「失敗」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

工場に「失敗してもいい場所」を作ったら何が起きた？　アズビル湘南工場の「けしからん挑戦」
工場は、決められた作業を正確にこなす場所――。そんな常識に挑む取り組みが、アズビルの湘南工場で始まっている。社長の「もっと、けしからん工場になってほしい」という一言をきっかけに誕生した実験場「KASETZ」では、社員の創造性を引き出すユニークな仕掛けが次々と生まれている。（2026/6/29）

IBMが解説する本番運用で失敗しない設計思想
“何でもお任せ”は正直無理――AIエージェントを活躍させられる業務4選
AIエージェントへの期待が高まる一方、本番環境で失敗が発生する場合がある。IBMのコンサルタントが、実業務で有効な4つの活用パターンと、情シス部門が重視すべき設計原則を解説する。（2026/6/29）

試作ラインを完備：
「失敗する機会」を確保　村田製作所のMLCC新R&D拠点
福井村田製作所は2026年3月、福井県越前市に「セラミックコンデンサ研究開発センター」、通称「C4-Lab.」（シーラボ）を開業した。同施設は村田製作所としては初となる、積層セラミックコンデンサー（MLCC）の研究開発に特化した施設だ。村田製作所のMLCC研究開発戦略や同施設の活用方針を紹介する。（2026/6/26）

【動画あり】：
ランサムウェア犯も失敗したくない　ホワイトハッカーが明かす“身代金ビジネス”の実態
ランサムウェア被害企業は「支払うか、拒否するか」という難しい判断を迫られるが、その交渉の舞台裏では、被害企業だけでなく攻撃者側にも見逃せない事情がある。ホワイトハッカーが解説する“攻撃者の論理”を知れば、インシデント対応の見方が変わるかもしれない。（2026/6/25）

AIニュースピックアップ：
メインフレーム離脱プロジェクトの7割超が失敗、理由は「生成AIの過大評価」
Gartnerは、生成AIの能力過大評価により、2026年開始のメインフレーム離脱案件の7割超が狙いを達せず、2030年までに関連ベンダーの75％が転換か撤退に迫られると予測した。市場の期待修正が進み、万能型移行策の需要減も見込む転換期だという。（2026/6/26）

人を増やしても“泥沼化”？　なぜ「自治体DX」は同じ失敗を繰り返すのか　「3つの法則」で解説
「人を増やしたのにプロジェクトが遅れる」「システムを導入したのに現場で使われない」――。自治体DXの現場で起きるこうした課題は、実はIT業界で古くから知られる“法則”によって説明できる部分も少なくない。自治体のデジタル化に携わる筆者が、3つの法則から現場の課題を読み解く。（2026/6/25）

ブームに乗ったAI導入は半数が頓挫する？
なぜ8割の購買者が後悔するのか　Gartnerが提唱する“失敗しない”IT調達術
企業が最新技術の導入を急ぐ一方で、購入後に「期待外れだった」と妥協を後悔するケースが後を絶たない。目先の費用削減にとらわれず、硬直化した手順を排し、真の事業成果を手に入れるためのアプローチとは。（2026/6/25）

数字だけを追うとゲームがつまらなくなる
「ポケモンGO」の運営は“AI任せ”だと大失敗？　レイドを支えるインフラの正体
Nianticは「Pokemon GO」の人気機能において、参加率の数値を追い求めた結果、街が同じキャラクターだらけになるという致命的な問題に遭遇した。データへの過信が招くリスクに、同社はどう立ち向かったのか。（2026/6/25）

河合薫の「社会を蝕む“ジジイの壁”」：
トヨタの成功と失敗から学ぶ　組織を変える「良い失敗、悪い失敗」の境界線
私たちはつい「失敗＝全て等しく避けるべき悪」とひとまとめにしてしまいがちです。ですが、組織で起こる失敗を一括りにして扱うからこそ、責任のなすり合いや、不毛な怒りの応酬が生まれてしまうのです。そこで今回は、失敗を真の成長の糧へと昇華させるための「組織の失敗学」について考えてみます。（2026/6/26）

