最新記事一覧
外部コンサルティング会社を活用したプロジェクトで、約8割の担当者が失敗や途中断念を経験していた。レバレジーズの調査では、プロジェクトへの自社の関与度によって満足度に大きな差があることも分かった。企業がコンサルティング会社に求める役割は、どう変わりつつあるのか。
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生成AIの活用に乗り出したいものの、「どんなシステムを構築すればよいのか」「GPUやサーバをどう選べばいいのか」まで具体化できない――そんな企業が増えている。では、何から手を付ければよいのか。HPEとNVIDIA双方の正規一次代理店としてAI基盤の構築を支援するリョーサン菱洋に、失敗しないための考え方を聞いた。
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IBMの調査によると、欧州と中東の企業の8割で、AIに関連するインシデントが経営層まで届いていた。だが、それを受けてガバナンスを見直した企業は4割にとどまる。自律化が進むAIエージェントが失敗したとき、責任を負うのは誰なのか。
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Googleの新型スマートウォッチ「Pixel Watch 5」の両サイズを試用。外観は前モデルと同じだが、SoCやGPS精度、ジェスチャー操作は着実に進化している。誰が買い替えるべきなのか？ 5000円差のサイズ選びで後悔しないための基準とともに、実機の検証から分かりやすく解説する。
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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14回は、同じ図面で製作された4台の超音波溶接機で、ある号機は溶接強度が出ず、別の号機ではボルトが1週間で破断した事例を取り上げる。CAE解析と振動計測から、ねじ締結部のフレッチングや共振状態のずれを読み解き、ボルト破断の対策と溶接強度の安定化に至った過程を追う。
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米Gartnerは「2027年末までにAIエージェント導入の40％超がコスト高騰や成果不透明で頓挫する」と予測する。ツールを後付けするほど情報が寸断され、顧客体験を自ら壊す「AIパラドックス」が頻発しているためだ。米Genesysのトニー・ベイツCEOは、失敗の本質を「人間を前提とした旧来型KPIの限界」だと指摘。AIを利益に変える組織運営やガバナンス設計など、経営の処方箋をラスベガス現地から解説する。
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Hugging FaceでローカルLLMを探すと、「Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf」のような英数字の羅列に戸惑うだろう。実はモデル名には、規模や世代、圧縮の度合い、ファイル形式といった情報が詰まっている。Qwenシリーズを例に、名前の読み方からPCのメモリに合ったモデルの選び方までを解説する。
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AIモデルの性能議論が一巡し、AIエージェントを自律的に動かすための環境整備「ハーネスエンジニアリング」へと潮流が移る一方、日本企業の取り組みは「ほぼ皆無」だという。ITRのプリンシパル・アナリスト甲元宏明氏に、現在地と、勝ち残るための「現実解」を聞いた。
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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13回は、前回取り上げたLMガイドの剛性を有限要素法解析に反映する方法を紹介する。LMガイドの回転剛性を等価なばねモデルとして表現し、実験との比較によってモデルの妥当性を検証した上で、1軸テーブル全体のモーダル解析まで取り上げる。
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国内シェア70％を誇る合成紙大手ユポは、2030年までに利益率を倍増させる中期経営計画を策定した。原材料高騰下で値上げを断行し、価値を認めない用途から撤退するスクリーニングを実施。「ユポでなければならない高価値領域」に集中する。さらに、何十年も封印してきた「過去の失敗技術」を棚卸しし、研究員の社外研修を通じた他流試合を推進。ニッチトップ市場で最高益を目指す高収益化戦略に迫る。
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社外取締役に「デジタルの言葉が聞こえてこない」と言われた電源開発が、ドローンやロボットを自ら学習させて現場を動かすフィジカルAIに踏み込む。失敗が許されにくい規制産業で、なぜ「まず試す」文化を根付かせられたのか。同社のDXを率いる小泉真吾氏に聞いた。
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システムを導入すれば、業務が効率化するとは限らない。中小企業の53.2％が、システム導入や開発プロジェクトで失敗やトラブルを経験している。なぜ、導入後に思わぬ問題が起きるのか。
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生成AIがあればレガシー刷新は楽になる――。この期待に冷や水を浴びせる予測が発表されました。2026年度上半期（4〜9月）のシステム刷新関連記事トップ10を紹介し、「システム刷新における生成AIの現在地」と「AI時代に人に残る役割」に迫ります。
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ここ数年、東京ゲームショウにはストレージメーカーの出展が増えている。筆者が取材した5社のブース展示を見ながら、今後ストレージ（特にSSD）を買う際のポイントを探ってみよう。
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AIシステムを本番稼働させても、モデルの精度低下や処理負荷の増大、再学習の遅れによって、期待した性能を維持できなくなる可能性があります。AIを「作って終わり」にせず、継続的に改善しながら動かし続けるために何が必要なのでしょうか。
