最新記事一覧
レバテックが2026年卒のエンジニア採用に関する調査結果を発表した。約4社に1社が採用目標に届かない見込みで、初任給および既存社員の待遇見直しが進んでいる実態が明らかになった。
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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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「Amazon Books」（2015年開業、2022年閉鎖）、「Amazon Style」（2022年開業、2023年閉鎖）の撤退に続き、レジなし店舗「Amazon Go」の撤退も発表したAmazon。一見失敗のように見えるこれらの動きの裏で、Amazonは、着実に、小売事業の拡大を見据えています。
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2026年1月27日、そのAmazonが「Amazon Go」とスーパーマーケット「Amazon Fresh」の全72店舗を閉鎖すると発表しました。この事実を「失敗」とだけ捉えるのは短絡的です。
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Gartnerは、生成AIを活用したカスタマーサービスの問い合わせ解決コストが2030年までに3ドルを超え、多くのBtoC向け海外有人オペレーターのコストを上回ると予測している。
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後継者不足や人手不足を背景に、中小企業のM＆Aは広がりを見せている。が、買収はゴールではない。価格の妥当性は見えにくく、交渉は水面下で長期に及ぶ。買い手として失敗しないために、何を見極めるべきか。実務の最前線から、そのポイントを探る。
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SAPやOracleが提唱する「自律型AI」はERP運用の救世主か、それとも新たな負債か。先行導入を率いるエキスパートが、短期間で成果を出すための構築プロセスを語る。
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ITプロジェクトが頓挫し、裁判に発展した際、ベンダーが高額な損害賠償を命じられるケースが多々あります。新番組『訴えてやる！の前に見るIT訴訟動画解説』第2弾は、本稼働直前の仕様変更が引き金となってプロジェクトが破綻した判例をピックアップ。たとえ「1週間前の無理な要求」があったとしても、ベンダーの責任が問われてしまうのはなぜなのか？ 紛争解決のプロがその真意を鋭く突きます。
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「生成AIで業務効率化」を期待しても、95％の企業が目に見える成果を出せずにいる。なぜ多額の投資が「期待外れ」に終わるのか。生成AIのROIを引き上げるためのポイントを説明する。
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企業の7割が業務標準化を自負する一方、AIツールの導入現場からは「プロセスが未整理だ」という悲鳴が上がっている。IT部門が苦しむ「アナログな標準化」と、AIツールが求める「構造化」のギャップを読み解く。
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より複雑なシステムの安全性解析の理論とその分析手法である「STAMP/STPA」を実践する上での勘所をTips形式で簡潔に分かりやすく説明する本連載。第4回は、STPA手順「第3のステップ：UCAの識別」を失敗しないための重要ポイント、注意点について解説する。
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公正取引委員会が1月30日に開催した第2回デジタル競争グローバルフォーラムにて、Apple、Google、Microsoft、OpenAIが競争政策の未来を語った。Appleは「EUのDMAは失敗」と批判し、日本のスマホ新法を評価。一方、AI市場への規制については「今から硬直化したルールを作るべきでない」との見解で一致した。ビッグテックが語る、AI時代の競争政策とは。
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CISOにとっての真のリスクは、実効性の乏しいツールへの投資である。本稿では、生成AI導入で失敗しないための3つのチェックポイントを紹介する。
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欧州のメディア企業は、2016年に開始した複数媒体向け記事表示基盤の統合を2023年に失敗と認め、事後検証と組織再編を実施した。失敗の内容とポストモーテム実施の中身は。
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新規事業はなぜ失敗するのか。ソフトウェア開発などを手掛けるEngineerforce（東京都渋谷区）は、新規事業での失敗を経験したことがある担当者を対象に調査を実施した。
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Azure導入企業の多くが「PoC（概念実証）設定」のまま本番運用へ突入し、高額請求や管理不全に悲鳴を上げている――。Microsoft MVPが明かす「10の失敗パターン」と改善策を紹介する。
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GoogleらはLLMを使った脆弱性解析手法「Co-RedTeam」を提案した。レッドチーム活動を模倣してコード解析から実行検証、成功／失敗パターン記憶を再利用するという。
