておこう。

生成AIの登場によって、従来の社内文書検索ではできなかったことが可能になった。社内文書検索のためのRAG構築に向け、LangChainやベクトルデータベース専用製品を選定するためのポイントを解説する。

厄介なパスワード認証から脱却する「パスワードレス認証」。「生体認証」「FIDO2準拠のセキュリティキー認証」「スマートフォン認証」の3大方式から、最適な選択肢を見極める実践的な選定指針を解説する。

知らない間にさまざまなSaaSが使われてしまい、十分なID管理ができない――。こうした組織が取るべき対策とは何なのか。ID管理に不備が生まれやすい、そもそもの原因とは。「SaaSスプロール」時代のID管理を考える。

ソフトウェア開発現場の生産性を飛躍的に向上させる技術として期待されている「AIコーディング」。その概要から、導入状況、メリット・デメリット、現場での活用事例、AIコーディングツール／サービスの導入ポイントまで、調査データを交えながら詳しく説明する。

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。

「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。

業務改善の手段として注目される「ノーコード開発」。その概要から、業界動向、導入のメリット・デメリット、現場での活用事例、ノーコード開発ツールの導入ポイントまで、調査データを交えながら詳しく説明する。

導入から数年経過したSaaSの老朽化は、「第二の2025年の崖」とも言える問題です。未然に防ぐために、情報システム部門が取るべき評価と対策を解説します。

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。