最新記事一覧
提示した条件に不備がある際、指示通り失敗させるAIと、黙って直すAI。どちらがいいだろうか。ChatGPT、Claude、Geminiの3社に課金している記者がFable 5とGPT-5.6にタスク3つを投げたら、AIの性格が見えてきた。
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Anthropicは、「Claude Code」の「動的ワークフロー」機能の仕組みと実践的な活用パターンを解説したブログ記事を公開した。
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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8回は、規定トルクで締め付けられたボルト1本構成の許容繰り返し荷重と、ボルト2本構成の場合の考え方を取り上げる。
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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交渉に失敗したくない事情がある。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。
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情シス業務の外注が人手不足対策として広がる一方、負荷が減らないケースもある。外注で陥りやすい問題と、丸投げを防ぐために発注側が取り組むべき準備、運用方法を解説する。
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インフラ運用で、AIエージェント活用戦略を進める企業が増えている。だがこれは、従来の自動化の延長として導入すると失敗しやすい。エージェント型AIは非決定論的な推論に基づいて自律的に行動するため、運用方法やリスク管理を抜本的に見直す必要がある。本稿では、エージェント型AIの構造的な問題、運用管理、従業員への影響などを具体的に解説する。
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PHPに高危険度の脆弱性が見つかり、修正版が公開された。問題はTLS接続時のエラー処理にあり、特定の環境ではHTTPS通信の失敗をきっかけにサービス停止に発展する恐れがあるという。
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世界中で年間1000億食以上が消費されるインスタントラーメン。その原点には、数々の失敗を乗り越えながら課題を一つずつ解決していった安藤百福の執念と発想力があった。
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Sysdigは、侵入から内部探索、権限奪取、ランサムウェア実行までをLLM主導で進めたと可能性が高い攻撃を報告した。特に研究者が注目したのは、人間の判断では難しい速度で失敗を修正しながら攻撃を続けた点だ。従来の自動化とは何が違うのか、その実態を追う。
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2033年までにコンテンツの海外売上20兆円──政府がコンテンツ大型支援策「IP360」を始動させた。だがDeNAへの15億円補助が報じられるや、SNSは「勝ち組へのばらまき」と批判が殺到。同じころ、国立映画アーカイブはクラファンに踏み切る。稼ぐ企業に補助、文化基盤はクラファン。その対比の手前で、いま何が問われているのか。
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企業は生成AIへのこの取り組みを本格的に進めるに当たり、AIポリシーを策定しなければならない。しかし、ポリシーが明確でなかったり、組織目標と合っていなかったりすると、失敗のリスクを高める可能性がある。本稿では、特に避けるべきAIポリシーの致命的な欠陥トップ10を説明する。
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建設DXを全社展開するには現場にどう根付かせるという視点が欠かせない。加和太建設は、若手社員の主体性を引き出す人材育成や失敗を許容する組織文化で定着を図ってきた。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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「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。
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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。
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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。
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Microsoft Copilot Studioを使ったAIエージェント開発を成功させる鍵は、プロンプトや画面操作ではなく「業務選定」にあります。適用に向かない業務や、半自動化を狙う設計の型、導入前に握るべきKPIの立て方を解説します。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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「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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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