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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12回は、LMガイドのレイアウトに着目。1軸アクチュエーターのフィードバック制御と機械剛性の関係を整理し、LMブロックの配置によってテーブル剛性がどのように変わり、それが位置決め動作にどう影響するのかを、計算と実験データを交えて紹介する。
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他社の華やかな「インスタ映え」するAI成功事例を追うのは、今すぐ辞めるべき――。「AIを使え」というトップダウンの号令だけで空回りする組織が、過去の「失敗DX」と同じ轍を踏まないための現実的なアプローチとは何か。
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社内理解、予算ゼロから始まったドウシシャのオンラインストアと広告運用。欠品の失敗や商品のヒットを経て、フルファネル戦略でブランドを育てる挑戦に迫る。
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AIが出す「80点の正解」から感動や熱狂は生まれない──。吉本興業元会長の大﨑洋氏と、STARTO ENTERTAINMENT創業CEOを務めた福田淳氏が対談。「新人はあえてAI禁止」「芸人は管理せず暴れさせる」など、効率化の先にある「偏愛」や「人間くささ」の価値を提言する。尖った個の才能を解き放つ「失敗を許容する環境づくり」こそが、AI時代に他社を凌駕する勝ち筋だと明かす。
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Cloudflareは、AIモデルへのリクエストを送信した従業員やAIエージェントを特定できる「Identity-Aware AI Gateway」を発表した。個人やチームごとの利用上限の設定や、リスクのあるコンテンツの自動検出にも対応する。
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カナダ・アルバータ州政府は約6.5年かかる解析をClaudeで20時間に圧縮した。行政機関の実例に加え、企業事例と市場予測を交え、AIによるレガシー刷新の勘所を明らかにする。
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資生堂ジャパンが全社的なAIトランスフォーメーションに取り組んでいる。情緒的、右脳的な要素を重視し、トップダウンでもボトムアップでもないサンドウィッチ型推進体制を採用。130名のアンバサダーが「失敗しないAIの業務活用」を進めている。
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三井化学はSAP刷新でクリーンコアを推進し、業務アドオンをわずか7本に削減した。「10の失敗パターン」を事前につぶし、現場の不満や反発には対話と不確実性の排除で対応。全社変革としてやり切った同社の軌跡に迫る。
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富士通に続き、日立製作所もメインフレーム事業からの撤退に向けて動き始めました。生成AIによる刷新への期待が高まる一方、「脱メインフレーム」の7割超が失敗するとの予測もあります。生成AIがあっても移行が簡単ではない理由と刷新のアプローチを考えます。
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企業の生成AIプロジェクトの実に95％が、ROI（投資対効果）を得られていないという。ナレッジワークのCEO 麻野耕司氏に、営業領域におけるAI活用の成否を分かつものは何か聞いた。
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「値上げ」と聞くとネガティブな印象を受けることも多いが、実は値上げそのものが絶対悪なわけではない。小売りのプロが、実際の商品価格を分析しながら今あるべき価格戦略を解説していく。
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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11回は、メカトロ機器を素早く動かしたときに発生する振動問題を取り上げる。LMガイドやボールねじの構造を確認し、LMガイドにホリゾンタル荷重やヨーイングモーメントが作用したときの剛性を見積もる。
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「安いノートPCで十分」という考えは、いずれ「動作が重い」「Web会議が落ちる」という悲劇を招く。PCの動作を重くする“見えない真犯人”をあぶり出し、失敗しないノートPCの選び方を解説する。
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経営層の肝いりで進めたRAG導入。でも誰も使わない――。このような企業にはどのような特徴があるのか。そして、どのような対策を取ればいいのか。ひとり情シス協会の清水 博氏が、同協会の調査結果を基に解説する。
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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10回は、液晶パネル製造用のシール塗布装置で発生した塗布不良を取り上げる。振動測定とシミュレーションから、コラムの首振りを引き起こした剛性弱点を突き止めていく。
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自治体システム標準化の次に、政府が描くのは「AI駆動型」の行政だ。AIエージェントによって行政はどう変わるのか。標準化の経験から、その可能性と懸念を考える。
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失敗は目に見えていたが、社長や会長などの決定権を持つ人が実行。結果的に大きな失敗につながった、なんてことはないだろうか。現在進められている「消費税減税」にも、同じ問題が当てはまると考えられる。なぜそう思うかというと……。
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AI技術の発展で開発の迅速化が進む一方、ほとんどのAI製アプリケーションが検証段階で立ち消えてしまう現実がある。「YouTube」開発チームはいかにしてこの壁を越え、開発のスピードと安全性を両立させたのか。
