Two companies, one team: Fulton Hogan and Datacom partnership
For more than a decade, the Fulton Hogan team has trusted Datacom and its data centres with their mission-critical equipment – the result is an enduring partnership and a high level of trust. The Fulton Hogan logo can be seen adorning equipment on construction sites all over Australasia where the company, founded in Dunedin in […]
From edge to enterprise: How the endpoint became IT’s most strategic layer and why Lenovo is joining the conversation at IGEL Now & Next Miami
For years, the enterprise endpoint was treated as a commodity: a device to deploy, patch, and eventually replace. The real innovation was expected to happen in the data center or the cloud. That assumption is changing. In today’s distributed environments, endpoints have become a critical part of the digital workspace architecture. It is where users […]
IBM, Arm team up to bring Arm software to IBM Z mainframes
IBM and Arm have announced a plan to develop hardware that can run both IBM and Arm-based workloads, to let Arm software run on IBM mainframes. The two companies plan to work on three things: building virtualization tools so Arm software can run on IBM platforms; making sure Arm applications meet the security and data […]
The end of the org chart: Leadership in an agentic enterprise
Most security initiatives fail before the first line of code is written. Not because the technology is wrong, but because the problem was framed poorly from the start. Leaders often move fast toward familiar answers, then wonder why progress stalls. Last year, a global cybersecurity technology company brought me in to help run a Privileged […]
Leading when the world is on fire and technology won’t stand still
When I first pitched this article, the world already felt unstable. Technology was accelerating, AI was dominating headlines and most leadership teams were still working out what it all meant. Since then, the temperature has risen again. Geopolitical tensions have escalated, economic pressure is building and political trust continues to fracture. The conditions organizations are […]
ITの価値をどう伝えるか——世界のCIOが実践する5つのヒント
もはやテクノロジーなしに事業は動かない。それは誰もが知っている。それでもITがコストセンターと見られてしまうのはなぜか。理由の1つに、CIOがその価値をうまく伝えられていないと言えるのではないか。 「今日のCIOは1つのプレッシャーを感じている。テクノロジー投資の価値を、どうステークホルダーに伝えるか、だ」——GartnerのディスティングイッシュドVPアナリスト兼チーフリサーチオフィサー、Chris Howard氏は最近の投稿でこう指摘する。「CIOがITの価値をどう測り、どう伝えるか——それがITをビジネスのパートナーと見るか、コストセンターと見るかを決める」。 Schneider ElectricのCIO（北米担当）、Bobby Cain氏はこう言う。「ITの価値を発信することに徹底的にこだわる、これはデジタルリーダーの基本だと思っている。ビジネスとテクノロジーが融合する今、ITを利益の推進力として明確に位置づけることは我々CIOの責任だ」。 ではITの価値を効果的に伝えるために、CIOたちはどのようなアプローチを実践しているのか、以下に5つをみていこう。 ITのポジティブな影響を習慣的に発信するITが提供する価値は明かだ。だからわざわざ宣伝しなくてもいい——そう思うべきではない。「価値が何かを言葉にしなければ、伝わらない」と、MITスローン経営大学院シニアレクチャラー、George Westerman氏は言う。人々はテクノロジーを電気のように当たり前のものとして扱い、問題が起きたときだけITに目を向ける。「多くの経営幹部はITの不満しか経験しない。発信しなければ、印象はネガティブなものだけになる」。 この発信は新任のうちから始めるのが理想だ。「就任直後が最も効果的で、期待値を設定できる。まだ発信していないなら、『不満の声があることは承知している。一部は事実だが、そうでないものもある。改善に向けた計画はこのようになっている』と切り出せばいい」とWesterman氏は言う。 ITの指標ではなく、ビジネスへの影響で語る技術的な専門用語ではなく、ビジネスの言葉で話す——ITリーダーは長年そう言われてきた。だが現実にはビジネスの言葉で話せないCIOが多い。 「CIOは往々にして、レイテンシーや帯域幅など、取締役会プレゼンではなくシステムレベルの技術指標に目を向ける」とInfo-Tech Research GroupのBrian Jackson氏は言う。技術施策がどうビジネス価値を生むかを理解し、言葉にする力が求められる。 Cain氏はこう語る。「CIOがテクノロジー投資がいかにリスクを低減し、生産性を高め、顧客価値を創出するかを語らなければ、ITはマージンドライバーとして見られることはない。売上貢献、生産性向上、顧客体験、コスト回避——すべてのテクノロジー投資はP&L（損益計算書）にトレースできなければならない」 ビジネスステークホルダーが重視するKPIを使う2025年のDeloitte Tech Exec Surveyでは、テクノロジーリーダーの36%が「テクノロジーの価値をビジネス用語で測定・伝達すること」を最優先課題に挙げている。「これは重要なことだ。常に意識し続けなければならない」とDeloitteのLou DiLorenzo氏は言う。 ROIは必ずしも最適な指標ではない。インフラプロジェクトは損益センターから遠く、計算が難しい。それでもCIOは、各ステークホルダーが重視する指標を特定できる。人事向けなら新システムが選考プロセスをどう効率化したか、営業向けなら新データプラットフォームが成約率をどう高めたか——そうした形で示すことが求められている。 ストーリーテリングの力を磨く正確な情報を提示するだけでは不十分だ。伝え方も重要だ。BarracudaのCIO、Siroui Mushegian氏はこう言う。「相手にとって何がメリットか、どの課題が軽減されるかという形で成果を説明する。金額や時間の節約、無駄の削減といった指標に結びつけると説得力が増す」。 このスキルを磨くには、定期的なITカウンシルの開催、少人数への定期プレゼン、ビジネス用語の習慣化といった取り組みが有効だ。 DiLorenzo氏は、現場の担当者や中間管理職と積極的に関わっているCIOほど、効果的なストーリーを作りやすいとDiLorenzo氏は言う。「『担当者が日々直面している課題を取り上げ、それをIT側がどう解決したか』という話ができる。それは技術サービスの話ではなく、業務現場に根ざしたストーリーだ」。 コスト削減ではなく、利益の観点で語る「CIOは今もコストの話をしすぎている。コストセンターと見られたくないなら、コストの文脈で語ってはいけない。ITへの投資は『資産の構築』として語るべきだ」——FICOのCIO兼チーフカスタマーオフィサー、Mike Trkay氏はそう言う。 同じコインの裏表を見る発想の転換だとTrkay氏は言う。コスト削減の報告ではなく、得られた成果を示す。「インフラのモダナイゼーションにより、顧客オンボーディング時間を40%短縮した」という形だ。そのためには、すべてのITイニシアティブに期待されるビジネス成果を最初から設定しておくことが重要だという。 Wolters KluwerのCIO、Mark Sherwood氏も同じ見方をする。「コスト削減の話は古い。重要なのは、ITが売上成長をどう後押ししているかだ。効率化や最適化をやめるわけではないが、ITをバリューセンターとして示すことが不可欠だ」。 マルチクラウド戦略が稼働率と耐障害性を高め、顧客維持率の改善につながる——そうした点と点をつなぐストーリーを語ることが、ITをバリューセンターとして示す近道だと話した。
7 tips for rationalizing your application portfolio
