最新記事一覧
Windows 11の2026年7月月例アップデートにより、新たな復旧機能「ポイントインタイムリストア」が順次有効化されている。PCを数分で過去の正常な状態へ丸ごと巻き戻せる画期的な機能だが、気付かないうちに数十GBものストレージ容量が消費される他、個人ファイルも巻き戻るわながある。その概要と注意点を解説する。
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クラウドERPへの移行は不可避に見えるが、安易な判断は禁物だ。独自カスタマイズの継承やデータ移行の複雑さ、予期せぬ運用コスト増など、情シスが直面する現実的な課題と、移行を成功させる判断基準を詳解する。
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産業用コンピュータ（IPC）や組み込みシステムにおいて、ストレージやメモリなどのコンポーネントに求められる要件は、もはや速度や容量だけではない。システムを長期にわたり安定運用させる上で、コンポーネントやBOMの変更、世代を超えた互換性の確保こそが、設計者が真に頭を悩ませる隠れたコストとなる。同時に、エッジAIアプリケーションの導入加速に伴う高強度のリアルタイム書き込みやデータログの記録は、SSDやDRAMの耐久性にこれまでにない試練を与えている。本稿では、IPCおよび組み込み市場の構造的なニーズを出発点とし、「信頼性」が単なるスペック表の一項目から、安定供給、品質の一貫性、そして長期サポートまでを包括する総合的な能力へとどのように進化しているかを紐解く。
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Microsoftは2026年7月14日（米国時間）、Windows 11向けの月例更新プログラム「KB5101650」の提供を開始した。今月は500件を超える脆弱性が修正されている他、新機能「ポイントインタイムリストア」の追加、未登録のTDIトランスポートを使うアプリが動作しなくなる変更なども含まれる。本更新プログラムの内容と注意点を解説する。
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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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1秒間に110万件以上のデータが飛び交うF1は、その複雑さから新規ファンを獲得しにくい悩みに直面していた。この状況を打破したのが、AWSの機械学習とデータ処理システムだ。過酷なレースの裏側とは。
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Windowsのクラウド化が止まらない。2026年後半に予定されているWindows 11の大型アップデート「26H2」にて、新たなリカバリオプション「Cloud Rebuild」が登場する。その裏で、これまでオプトインだった企業向け環境でもクラウドバックアップが“デフォルト”で有効化されるなどの動きがある。その流れを追った。
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リーダーの疲弊は能力不足ではなく、調整業務など目に見えない「合意形成コスト」が原因だと認知科学者の堀田創氏は指摘する。他人の感情ではなく、環境やルールなどの仕組みを変えることが重要だ。支配・自己犠牲・操作の罠を避け、責任を明確にして摩擦と複雑さを下げる、健全な合意形成の手法を解説する。
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AIの悪用やPCの分散で、セキュリティ対策と運用管理のアップデートが求められている。企業は今、「OS起動前」の脅威にどう立ち向かうべきか。ハードウェア層の防御と遠隔管理、“常時AI時代”のPC選びを説く。
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AIエージェントは業務を効率化する一方、新たな攻撃対象にもなり始めている。ESETが約90万件のAIスキルを分析した結果、数千件の悪意あるスキルを確認した。さらにClickFixやQRコード型フィッシングも巧妙化しているという。2026年上半期の脅威動向から、攻撃者が次に狙うポイントを探る。
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セルフホスト型監視ソフトウェアの保守終了やスクリプトの属人化に悩まされていたJR西日本ITソリューションズは、重要サービスの監視体制を刷新した。「特定メンバーしか触れない」状況をどう変えたのか。
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インフラ運用で、AIエージェント活用戦略を進める企業が増えている。だがこれは、従来の自動化の延長として導入すると失敗しやすい。エージェント型AIは非決定論的な推論に基づいて自律的に行動するため、運用方法やリスク管理を抜本的に見直す必要がある。本稿では、エージェント型AIの構造的な問題、運用管理、従業員への影響などを具体的に解説する。
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情シス担当者がリーダー層を目指す際、どの資格を選べばいいのか。情シス業務にひも付く5領域で、役割拡大につながる代表的な資格と、実績を組み合わせて示す重要性を解説する。
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Microsoftの調査から、AI時代におけるITエンジニアの生存戦略が判明。タスクの信頼度には差があり、59％が「人間をループ内に置く設計」を最優先に指定。単調な作業をAIに委任し、推論や設計へシフトするキャリアの好機が示されている。
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特定ベンダーへの依存を避けるマルチクラウド戦略は、理想として扱われてきた。しかし、それがかえって運用負荷を増大させ、インフラを破綻させるリスクをはらんでいる。“起こらない災害”に備えることの無駄とは。
