最新記事一覧
PLAYが「AWS DevOpsエージェント」と「New Relic MCP Server」を連携させ、次世代のインシデント対応体制を構築した。
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国産メインフレームの提供終了が相次ぎ、レガシーシステムの移行は「期限のある経営課題」になった。だが移行プロジェクトで最初に立ちはだかるのは、移行技術やアーキテクチャ「以外の」問題だ。モダナイゼーションがリホストで止まる構造を、ITRの入谷光浩氏が解説する。
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AIエージェント開発企業Sierraのナタリー・ミューラー氏は、生成AIを顧客の業務に定着させる「FDE」の役割や貢献の仕方について解説した。情シスがFDEを利用する場合はどうすればいいのか。
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AIエージェントの標準規格「MCP」がステートレス化へと大きくかじを切った。スケーラビリティとセキュリティが向上する一方、既存システムには12カ月以内の改修が求められる。情シスが今備えるべき変更点とは。
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AIコーディングの実践拡大に伴い、開発現場では品質管理の課題も顕在化し始めている。New Relicの調査では、AI生成コードに対する評価が高いことが分かったが、一方では本番環境では問題への対応に追われている状況も明らかになった。
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Googleは、AI支援によるソフトウェア開発のROIに関するDORAの調査レポートの主要な知見を公開した。AIも導入初期の生産性低下すると指摘し、理由や対策を解説している。
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DX推進の切り札としてクラウドへ移行したものの、想定外のコスト高騰に頭を悩ませる企業は多い。そんな悩みに対してIT領域やものづくり領域での技術支援を得意とするパーソルクロステクノロジーが提案するのは、クラウドコストを最適化して成長投資につなげる「FinOps」の取り組みだ。単なるコスト削減にとどまらず、次なる攻めの投資原資を生み出す実践的なアプローチに迫る。
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米国MS開発の最前線では「コーディングエージェントブーム」は既に終息し、AIは日常の文房具に。AI時代に本当に求められる「人間の本体の強さ」と、思考を手放さない新たなAI活用術について、シニアソフトウェアエンジニアの牛尾剛さんに聞いた。
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Tricentisは、ITリーダー2501人以上を対象としたソフトウェア品質に関する調査結果を発表した。AI活用で開発速度が向上する一方、グローバル企業の60％が未テストコードを本番環境へ投入している実態が明らかになった。
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AIを実証実験や一部業務の効率化で止めず、全社の変革へ――。多くの企業が向き合うこの課題に、アクセンチュアはOpenAIとどう取り組むのか。これまで“鬼門”だった、部門をまたいだ業務プロセス改革の突破方法とは。
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一部のビジネスメディアやSNSで「今からIT人材を目指すのは良くない」「AIに全て任せるべき」という議論をよく目にする。最前線の実務者はこうした議論をどう見ているのか。＠ITの連載やRAGをテーマにした書籍を執筆しているMicrosoft Azure MVPの武井宜行氏に見解を聞いた。
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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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