A strong application portfolio is an essential IT resource. Ensuring that the portfolio is ready to meet enterprise operational and financial needs is essential to long-term business success. Unfortunately, applications tend to accumulate over time, leading to bloat that creates confusion, undermines efficiency, and introduces risk to the organization. Application rationalization streamlines an existing application […]
The invisible AI adding value to World2Meet
As prevalent as AI implementation is, not all organizations approach it in the same way, or to the same degree. Many are still testing the technology, with specific and limited use cases, while others have integrated it in a way that’s transformative. The latter is the case for World2Meet (W2M), the travel division of global tourism company […]
How analytics and AI are reshaping the boundaries of IT leadership
IT leadership is under more pressure than ever. As analytics and AI become embedded in everyday operations, expectations of CIOs are expanding, often without clear agreement on where IT leadership begins and ends. Many organizations assume that strong IT leadership will naturally extend to analytics and AI. In practice, that assumption no longer holds. The […]
Bad CIOs are good for the business
By any conventional measure, a bad CIO is a liability. Missed transformation milestones, spiralling cloud costs, unresolved cyber risks and restless business stakeholders are familiar symptoms. In an era where technology underpins virtually every revenue stream and operating model, CIO underperformance feels unforgivable. And yet, when viewed through a longer strategic lens, poorly performing CIOs […]
How to embed AI into business processes without breaking the business
Playtime is over. The pressure is on business leaders to deliver tangible results from artificial intelligence (AI) projects, even amid statistics that show how difficult that may be. Organizations that can solve one of AI’s most vexing puzzles — how to embed AI into existing business processes — will likely be on the road to success. […]
Amazon waives entire month’s AWS charges after Iranian drone attack
In a highly unusual move, Amazon has confirmed that it is waiving an entire month’s usage charges for customers using two Middle Eastern datacenters disrupted by Iranian drone attacks earlier this month. The attacks on March 1 damaged two Amazon datacenters in the region, ME-CENTRAL-1 (United Arab Emirates) and ME-SOUTH-1 (Bahrain), something the company acknowledged […]
The data center is becoming a security enforcement layer
The security model most enterprises still rely on assumes there is time to respond, time to patch, time to detect, time to contain when an attacker gets in, but there is still time to stop them before they can move through the environment and do harm. Last week, I attended RSA Conference 2026 and attended several […]
クラウド、DevOps、アジャイルの浸透度：日米SIの開発プロセスと技術選定の差
アーキテクチャ選定の基準が違う 日米のSIを技術面で比べるとき、まず押さえるべきは「何を正解とみなすか」の基準だ。日本のSIでは、長期運用と安定稼働を前提に、障害時の影響範囲が読みやすい構成、監査や手続きが通りやすい構成、運用負荷が予測しやすい構成が選ばれやすい。これはミッションクリティカルなシステムを多く扱ってきた歴史の延長であり、止めないことが最大の価値である環境では自然な選好でもある。 米国のSIでは、クラウドのマネージドサービスを前提に、拡張性と変更容易性を優先する設計が前面に出やすい。もちろん安定稼働は最重要だが、その安定を「事前に作り込み過ぎて守る」のではなく、「計測し、復旧し、改善し続ける」ことで担保する思想が強い。たとえば、単一の強固なシステムにまとめるより、疎結合なサービスとして分割し、障害の隔離や部分的な更新を可能にする。結果として、初期の設計段階から運用の計測や自動化が組み込まれ、アーキテクチャの評価軸に運用指標が入りやすくなる。 この違いは、オンプレかクラウドかという単純な話ではない。日本でもクラウドは普及し、米国でも規制や要件でオンプレやハイブリッドを選ぶ。差が出るのは、技術選定の場で誰が何を判断材料にし、どこに不確実性を許容するかだ。日本では要件を固めて最適解を選ぶ方向に寄りやすく、米国では不確実性を残したままでも動かしながら学習する方向に寄りやすい。ここが、後述する開発プロセスの差にも直結していく。 開発プロセスの中心にあるものが違う 日本のSIが得意としてきたのは、工程を定義し、レビューとテストを積み上げ、品質を管理して納期通りに提供するやり方だ。工程ごとの成果物が明確で、関係者が多くても合意形成を取りやすい。品質の考え方も、仕様への適合と例外処理の網羅、障害の未然防止に重心がある。これは大規模案件で強い。変更が少ないほど強く、変更が多いほど苦しくなる、という性格を持っている。 米国のSIが得意としやすいのは、短いサイクルで価値を届け、実際の利用や運用データから学び、次の改善に反映するやり方だ。ここでの中心は、工程よりもフィードバックループにある。仕様が完全でなくても動くものを早く出し、使われた結果を見て優先順位を変える。そのため、プロジェクト管理も「計画を守る」より「価値が出る方向へ舵を切り続ける」ことに重心が置かれる。 このプロセス差は、アジャイルかウォーターフォールかという言葉の対立で語られがちだが、実際にはもっと深い前提の違いがある。日本の現場は、品質と責任を守るために合意形成を厚くし、合意の外側にある変更を例外扱いしやすい。米国の現場は、変更を織り込み、変更を管理することで責任を果たしやすい。前者は「確定したものを確実に作る」ことに強く、後者は「確定できないものを確かめながら作る」ことに強い。どちらの局面なのかを見極めないと、手法だけ移植しても摩擦が増える。 DevOpsと運用自動化の位置づけ 日米の差が特に出やすいのが、DevOpsと運用自動化の扱いだ。日本のSIは運用に強い一方、運用は「守りの仕事」として位置づけられ、開発と運用の役割が組織的に分かれやすい。結果として、運用の都合で変更が慎重になり、開発は運用に配慮して手続きを増やし、リリースが重たくなることがある。これは責任を果たすための合理でもあるが、変化の速度を求められる領域では足かせにもなる。 米国のSIでは、運用は「価値を作るための継続活動」として扱われやすい。CI/CDやInfrastructure as Code、監視とアラート、ログとトレース、インシデント対応の訓練などが、最初から設計に含まれ、運用の成熟度がプロダクトの競争力に直結するという考え方が強い。運用の目的は、障害をゼロにすることだけではなく、障害が起きても早く検知し、早く復旧し、再発を防ぎ、コストを最適化し続けることへ広がる。つまり、運用の強さがスピードを支える。 日本のSIが持つ運用の強みは、実はDevOps的な方向へ伸ばしやすい資産でもある。強い運用文化があるからこそ、計測と自動化と改善のサイクルを組み込めば、安定と速度の両立が可能になる。ただし、そのためには、運用を「後工程の受け手」に固定せず、開発段階から運用設計を一体化する必要がある。