身近になったモバイルアプリ開発
「伝言ゲーム」的なデータの流れで失敗　内製モバイルアプリ開発で考慮すべきこと
モバイルアプリ開発は容易になったが、エンタープライズ統合には大きなリスクが伴う。従来の垂直統合型システムとは異なり、水平分散型のモバイル環境では、一カ所のサービス停止がシステム全体の崩壊を招きかねない。情シスが決裁すべきは「開発の容易さ」ではなく、分散した依存関係をどう管理し、データの即時性を守るかだ。（2026/6/24）

Gartnerが示す移行戦略の現実解
「AIで脱メインフレーム」は幻想　Gartnerが“失敗率70％超”と警告する3つの理由
Gartnerは2026年6月18日、2026年開始のメインフレーム移行プロジェクトの70％超が想定効果を得られないと予測し、生成AIへの過信に警鐘を鳴らした。（2026/6/23）

「仕事のための仕事」を撲滅せよ　95％失敗するAI導入、Notionが語る「レベル2の壁」とは？
エンタープライズAI導入の95％が失敗する理由とは？　Notionが提唱する「AI駆動型イノベーション」を解説。情報検索などの「仕事のための仕事」をAIに任せ、全社員が便利さを即実感する「レベル2」の突破法と実践事例に迫る。（2026/6/22）

なぜAIは本番で使えないのか
1800万円の損失から銀行が学んだAI本番運用の絶対条件
Databricksのサンディパン・バウミク氏は、銀行のAIチャットbot導入事例を基に、AIエージェントのPoCが本番運用で失敗する要因を解説した。さらに、リカバリに当たって整備した5つの基盤についても紹介した。（2026/6/22）

「バックアップ成功」表示のわな
ログが「正常」でも復旧不可？　ランサムウェア対策を無力化する“落とし穴”
ランサムウェア攻撃やシステム障害に備えるバックアップは重要だ。しかし、管理ツールで「正常終了」と表示されていても、データの復旧に失敗するケースが後を絶たない。こうした事態はなぜ起きるのか。（2026/6/22）

冴えない機械の救いかた（7）：
ボルト1本でどこまで耐えられる？　応力集中と許容繰り返し荷重を考える
本連載「冴えない機械の救いかた」では、メカ設計の失敗事例を題材に、CAE解析や計測技術を用いて、不具合の発生メカニズムとその対策を解説していく。第7回は、ボルト1本がどれだけの繰り返し荷重に耐えられるのかを考える。ねじ谷底の応力集中や疲労限度線図の基礎を整理しながら、ボルト1本構成の許容繰り返し荷重を求める。（2026/6/22）

SaaSの導入／継続判断で失敗した理由：
AIで要らなくなったSaaS、要るSaaSは、どれ？　日本の「SaaS is dead」の実態
エイトレッドが「AI時代に生き残るSaaSの条件に関する実態調査」の結果を公表。8割がSaaS見直しの必要性を実感する一方、AI代替の困難さや導入失敗の要因などが示された。（2026/6/19）

「個別RAG」はもはや限界　AWSが「AWS Context」で打ち出した重要な転換点
生成AIエージェントが本番環境で失敗する最大の要因は「文脈の欠如」だ。AWSが発表した「AWS Context」は、企業内の膨大なデータとビジネスロジックをナレッジグラフ化し、AIに高度な「状況判断力」を授ける。個別最適化したRAGの限界を打破し、ガバナンスと精度を両立させる新たな武器の全貌に迫る。（2026/6/19）

Gartner Insights Pickup（451）：
エージェンティックAIにセマンティックモデリングと構造化データモデリングが不可欠な理由
Gartnerは、2028年までにAIガバナンスの失敗の50％が、セマンティックレイヤーの欠如または不備に起因すると予測している。AI活用の拡大に伴い、D＆Aリーダーには信頼性の高いデータ提供が求められるが、従来型のデータモデリングだけでは対応が難しくなっている。AIの精度と信頼性を高めるにはデータ品質の確保と、ビジネスコンテキストを反映するセマンティックモデリングを組み合わせたAI-Readyデータ基盤の構築が重要だ。（2026/6/19）

マテリアルズインフォマティクス最前線（9）：
失敗データも資産に！　研究現場を変える無料のノートアプリ
研究開発において論文に残らない失敗データや詳細なプロセスが重要だ。この気付きを生かして、無機材料の研究者でもあるさくらインターネットの研究員が開発したノートアプリケーションのオープンβ版が提供されている。同アプリの開発背景や特徴、今後の展開について迫る。（2026/6/18）

