AI技術の進化により、生成AIやAIエージェントを業務に活用する企業が急速に増えています。 一方で、「AIのPoC（概念実証）まではできたものの、本番環境に導入できない」「AIを導入したいが、社内に必要なAI人材が不足している」「AIプロジェクトをどのように進めればよいのかわからない」といった課題を抱える企業も少なくありません。...
近年、ChatGPTをはじめとする生成AIが企業の業務に急速に普及しています。 文章作成、要約、翻訳、情報検索など、これまで人が行っていた作業をAIで効率化できるようになりました。
Google Cloud移行で失敗しないために確認すべき8つのチェックポイントを解説。現行システムの棚卸し、移行方式、基盤設計、セキュリティ、コスト、テスト、ロールバック、段階的な移行まで、成功に向けたポイントを紹介します。
クラウドサービスの導入やシステム刷新を検討する企業にとって、「AWSとGoogle Cloudのどちらを選ぶべきか」は重要なテーマです。
「AIにコードを書かせる」ことが特別ではなくなった2026年、開発現場ではAI駆動開発（AI-Driven Development）という言葉が、単なる技術トレンドではなく開発組織そのものの在り方を指す概念として定着しつつあります。
「DXは一通り進めたが、思ったほど業務は変わっていない」——多くの経営者・DX推進担当者がこうした壁に直面しています。クラウドツールを導入し、紙の書類を電子化し、業務の一部をシステム化しても、成果につながる実感を得られないケースは少なくありません。
レガシーシステムをAIで刷新するAIモダナイゼーションのプロジェクトが増える中、「誰がこの変革を推進するのか」という人材面の課題に直面する企業が増えています。特にオフショア開発の現場で長年活躍してきたBrSE（Bridge System Engineer／ブリッジSE）と、AI時代に注目を集めるFDE（Forward Deployed Engineer）は、どちらも「開発の現場」と「顧客・利用者側」を橋渡しする役割でありながら、AIモダナイゼーションのプロジェクトにおいては求められる動き方が大きく異なります。
「古い基幹システムを刷新したいが、コストも時間もかかりすぎる」——そんな悩みを抱える企業は少なくありません。長年運用してきたレガシーシステムは、ブラックボックス化したコードや退職者しか把握していない仕様など、多くのリスクを抱えています。
「AIモダナイゼーション」という言葉を耳にする機会が増えてきました。一方で「DX（デジタルトランスフォーメーション）」もここ数年、企業のIT戦略において欠かせないキーワードとなっています。 「AIモダナイゼーションとDXは何が違うのか」「うちの会社はどちらから着手すべきなのか」——このような疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。 本記事では、AIモダナイゼーションの定義から、DXとの違い、導入のステップ、メリット・注意点までを体系的に解説します。
「システムの刷新は現場の話であって、経営課題ではない」——もしそう考えているとしたら、それは大きなリスクをはらんでいます。 経済産業省が警鐘を鳴らした「2025年の崖」は、単なるIT部門の技術的課題ではなく、企業の存続そのものに関わる経営課題です。老朽化した基幹システム（レガシーシステム）を放置することで、年間最大12兆円もの経済損失が発生する可能性があると試算されています。 本記事では、経営者・CTOの皆様に向けて、「2025年の崖」の本質と、なぜ今、経営レベルでレガシーシステム刷新に取り組むべきなのかを解説します。
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