運用手順を増やして安全を担保するのではなく、自動化と可観測性によって安全を担保し、変更の頻度を下げずに守る、という発想転換が求められる。 セキュリティとコンプライアンスの統合 セキュリティや監査対応は、日米ともに最重要だが、プロセスへの埋め込み方に違いが出やすい。日本のSIでは、セキュリティは要件として定義され、レビューやテストで確認し、監査に備える、という流れになりやすい。慎重で堅い反面、セキュリティ確認が開発の後半に寄ると、最後に大きな修正が発生しやすい。結果として、セキュリティが「遅くする要因」として感じられ、現場の心理的摩擦が生まれることがある。 米国のSIでは、DevSecOpsの考え方が比較的浸透しており、コードの静的解析や依存関係の脆弱性チェック、設定のポリシー管理などを、パイプラインの中に組み込みやすい。セキュリティレビューを人の手続きだけに頼らず、ツールと自動化で「守る速度」を上げる発想が強い。さらに、権限管理や鍵管理、監査ログの設計などが、運用の計測と同様にアーキテクチャの評価軸に入るため、設計段階から統合されやすい。 ここでも重要なのは、セキュリティ重視かどうかではなく、セキュリティを速度と両立させるための構造を持っているかだ。日本のSIは、手続きを丁寧に積み上げる強みがある。その強みを活かしながら、自動化できる検査を自動化し、レビューの焦点を「人にしか判断できない部分」に寄せることができれば、セキュリティを高めつつスピードも上げられる。セキュリティはブレーキではなく、安心して速く走るための仕組みとして扱えるようになる。 レガシー刷新の進め方が違う 技術選定とプロセスの違いが最も難しく表れるのが、レガシー刷新、いわゆるモダナイゼーションだ。日本のSIは、既存システムの複雑な業務要件と運用実態を理解し、置き換えに伴うリスクを丁寧に管理することに強い。だからこそ、大規模な刷新では、段階移行の計画、データ移行の整合、周辺システムとの接続、運用引継ぎなど、失敗が許されない論点を網羅しやすい。 米国のSIでは、段階的に価値を切り出しながら移行する進め方がより強調されやすい。既存を一気に置き換えるより、外側から機能を剥がし、API化し、徐々に新しい側へ移す。ここでの狙いは、学習しながら移行し、途中でも価値が出る状態を作ることにある。移行の途中でアーキテクチャや優先順位を変えることを織り込み、投資対効果を見ながら進める。 日本でモダナイゼーションが難しくなりがちなのは、レガシーの理解が深いがゆえに、最初から完全な移行計画を作ろうとしてしまう点にある。もちろん計画は必要だが、計画に時間をかけ過ぎると、移行の価値が出る前に環境が変わる。逆に米国型の進め方をそのまま持ち込むと、ガバナンスや監査、業務の安定を軽視しているように見え、関係者の合意が取れない。両者をつなぐ鍵は、段階移行を前提にしつつ、各段階で品質と運用の要件を満たす設計を最初から織り込むことだ。日本のSIの強みは、ここで活きる。 日本SIが「強みを活かして速くなる」方法 日米の差を埋めるために、日本のSIが米国のやり方をそのまま真似る必要はない。むしろ、日本が得意な品質と運用の強さを維持したまま、速度を生む構造を足していくほうが現実的だ。ポイントは、現場の頑張りで速くするのではなく、標準化と自動化で速くすることにある。 標準化とは、個別案件の事情を無視して共通化することではなく、共通化できる部分を切り出して再利用可能にすることだ。設計の型、環境構築の型、テストの型、監視の型、障害対応の型を整備し、プロジェクトの立ち上がりを速くする。自動化とは、運用の安全を手続きで担保するのではなく、ツールと仕組みで担保することだ。レビューを無くすのではなく、機械的なチェックを自動化して、人が見るべきポイントに集中する。リリースを減らすのではなく、小さく安全に頻繁に出せるようにする。ここにDevOpsと可観測性が効いてくる。 さらに、速度を出すには意思決定の設計も欠かせない。短いサイクルで価値を出すには、優先順位を決める責任者が必要で、変更の判断を迅速に行える体制が必要になる。日本のSIは、合意形成を丁寧に作る力がある。その力を、意思決定を遅らせる方向ではなく、意思決定に必要な材料を早く揃える方向へ使えるようになると強い。品質を守るために止まるのではなく、品質を守りながら進める仕組みを作る、という方向だ。 日米SIの技術とプロセスの差は、結局のところ「変化を前提に設計しているかどうか」の差として現れる。日本のSIが持つ安定と品質の強みは、変化に弱いことと同義ではない。変化を管理し、計測し、自動化し、改善し続ける構造を組み込めば、安定はむしろ速度の土台になる。止めない力を、変え続ける力へ接続する。それが、クラウド以降の時代に日本SIが発揮できる、最も実務的で再現性の高い進化だ。
The hidden inflation of AI: Why model collapse is a business risk
For the last 20 years, the economics of software were beautifully boring. The business model was predicated on a simple truth: Build once and sell infinitely. In the traditional SaaS era, the marginal cost of adding a new user was negligible. Whether a customer logged in once a month or once a minute, the cost […]
The AI revolution: Getting culture right for AI success
With effective AI implementations likely to separate winning organizations from the also-rans, many IT leaders are taking various approaches to creating workplace cultures that empower nearly all employees to make productive, innovative use of AI. Underlying such strategies is a focus on training, as well as encouragement to experiment with and implement AI in sync […]
How enterprises are rethinking collaborative analytics
A persistent gap among C-suite executives shows that enterprises need to rethink traditional data ownership models as they move toward shared decision-making frameworks that better align their analytics strategy and business goals. Why? Simply asking who owns the data isn’t the right question, especially for leaders who want analytics to become a meaningful aspect of […]
How Gen Z can win in the AI era
The “digital divide” used to mean unequal access to devices and the internet. Today, that gap has evolved into something more consequential: An AI divide — not about access to tools, but about who knows how to use them well. In recent months, while mentoring several newly graduated computer science majors, I was struck by […]
Why delivery drift shows up too late, and what I watch instead
I’ve lost count of the number of times I’ve seen a program that looked fine on paper, felt uncomfortable in practice and then suddenly tipped into crisis. Status stayed green. Plans were intact. Everyone was busy. And yet, if you were close enough to the work, something didn’t add up. It took me a while […]
10 cosas que quitan el sueño a los responsables de TI
En la actualidad, son muchas las cosas que preocupan al director de sistemas de información (CIO): desde las cuestiones de siempre sobre el tiempo de actividad y la disponibilidad hasta la revolución cuántica que se vislumbra en el horizonte. Dan Inbar, vicepresidente sénior y CIO de Symbotic, empresa que ofrece tecnología de automatización de almacenes, […]
Scaling AI demands a new infrastructure playbook