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ソフトバンクは、生成AIサービスを数万人規模で全社展開しましたが、その裏側では従来のSaaS導入とは異なる課題が同時多発的に発生しました。それを支えたのは、切り分け・情報整理・関係者調整・粘り強い説明といったIT部門の基礎力と現場の経験です。この事例は、生成AI時代の企業ITが「整ったものを入れる」から「未整備なものを運用で成立させる」仕事に変化していることを示しています。
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PTCは、オンプレミス版の3D CADソリューション「Creo 13」と、SaaS版の「Creo+ 13.3」の提供開始を発表した。新たにAIアシスタント機能を導入した他、設計、シミュレーション、製造の各領域で機能を強化している。
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エンジニアを迎えるたびに発生するPC調達と環境構築の泥沼。PC調達に半年、初期設定に丸1日を費やしていたトヨタ自動車は、この苦境をある手法で脱却した。どのようにしてトラブルを解消したのか。
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顧客体験の向上にはリアルタイムなデータ連携が不可欠だが、実店舗のコンピューティングリソースには限界がある。The Home Depotは旧システムの限界に直面し、どのような工夫でインフラを全面刷新したのか。
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AccentureとAvanadeはMicrosoftと協働し、製造業向け工場インテリジェンスシステム「エージェント型工場」を開発したと発表した。
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AIによるデータ漏えい対策に目が向けられがちだが、稼働中のモデルを保護する「ランタイムセキュリティ」は深刻な死角となっている。自律的に動くAIエージェントは、既存の防御策を容易に突破し、組織を内部から破壊する武器になりかねない。AIをスタッフと見なし、ゼロトラスト原則を適用すべき理由と具体的な防衛策を詳説する。
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SAN（ストレージエリアネットワーク）の長所には、処理の速さ、拡張性、耐障害性などが挙げられるが、当然ながら欠点も存在する。特に中小規模の企業にとっては、導入費用と仕組みの複雑さが大きな懸念事項になる。
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AIOpsの成否を分けるのは、AIに与えるデータの質である。VM主体の従来型インフラでは可視性に限界があり、AIの能力を十分に引き出せない。本記事では、コンテナ基盤がなぜAIOpsにとって理想的な基盤となるのか、その構造的優位性と「コンテナスプロール」などの落とし穴、導入を成功させる戦略的アプローチを詳説する。
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＠ITで公開された記事の中から、特に注目を集めた10本をランキング形式で紹介します。何が読者の関心を引いたのでしょうか。
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生成AIの普及に伴うデータ増とインフラコスト高騰が課題になっている中、「ストレージコストの最適化」に注目が集まっている。本稿では、その鍵を握る高密度フラッシュストレージを「効率性」「拡張性」「柔軟性」「管理性」の4軸で評価するアプローチを解説。課題を打破する最新のストレージ戦略に迫る。
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自然災害やシステム障害に備えたDR計画について、専門家は「全てのDR計画はでたらめだ」と断言する。計画が機能しない理由と、企業の回復力を高めるインシデント対処の仕組みづくりを解説する。
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生成AIの普及で企業データの価値が向上する一方、その保管先や活用基盤を誰が握るのかが新たな争点になっている。NASベンダーとして知られるSynologyがローカルLLMやAIエージェントを武器に描く次世代戦略は、クラウド依存が進んだ企業ITにどんな変化をもたらすのか。
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ジョブサポートは新人エンジニアの生成AI利用実態と指導負担に関する調査結果を発表した。新人エンジニアの9割が業務で生成AIを利用する一方、約8割の担当者がOJT負担増を実感している。
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AIが脆弱性を見つけ、攻撃まで実行する時代。もはや人間がダッシュボードを見ながら対応する運用は限界を迎えつつある。Cisco Live!でシスコが示したのは、AIエージェントが自律的に原因を分析し、修復まで担う新たなインフラ運用の世界だった。
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「シャドーAI」や「過剰な権限を持つAIエージェント」「プロンプトインジェクション」といった新たなリスクが顕在化している。企業を悩ませるこれらの問題に有効な打ち手は何か。フォーティネットが同社の事業戦略を通じて解決策を示した。
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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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ハイブリッド会議のトラブル対応に追われる情シスの奮闘を漫画で解説。リモート参加者との格差やBYODによる設定差異など、現場のリアルな課題を解決する方法とは。