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テレビの買い換えや買い増しを検討する際、液晶と有機ELの違いや設置サイズ、機能面でのチェックポイントは多岐にわたります。本記事では、2026年現在の最新テレビ選びの基準を整理するとともに、圧倒的な色再現性とAI機能、165Hz高リフレッシュレートを備えた注目モデル「LG OLED evo AI C6」の魅力と特徴を5つのQ＆Aで分かりやすく解説します。
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デジタル庁の国家資格システムで、150人分の個人情報が別省庁に送付される事案が発生した。「このデータには対象者しか入っていない」――そう思って作ったファイルに、対象外のユーザーが混ざっていたという。原因を追うと、開発・運用の現場にも通じる問題が浮かび上がる。
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AI活用が進む一方で、本番DBの全削除やシャドーAIによる顧客データ漏えいなど重大事故が相次いでいる。4つの失敗事例から、AI過信が招くリスクと情シスが講じるべきガバナンス対策を解説する。
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AIの利活用が急速に進む中、議論の焦点は「使うか否か」から「いかに責任を持って利用拡大するか」へと移行している。Gartnerは2027年までに、データガバナンスに関わる文化的課題に対処できない企業の60％が、AIのガバナンスに失敗すると予測している。本稿では、経営幹部が執るべきリーダーシップとビジネス成果に結び付けるための実効的な枠組みを解説する。
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基幹システムを所有するのはユーザー企業だが、構築の責任はベンダーが負う――。NHKと日本IBMの訴訟は、この歪んだ構造が抱える火種を改めて浮かび上がらせた。SIerの大規模プロジェクトのPMを長年務めた筆者が、メインフレーム移行プロジェクトが抱えるリスクと、IT部門が学ぶべき教訓を明らかにする。
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M&Aや事業再編で発生するテナント統合・分離。経営戦略に直結する難題を、手戻りなく成功に導くためのポイントとは。数多くの企業を伴走支援してきた日本ビジネスシステムズの専門家が解説する。
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Gartnerは、2026年に開始される脱メインフレームプロジェクトの70％超が、当初の目的を達成できずに失敗すると予測した。背景にはこれから避けて通れないAIへの期待がある。何が成功を拒む要因となるのか。
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Anthropicは公式ブログで、業務システムに組み込むClaudeモデルの具体的な選定方法やモデルの併用方法を解説した。
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日本最大級の製造業総合展示会「第38回 ものづくりワールド 東京」において、日産自動車による講演「自動車産業を取り巻く環境変化に対応した生産体制の比例化 需要変動に負けない工場へ―生産体制の比例化に挑んだ現場の失敗と再挑戦」が行われた。講演の模様をダイジェストで紹介する。
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多くの企業が直面するシステムの老朽化問題。ミスやコストの温床となったレガシーシステムの課題を解決するために「最新システムにリプレースしよう」とする企業は多い。しかし、業務プロセスの課題を放置したままシステムだけ新しくしても、失敗の連鎖を招くだけだ。リプレースに失敗しないためにはどうしたらいいのか。パーソルクロステクノロジーが解説する。
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NVIDIA創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏は2026年7月、「Startup School 2026」に登壇。創業時の失敗やAIへの投資を振り返るとともに、AI時代に学ぶべき内容について語った。
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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9回は、弱い部分が1箇所でもあると全体が台無しになってしまうメカの事例として、液晶リペア装置で発生した位置決め不良を取り上げる。
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システム開発案件をめぐって、日本通運がアクセンチュアに124億円を損害賠償として請求した。しかしこれは2社に固有の要因による“失敗”ではない。SIer側のPMとして40年の経歴を持つ筆者が、大規模開発が“燃えやすい”構造的要因と、同じ轍を踏まないための方策を考察する。
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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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金融コンプライアンスの審査は複雑化し、情報収集に膨大な時間を奪われる死活問題だ。決済大手のStripeは「Amazon Bedrock」を導入し、“全てをAIに任せる”というわなをどう回避したのか。
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IBMのデータサイエンティスト、シャド・グリフィン氏は、複雑な社内文書を扱うRAGで失敗を防ぐデータ設計術3つのポイントを紹介した。
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日本最大級の製造業総合展示会「第38回 ものづくりワールド 東京」において、ヤマハ発動機による講演「現場サイエンティストによる業務プロセス革新〜過去の後始末から未来創造へ時間シフト〜」が行われた。講演の模様をダイジェストで紹介する。
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