As enterprises move beyond AI pilots and proofs of concept, many CIOs are discovering a hard truth: Scaling AI into production is not simply a larger version of traditional application deployment. It is a fundamentally different infrastructure challenge. AI software must integrate with accelerated compute resources, high-performance networking, AI platforms, security controls, and observability tools. […]
Anthropic wins reprieve against US DoD ban, buying time for contractors to assess AI supply chains
The Pentagon’s attempt to brand Anthropic a supply chain risk was “likely both contrary to law and arbitrary and capricious,” a US federal judge wrote in a ruling halting a ban on use of Anthropic’s products in defense contracts. In granting Anthropic a preliminary injunction against the ban, US District Judge Rita Lin of the […]
One-third of help-desk tickets stop work, says study
Nearly one-third of all help-desk tickets handled by large organizations are work-stoppers, according to a study from help-desk automation company Fixify, which also found Tuesday to be the busiest day of the week for help desks. “Monday gets the reputation, but Tuesday gets the tickets,” it the study said. Around one in eight of the […]
SAP to acquire Reltio to help customers make data AI-ready
ERP giant SAP has agreed to acquire master data management software provider Reltio to bolster the capabilities of its Business Data Cloud (BDC). The goal is to make customers’ data AI-ready so it provides reliable input for Joule and Joule agents across the enterprise, SAP said. Acquiring Reltio, with its cloud native and AI native […]
The shift to a modern cloud infrastructure delivers human benefits
For many organisations, the central question is no longer whether to modernise their organisation’s infrastructure, but how to do it in a way that benefits the business and its people. Leaders are weighing these considerations as they determine if the time and investment on cloud migration is worth it. How can they position transformation as […]
To find AI use cases that work, start with the work employees hate
The best way to use AI right now is to let it handle the soul-crushing grunt work your team already hates, giving them more time for the work they actually enjoy. Companies are stuck in an awkward middle with AI. Everyone knows they should be using it, but most leaders are quietly trying to […]
The unplanned work behind every AI use case
For most enterprises, the question of whether to invest in AI is no longer up for debate. AI is already part of the roadmap, the budget, and the board conversation. The harder question now is how to make AI deliver value at scale, not once, but repeatedly, across teams, functions, and geographies. That is where […]
Day Two in enterprise AI: Why operations, drift, and retraining matter more than launch
There’s a familiar rhythm to technology adoption in large organizations. The initial excitement, the high-profile pilot, the executive sponsorship, and the promise of transformation. For many leaders, deploying a large language model (LLM) feels like crossing the finish line. The press release goes out, the dashboards light up, and the boardroom buzzes with optimism. But […]
The one-model trap: Why agentic AI won’t scale in production
Whenever I see a new agent project kick off, I can almost always predict the first architecture decision: pick one monolithic model, wire it to some tools, and then tune prompts until something works. I have been there myself. It feels clean. It keeps procurement simple. It gives teams one benchmark to watch. It also […]
Por qué desarrollar aplicaciones empresariales propias con Vibe es una apuesta arriesgada
El rápido avance de los asistentes de programación basados en IA conduce a algunas organizaciones a llevar más allá el concepto de desarrollo de aplicaciones asistido por IA mediante la creación de herramientas de nivel empresarial, con el propósito de sustituir o ampliar el software tradicional. Si bien la tendencia hacia la programación por intuición […]
Final training of AI models is a fraction of their total cost
AI models cost a lot more to develop than you may think. AI research company Epoch AI has set out all the costs of building a new AI model — and explaining why AI companies are so concerned about perceived threats to their intellectual property. It has looked into this before: Last year, it estimated […]
AI threatens jobs that can be ‘unbundled’
There have been plenty of warnings about job losses due to AI, particularly in the world of IT and in the reduction of entry-level positions. Doom mongers’ claims that AI is going to eradicate all our jobs look to be exaggerated but there is little room for complacency as there are some roles most definitely […]
Why is infrastructure strategy becoming the ultimate enterprise intelligence decision?
