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<AIエージェント>が普及する中で、情シスが自身の「何を知らないか」さえ認識できていないという盲点を指摘。 新しい技術の導入に伴う「未知の未知」のリスクとその特定・対策の難しさ。 <AIエージェント>時代に情シスに求められる新たな知識と、自己認識を深めることの重要性を解説。 Source URL

ガバナンスが確立されないままAIを導入することによって、情シスが直面する深刻な問題と「代償」を指摘。 データセキュリティ、プライバシー、コンプライアンス違反など、ガバナンス欠如が引き起こす具体的なリスク。 適切な<AI>ガバナンス体制を構築し、安全かつ効果的にAIを活用するための情シスの役割を強調。 Source URL

<IBM>と<Arm>が提携し、レガシーである<メインフレーム>環境で<AI>処理を可能にするという異例の取り組みを紹介。 企業の既存IT資産を最大限に活用しつつ、最新のAI技術を導入する戦略的な意味合い。 この提携が、<メインフレーム>の延命と、<AI>導入における新たな選択肢となりうる可能性を考察。 Source URL

2035年までに1億4500万台に達すると予測される「フィジカルAI」市場の急拡大について解説。 フィジカルAIの定義、主要な応用分野、そして市場を牽引する可能性のあるプレイヤーを分析。 次世代の産業を形成するフィジカルAI市場における競争構造と、将来の勝者の展望を提示。 Source URL

2026年には9割の組織で<AI人材>が不足するという予測に基づき、情シスが急ぐべきスキル変革の必要性を指摘。 情シス部門がAI技術への理解を深め、組織全体のAI導入と活用をリードする役割の重要性。 AI時代に対応するためのスキルアップ戦略と、継続的な学習機会の確保を提言。 Source URL

<AIエージェント>が大量のトークンを消費することによるコスト増大の問題と、その解決策となる「トークンマキシング」を解説。 「トークンマキシング」が<AIエージェント>の効率的な運用とコスト管理にどのように貢献するかを説明。 AI技術導入におけるコスト最適化の重要性と、そのための新しいアプローチを提示。 Source URL

AI開発の現場で<PostgreSQL>が広く採用されている背景にある、切実な理由を解説。 <PostgreSQL>の持つ柔軟性、拡張性、安定性がAIプロジェクトの要件に合致している点を指摘。 データ処理や複雑な分析における<PostgreSQL>の優位性と、開発者が重視するポイントを明らかにする。 Source URL

<第一生命>が、生成AIとクラウド技術を導入して帳票処理の効率化と刷新を実現した事例を紹介。 導入された具体的なサービスと、それによって得られた業務改善効果について詳述。 デジタルトランスフォーメーションを進める企業におけるAIとクラウド活用の成功モデルを提示。 Source URL

<Microsoft 365>の新ライセンス「E7」の導入が、従来の定額制から<Azure>のような従量課金モデルへの移行を促す可能性を指摘。 企業が<Microsoft 365>の利用費用を最適化するために、新しい課金モデルへの理解と戦略的な対応が必要となる。 クラウドサービスのコスト管理における新たな課題と、それに対応するための視点を提供。 Source URL

<OSS>を無償で利用する際に「12時間以内の復旧」といった商用並みの復旧を求める日本企業の課題を提起。 無償<OSS>を商用扱いすることで生じる潜在的な契約違反やサポート面のリスクを警告。 適切な<OSS>利用と運用の重要性を解説し、企業の法的・技術的リスク回避を促す。 Source URL