最新記事一覧
工場の現場改善を定量化する科学的アプローチを可能にする手法を学習する本連載。前回から紹介している事務的業務の分析手法のうち、今回は「自己申告法」と「帳票分析法」という2つの分析手法について説明する。
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AI導入で本当に恐ろしいのは学習時ではなく、利用のたびに発生する「推論コスト」だ。トークン消費の抑制やモデルの使い分けなど、プロジェクトの成否を分ける運用費の具体的な削減手法と管理の要点を徹底解説する。
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セキュリティ監査を単なる形式的な対応で終わらせていないか。放置されたVMやシャドーITなど、インフラに潜む「死角」を可視化し、企業の回復力を高めるための実践的な監査手法と運用の鉄則を詳説する。
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出社回帰を進める企業は少なくない。「公平性を保つため」という理由は、一見すると誰もが納得しやすい大義名分だ。しかし、この判断は本当に公平なのか。
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Dockerのデベロッパーアドボケイト、アジート・シン・ライナ氏は、AIコーディングエージェントが本番環境を削除し、AWSのサービスを13時間停止させた事例を紹介した。同事例から得られた5つの対策とは。
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問題が起きてから対処する従来のストレージ監視手法は、複雑化するインフラに追い付けなくなっている。運用効率の劇的な向上と費用削減を両立させる、AIを技術活用した監視手法とは。
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製造業が直面するコスト上昇圧力が大きく高まる中、コスト適正化の一手として再び脚光を浴びている「開発購買」について解説する本連載。今回の後編では、従来の開発購買の課題を解消し、組織的な活動として機能させる「新しい開発購買」のポイントを紹介する。
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従来の「管理」業務がAIに代替される一方、対人業務が増加し管理職への負担は増している。これからのマネジャーには、組織を管理するのではなく、人やAIの可能性を引き出し、未来の方向性を示して新しい価値へと「編集」する役割が求められる。
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企業のAI活用において、トークン消費量を競う「トークンマキシング」という見栄えだけの指標が広がりつつある。GitLabはこの方針を警戒し、明確に拒絶している。表面的な目標が引き起こす、企業の誤った行動とは。
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変化する需要への対応や品質、トレーサビリティー要求の高度化などを背景に、製造業における現場データ活用の重要性が増している。一方、紙やExcelでの管理や、工場ごとに作り込まれた既存システムでは、製造現場で発生する情報をリアルタイムに集約／一元化し、計画や品質改善に生かすには限界がある。ロックウェル オートメーション ジャパンはこの課題に対し、クラウド型MES「Plex」を提供している。その価値と導入の要点を聞いた。
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多くの製造業が海外での成長を目指す中、海外駐在員の役割は重要になっています。しかし、日本と海外のギャップで力を発揮できない場合も多く見られます。本連載では、HR視点でどのような考え方が必要で、どのような協力体制を築くべきかをお伝えします。最終回となる今回は「部門間連携」について解説します。
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AIの台頭は、消費者の購買行動を大きく塗り替えつつある。チャネルが多様化し、カスタマージャーニーが複雑化した今、マーケターは何を指針に戦略を組み立てるべきなのか。
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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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企業はAXに向けてどのようなベンダーをパートナーに選べばよいのか。リコーの新たなAIコンサル会社と最近よく聞く「FDE」との共通点と相違点を明らかにしつつ、考察する。
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2026年のFIFAワールドカップ開幕に合わせ、渋谷・MIYASHITA PARKで、サッカー日本代表の選手たちが、その場所にいるかのように現れるプロジェクトが始動した。「シェアード・リアリティ」とは最先端の空間映像・通信技術を用いて、同じ空間や体験を多くの人々と同時に分かち合う没入型のテクノロジーや空間概念を指す。仕掛け人に、シェアード・リアリティビジネスの展望と、収益モデルを聞いた。
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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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アラスジャパンは、東京都内で同社のコミュニティーイベント「ARAS CONNECT TOKYO」を開催した。本稿では同イベントに登壇した日産化学 袖ケ浦工場 技術開発室 室長の沼尻悟氏と同工場 デジタル改革室 室長の進士智成氏による基調講演の内容を紹介する。