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2012年、華々しいデビューとは裏腹に歴史的な失敗作となった「Surface RT」。その舞台裏で一体何が起きていたのか。米国で新たに公開された「エプスタイン文書」の中で明らかになったことを読み解く。
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一般社団法人ソフトウェア協会、大阪急性期・総合医療センター、日本マイクロソフトの3者は、「Cyber A2/AD ランサムウェア防御チェックシート」を公表した。医療機関に限らず、一般の中小・中堅企業や大企業でも十分に適用可能だという。
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300年続く酒蔵の「特別な日本酒」を襲った製造ミス。廃棄ではなく「正直に出す」ことを選んだ結果、失敗は物語となり、そこから想定外のヒット商品が生まれた。
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「DX人材が足りない」を解決するには、DX人材の育成に注力するのが手っ取り早い。TOPPANが8000人を対象に断行した、「失敗しない育成戦略」とは。その舞台裏に迫る。
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高価なGPUを導入しても、ストレージの性能が低くて処理待ちが発生すれば、投資の意味が薄れてしまう。AIプロジェクトを失敗させる「データ供給不足」を解消し得る、主要ストレージベンダー7社とその製品を解説する。
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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1回は、同じ図面で製作した複数台の直動パーツフィーダーにおいて、ボルトが1週間で折れたり折れなかったりするという、再現性のない厄介な事例を紹介する。
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攻撃者もAIを使っているというベンダーの煽り文句に、経営層も焦りを感じている。だが、実態のないAI機能を導入すれば、企業は痛い目に合う可能性がある。対策は何か。
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AI導入に一度失敗した企業が、なぜ再挑戦で成果を出せたのか。属人化した発注業務とExcelの限界を突破した、食品企画のジェイ・ファームが選んだAI活用法とは何か。
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OSSの商用ライセンス変更が相次ぐ中、対抗策としての「フォーク」は単なる代替品以上の進化を遂げている。後発のプロジェクトが“本家”を上回る理由と、企業が取るべきOSSの採用戦略を調査報告から読み解く。
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中小製造業の広島メタルワークは5年で売り上げを3倍に伸ばした。同社は過去に大手メーカーのシステム導入で失敗した経験もある。どのようにして売り上げを伸ばすことに成功したのか？
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情シスが疲弊し、IT投資も成果が出ない――その原因は人材不足ではなく「育て方」にあります。現場や経営、セキュリティを横断する“コーポレートエンジニア”は、どうすれば生まれるのでしょうか。成功と失敗を分ける決定的な分岐点を伝えます。
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生成AIの導入が活発化する一方で、期待した成果を得られず失敗に終わるプロジェクトがある。成功と失敗を分ける要因は何か。生成AIの導入を実際の成果につなげるためのポイントが学べる3つの資料を紹介する。
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かつての失敗で落ち込んだ時、「命までは取られない」という先輩の言葉に救われた日立製作所の阿部淳副社。知られざる過去の経験から、副社長として背負うプレッシャーの正体まで。技術の日立を支える人間・阿部淳のリーダー論に迫る。
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本連載では、海外物流アウトソースで失敗しないための実践的なポイントを解説してきた。前回に続き今回は、海外工場の物流を「数字と事実」で評価するためのツール――「物流評価シート」に焦点を当て、その具体的な使い方を紹介する。
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社内に設計者がいないスタートアップや部品メーカーなどがオリジナル製品の製品化を目指す際、ODM（設計製造委託）を行うケースがみられる。だが、製造業の仕組みを理解していないと、ODMを活用した製品化はうまくいかない。連載「ODMを活用した製品化で失敗しないためには」では、ODMによる製品化のポイントを詳しく解説する。最終回となる第18回では、前回に引き続き、ODMに関する筆者のエピソードを取り上げる。
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製品力はあるのに売れない、新規事業が失敗続きなど、多くの企業が抱えるこうした悩みの背景には、マーケティングを担える人材の不足がある。
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AIエージェントの動きは、見えるようで見えせん。何か頼んだとして、うまく動いた場合も、失敗した場合も、理由が分からないのです。この曖昧さが、日々使っている私にとってはどうにも気持ち悪い。そんなAIエージェントとの現実的な付き合い方を考えてみました。