As enterprises enter 2026, the data center is undergoing its most significant transformation since the rise of the internet. What was once a technical environment designed to run applications and store data is rapidly becoming the physical foundation of enterprise intelligence. For decades, data centers were built around predictable patterns: Transaction processing Storage growth Network […]
Transforming diverse experiences into a storied CIO career
Denise Russell Fleming is an award-winning executive who has led successful business and technology transformations for premier global companies over the course of her storied career. Highly regarded as a transformative leader, Fleming currently serves as the CIO and EVP of technology and global services at BD (Becton, Dickinson and Co.). A member of BD’s […]
Leadership readiness isn’t a soft skill. It’s a transformation capability
Over the years, I’ve led and advised large-scale enterprise transformation efforts where the technology was solid, funding was approved and timelines were aggressive but achievable. On paper, everything looked right. And yet, some of those initiatives stalled, struggled to gain traction or quietly underdelivered long after go-live. What separated the programs that succeeded from the […]
From hierarchies to triaxial organizations: Designing AI-driven structures
Over time, organizations have evolved not only in structure but in the basic unit around which work is coordinated. Each dominant organizational model emerged as a response to concrete limits of control, specialization, coordination and adaptation, rather than as a management fashion. As Alfred D. Chandler showed, organizational structure is never neutral: it reflects the […]
La dependencia tecnológica que más impacta en el CIO: el conocimiento
La soberanía tecnológica suele debatirse en términos de jurisdicción, cumplimiento o procedencia del proveedor. Todo eso es importante, pero deja fuera una cuestión que impacta directamente en el trabajo del CIO: qué conocimiento crítico conserva su departamento. El caso TSB: el problema no fue una migración compleja En abril de 2018, el banco británico TSB […]
Vibe coding your own enterprise apps is edgy business
With AI coding assistants rapidly advancing, some organizations are pushing the AI-aided application development concept further by engineering enterprise-grade tools to replace or extend traditional software. While a trend toward vibe coding your own enterprise software appears to be in its infancy, some companies have reportedly replaced their traditional CRMs with homegrown applications. In recent […]
Salesforce AI Research identifies trends shaping agentic AI
Salesforce AI Research today showcased the three major agentic AI trends it predicts will shape AI in the enterprise through 2027. It also announced AI Foundry, a new initiative shaped by those trends and geared toward helping enterprises move from model-level AI to system-level AI that focuses on how AI components work together across teams, […]
From vibe coding to multi-agent AI orchestration: Redefining software development
Software development is experiencing its most consequential architectural shift since the emergence of open-source ecosystems and cloud-native computing. Generative AI has rapidly transitioned from an experimental productivity enhancer to a structural layer within modern engineering environments. What began as “vibe coding” — an intuitive collaboration between developers and AI assistants — has evolved into something […]
La IA doblará la rentabilidad de los concesionarios en apenas un lustro
