最新記事一覧
AIにコードを書かせれば、開発は速くなる。では、そのAIはいったいいくら使っているのか。AIエージェントが自律的に処理を重ねるほど、開発者やチーム単位での利用量とコストは見えにくくなる。Splunkの「.conf26」では、AI活用の裏側で膨らみかねない「見えないコスト」を可視化する新たなアプローチが示された。
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三井住友信託銀行は、勘定系はホスト・オンプレミスに残しつつ、情報系システムはAWSに集約する方針を採る。既に250以上のシステムをAWSで稼働させ、AWSと立ち上げた共同組織を中心にクラウドネイティブ化を推進する。同行の戦略の全体像とは。
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AIエージェントの本格運用が進む中、モデルや挙動まで検証する「拡張型ゼロトラスト」への移行が急務だ。ClouderaのフィールドCTOが、AI時代のセキュリティ対策におけるデータガバナンスの役割とSOC改革の必要性を語る。
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国内約70のグループ会社にまたがり、約120の社内システムを支えるNTTデータグループのITマネジメント室。同室では監視や障害対応の見直しを図り、大幅な時間短縮につなげた。何をどう見直したのか。
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AI活用の競争軸はモデル性能から運用能力へ移りつつあります。多様な環境に分散するモデルやデータを安全かつ柔軟に一元管理するコントロールプレーンの役割と、持続可能性や主権、統制を両立するAI基盤の条件を解説します。
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先行レビュー用として、Appleから「iPhone 18 Pro」「iPhone 18 Pro Max」の貸出機が手元に届いた。実際に使ってみると、メインカメラの可変絞りよりも注目すべきポイントが複数あることが分かった。
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Appleの新型「iPhone 18 Pro／Pro Max」は、一見すると前モデルから外観の変化が少ないように思える。しかし、その内部には機械式の可変絞りを備えたプロ仕様のカメラや、AI加工前提の時代に写真の“真正性”を担保する新技術など、革新的な進化が隠されていた。本機の実力をチェックした。
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Appleが発表した初の折りたたみスマホ「iPhone Duo」。しかし今回のイベントの核心は、新CEOのジョン・ターナス氏が掲げた「Intelligent Personal Hub」というAI時代の新たな構想にある。同社が描く未来の「正体」に迫ってみよう。
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AI活用の本格化に伴い、企業のITインフラに変化が起きている。AIプロジェクトの延期や中止、クラウドから別の環境への移行も相次ぐ。何が企業のAI活用の障壁となっているのか。Clouderaが調査した。
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Clouderaの年次イベントで、石油大手のExxonMobilと医療・ヘルスケア大手のAbbVieの担当者がAI活用事例を示した。データグラビティやコスト抑制、ナレッジグラフ構築などを背景に、両社がハイブリッドAI基盤を選んだ理由を明かす。
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Appleが「iPhone 18 Pro」とともに詳細を説明した新しいSiri「Siri AI」は、メールやメッセージの中身を横断して答える、カメラで見ているものについて答える、他社製アプリを操作する、といった機能を持つ。英語のβ版から始まり、日本語には10月に対応する。EUと中国では提供しない。
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Appleは9月9日（米国時間）、新型スマートフォン「iPhone 18 Pro」と「iPhone 18 Pro Max」を発表した。
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NTTドコモビジネスとエクサウィザーズは、専用環境で企業の重要データを安全に活用できる「クローズドAIエージェント」の提供を開始した。自社で運用体制を立ち上げることなく、高セキュリティなAI活用ができる。
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米Google Cloudが法律実務特化AI「Gemini Enterprise for Legal」を発表した。弁護士業務に必要なスキルとMCP経由の外部システム接続をパッケージ化し、厳格な守秘性やアクセス制限を備える。先行する米Anthropicの「Claude for Legal」や米OpenAIの動向に対し、主要な法務テック企業や大規模法律事務所は単一陣営に依存せず、複数のAIを並行導入する動きが浮き彫りとなっている。
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日本ヒューレット・パッカードの望月弘一社長に、AI最適化が進む次の10年の取り組みを聞いた。AIファクトリーの差別化から、データセンターの電力制約対応、VMware移行需要、対Ciscoを視野に入れたネットワーク統合まで日本市場での戦略に迫る。
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「VMware vSphere 8.0」のサービス終了（EOS）が、2027年10月に迫っています。アップグレード計画の策定から設計、環境構築、テストに至るプロジェクト工程を考慮すると、あまり猶予はありません。アップグレード計画は何から始めるべきか、Q&A形式で解説します。
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仮想化基盤の運用負担の増大やライセンス体系の変化を受け、IT基盤の見直しを迫られる企業は少なくない。しかし、既存システムを止めずにモダナイゼーションを進めることは容易ではない。こうした課題に対し、大垣共立銀行は単なる更改では終わらせない選択をした。将来のDX基盤を見据えながら、運用負担とリスクを抑えたモダナイゼーションをどのように実現したのか。
