最新記事一覧
AIエージェントシステムのベンチマーク「Enterprise Bench」を、米DevRevがオープンソースとして公開した。非営利法人とともに開発したもので、企業の複雑な環境における動作の正確さや安全性、トークン消費の効率性を評価する。
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DataLabsの3Dインフラ点検システム「Markly」が、国交省の技術データベース「NETIS」に登録された。クラックや鉄筋露出などの損傷を自動計測するシステムで、NETIS登録により、業務プロポーザルや総合評価落札方式での技術点向上につながる。
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AI利用の取り組みが活発化する一方、成果を十分に享受できている企業は一部にとどまる。その背景には、既存のデータベースやインフラが“AI前提”の仕組みになっておらず、データの品質、所在、来歴、権限管理が十分に整備されていない課題がある。真の「AI Ready」とは、AIツールを導入することではなく、企業内の業務データを信頼できる形で管理し、AIやアプリケーションから安全に活用できる状態にすることだ。では、その実現に向けて、データ基盤をどうモダナイズすべきなのだろうか。
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東レ・ファインケミカルは、約30万件のレコードを抱える業務データベースを、データ欠落を防ぎながら約1カ月でクラウドサービスに移行した。同社は何を重視し、どのように実現したのか。その取り組みを紹介する。
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技術の世界では、長く使われてきた“定番”が必ずしも選ばれ続けるとは限らない。データベースとAI開発ツールという異なる領域で起きている変化は、エンジニアが重視する基準の変化を映し出しているのかもしれない。
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Dockerは公式ブログで、ソフトウェア開発の現場に浸透し始めているAIコーディングエージェントがもたらす深刻なセキュリティリスクを取り上げた。
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オンプレミスでのデータベース運用は、保守業務が負担になりやすい。セガサミーホールディングスは「Amazon RDS for Oracle」への移行で性能劣化の壁に直面した。約2TBの大規模移行をどう成功させたのか。
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AIエージェントの普及は利便性を高める一方、新たなセキュリティホールを生むリスクをはらんでいる。Oracleはこの脅威に対抗すべく、主要なデータベース保護機能を2027年まで無償化。従来の境界防御を捨て、データ層に直接セキュリティを配置する「データ起点」の防御戦略へとかじを切る。
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クラウド会計ソフトウェア「freee」を提供するフリーは、LLMの品質を管理、改善するために「Langfuse」を使ったLLMオブザーバビリティーを実践している。高速OLAPデータベースを手掛けるClickHouseが開催したイベントで、その取り組みを紹介した。
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ビジネスを進める上で、日本経済の立ち位置を知ることはとても大切です。本連載では「スキマ時間に読める経済データ」をテーマに、役立つ情報を皆さんと共有していきます。今回は、OECDのデータベースを基に、日本製造業の付加価値と投資の関係について紹介します。
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AI活用が進む中、データベースへの関心が高まっている。そうした中、オープンソースの高速OLAPデータベースとして利用実績を増やしているのがClickHouseだ。マツダがデータ分析の取り組みを紹介した。
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生成AIやAIエージェントが普及する中、急速に存在感を高めているのが分析データベース「ClickHouse」だ。なぜAnthropicやマツダ、Teslaなどが採用するのか。創業5年で企業価値150億ドルの背景は。CEOアーロン・カッツ氏へのインタビューを踏まえて解説する。
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診療データの登録が重い負担になる中で、ある総合病院が入力時間を1症例当たり5〜6分に縮めた。分断されていたデータの共有を実現した具体的な手段とは。
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ソフトウェア開発の全工程を学ぶ新シリーズ「イチから全部作ってみよう」。第32回は、さらに一歩踏み込み、PythonプログラムからSQLを実行してデータベースを操作する方法を解説する。
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大規模データベースのハードウェア保守切れが迫る中、安易なクラウド移行は高額な費用を生む。パナソニック デジタルはいかにしてデータベースの性能を落とさず、年間7000万円の費用削減を実現したのか。
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日本オラクルは、大東建託が約40のデータベース基盤を「Oracle Exadata Cloud@Customer」に移行を開始したと発表した。60以上の業務システムが対象で、構築コスト約25％削減、運用コスト約32％削減を見込むとしている。