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Windows 11は、設定画面から機能を「オフ」や「非表示」に切り替えても、バックグラウンドで関連プロセスが動作し続け、システムリソースを消費しているケースが少なくない。本Tech TIPSでは、ウィジェットや診断サービスなど、裏でリソースを消費しがちな4つの代表的プロセスをシステムレベルで完全に停止・不活化する具体的な手順を解説する。
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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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Autodeskは、主要製品向けに「Autodesk Assistant」のテックプレビュー版を提供する他、Fusion向けのMCPを公開した。設計データや業務コンテキストを理解するAIアシスタントに加え、外部AIとの連携を可能にする機能も提供し、設計／製造業務におけるAI活用の拡大を図る。
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Ciscoは同社年次イベントの目玉として、ITインフラとネットワークの運用とセキュリティをAIエージェントによって自動化／高度化する「Cisco Cloud Control」を発表した。AIのサイバー攻撃能力が飛躍的に高まる「ポストMythos」時代に備えるものだという。
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LPI-Japanは、年収700万円以上のインフラエンジニア110人を対象とした調査結果を公表した。ベテランエンジニアが感じる若手時代に学んだ技術領域の価値や、その後のキャリアに役立っている理由などをまとめている。
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うっかり見逃していたけれど、ちょっと気になる――そんなニュースを週末に“一気読み”する連載。今回は、5月24日週を中心に公開された主なニュースを一気にチェックしましょう！
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日本を最大の標的としたフィッシングサービスが登場するなど、サイバー脅威は高まっている。攻撃者はAIを活用、オペレーションの大規模化、加速化、巧妙化を急速に進めている。Googleの脅威インテリジェンス部門副チーフアナリストが、サイバー脅威のトレンドを説明した。
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データ量の増加によって、既存インフラが処理能力の限界を迎えるケースはよくある。「SAP S/4HANA」のデータ逼迫や障害リスクという課題に対し、HPEは自社システムをどのように刷新してボトルネックを解消したのか。
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オンライン面接で候補者の代わりにAIツールが回答を代理する現象が多発している。従来の採用手法を見直す上で、AIツールを禁止するだけでは解決にならない。不正を防ぎ、真の専門性を見極める抜本的な対策とは。
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アクセンチュアとアバナード、Microsoftは、製造業向けAIエージェント基盤「エージェント型工場」を共同開発した。従来の製造分析ダッシュボードの枠を超え、現場担当者の判断を支援する。
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物理的な配線状況さえ把握できていない「見えないネットワーク」は、トラブル発生時の業務停止を長期化させるだけでなく、セキュリティ侵害時の致命的なリスクとなる。リソースが限られる中堅・中小企業にとって、属人的なスキルに頼った復旧作業はもはや限界だ。UTMを核として拠点全体を可視化する方法と、トラブルの原因特定をAIアシスタントとの対話で「ものの数分」に短縮する運用手法を紹介する。
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高度化するサイバー攻撃から自社を守るにはセキュリティ更新が不可欠だが、適用時のシステム停止や作業の遅延という課題もある。「Windows 11」はこのジレンマをどう解決し、安全性を保つ手段を提供しているのか。
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旧態依然としたレガシーネットワークを使い続けると、技術的制約がセキュリティリスクを高めるだけではなく、現代のビジネスに不可欠なツール活用の足を引っ張る要因になる。企業にもたらす「目に見えない損失」とは。
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Nutanixは企業のITインフラ動向を調査した年次レポート「Enterprise Cloud Index」を公開した。AI活用が広がる中で、多くの企業のインフラがAIワークロードに対応できていない現状が明らかになった。
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専任のIT担当者がいない拠点でネットワークトラブルが起きると、原因特定だけで時間を奪われる。複数拠点のネットワーク管理において、運用担当者を苦しめる要因と解決の糸口を、バッファローの調査から読み解く。
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AIコーディングツールの浸透で開発速度が高まる一方、開発者が内容を把握していないソースコードも次々に生まれている。システムの安定稼働を担うIT運用者は、この事態にどう対処すればよいのか。
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クラウドサービスの普及で、インフラの内部構造が見えにくくなっている。そうした中、年収700万円以上のエンジニアの多くが、自身のキャリアを支える共通技術を挙げている。変化の激しいIT業界で生き残る条件とは。
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