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みずほフィナンシャルグループのCISO寺井氏は、「進まざる者は必ず退く」という理念の下、現状維持を打破し、役員から現場まで全社的なセキュリティの"自分事化"を推進。AIの安全な活用や金融業界を横断する共同オペレーション構想など、日本全体のセキュリティ底上げを目指す同氏のビジョンに迫る。
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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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AIエージェントの実用化が進む今、Microsoft Copilot Studioによる内製化が広がってます。ただ、その一方で、多くの企業が“PoC止まり”の壁に直面しています。本稿では、経営層と現場の温度差やIT部門とのすれ違いなど、実務への定着を阻むリアルな実態を明かし、プロジェクトが停滞する根本原因を解き明かします。
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在庫は減らすものではなく、設計するもの――。本連載では、実践的な知見をもとに「稼ぐサプライチェーン」の構築法を解き明かします。第2回となる今回は、在庫を「形を変えたキャッシュ」として捉えるB／S視点からさらに踏み込み、会社のキャッシュを最大化する「在庫設計」の4つの実践ポイントと、稼ぐためのマネジメント手法を取り上げます。
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人手不足やコスト上昇、資本市場からの収益性向上要求など、日本の製造業を取り巻く環境は厳しさを増している。一方で、効率化や合理化を追求するだけでは、ものづくりの現場から失われてしまう価値もあるのではないか。経営学者と2人の経営者が、数字やロジックだけでは語れない製造業経営の本質を探った。
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Elasticは、「セキュリティ」「サーチ」「オブザーバビリティー」向けに、AIチャット上でインタラクティブなUIを出力するMCPサーバを公開した。
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米BoxのCEO、アーロン・レヴィ氏が提唱する生産性を100倍にする新職種「AIエージェント運用担当」の役割とは？ エンジニアの不安に答える「AI時代のキャリア」の在り方に迫る。
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日立製作所は2016年から、デジタルマーケティングの取り組みを開始した。営業やSEと連携しながら、既存顧客の中にある“まだ掘り起こせていない需要”に、どうアプローチしてきたのか。日立製作所の営業DXの取り組みを深掘りする。
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AIと観測技術を組み合わせた「自己修復型IT」は、人の介入を最小限に抑え、ダウンタイムの劇的な削減と運用負荷の軽減を両立させる。本稿では、その導入メリットから、信頼性やガバナンスの課題、成功への具体的な5ステップを解説する。
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セキュリティ投資を却下しながら有事の責任のみを現場に求める経営層や、パッチ適用を拒む事業部門との対立など、組織や人間関係に潜むジレンマを現役CISOが解説。AI時代に求められるマインド変革とは。
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エクスペリエンス分析ツールの市場が急拡大する一方、データが示す「表面的な不満」への対処だけでは不十分だ。デルタ航空やUPSの実例から、「真の課題」を特定し、CXを劇的に改善する手法を明かす。
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「PCを配るだけの仕事」と思われがちなキッティングですが、その品質次第でインシデントや運用負荷も、ITコストも大きく変わります。それでも情シスの仕事は“何も起きない”ほど評価されません。情シスが経営層に伝えるべき“本当の価値”を掘り下げます。
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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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米国CISAとG7各国・EUは、AIシステム向けSBOMの最小構成要素を定めた指針を公表した。AIモデルや学習データ、インフラなどを7分類で整理し、AI供給網の透明性向上や脆弱性管理、サイバーリスク低減を支援する。
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楽天グループの2026年12月期第1四半期決算は、モバイル事業参入後初となる第1四半期営業黒字を達成した。モバイル事業では短期解約の抑制に成功し、5G基地局の増設を急ぐ。今後はフィンテック事業の再編や基地局建設の加速により、エコシステム全体の収益最大化を目指す方針だ。
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多くの製造業が海外での成長を目指す中、海外駐在員の役割は重要になっています。しかし、日本と海外のギャップで力を発揮できない場合も多く見られます。本連載では、HR視点でどのような考え方が必要で、どのような協力体制を築くべきかをお伝えします。第3回となる今回は「現地化」に向けて、「挑戦する組織」をどう構築するかについて解説します。