20代の約3割が「仕事で大きな失敗」を経験　上司の対応で最多だったのは？
ジェイックの調査で、20代正社員の31.0％が直近1年以内に仕事で大きな失敗を経験したことが分かった。失敗時、上司や職場はどのように対応したのか。（2026/6/17）

20％以上の削減を実現するには
あなたのFinOpsが「3%削減」で終わる理由　実務で避けるべき7つの失敗
AI活用に伴う予測外の出費や現場の反発など、FinOpsの実践には数多くの落とし穴がある。ツールを「導入」するだけでは3％程度の削減にとどまる現実を直視し、組織文化や開発プロセスに深く根ざした運用モデルへと転換し、20％以上の削減を実現するための7つの鉄則を解説する。（2026/6/16）

「ServiceNow Knowledge 2026」現地レポート：
「AI単独の導入は“失敗のレシピ”だ」　ServiceNowの製品トップが語る、企業AIの盲点
AIの挙動が見えず不安を抱える企業に対し、ServiceNowの製品トップは「土台なしのAI単独導入こそがそのリスクを生む」と指摘する。同社が打開策として注力するAI制御塔戦略や企業買収の真意をKnowledge 2026で聞いた。（2026/6/11）

情シスが平時に整備すべき3つの備え
だからフォレンジック調査が失敗する　企業のログ管理と資産把握の盲点とは
サイバー攻撃が増加傾向にある中、デジタルフォレンジック調査の重要性は高まっている。しかし、事前の準備不足によって原因究明が困難になるケースは少なくない。本稿では、情シスが整備すべき備えを紹介する。（2026/6/10）

自動化のはずがいつの間にか負担増に
95％が失敗する？　AIプロジェクトの「検証沼」を引き起こす8つの隠れコスト
AIツールで自動化を進めようとしたが、実用化に至る段階で検証から抜け出せない企業が散見される。インフラ費などの目に見える費用の裏で、企業の資金と人手を削る8つの「隠れコスト」とは何か。（2026/6/10）

なぜ本番環境のAIは失敗するのか？　Datadog調査で判明した「運用の壁」と打開策
Datadogは、本番環境でAIを運用する組織のデータを分析した「2026年版 AI Engineering調査レポート」の結果を発表した。AI導入が急速に進みデータ量が増加する一方、運用の複雑化に伴い、本番環境でのAIリクエストの約5%が失敗している現状が明らかになった。（2026/6/8）

冴えない機械の救いかた（6）：
なぜボルトは破断するのか？　金属疲労の話をしておこう
本連載「冴えない機械の救いかた」では、メカ設計の失敗事例を題材に、CAE解析や計測技術を用いて、不具合の発生メカニズムとその対策を解説していく。第6回は、現場で発生することの多いボルトの疲労破断をテーマに、その基礎となる金属疲労について説明する。疲労限度や破断面の見方、き裂停留の考え方などを整理しながら、なぜボルトが疲労破断しやすいのかを考える。（2026/6/8）

「FILCO」のダイヤテックは「忸怩たる破産」だった　TSR「背景に為替デリバティブの失敗と需要減」
経営陣は、従業員や商取引債権者への被害を最小限に抑えようと奔走しており、TSRはその責任感を評価している。（2026/6/5）

「大丈夫」のはずが巨大な落とし穴に
ランサム被害でバックアップから復旧できなかった組織の絶望　そのミスは？
警察庁が公表した調査結果によると、バックアップを取っていた全組織が実際にデータを復元できたわけではないことが分かった。本稿では、復旧に失敗する組織に共通する3つの運用上の問題とその対策を解説する。（2026/6/3）

IT産業のトレンドリーダーに聞く！：
「数字を追い過ぎた失敗」は繰り返さない　ノジマ傘下のVAIO 糸岡社長が目指す「新しい理想工場」と再成長
ソニーから独立後、企業再生ファンド（JIP）の下で法人向けビジネスにかじを切り、10年がかりで地盤を築き上げた同社は今、新たな挑戦のフェーズを迎えている。2025年12月に代表取締役社長に就任した糸岡健氏に聞いた。（2026/6/1）

