最新記事一覧
高度化するランサムウェア攻撃に対し、国内企業の深刻な実態が明らかになった。身代金支払いに関する明確な規定を持つ企業は3割未満で、大半が極限状態での判断を強いられている。なぜ事前の備えが遅れているのか。
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「SaaSの終焉」論が再燃しているが、ガートナーが考えるのは単なる終焉ではないようだ。エージェント型AIは企業向けソフトウェアの収益モデルをどう破壊するのか。また、UIで製品を選ぶ時代は過去のものになるのか。
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AIの普及でソフトウェア開発チームの少人数化が進み、2029年には6割の組織が本格導入するとGartnerが予測した。ただし同社は、この動きを誤解した企業が長期的な競争力を失う恐れがあると指摘する。
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Gartnerは、2028年までにAIコーディングの利用料が平均的なエンジニアの給与を上回ると予測する。天井知らずの費用高騰を招く「トークン消費」の実態と、IT部門が実施すべき統制策とは。
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サプライチェーンの領域でもAI活用が本格化している。Gartnerは2026年のサプライチェーン技術のトップトレンドとして、3つのテーマに沿う8つを挙げた。企業の投資判断の指針となるトレンドの中身は何か。
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AIを導入しても生産性が上がらないのはなぜか。Gartnerのヘルシュマン氏は「コーディングはボトルネックではない」と断言。AIによって組織の“ひび”が露呈する時代に、AIの真の成果を引き出すソフトウェア開発のポイントを明かした。
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ガートナージャパンの調査によると、国内企業の75％がユーザー部門の選定による生成AIツールの利用をある程度容認している一方で、73％はシャドーAIを有効に管理できていない実態が明らかになった。
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業務におけるAIエージェントの投資優先順位をどう決めればよいか。業務・業種別のAIエージェントはどう進化していくか。ガートナージャパンの著名アナリストである亦賀忠明氏のWebセミナーから探る。
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ガートナーの最新調査で、最も実施率が高いランサムウェア対策でも4割程度にとどまり、感染後の判断や復旧体制には大きな課題が残る実態が明らかになった。さらに同社は、従来とは少し異なる「身代金交渉」の考え方も示している。
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Gartnerは、生成AIのコーディング費用が2028年までに平均開発者給与を超えると予測した。企業には用途別判断やモデル選択、文脈設計、監視、継続的な利用点検を通じた費用対効果の把握が不可欠だ。
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Gartnerは、ERPのカスタマイズ率を20％未満に抑えるよう薦める。一方LIXILは、Gartnerが推奨する形でERPを運用した結果、新たな問題に直面したものの、ビジネスを停滞させる構造的課題を解決できた。何をしたのか。
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Gartnerは、2028年までにAIコーディング費用が平均的なエンジニア1人分の給与を上回るとの見通しを発表した。同社は、企業側でできるコスト抑制の仕組みを5つの施策を紹介する。
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企業の生成AI利用が拡大する中、複雑なトークン課金や従量制モデルによる予算超過リスクが企業を圧迫している。Gartnerが明かす、AI時代の新たなコスト管理問題への備え方とは。
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Gartnerは2026年の世界AI支出が前年比47％増の2兆5956億ドルに達するとの予測を発表。2026年は企業によるAI支出が拡大局面へ移行する転換点になるとしている。
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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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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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IT戦略やDX推進においてコンサルティングサービスを活用する企業が7割を超える一方、半数以上が期待以上の成果を実感できていない。属人的な選定から脱却し、安定した成果を得るための選定基準とは。
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Gartnerによると、国内企業の75％が、ユーザー部門による未承認の生成AIツール利用を、一定条件下または自由に認めていることが分かった。同社はシャドーAIの対策として「分業モデル」の確立を薦める。
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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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生成AIの爆発的な普及に伴い、企業のITガバナンスは新たな局面に直面している。情報システム部門が抱えてきた旧来のシャドーSaaSといった問題に、個人契約のAIツールやローカルLLMなど幾つものリスクが積み重なった「難局」を迎えているためだ。限られたリソースで推進と統制をどう両立すべきなのか。こうした中、Gartnerは「分業モデル」への移行を提言している。
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AIの能力向上に伴って、シャドーAIのリスクも増している。ガートナーの調査によると、国内企業の73％はシャドーAIを管理できていないという。同社が推奨する、事業部門を巻き込んだガバナンスの仕組みとは。
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Gartnerは、2025年に米国の州当局が科したプライバシー法違反の罰金総額が34億2500万ドル（約5380億円）に達したと発表。過去5年間の合計を上回り、執行強化を背景に2028年まで加速する見通しを示した。
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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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Gartnerの調査によると、企業の54.5％が内製化に踏み切った目的として「コスト削減」を挙げている。しかし、同社は内製化をコスト削減策として位置付けるべきではないと提言する。同社が推奨する「内製化に関する2つの評価軸」とは。
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AIを活用した「自律型ビジネス」に取り組む企業の約8割が人員を削減したものの、ROIとの明確な相関は見られなかった。Gartnerによると、そもそも自律型ビジネスの目的は人員削減ではない。その本来の目的とは。
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AIによる業務改革に取り組む企業が増えています。しかしこのままでは、日本企業はグローバルな企業競争で生き残っていけないとガートナーの亦賀氏は言います。AIは産業革命だということを経営者自身が認識すべきだというのです。