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2025年は、情シス部門が重大な判断を迫られた一年だった。ランサムウェア対応、Windows 10サポート終了、VMware買収後の対応を巡り、備えの差が結果を分けた。事例と教訓を整理する。
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設計図上では完璧に見えたクラウド環境が、本番運用で火を噴いた。アップデート強行で多額の損失、無駄になった開発環境――。AWSのイベントで明かされた「生々しい失敗事例」と、そこから得られる教訓を共有する。
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AIエージェントの活用が広がる一方、ある調査によると、関連プロジェクトの80％が本番環境に到達していないことが明らかになった。失敗の背景にある障壁と、IT部門が押さえるべき4つの要素を整理する。
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2025年の年間記事ランキングからレガシーシステムが引き起こす問題をいかに解消するかに関連するトピックを抽出。レガシーシステムの刷新案件が大型訴訟に発展した事案から浮かび上がった"失敗の構造"を起点に、SIerとユーザー企業の関係性、そしてシステムがレガシー化する根本に何があるのかを読み解きます。
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ITmedia ビジネスオンラインで自治体DXや生成AI活用について連載を担当している川口弘行氏の記事から、2025年下半期によく読まれたヒット記事3選を紹介します。
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スタンフォード大学は2025年12月15日、同大学のAI専門家らによる2026年のAIトレンド予測を発表した。コンピュータサイエンス、医学、法学、経済学の各分野の専門家が、2026年のAI動向を予測している。
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技術系コメディー自主制作アニメ「こうしす！」の＠ITバージョン。新シリーズ「蔵王光速電鉄を“DX”いたしますわよ＠IT支線」では、DXのよくある失敗を解説します。第4列車は「クラウド破産」。どのようなてんやわんやが起きるのやら……。※このマンガはフィクションです。
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「AIを使えば、レガシーシステムも一瞬で刷新できる」――そんな経営層の幻想が情シスを追い詰める。失敗率が高くなる可能性がある「一括刷新」を避け、着実にモダナイズを成功させるための「AI活用の現実解」とは。
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JAXAは22日、H3ロケット8号機を打ち上げたが、第2段エンジンの第2回燃焼時が予定より早く停止したため、準天頂衛星「みちびき5号機」を軌道に投入できなかったと発表した。
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数々のランサムウェアグループが攻撃を激化する中、インシデント対応で失敗して経営的な打撃を被る事例が後を絶たない。セキュリティベンダーが提供する“事後”対応サービスの契約方法に、ある変化が表れている。
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当初はAI活用に慎重な姿勢を示していた、金融サービス会社のJPMorgan Chase。AIに対する疑念を“ある工夫”で払拭し、メインフレームで動くミッションクリティカルシステムのモダナイゼーションにAIを生かしている。
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アジャイル化、外部サービス連携の増加、そして生成AIの急速な進化。開発にスピードと柔軟性が求められている今、スピードと品質の両立に悩む企業はテスト自動化による解決アプローチに期待を寄せている。だが、テスト自動化のポイントを理解しないまま進めると期待した効果が得られず、結果としてプロジェクトは失敗に陥ることになってしまう。本稿では、数多くの企業を支援してきたテスト自動化のプロフェッショナルに、導入の落とし穴やそれを回避するための知見、AIで進化したテスト自動化の今を聞く。
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3COINSで販売中の「ガイド付きガラスフィルム」を紹介。透明度の高いガラスを使用し、正確に貼り付けられるガイドが付属する。価格は330円で、対象機種はiPhone 13〜16、iPhone 13 Pro〜16 Pro、iPhone 16e。
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ザ・ゴールが、職場コミュニケーションに関するZ世代と他世代との比較調査結果を発表した。Z世代は失敗への不安が大きく、職場環境では自由を求めながら、業務の裁量を任されることには消極的な傾向が見られた。
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ランサムウェア被害に遭う企業が相次ぐ中、Gartnerは「ランサムウェアに備えたバックアップの見直しが急務」と提言した。インフラストラクチャ／オペレーションとセキュリティの連携強化など具体策を示している。
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共生バンクが主導する成田空港周辺の開発プロジェクトが、うまくいっていないと報道されている。ここに限らず、羽田など空港周辺の開発は失敗することが多い。一体なぜなのか。
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