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端末の定期更新やWin11移行に伴う調達・キッティング負担に悩む情シスは多い。物理PCの買い替えを続けるべきか、クラウドPCへ移行すべきか。費用対効果と運用効率を最大化する見極め基準を示す。
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LINEヤフーは総容量3PB超のDWHをAmazon Redshiftへ移行した。ピーク時の性能課題に対し、マルチAZ構成や自動WLMを導入して克服。バッチ処理の高速化やNoOps化を果たし、公式MCPサーバ整備による“AIレディ”な基盤構築を進める。
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「VMware vSphere 8.0」が2027年10月にサービス終了となる。アップグレード方式の選定やリソース確認など検討項目は多く、早期の着手が必要だ。アップグレード先の候補になる「VMware Cloud Foundation（VCF） 9.1」の特徴と、アップグレード計画を支援するサービスについて解説する。
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Synergy Research Groupは、2026年第2四半期の企業向けクラウドインフラサービス支出が1434億ドルに達したと発表した。前年同期比の成長率は43％と、11四半期連続で上昇した。
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導入企業の8割以上が本番運用するKubernetesだが、標準機能にコスト管理は含まれない。動的な環境や共有リソースが招くコスト最適化の難しさを整理し、リソース割り当ての見直しや専用ツールの活用など実務的な6つの改善策を解説する。
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バックアップさえ取得していれば、システム障害やデータ消失から完全に復旧できるとは限らない。単なる「データ復元」が「サービス復旧」に直結しないのはなぜか。
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モデル単価が低下する一方、企業のAIコストは増大している。背景にはエージェンティックAI普及による「推論爆発」がある。本稿では、コスト膨張の仕組みを解き明かし、課題を打破する「推論アーキテクチャ設計」を解説する。
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フィックスターズは、組み込みソフトウェア開発企業向けに、高いセキュリティと低運用コストを両立するAI駆動開発アプライアンスの提供を開始した。オープンウェイト大規模言語モデルを顧客の専用環境で運用する。
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クラウド偏重のAIによるさまざまな課題が顕在化するにつれ、データが生成される現場でインテリジェンスを発揮させる「エッジAI」の重要性が増している。デル・テクノロジーズは、まずは最適なエッジ環境を構築し、そこからクラウド／データセンターへの接続を検討する「エッジファースト」を提案する。その上で、大規模な初期投資が難しいエッジでは、AI環境をオーケストレーションさせながら、段階的に拡張していくことが重要だと語った。
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VMwareなどのインフラ向けソフトウェアを手掛けるBroadcomの調査によれば、企業はクラウド利用において「無駄」を強く感じている。パブリッククラウドから自社環境への移行に関しては、AIがその動きを加速させているという。
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機密データを扱う企業にとって、AI活用と情報保護の両立は大きな課題だ。Skyはこの課題の解決に向けて、オンプレミスAIインフラを約1カ月で構築した。短期間で実現できた理由は何だったのか。
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パナソニック コネクトは、同社グループのBlue Yonder（ブルーヨンダー）が展開するSCM（サプライチェーンマネジメント）ソリューション事業の最新動向や導入事例を紹介した。ブルーヨンダーは2026年度から7つの要素を備えた「コグニティブソリューション」を提供しており、事業のさらなる拡大を目指す。
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ネットワーク構成の変更作業はシステム障害を引き起こすリスクを抱えている。AWSのインフラにおいて、標準ツールと「意図的な破壊」を組み合わせることで不安を払拭する方法とは。
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HPEの年次イベントでOpsRamp創業者のヴァルマ・クナパラジュ氏にインタビューした。AIインフラ運用の最新トレンドや、新発表のコパイロットがもたらす自律化の現在地、人間が介在する重要性を聞いた。
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AIの進化に伴い、ITインフラのスピードと予算の課題は深刻化している。さらに日本特有のSIer依存が状況の分析や投資判断を遅らせている。デル・テクノロジーズはどう応えるのか。
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AI導入においてインフラの費用とセキュリティは大きな課題だ。OCIとオープンソースツールを組み合わせ、規制の厳しい企業でも安全に実行できるシステム構成を構築したCohereのインフラ戦略を紹介する。
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AIツールの活用が本番運用へ移行する中、Broadcomの調査によると、インフラとしてパブリッククラウドを選ぶ企業が減少している。背景には何があるのか。足かせとなっている3つの問題を取り上げる。