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AI導入で成果が出ない企業は、技術ではなく組織構造に課題がある。従来の職能が統合され「ビルダー」へと進化する中、旧態依然とした調達プロセスはもはや通用しない。高額な従量課金や「請求書ショック」のリスクを回避し、真のROIをたたき出すために情シスが今すぐ見直すべき、意思決定とガバナンスのポイントを明かす。
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生成AIブームを背景に、企業のデータベース戦略が転換期を迎えている。中でも、OSSとしてコスト重視の代替手段と見なされがちなPostgreSQLが注目を浴びつつある。AI時代、企業はどのような観点でDBを選んでいるのか。
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IPAが実施したASMツールによる診断では、調査対象の中小企業126社全てで何らかの脆弱性が見つかった。放置されたデータベースや設定不備など、“見えていないIT資産”のリスクが浮き彫りになった形だ。
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今回は「Claude Opus 4.6を利用した開発支援ツールが、本番データベース（DB）を9秒でブチ消した」というインシデントを紹介したい。開発にAIを活用することの危うさが表面化したこのケースを、製造業の技術者は「他山の石」にしてほしい。
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社内専用の生成AIツール「NISSIN AI-chat」を内製開発し、2023年4月から利用を開始した日清食品HD。生成AI導入に先立ち、2021年から「全社統合データベース」の構築に取り組んできた同社には、ある“危機感”があった。
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業務システムにおいて、データベースへの保存処理の完了は「データが安全に守られた」ことを意味するとは限らない。データの破損を招きかねない、インフラ層が抱える3つの構造的な問題とは。
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中東情勢の緊迫化で、原油から精製されるナフサの供給・調達への不安が強まり、国内産業に影響が広がっている。帝国データバンクは保有する企業データベースのうち、ナフサ関連のサプライチェーンについて調査を実施した。
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NISTは、急増する共通脆弱性識別子（CVE）に対応するため脆弱性情報データベース（NVD）の運用方針を変更すると発表した。これによって限られた資源を最適化し、データベースの持続可能性を確保する。
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AIモードに入力した情報はGoogleのデータベースに蓄積され、AI学習に利用されるため、入力自体が情報漏えいになるとし、注意を呼び掛けている。
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NISTは、脆弱性データベース「NVD」の運用を大きく見直す。CVEの急増により従来の“全件分析”が限界に達したためだ。今後は優先度に応じた対応へと転換する。この変更は、脆弱性管理の前提そのものを揺るがす可能性がある。
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ソフトウェア開発の全工程を学ぶ新シリーズ「イチから全部作ってみよう」。第31回は、SQLの操作方法の解説をもう一歩進めた上で、実際にワインの商品データベースを作ってみる。
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チャットbotから自律型の「AIエージェント」へと、企業での生成AI活用が新たなフェーズに進みつつある。こうした中で、データベース領域にも大きな変化を予感させる動きが出始めている。なぜ今、データベースの重要性が高まっているのか。
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Info Hubは、全国約380自治体の議会議事録をAIで分析し、サウンディング調査や入札公告の議論段階にあたる川上で公共事業の兆候を捉える新規案件探索サービス「Info Hub」をの提供開始した。従来の建設専門紙や入札データベースなどの事業確度の高い公共工事の発注情報ではなく、議論段階から新規案件情報を集められ、個人の人脈や経験にも依存しない。
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データベースが乱立した状態のままAIツールを開発しようとすれば、IT部門の負担がますます増えることになる。合併によって複雑なシステム構成を抱えていた企業が、「MongoDB Atlas」に一本化した理由は。
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監視ツールとして広く使われるZabbixで、低権限ユーザーからでもデータベース内部に迫れる脆弱性が明らかになった。直接データを盗めないはずの“読み取り専用”攻撃が、なぜ重大リスクへと変わるのか。
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大日本印刷（DNP）と日本オラクルは、DNPが独自開発した「DNPドキュメント構造化AIサービス」に、オラクルの自律型AIデータベース「Oracle Autonomous AI Database」を組み合わせたソリューションを2026年3月23日から提供すると発表した。
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Googleが発表したAI開発ツールが劇的に進化している。単なる「コード生成」を超え、認証やデータベース構築まで自動化する“バイブコーディング”の実力とは。