家電ビジネス：
パナソニックが繰り返した転身　「水道哲学」はどう進化したのか
電球ソケットから始まった松下電器は、「水道哲学」を掲げて家電王者へ成長した。一方で、巨額買収の失敗やテレビ不振も経験。幾度もの危機を乗り越え、いまはB2B企業へと姿を変えている。（2026/6/1）

採用活動に表れる“情シス部門への本気度”
失敗したくなければ“選考プロセス”を見よ　転職エージェントが語る優良企業の特徴3選
情シス転職では、求人票だけで企業の実態を見極めるのは難しい。情シス採用を12年間支援してきた筆者が、採用が上手い企業に共通する特徴を紹介する。（2026/6/1）

製造マネジメント インタビュー：
失敗データこそ資産だ――3Dモデルや解析結果をAIで統合、一目で探せるナレッジに
「RAGでは超えられない製造現場の暗黙知がある」――ギリアは3Dモデルや解析結果をマルチモーダルLLMで統合し、設計の暗黙知を形式知化する新プラットフォームの提供を開始した。不採用理由や失敗の文脈も、組織の資産に変える。（2026/5/28）

1300人規模のナレッジ基盤移行
「AIに聞け」はなぜ失敗する？　出前館に学ぶ“問い合わせ地獄”からの脱却法
社内にAIツールを導入しても、無秩序なデータ群しかなければ回答の精度は落ち、IT部門への問い合わせが増大する。1300人規模のナレッジ基盤を刷新した出前館の事例に解決の糸口を探る。（2026/5/27）

電通、AIで売れ行きを予測　商品開発や市場調査を一気通貫で支援…失敗リスクを最小化
電通グループは25日、商品企画や市場調査、広告戦略の立案などを一気通貫で支援する人工知能（AI）サービスを開始すると発表した。さまざまな年代や性別の個人を1億人規模でAIが再現、市場に投入するまで結果が分からなかった商品の売れ行きなどを予測して、失敗のリスクを最小化する。（2026/5/26）

APIファースト時代のAPI管理（5）：事例に学ぶガバナンス：
「APIファースト開発」が成功する企業、失敗する企業――何が明暗を分けるのか
APIファーストを掲げてシステム開発やサービス設計を推進しても、現場で統制が取れなければ、運用管理負荷やシャドーAPIのリスクなど新たな課題を生みかねません。本稿では金融、小売、製造業の事例を基に、APIガバナンスを定着させる組織に共通する成功要因と、失敗を防ぐための実践ポイントを解説します。（2026/5/26）

Microsoftが解説
AIコーディングツールの”しくじり”3選　「MCPを増やすほど賢くなるは誤解です」
Microsoftは、AIコーディングエージェント導入時に企業が陥りやすい3つの失敗パターンと、AIを自社環境向けに最適化する「Agent Experience」（AX）の考え方を公式ブログで公開した。（2026/5/26）

成功率を劇的に引き上げる
生成AIの「PoC死」を防ぐ5つの鉄則――失敗事例から学ぶROI最大化
Gartnerの調査では、生成AIプロジェクトのうち半数がPoCの段階で失敗に終わっている。こうした現状を受け、企業は「全てを解決するツールは存在しない」ことに気付き始めた。AI導入を競争優位性へと昇華させるには。（2026/5/25）

冴えない機械の救いかた（5）：
感圧紙の「赤」を見ちゃダメ　RGB値で加圧力を数値化する方法
本連載「冴えない機械の救いかた」では、メカ設計の失敗事例を題材に、CAE解析や計測技術を用いて、不具合の発生メカニズムとその対策を解説していく。第5回は、感圧紙のRGB値を用いて加圧力を数値化する方法と、測定値を扱う際の注意点について解説する。（2026/5/25）

物言う株主、KADOKAWA夏野CEO解任に賛同呼びかけ　在任5年で業績悪化、「ELDEN RING」「ニコニコ」への姿勢も疑問視
業績悪化は夏野氏の事業戦略の失敗によるものだとし、出版事業の業績悪化の他、子会社フロム・ソフトの「ELDEN RING」の利益流出、「ニコニコ」の競争力低下も問題視している。（2026/5/22）

