最新記事一覧
生成AIの普及に伴うデータ増とインフラコスト高騰が課題になっている中、「ストレージコストの最適化」に注目が集まっている。本稿では、その鍵を握る高密度フラッシュストレージを「効率性」「拡張性」「柔軟性」「管理性」の4軸で評価するアプローチを解説。課題を打破する最新のストレージ戦略に迫る。
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AWSがAIエージェントを大幅刷新した。信頼性や価格体系の問題に揺れるGitHubを追い詰めるべく、開発ライフサイクル全体をAIが主導する戦略を鮮明にしている。「検知して終わり」の時代は過ぎ、自律型DevSecOpsが情シスの現実的な選択肢となりつつある。
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需要拡大に伴うフラッシュメモリの供給不足や価格高騰により、IT担当者はストレージ調達に苦悩している。必要なデータの容量の増加やセキュリティといった課題への対応に迫られる中、不確実な市場を生き抜くにはどうすべきか。本稿では現状を打開する4つのアプローチと将来を見据えたストレージ戦略を解説する。
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ITシステムは「集中」と「分散」を繰り返してきたが、近年の仮想化基盤を巡るコスト高騰やAI・コンテナ技術の普及により、新たなインフラ構造への転換が求められている。そこで注目されているのが、集中型のシンプルな管理性と分散型の柔軟な拡張性を兼ね備えた「次世代プライベートクラウド基盤」だ。
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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。
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企業におけるAI活用が拡大する中、意思決定の不透明性や未知の脅威という新たな脆弱性が浮上している。従来のソフトウェア開発の常識だけでは防げない特有のリスクに対し、どのような枠組みで立ち向かえばよいのか。
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AIコーディングの台頭によって、自由度の高い「動的型付け」は技術的負債になりかねない。「GitHub」で急成長する「TypeScript」が、AIコーディングの精度と現場の安全性を確立する理由に迫る。
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高度化するランサムウェア攻撃は、事業継続の「最後の砦」であるバックアップデータをも標的にする。迅速な復旧を目指すサイバーレジリエンスの観点から、バックアップの仕組みを見直し、現代の脅威に対抗して進化させるための4つのポイントとは。
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規制業界の企業でも、生成AIを活用したIaC（Infrastructure as Code）の導入が進んでいる。どのツールを使い、どのような点に留意しながら活用を進めているのか。4社の事例から、現実的な活用法を紹介する。
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「バイブコーディング」が普及する一方、深刻なセキュリティリスクがRed Accessの調査で浮き彫りとなった。情シスの監視をすり抜ける「新種のシャドーIT」への具体策を提示する。
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今回はAUTOSARのメリットや構成要素、今後の展望などについて紹介します。
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開発現場へのAIツール導入が進む一方で、コードの生成量が増えても利益につながらないケースが後を絶たない。局所的な効率化が、かえって全体のスピードを低下させるのはなぜか。初期の生産性低下の原因を検証する。
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生成AIを活用したソフトウェア開発が広がる中、DevOpsの提唱者として知られるパトリック・デボワ氏は、コードを書く技術だけでなく、AIへ与えるコンテキストの管理や改善が競争力を左右すると指摘している。
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生成AIによってソフトウェア開発の生産性が向上する一方で、「動くが内容を理解し切れないコード」は増加傾向だ。NetflixのAI開発ツール導入担当者が、同社で実践している対策を明らかにした。
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PagerDutyはNTTドコモによるインシデント管理ツール導入事例を発表した。同社は5年間の継続的な改善によって、アラート削減や初動対応時間の短縮などの成果を創出してきた。
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エージェント型AIの普及により、企業のITインフラ運用は転換期にある。Gartnerの調査によると、企業の60％がAIエージェントによる自動化を既存ソフトウェアに取り入れるユースケースを試験運用するか展開しているとしている。AIエージェントの導入に当たり、CIOはどう準備を進めるのがよいのだろうか。
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Arasは米国フロリダ州マイアミで同社のコミュニティーイベント「ARAS COMMUNITY EVENT 2026（ACE 2026）」（2026年4月13〜16日）を開催した。本稿では同イベントに登壇した同社 SVP Product Managementのイガル・カプツァン氏の基調講演の内容を紹介する。
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AIで業務を効率化させたいが、社内の反発で身動きが取れない――。そのような反発はなぜ起こり、どのように対処すればいいのか。AWSのエンジニアは、「課題は何ですか？」と聞くことをやめたという。
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AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、AIモデルの開発から運用までを連携し、システム導入後も継続的な改善を回す仕組みである「MLOps」について解説します。
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LPI-Japanは「AI（人工知能）時代におけるインフラエンジニアのスキル重要度に関する実態調査」の結果を発表した。
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Microsoftは、AIエージェントの台頭がクラウドインフラのプロビジョニングや運用の在り方を根本的に変えつつあることを解説したブログ記事を公開した。
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開発現場から寄せられる膨大なデータにおぼれ、本来の目的を見失うことは、ITリーダーにはあってはならない事態だ。エンジニアの努力を「企業の利益」に変換するために、真に追跡すべき指標とは。
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ファナックは、基幹システム刷新の一環としてAPI管理基盤に「Kong Konnect」を採用した。選定の決め手となった4つの要素とは。
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Arasは米国フロリダ州マイアミで同社のコミュニティーイベント「ARAS COMMUNITY EVENT 2026（ACE 2026）」を開催した。本稿では同イベントに登壇した同社CEOのレオン・ローリセン氏による基調講演内容の一部を紹介する。
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一部の自動化にとどまるDXから、AIが自律的に思考し業務を完結させる「AX」へ。Algomatic齋藤氏が実事例や推進の壁の突破口を交え、数年後の圧倒的格差を防ぐ「AIネイティブ企業」へ向けた、業務・組織・システム変革とトップダウンの重要性を解説します。