Según las conclusiones del informe ‘Implementación de la IA en concesionarios de automóviles: impacto en rentabilidad y empleo’, elaborado a partir de datos de Faconauto, McKinsey, World Economic Forum (WEF), OCDE y Randstad, el margen neto del sector en España podría pasar, en 2030, del 1,3% actual al 2,8%, lo que significa que duplicará su […]
La soberanía del dato ya no es únicamente una cuestión de ubicación
La “soberanía” de la información se ha convertido en uno de los temas más recurrentes en las conversaciones tecnológicas, aunque con frecuencia se le define de forma demasiado limitada. Para algunos, sigue significando residencia del dato. Para otros, se refiere a su alojamiento en una región concreta de nube soberana. La realidad es que, en […]
AI machine speed is breaking VPN security
Remote access isn’t a new problem. VPN risk isn’t a new conversation. What’s new, and what the Zscaler ThreatLabz 2026 VPN Risk Report makes unmistakably clear, is the speed at which the threat landscape is changing. Why this matters now: The #1 fear among defenders is AI speed, and it’s already showing up in the field. […]
Advancing Industrial All Intelligence
Industrial organizations are at a critical juncture as a new era dawns: Will networks simply consume data, or drive an infrastructure that thinks, senses, and acts autonomously? Huawei’s presentation at MWC Barcelona 2026 marked a step toward a future where AI shifts from pilot experiments to full-scale industrial transformation, both digitally and intelligence-wise. While the announcement carried the […]
デュアルユースの現実：軍民両用技術が社会実装を加速し、難しさも増やす理由
デュアルユースとは何か、なぜ増えているのか デュアルユースとは、同じ技術や製品が民生にも防衛にも利用され得る状態を指す。言い換えれば、用途が一つに固定されず、状況や運用次第で社会的な意味合いが変わる技術のことだ。昔から「軍事から民生へ」「民生から軍事へ」という転用はあったが、近年デュアルユースが急速に存在感を増した背景には、技術の性質そのものの変化がある。 第一に、ソフトウェア化が進んだ。かつての軍事技術は専用ハードウェアに閉じていたが、いまや多くの価値はアルゴリズム、データ、システム統合に宿る。ソフトウェアは複製と展開が容易で、目的に応じた機能の付け替えも速い。第二に、汎用インフラが高度化した。クラウド、GPU、衛星通信、スマートセンサー、5G以降のネットワークなど、民間が整備した基盤がそのまま防衛用途の土台になり得る。第三に、グローバル化とサプライチェーンの分業が進み、技術が国境や産業の境界を軽々と越えるようになった。ある企業が「民生目的」で作った部品やソフトが、別の企業の手を経て別用途に組み込まれることも珍しくない。 このように、デュアルユースは倫理的な議論以前に、技術進化の必然として起きている。だからこそ単純な賛否で片付けにくい。否定しようとしても境界は曖昧になり、肯定しようとしても責任や管理の論点が膨らむ。重要なのは、デュアルユースを「例外」ではなく「標準状態」と捉え、最初から設計と運用に織り込む発想へ切り替えることだ。 研究開発が加速する“往復運動” デュアルユースがイノベーションを加速させる最大の理由は、研究開発が一方向ではなく“往復運動”になる点にある。防衛から民生へ、民生から防衛へという単純な矢印ではなく、双方の要求と市場の力学が互いに押し合い、技術を成熟させていく。 防衛側が押す力は「性能要求」と「過酷な条件」だ。通信が妨害される前提、情報が漏れてはならない前提、極端な温度や振動、限られた電力と重量。こうした条件は、技術を鍛え、信頼性や安全性の水準を引き上げる。一方で民生側が押す力は「量産」と「コスト」と「ユーザー体験」だ。市場が大きいほど製品は洗練され、部品は安くなり、供給網は厚くなる。使いやすさが磨かれ、運用や保守の仕組みも標準化される。 この二つが交互に効くことで、技術の発展は加速する。防衛の厳しさが技術の天井を押し上げ、民生の規模が技術を普及させる。たとえば、センサーや画像認識の性能は、防衛の厳しい要求で限界が押し上げられ、同時にスマートフォンや自動車などの民生市場が大量需要を生み、計算資源や部品のコストを押し下げる。すると防衛側は、民生由来の安価で高性能な部品を活用できるようになり、さらに運用要件に合わせて強化する。その成果が民生へ戻れば、より安全で堅牢な仕組みとして社会実装される可能性が高まる。 この往復運動の肝は「成熟の速度」だ。防衛は慎重で遅い、民生は速いが粗い、と一般化されがちだが、往復運動が成立すると両者の弱点が補われる。民生の速さが試行回数を増やし、防衛の慎重さが信頼性を底上げする。結果として、イノベーションは“最先端の発明”ではなく“社会実装される技術”として結実しやすくなる。 規制と輸出管理がイノベーション設計を変える デュアルユースが難しいのは、技術の可能性が広いほど、管理の論点が増えるからだ。特に企業活動に直結するのが規制と輸出管理である。多くの国は、安全保障や国際合意に基づき、特定技術の移転、輸出、提供を制限する枠組みを持っている。デュアルユース技術は、民生用途としては一般流通していても、特定の性能や用途に到達した瞬間に規制対象に入ることがある。この「境界を跨いだ瞬間にルールが変わる」性質が、製品開発や事業展開の設計を根本から変える。 具体的には、研究開発の初期から、どの国に販売できるのか、どの顧客が対象になるのか、共同研究の情報共有はどこまで許されるのかを見立てなければならない。後から対応しようとすると、仕様の変更が必要になったり、プロジェクトそのものが止まったりする。さらに、サプライチェーンの構成も重要になる。部品の原産国や設計情報の所在地、クラウドのデータ保存先、保守サポートの体制などが、規制上の論点になり得る。つまりデュアルユースでは、技術だけでなく「組み立て方」「流通の仕方」「運用の仕方」まで含めて、最初から設計対象になる。 ここで見落とされがちなのは、規制が単なる足枷ではなく、競争条件を再編する力も持つことだ。規制に耐える設計ができる企業は、参入障壁を築ける。逆に言えば、コンプライアンスを後付けにすると、競争優位を失いやすい。輸出管理や契約条件、監査対応を含めた“実装の設計”ができる企業ほど、長期的な信頼を獲得し、結果的に共同研究や大型案件を引き寄せる。 一方で、規制の存在は、研究開発のオープン性を下げる方向にも働く。情報共有が制限されれば、学術界やオープンソースとの連携が難しくなり、技術進化の速度が落ちることもある。このトレードオフをどう扱うかが、デュアルユース時代のイノベーション戦略の中心課題になる。 倫理とガバナンスが競争優位になる デュアルユースを語ると、必ず倫理の問題に行き当たる。技術そのものが善悪を持つわけではないが、用途が人命に関わる領域へ及ぶとき、企業や研究者は「自分たちは何に加担するのか」という問いから逃げられない。