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Broadcomによる買収後、VMwareユーザーの72％がコスト増に直面している。契約更新期を迎え、HPEやNutanixといった代替候補への移行が本格化している。移行期間中の二重課税的なコスト負担というわなはあるが、浮いた予算をAI投資へ回すなど、インフラ刷新を戦略的機運と捉える動きも加速している。
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Googleは、Confidential Computingの新機能を発表した。G4系機密VMやプロンプト暗号化SDKを公開し、AI処理時の秘匿性と検証性を強化した。Appleとの協業や機密基盤の拡充も示した。
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AIエージェントの普及に伴うトークンコストの爆発にどう挑むか。HPEの年次イベントで、ルッソCTOは外部モデル依存による隠れたコストを指摘。推論を自社データセンターへ回帰させるためのインフラ戦略を、AMDの事例とともにレポートする。
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AI導入で収益を上げている企業はわずか6％にすぎない。成否を分ける決定的な要因は、モデルを「どこで」動かすかというインフラ配置戦略だ。機密データ保護や超低遅延を重視するオンプレミスか、拡張性とスピードのクラウドか。情シスが直面するコストとガバナンスのジレンマを解消し、ROIを最大化する配置ルールを解き明かす。
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Broadcomの調査によると、企業AIの本番環境をパブリックからプライベートクラウドへ移行する動きが本格化している。背景には、パブリッククラウドにおける「25％超のコストの無駄」や、地政学リスクに伴うデータ主権の確保がある。
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企業の存続を懸けたクラウド移行とモダナイゼーションにおいて、むやみにクラウドサービスを導入するのは危険だ。自社の要件に合うクラウドアーキテクチャを選択するためのポイントを解説する。
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AI活用には機密データの流出リスクがあるが、クラウド型AIサービスの利用をためらっていれば開発が遅延する。このジレンマに対し、Ｓｋｙは安全なオンプレミスAIインフラをわずか1カ月で構築した。その手法とは。
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需要拡大に伴うフラッシュメモリの供給不足や価格高騰により、IT担当者はストレージ調達に苦悩している。必要なデータの容量の増加やセキュリティといった課題への対応に迫られる中、不確実な市場を生き抜くにはどうすべきか。本稿では現状を打開する4つのアプローチと将来を見据えたストレージ戦略を解説する。
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ITシステムは「集中」と「分散」を繰り返してきたが、近年の仮想化基盤を巡るコスト高騰やAI・コンテナ技術の普及により、新たなインフラ構造への転換が求められている。そこで注目されているのが、集中型のシンプルな管理性と分散型の柔軟な拡張性を兼ね備えた「次世代プライベートクラウド基盤」だ。
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仮想化基盤の乗り換え先選定は、移行の容易さに加えて、運用効率、自動化への対応、将来的なコスト抑制効果などを総合的に判断する必要がある。これらの問題に全方位的に対応するのがRed HatとMicrosoftの強力なタッグだ。
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企業のバックアップ運用は転換点を迎えている。VMware一強時代の終焉、巧妙化するランサムウェア、そしてAIの台頭。こうした環境変化の中で、Synologyはバックアップの役割そのものを見直そうとしている。その全貌をレポートする。
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「GeminiがApple Intelligenceの正体」は誤解だ。WWDC 2026の現地取材で見えてきた第3世代は、200億パラメータのAIをiPhoneで動かす革新技術、Google Cloud＋NVIDIAによるインフラ刷新、そして静かに変わる「無料」の定義まで、想像以上に深い変化を遂げていた。
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6月8日に開幕したAppleの開発者会議「WWDC26」の主役は、アーキテクチャが刷新された「Apple Intelligence」と、劇的な進化を遂げた次世代「Siri AI」だった。本記事では、Siriがどのようにパーソナルコンテキストを理解し、アプリを横断してタスクを処理するのかを見ていく。
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Appleは、Apple Intelligenceのクラウド推論基盤「Private Cloud Compute」（PCC）を外部のデータセンターへ拡張すると発表した。GoogleおよびNVIDIAと協業し、Google Cloud上のGPUなどで次世代の基盤モデルを運用する。外部インフラでも従来の強力なプライバシー保証を維持するとしている。
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米Appleは6月8日（現地時間）、年次開発者会議「WWDC26」の基調講演でAIアシスタント「Siri AI」を発表した。次世代の「Apple Intelligence」を構成する中核機能で、会話の文脈や画面の内容を理解し、Webの情報も踏まえて回答できるという。
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Nutanix Japanは、長野県の相澤病院が、Kubernetesクラスタの構築と運用管理を支援する「Nutanix Kubernetes Platform」（NKP）を採用したと発表した。医療におけるAI活用を加速させる。
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