「待てば安くなる」は過去の話？ PC調達難と価格高騰：
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。
特集： その「AIコーディング」は本当に必要か？（2）：
AIエージェントの普及により、コードの生成コストは極限まで低下した。しかし現場では、中身を理解せぬままAIにコードを実装させる「バイブコーディング」の課題も顕在化している。開発現場と開発者はAIコーディングとどう向き合うべきなのか。KDDIアジャイル開発センターでAIコーディングを実践する面々との対談を通じて、AIコーディングを使いこなしながら「本当の生産性」をつかむための方策を探る。
クラウドサービスだけじゃない！ ローカルPCやサーバ、Kubernetesで生成AI（11）：
気軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。今回は、MCPサーバを自作し、日々の作業を効率化、自動化するアプローチを解説します。
開発・運用でつまずかない、実務に耐え得る「AIアプリ」構築のヒント：
2025年12月20日、JAWS-UG主催のコミュニティーイベント「AI Builders Day」が開催された。本稿では、そのセッションの中から、Amazon Web Servicesを活用したAIエージェント開発の現在地と、AIエージェントの設計や評価のポイントをまとめてお届けする。
「シャドーAI」がもたらすビジネスリスクとは：
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。
サーバ仮想化OSS「Proxmox Virtual Environment」の基礎知識（2）：
ハイパーバイザーの機能とコンテナ基盤の機能を併せ持つ「Proxmox Virtual Environment」で仮想マシンやコンテナを管理する方法を解説する本連載。今回は、Rocky Linux/Windows Serverの仮想マシンを構築する方法を解説します。
生成AI活用の成否を分かつ「データマネジメント」超入門（2）：
企業における生成AIの活用が加速する一方、蓄積したデータをAI自身に理解させなければAI活用の取り組みは頓挫しかねない――AI活用の成否を分ける「データマネジメント」に焦点を当てた本連載。今回は組織でビジネスメタデータの整備を始める方法を整理する。
サーバ仮想化OSS「Proxmox Virtual Environment」の基礎知識：
ハイパーバイザーの機能とコンテナ基盤の機能を併せ持つ「Proxmox Virtual Environment」で仮想マシンやコンテナを管理する方法を解説する本連載。初回は、Proxmox VEが注目される背景と、Linux環境でのインストール方法を紹介します。
生成AI活用の成否を分かつ「データマネジメント」超入門（1）：
企業における生成AIの活用が加速する一方、蓄積したデータをAI自身に理解させなければAI活用の取り組みは頓挫しかねない――そこで本連載は、AI活用の成否を分ける「データマネジメント」に焦点を当てる。初回は、なぜデータマネジメントがAI活用の成否を分けるのか、AIがデータを正しく理解するために求められる取り組みを整理する。