ここで重要なのは、倫理を抽象的な議論で終わらせず、組織のガバナンスとして具体化することだ。 ガバナンスとは、単に禁止事項を並べることではない。どの用途を受け入れ、どの用途を拒否するのかを判断する手続きであり、判断の根拠を説明できる状態であり、判断が組織の中で一貫して運用される仕組みだ。デュアルユースでは、用途が複雑に分岐するため、場当たり的な判断は必ず破綻する。営業が受注してしまった案件を後から止めることは難しく、共同研究で共有した情報は取り戻せない。だからこそ、意思決定の前段階で判断できる仕組みが必要になる。 この仕組みを整えることは、結果として競争優位になり得る。理由は二つある。第一に、組織としてリスクを予見できるため、プロジェクトが途中で頓挫しにくくなる。規制違反や社会的批判で計画が止まることは、技術力以前に信頼を失う致命傷になる。第二に、パートナーが安心して連携できる。大学、企業、政府機関、投資家にとって、デュアルユースの案件は“炎上リスク”も含む。判断プロセスが明確で、説明責任を果たせる組織は、連携先として選ばれやすい。 倫理とガバナンスを競争優位に変えるには、透明性が鍵になる。すべての情報を公開するという意味ではない。機微情報は守りつつ、どのような価値観と手続きで判断するのかを外部に説明できる形にすることが、信頼の基盤になる。デュアルユースでは、技術の高度さよりも、技術を社会の中でどう扱うかの成熟度が問われる場面が増える。 “オープン”と“クローズ”の最適解 デュアルユース時代のイノベーション戦略で、最後に避けて通れないのが「オープン」と「クローズ」の設計である。オープンにすれば技術は進化しやすい。標準化や共同研究、オープンソースは、多様な知恵を集め、試行回数を増やし、社会実装の速度を上げる。しかしオープンは、機微情報の漏洩や悪用の可能性も増やす。クローズにすれば守れるが、技術は閉じた環境でしか育たず、コストも高止まりし、普及も遅れる。 最適解は、単純な二択ではない。むしろ、どこをオープンにし、どこをクローズにするかを階層的に設計することが重要になる。たとえば、基盤となるインターフェースやデータ形式はオープンにして相互運用性を確保し、運用ノウハウや特定用途に直結する設定はクローズにする、といった切り分けである。ソフトウェアでも、汎用ライブラリは共有しつつ、用途固有のモデルやデータは管理された環境に置く、という構造が考えられる。こうした分割は、技術の拡張性と安全性を両立させるための設計思想になる。 さらに重要なのは、オープンとクローズの境界を固定しないことだ。技術が成熟し、社会的な合意や規制の枠組みが変われば、境界は動く。初期はクローズで守り、成熟とともにオープンにして普及を狙う戦略もあるし、逆に普及後に悪用が顕在化してクローズ側の管理を強めるケースもあり得る。デュアルユースの戦略とは、境界を一度決めて終わりではなく、環境変化に応じて境界を再設計し続ける能力そのものだ。 デュアルユースは、イノベーションを速める。防衛の厳しい要求が技術の上限を押し上げ、民生の規模が技術を普及させ、両者の往復運動が成熟を加速する。しかし同時に、規制と輸出管理が事業設計を変え、倫理とガバナンスが組織の信頼を左右し、オープンとクローズの最適解を常に問い直す必要がある。だからデュアルユースは、技術のテーマであると同時に、経営と社会のテーマでもある。イノベーションを“起こす”だけでなく、“扱い切る”こと。そこに、これからの防衛産業と民生産業が共有する課題と可能性がある。
What actually changes when reliability becomes a board-level problem
Every technology executive remembers the incident that changed how they think about reliability. Not a blip on a dashboard. Not a P2 bumped to P1 during a Monday morning review. The one that brought public attention, uncomfortable board questions and a sudden awareness that the reliability of your systems has much broader consequences than you […]
How to rescue failing AI initiatives
In March 2023, automation company Zapier declared an internal code red, urging teams to sprint toward AI experimentation. Prototypes bloomed overnight. Workflows were rebuilt. “The energy was incredible,” says Brandon Sammut, the company’s chief people and AI transformation officer. “Teams were building AI-powered workflows.” Yet few of those automations made it to production. While the […]
The inside track on how boards evaluate their CIOs
When CIOs present to the board, they often assume directors evaluate their technology strategy. In reality, many boards evaluate something very different: how the CIO thinks about the business. Shawn Banerji, managing partner for the data, digital, and technology leaders practice at search firm Caldwell, says that in more than 75% of the enterprise CIO […]
How to build products for the real world, not the market
Most successful product stories are told as a triumph of vision. We celebrate breakthrough ideas that seem to appear fully formed. But behind nearly every durable product is a quieter, more disciplined force: A small group of users whose feedback shaped the product long before it ever reached the market. In Building a product roadmap: From […]
Low code, no fear
Today’s CIOs have multi-dimensional strategic goals to achieve, enhancing speed of delivery and time-to-market, empowering more non-tech users (especially as they confront a crippling shortage of developers and limited engineering capacity), reducing cost of IT operations and building business agility, scalability and responsiveness. Low code/no code (LCNC) platforms are a powerful means to fulfil this […]
CIO코리아·자브라, ‘AI 시대 업무 혁신’ 주제로 조찬 세미나 개최