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ソフトウェア開発の全工程を学ぶ新シリーズ「イチから全部作ってみよう」。第30回は、これまで紹介してきたデータベースに関する概念的な話から離れ、SQLを使って実際にデータベースを操作してみる。
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コロナ禍で落ち込んだ質屋の業績が、回復基調にある。東京商工リサーチが保有する企業データベースによると、質店を展開する企業は3期連続で増収増益となった。
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編集作業にAIを活用し、省力化した。データベースからの自動組版で、その月に公開・上演される作品情報を網羅的に掲載する。
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10.8GB/sという高速インタフェースを備えるUFS 5.0が間もなく登場する。スマートフォンにUFS 5.0が採用されれば、オンデバイスAIはさらに進化するとみているのがキオクシアだ。高速データ転送が可能な大容量UFSであれば、サイズが大きい大規模言語モデル（LLM）やRAG（検索拡張生成）用データベースを格納できるようになるからだ。
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ソフトウェア開発の全工程を学ぶ新シリーズ「イチから全部作ってみよう」。第29回は、お題「店長の頭の中を設計しよう」の解答例となる3つのノート整理法を基に、リレーショナルデータベース（RDBMS）の基礎知識について説明する。
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クエリ処理が極めて高速なデータベースとして開発され、リアルタイム分析やオブザーバビリティーなどで活用が進んでいるClickHouse。LLMによるクエリ生成が今後増えると予測される中でどのような変化があり、同データベースの特性はどう生きてくるのか。
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マネックス証券は証券基幹システムのデータベースをOCIへ移行開始したと発表した。2025年4月に本番環境の一部が稼働開始し、オンプレミス増強時と比較して約40％のコスト削減を見込むという。
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東陽テクニカは、二次電池を中心とする電池、材料研究分野における電気化学測定データの解析とデータベース化を支援するソフトウェア「Echem-DA-Lab」の提供を開始した。
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Google Cloudは、同社の大規模データベースであるBigQueryの新機能として、自然言語を使ってデータを分析できる会話型分析機能（Conversational Analytics）のプレビュー公開を発表しました。
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IPアドレスからどのようにして位置情報や企業情報を取得できるのか。IPv4だけでも43億個あるIPアドレスの全てを、網羅的にデータベース化してきた創業者にその仕組みを聞いた。
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Google Cloudは、データベースサービスとして提供している「AlloyDB for PostgreSQL」の新機能として、コネクションプーリングをマネージドサービスとして提供すると発表しました。
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GCVE initiativeは、公開型の脆弱性助言データベース「db.gcve.eu」の提供を開始した。CVEに強く依存する体制の緩和を目的としている。25以上の公開情報を集約し、識別子を整理した検索可能な情報基盤を整備するという。
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アスエネは、CO2排出量の見える化クラウドサービス「ASUENE」などに、産業技術総合研究所が開発した排出原単位データベース「AIST-IDEA」を搭載した。精緻な排出源の特定や代替材の検討を重量ベースで算定できる。
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ソフトウェア開発の全工程を学ぶ新シリーズ「イチから全部作ってみよう」。第28回は、データ設計に必要なデータベースの基本事項を整理する。
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「PostgreSQL」をはじめとしたOSSのDBMSは、ユーザー企業で広く普及している。しかしこうしたOSSの「コストを削減でき、ベンダーロックインを防げる選択肢」という前提は崩れつつある。それはなぜか。
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Akamai Security Intelligence Groupは、2025年12月に情報公開されたNoSQLデータベース「MongoDB」の脆弱性（CVE-2025-14847）について、公式ブログで解説した。
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GMOインターネットの基幹データベースシステムは、バックアップに20時間を要する「限界状態」にあった。同社がこの危機を脱するために選択したのがオンプレミス製品からの脱却だ。その成果を支えたものとは。
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