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ガートナージャパンが「電力供給の遅れがデータセンター建設に影響を与えている」と指摘した。しかし、ボトルネックは発電能力ではないという。課題はどこにあるのか。
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AIを駆使してサイバー攻撃を展開している攻撃者の「手の内」を理解することは、最強の防御を構築する絶好の機会だ。Gartnerが提唱する、攻撃者のAI戦術をミラーリングして防御を強化する4つの手法とは。RAG活用やAIデセプションなど、情シスが武器にすべき具体的戦略を解き明かす。
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Gartnerは、2026年の世界IT支出予測を発表した。AIインフラとソフトウェアへの投資の勢いが持続しており、データセンターシステム分野は最大の成長が見込まれる。
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Gartnerは、攻撃者が優位な深刻脅威としてディープフェイク、AIアプリ侵害、プロンプトインジェクション、ソフトウェアサプライチェーン攻撃を挙げ、優先投資、多層防御、監視強化、認証強化、開発段階での対策実装をCISO（最高情報セキュリティ責任者）に求めた。
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コンサルティングサービスを利用する国内企業のうち、「期待以上」の成果を実感する企業は半数に満たない。最大の不満要因である「品質のバラつき」はなぜ発生するのか。顧客企業が取るべき手立てとは。
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米Gartnerは、タスク特化型のAIエージェントを組み込んだエンタープライズアプリケーションの割合が、2026年末に40％に達すると予測している。AI時代に「稼げる人材」となるために必要なスキルを整理する。
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AIの普及により、I＆O部門ではスキル要件の変化が加速し、従来型のトレーニングでは対応が難しくなっている。このため、AIを活用した継続的かつ実践的な学習への移行が求められている。Gartnerは、AIを活用して新たなスキルを持つ人材を継続的に育成するI＆O責任者の割合が、2026年に40％、2028年には70％に達すると予測している。本稿では、AIを活用したトレーニングを成功させるコツを紹介する。
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企業の情報システム部門やCISOは各国で異なるAI規制への対応を迫られている。Gartnerのバイスプレジデントアナリストは、各規制に場当たり的に対応するのではなく、AIレジリエンスの確立が重要だと指摘する。
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Gartnerによると、AIの進化を受けてAIコーディングエージェントの市場が「新たな段階」に入った。統合開発環境（IDE）が必要不可欠なものでなくなる3つの理由とは。
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AIコーディングエージェントの普及により、2027年にはエンジニアの65%以上がIDEを必要としなくなるとGartnerは予測する。開発の主戦場が自動化プラットフォームへ移る中、企業はツールの性能だけでなく、ガバナンスや「コーディングスキルの空洞化」という新たなリスクへの対応を迫られている。
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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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AIエージェントの導入が急がれる裏で、セキュリティ対策が置き去りになっている。国内企業の約6割が「セキュリティについて議論不足」と答える状況の中、ガートナーが今すぐ着手すべき“6つの防衛策”を提言した。
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Gartnerは、2026年の世界AI支出が前年比47％増の2兆5957億ドルに達するとの予測を公表した。生成AIやAIエージェント用需要拡大を背景に、AI用サーバやIaaS投資が市場をけん引すると分析した。
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基調講演「DXの迷走と形骸化を乗り越え、データとAIで日本企業は真の変革を遂げられるか」では、日本企業のDXが成果につながりにくい理由と、AI活用で同じ失敗を繰り返さないための条件が示された。
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大手IT企業による大規模な人員削減が後を絶たない。その裏にあるのは、巨額のAI投資を補うための経営判断だ。人を減らしてAIツールに頼る戦略は、企業に真の利益をもたらすのか。Gartnerのレポートを基に考察する。
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ガートナーによると、AIを活用し、自律的に業務を遂行している組織の約80％が人員削減を進めている。だが、人員削減はROIの向上には必ずしも結び付いていないという。
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Gartnerは、2030年までに1兆パラメーターの大規模言語モデルによる推論コストが生成AIプロバイダーにとって2025年比で90％超低下すると予測した。一方、エージェント型AIの普及でトークン需要が増大するため、企業が支出する推論の総コストは増加する見通しだという。
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AI導入企業の8割が人員削減を報告する一方で、それが収益向上に結び付いていない実態が明らかになった。コスト削減を目的とした安易なレイオフは、むしろ中長期的なROIを阻害するリスクがある。自律型ビジネスへの移行期で、情シスが取り組むべきは「人員排除」ではなく、AIを導くための組織構造への投資だ。
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Gartnerの調査によると、AI導入によってカスタマーサポート業務の効率化が進む一方、人員を減らすのではなく、人間の役割を再定義する動きが広がっていることが分かった。
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AIの本格導入によってビジネス戦略そのものが変わろうとしている。ガートナーの調査によると、28％のCEOが「AIがもたらす最大のリスクは収益だ」と回答した。経営層の危機感の源は何か。そもそも、AIがなぜ既存の利益モデルを脅かすのか。
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AIは単なる効率化の手段を超え、企業の存在意義を再定義する触媒へと進化した。8割のCEOが能力の抜本的見直しを急ぐ中、浮上するのはAI同士が取引を行う「マシンカスタマー」という新市場だ。既存の収益モデルが崩壊するリスクを回避し、情シスが「現場力」を武器に自律型ビジネスを主導するためのポイントとは。
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ガートナーによると、AI活用の成果を生産性だけで測る企業と、そうでない企業との間に今後、大きな格差が生まれる可能性がある。では、生産性以外の何を指標とすべきか。
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ERP刷新は情シスが直面する最も複雑かつ高コストな挑戦だ。ガートナーの専門家によれば、成功のかぎは技術選定以上に「最初の90日のガバナンス」と「冷徹なスコープ管理」にあるという。予算超過や遅延を防ぐための現実的な処方箋を提示する。
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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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