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システム停止は単なるITトラブルではなく、企業の存亡を揺るがすビジネスリスクだ。隠れた費用を含めた真の損失額と、対策によって得られる投資対効果を導き出す式を紹介する。
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ERPはAIが自律的に業務を遂行する「成果のエンジン」へと進化しつつある。Oracleが投入する1000超のAIエージェントは、SaaSへの集約とシート課金モデルの見直しを促す。
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AIは無数のタスクを実行できるようになるが、その成果を確認し、責任を引き受ける人間の能力には限界がある。この視点から見ると、AI時代の経済には大きく分けていくつかの未来像が見えてくる。
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厳格なマニュアルを持つはずのヘルプデスクが、いとも簡単に侵入を許してしまう。公開された「実際の詐欺音声」は、従来型セキュリティの限界を伝えている。担当者を欺く手口の全貌と、企業が取るべき対策とは。
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手書きの日報やExcel管理が残る製造現場で、データ活用をどう定着させるか。パナソニックはノーコードBIツールを導入し、現場主導の改善活動を推進。不良率の改善や年間約2200時間の工数削減を実現した。
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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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自動化のためにAIエージェントを導入しても、なぜ期待した成果が出ないのか。その原因は設計以外の段階にある可能性がある。AI活用を支援してきた専門家が警告する、AIを“ガラクタ”にしないための条件とは。
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AI導入の成功はデプロイではなく、その後の「運用」で決まる。既存のクラウドインフラやガバナンスでは制御しきれないAI特有の挙動が、企業のコストと信頼を脅かし始めている。本稿では、AIを単なるアプリケーションではなく「自律的なプラットフォーム」として制御し、ビジネス価値を最大化するための実務的な指針を解き明かす。
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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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日立製作所は、物流データを一元化して経営課題の分析と法令順守を支援する、CLO向けソリューション「Hitachi Digital Solution for Logistics / Insight and Execution Agent」を提供する。KPIの可視化から施策検討、実行調整までを支援する。
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多くの自治体で課題を残したまま進行している「自治体システム標準化」。その背景には個別プロジェクトではなく「計画そのもの」の問題があるのではないか。CIO補佐官として現場に携わる筆者が実例を基に、自治体の情報化計画・DX推進計画の課題とポイントを提示する。
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単なるコスト削減の道具としてAIを導入するだけでは、コンタクトセンターの真の価値は引き出せない。従来のチャットボットを超えた「エージェント型AI」や「顧客アウトカム」重視のROI測定など、今リーダーが押さえるべき6つの重要トレンドを解説する。
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クラウド費用の最適化に取り組んでも、支出の約3割が無駄に消えている。現場の無自覚な浪費を放置すれば、IT予算は底をつく。この負の連鎖を断ち切る「FinOps」の実践アプローチを、5つの事例とともに紹介する。
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獲得したリードの「質」に営業が不満を漏らす一方、質を重視すれば量が減る――。多くのB2Bマーケターが陥るこのジレンマをどう解消すべきか。量を重視するLBMと質を重視するABMの課題を乗り越え、得られる“果実”の最大化を狙う概念「BBM」（バランスベースドマーケティング）を提唱するALUHAの荻野永策社長に、実践のポイントを聞いた。
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AIエージェントを導入してもPoC（実証実験）でとん挫する企業は後を絶たない。成功の鍵は、AIそのものよりも「業務プロセスの標準化」と「マルチエージェントによる連携」にある。本番環境で成果を出すための勘所を明かす。
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予算折衝のたびに「その研修費、本当に必要？」と問われ、数字で返せず口ごもった経験はないだろうか。ハードウェアと違い効果が見えにくいIT研修だが、特定の指標とひも付ければ、経営層が納得する“成績表”は作れる。研修投資を「コスト」から「武器」に変えるための測定手法と可視化の具体策を解説する。
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