「AI活用をDXの二の舞にしない」　ガートナーが語る、企業が真のイノベーションを起こす方法
基調講演「DXの迷走と形骸化を乗り越え、データとAIで日本企業は真の変革を遂げられるか」では、日本企業のDXが成果につながりにくい理由と、AI活用で同じ失敗を繰り返さないための条件が示された。（2026/5/22）

すぐにできる対策
暴走するAIエージェントをどう防ぐ？　IBMのAI専門家が語る「3つの失敗」
問題なく設定したはずのAIエージェントが暴走するのはなぜか――。IBMのミーナクシ・コダティ氏は、これらは偶発的な不具合ではなく、設計で防げると指摘する。（2026/5/21）

成功のためのポイント5選
「ChatGPTかClaudeか」から議論する企業は失敗する？　中小企業が陥るAI投資の罠
Leachの「中小企業AI導入実態調査2026」によると、中小企業のAI導入率は約12％にとどまることが分かった。「何から始めればいいか分からない」という声もある中、AI導入を成功に導くポイントを同社が紹介する。（2026/5/21）

人員削減は正解なのか
MicrosoftやMetaの「AIリストラ」が失敗する”やっぱりな理由”
大手IT企業による大規模な人員削減が後を絶たない。その裏にあるのは、巨額のAI投資を補うための経営判断だ。人を減らしてAIツールに頼る戦略は、企業に真の利益をもたらすのか。Gartnerのレポートを基に考察する。（2026/5/20）

“未文書化知識”を発見する需要駆動型コンテキスト
AIエージェントに敢えて失敗させて“ドキュメントの抜け穴”を探る「DDC」とは
IKEAのプリンシパルエンジニア、ラジ・ナバコティ氏は、AIエージェントが十分機能しない原因はモデル性能ではなく「ドキュメントの未整備」にあると指摘する。その対策として同氏が紹介するのが、「DDC」だ。（2026/5/20）

特選プレミアムコンテンツガイド
「とりあえずデータを集める」は悪手？　報われない情シスのための現実解
企業におけるデータ活用の重要性は高まりつつある。一方、“データを集めさえすれば価値を生み出せる”という誤解も広まっている。企業のデータ活用を失敗させないための考え方を整理する。（2026/5/18）

冴えない機械の救いかた（4）：
平面度を上げても均一加圧できない　ナノインプリント金型設計をCAEで追い込む
本連載「冴えない機械の救いかた」では、メカ設計の失敗事例を題材に、CAE解析や計測技術を用いて、不具合の発生メカニズムとその対策を解説していく。第4回は、ナノインプリント加工用金型の開発事例を取り上げる。均一な圧力で押せないという問題に対し、感圧紙による“見える化”とCAE解析による試行錯誤を組み合わせながら、短時間で最適な金型形状を導き出していった過程を紹介する。（2026/5/14）

AIに買い物を任せたら「失敗した」約5割　“便利”の裏で露呈した限界
生成AIを使った買い物が広がる一方、利用者の約半数が「失敗した」と回答した。便利さの裏で浮かび上がったのは、情報精度や根拠不足への不信感だ。消費者は結局、何を信頼して購入判断しているのか。（2026/5/13）

「Google Cloud Next 2026」現地レポート：
「不可能な賭け」から13年　Googleが独自AIチップ「TPU」を開発し続ける理由
Googleは第8世代TPU「8i」「8t」を発表した。2013年の「不可能な賭け」から始まった自社製チップ開発は、今や推論と学習の2系統へと進化した。垂直統合の強みや失敗を許容する文化、そしてAIの未来を予測する戦略の全貌を、同社フェローのアミン・ヴァダット氏が語る。（2026/5/12）

なぜスマホの身分証写真アップロードで画像エラー？　iPhoneの“HEIC形式”やサイズ制限で困らないためには
スマホで完結するはずのオンライン手続きで、身分証のアップロードに失敗した経験はありませんか。iPhone特有の「HEIC」形式や行政サイトの厳しい容量制限など、意外な落とし穴と具体的な解消法を解説します。（2026/5/11）

「キレイごとナシ」のマネジメント論：
本当に部下のせい？　いつも「計画倒れ」になるマネジャーの特徴ランキング
同じ失敗を繰り返すのは、本人のやる気や努力の問題ではない可能性が高い。目標達成の手順を知らないからなのだ。（2026/5/11）