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エンタープライズAIの活用フェーズは、単なる実験から実務運用へと劇的な変化を遂げている。リーダーに求められるのは、最新技術を組織の力に変えるためのスキルセットの再定義だ。本稿では、注視すべき5つのスキルカテゴリーを明らかにする。
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オブザーバビリティーツール「New Relic」を導入した東京ガスは、受付システム「TG-WISP」における問題の対処にかかる時間を大幅に短縮した。その背景にある運用の変化とは何か。
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Cisco Systemsは、AI監視スタートアップGalileo Technologiesの買収計画を発表した。AIエージェントの判断根拠やリスクを可視化する狙いだ。一方で、導入は技術面だけでなく、責任分担など組織面の課題も浮き彫りにしている。
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DevOpsを業務に取り入れたいが、何から学べばいいのか悩むユーザー向けに、DevOpsの知識から実践までをオンラインで学べる5講座を紹介する。
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DevOpsに興味はあるものの、いざ業務に取り入れるとなった場合何から取り組めばいいのか。本稿は、DevOpsの知識から実践までをオンラインでサクッと学べる5講座を紹介する。
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米Amazon Web Services（AWS）は、AIエージェントがインシデントの防止や調査、解決を自律的に行う「AWS DevOps Agent」の正式提供開始を発表しました。
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複数システムにまたがる月間1万件のアラートに忙殺されていたNTTドコモは、インシデント管理システムの導入で不要な通知を9割削減した。初動対応を3分に短縮し、顧客への影響を防ぐ先回り運用を確立している。
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従来の自動化を超え、AIはDevOpsを経営戦略の武器へと進化させている。クラウドネイティブな複雑さを制御し、インフラ運用の「守り」を「攻め」に転換するための具体的なステップとは。
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VMwareのライセンス変更を機に、NutanixやLinux KVMなど現実的な移行先が出そろった。日本仮想化技術の宮原氏は、単なる乗り換えではなく、AI活用やコンテナ化を見据えた「システムの棚卸し」を提唱する。次世代仮想化基盤を自社でどう選ぶべきか、その方法を示す。
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クラウドインフラは便利である半面、システムが複雑化して障害時の原因究明を困難にするという負の側面を持つ。手作業での膨大なログ収集に疲弊していた東京ガスの運用現場は、この難局をどう乗り越えたのか。
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API管理ベンダーZuploは、「MCP」の利用状況に関する調査結果を公開した。利用拡大への期待が高い一方で、セキュリティやアクセス制御の複雑さが最大の課題と認識されていることが分かった。
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Tricentis JapanはエンがAI駆動型テスト自動化ソリューション「Tricentis Testim」を導入し、テスト自動化の大幅な範囲拡大と効率化を実現したと発表した。
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生成AIの台頭以降、ソフトウェア開発の現場では「AIコーディング」が急速に広がっている。人材不足や開発スピード向上への圧力を背景に、効率化への期待は高い。だが、コーディングが速くなっても開発は必ずしも楽になっていないという声もある。作業の効率化と、開発全体の生産性は必ずしもイコールではない。生成AI技術の進化が著しい今、開発者はAIコーディングにどう向き合うべきか。
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Google Cloudのケーシー・ウェスト氏が自身のブログで「Agentic Manifesto」（エージェンティック・マニフェスト）を発表した。マニフェストの真意、これからの時代の開発者へのメッセージなどについて聞いた。
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生成AIの試験導入は95％が失敗していることが判明した。失敗する企業には4つの共通点があり、これらを解決できるかどうかが競争力の分かれ目になる。
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2026年2月、Anthropicが自社のAIコーディングツールでCOBOL近代化を加速できると発表した。AIはメインフレームの刷新をどう変えるのか。その限界とエンジニアの役割を整理する。
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Microsoftは、Windowsアプリ開発の環境構築からパッケージ作成までを簡素化する「Windows App Development Command Line Interface」のパブリックプレビュー版を公開した。
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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。
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本連載では、ソフトウェアデファインドオートメーションおよびソフトウェアデファインドマニュファクチャリングのトレンド、方向性と実現に向けた要点について、多くの製造領域のリーダーやテクノロジープレイヤーとの議論を通じた筆者の考えを述べる。今回は、ソフトウェアデファインドオートメーションの実現に向けて必要なコンセプトや、メリットおよび課題について考える。
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生成AIをソフトウェア開発現場に取り入れる取り組みが広がっていますが、実際にやってみると現場がかえって疲弊してしまうなど、さまざまな問題に遭遇します。第3回は、開発へのAI導入で発生しがちな課題と個人、組織レベルの対応策を説明します。
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ITガバナンスの導入は「一度やれば終わり」のプロジェクトではない。戦略を形骸化させ、経営層の支援を失う「6つの落とし穴」と、自社の目的に合ったフレームワーク選定のヒントを解説する。
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GoogleはAIソフトウェア開発に関する調査レポートを公開し、AIの導入効果を増幅させる7つの基礎能力を明らかにした。
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Ciscoはネットワークセグメンテーションに関する調査結果を基に、マクロとマイクロの併用がセキュリティの基盤になるとの見解を示した。侵害からの復旧速度やチーム連携に明確な差が出ると分析している。
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システム運用やアプリケーション開発の分野では絶えず技術進化が続いている。2025年にIT専門家に求められ、今後も必要となるであろう7つのITスキルをおさらいする。
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