AI導入の「想定外」が予算を食いつぶす
生成AIの導入を急ぐ企業が、本番運用への移行期に直面する「隠れたコスト」が浮き彫りになっている。情シス決裁者が知っておくべき、AI投資を「負債」に変えないための予算策定と組織体制の急所を解説する。
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Metaの新方針が示す監視と利便性の境界線
Meta Platformsは2026年4月、自社従業員のPC操作ログをAI学習に利用する「Model Capability Initiative」を発表した。その目的や、情報システム部門が理解しておきたいポイントを整理する。
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3つの判断軸は
テレワークの普及を背景に、従業員の業務状況を可視化する「ボスウェア」の導入が拡大している。効率的に従業員の挙動を把握できるメリットがある一方、検討すべき課題もある。導入に当たっての判断軸を整理する。
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中東情勢悪化が招いたインフラ破壊
中東のAWSデータセンターがドローン攻撃を受け、多数のサービスが停止した。物理攻撃という「想定外」の事態は、日本の情シスにとっても対岸の火事ではない。
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求められるのは“柔軟な学習力”
IDCの調査によると、企業の約3分の2が業績悪化の要因としてITスキル不足を挙げた。背景には世代間ギャップやレガシー技術の継承問題があり、次世代のIT人材像の再定義が求められている。
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“採算度外視”のAI投資の終わり
AI市場は2026年以降、停滞する可能性がある。これに伴い、AIベンダーの再編やAI投資の縮小が起きることが予測される。“AIバブル”が崩壊する中で、ユーザー企業はどのようにAI戦略を立てるべきなのか。
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