약 30명의 기업 리더들이 참석한 이번 행사는 ‘AI 시대, 지식 노동의 재편과 음성 AI가 만드는 새로운 업무 경험’을 주제로, AI 도입 이후 조직과 일하는 방식이 어떻게 달라지고 있는지를 함께 탐색하는 자리로 마련됐다. 행사의 첫 번째 세션에서는 뇌과학자이자 미래탐험공동체 대표이사인 장동선 박사가 ‘AI 시대 조직과 일은 어떻게 바뀔까’를 주제로 발표했으며, 두 번째 세션에서는 자브라 APAC 엔터프라이즈 […]
“우리가 알던 SaaS의 종말” AI 시대의 애플리케이션 전략을 위한 5가지 질문
2월을 앞두고 주요 상장 SaaS 업체의 주가는 약 10% 하락했고, 시가총액 약 3,000억 달러가 증발했다. 이런 흐름을 촉발한 요인 중 하나는 법무, 마케팅 등 업무 기능용 플러그인을 탑재한 앤트로픽의 ‘클로드 코워크’ 출시다. 여기에 클로드 코드의 90%를 AI가 작성한다는 점, 그리고 클로드 오푸스 4.5와 GPT-5.2 코덱스가 가 SWE-bench 벤치마크에서 80%를 웃도는 성과를 냈다는 사실도 투자 심리에 […]
The AI information gap and the CIO’s mandate for transparency
B2B buyers have entered 2026 with enough AI experience to have developed a healthy skepticism about it. As CIOs, we see it firsthand: buyers are no longer wowed by AI hype. They want clarity and transparency. From model functionality and training data to privacy, customers are peppering our teams with in-depth questions. The trouble is, […]
오픈텍스트, 공공부문 ‘에이전틱 AI’ 도입 논의 속 거버넌스 필요성 강조
기존 인공지능이 주로 데이터 분석과 예측에 활용되어 왔다면, 에이전틱 AI는 일정 수준의 판단과 실행 기능을 포함한다는 점에서 차별화된 개념으로 소개되고 있다. 이에 따라 민원 처리, 행정 절차 자동화, 내부 업무 효율화 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 거론된다. 오픈텍스트는 공공 영역에서의 AI 도입이 민간 대비 높은 수준의 책임성과 투명성을 요구받는 만큼, 기술 적용과 함께 거버넌스 체계 […]
트럼프 행정부, 연방 차원의 AI 정책 틀 공개…주별 규제 무력화 겨냥
도널드 트럼프 미국 대통령 행정부는 20일 ‘국가 인공지능 정책 프레임워크: 입법 권고안(National Policy Framework for Artificial Intelligence: Legislative Recommendations)’라는 문서를 공개했다. 이 문서는 최근 각 주(州)가 잇달아 채택하고 있는 AI 안전 중심 청사진과는 결이 다르다. 주 정부의 접근 방식과 달리, AI 거버넌스에 대한 연방 차원의 통제권을 강화하기 위한 전략 문서에 가깝다. 이번 발표는 의회 내 […]
Sólo el 11% de los bancos cuenta con sistemas verdaderamente fiables de IA y confía en ellos
IDC ha dado a conocer los resultados del estudio de SAS Data and AI Impact Report: The Trust Imperative, cuya principal conclusión es que la mayoría de las entidades bancarias está implementando la inteligencia artificial sin la supervisión y la infraestructura necesarias para ganarse esa confianza. Y eso a pesar de que los bancos han […]
防衛産業はなぜイノベーションの“エンジン”になり得るのか
防衛需要が持つ“特殊な市場設計” 防衛産業を語るとき、しばしば「軍事だから特殊だ」という印象だけが先行する。しかしイノベーションの観点から重要なのは、軍事というラベルではなく、市場としての設計が他の産業と決定的に異なる点にある。防衛の調達は、多くの国で国家の安全保障を支える公共目的に基づき、単年度の売上や流行によって需要が激しく上下する一般消費財とは異なるリズムで動く。もちろん政治や国際情勢に左右される側面はあるが、少なくとも企業が短期的なブームに乗るだけで成果が出る世界ではない。 この「短期の収益競争だけで回らない」構造が、研究開発の意思決定に独特の余白を与える。民生市場では、投資家や株主の視線、競合との価格競争、顧客の嗜好変化によって、研究開発はしばしば「早く売れるもの」に引き寄せられる。対して防衛分野では、装備品の寿命が長く、開発から配備までに時間がかかり、運用期間も十年単位に及ぶことが多い。結果として、研究開発は単なる新機能追加ではなく、長期にわたって維持・改良・更新されるシステムとして設計される。 さらに、防衛調達には「安さ」だけでなく「確実性」「継続供給」「安全性」「相互運用性」といった、目に見えにくい価値が強く求められる。ここで重要なのは、これらの価値が単なる条件ではなく、技術開発の方向性そのものを規定することだ。たとえば、性能を最大化するだけなら実験室レベルの尖った技術で良い場合もある。しかし、防衛で求められるのは、過酷な環境で確実に動き、故障時の影響を最小化し、運用部隊が扱える形に落とし込まれた「実装された技術」である。つまり、防衛産業はイノベーションを“発明”ではなく“実用化”として推進する装置になりやすい。 この点を押さえると、防衛産業がイノベーションのエンジンたり得る理由が見えてくる。それは防衛が「技術の最高到達点」を競うだけの世界ではなく、「不確実性の高い状況で機能し続けること」を目的に、研究開発から運用までを一つの連続体として設計する世界だからだ。その連続体が、技術を磨き上げ、周辺領域を巻き込み、最終的に民生にも波及する力を持つ。 要求性能が研究開発を押し上げる イノベーションは、しばしば「困難な要求」によって生まれる。防衛分野の要求は、まさに困難の塊だ。高温・低温、振動、衝撃、塩害、砂塵、電磁環境、通信途絶、電源制約、重量制約、そして敵対的な妨害。こうした条件が同時に課される中で、一定以上の性能を保証しなければならない。民生でも厳しい要求はあるが、極限条件が重なり合う密度は防衛が突出している。 この“無理難題”が、研究開発を押し上げるメカニズムは単純で、既存技術の延長では達成できない目標が設定されるからだ。たとえば、通信が不安定な環境で情報共有を成立させるには、単に通信速度を上げるだけでは足りない。ネットワークが途切れる前提で、必要最小限のデータを優先順位づけして送り、途絶後もシステムが破綻しない設計が求められる。そこで、通信技術だけでなく、データ圧縮、分散処理、フォールバック設計、暗号と認証、ユーザーインターフェースまで含めた全体最適が必要になる。 要求性能が高いほど、技術の改良は“点”ではなく“面”になる。材料だけ、センサーだけ、ソフトウェアだけを良くしても目標に届かない。結果として、複数領域を横断した研究開発が誘発され、異なる専門性の接続点で新しいアイデアが生まれる。たとえば、軽量化という課題一つとっても、材料工学の改善に加え、構造設計の見直し、製造プロセスの革新、部品点数の削減、さらにはソフトウェア側での補正や制御による性能確保が連動する。こうした連動は、技術の“組み合わせ”を通じて新しい価値を生む典型であり、まさにイノベーションの起点になる。 しかも、防衛分野では性能要求が「理想」ではなく「生死に関わる現実」として扱われる。ここが大きい。民生では性能が多少不足しても、顧客が不満を抱く程度で済むケースがある。しかし防衛では、性能不足が任務の失敗や人的被害につながり得る。だからこそ要求は厳しく、検証も徹底される。その厳しさが、技術を“動けばよい”から“確実に動く”へと押し上げる。そして「確実に動く」ための知見は、医療機器、航空、エネルギー、インフラ、災害対応など、信頼性が価値になる領域に横展開しやすい。 長期投資と“技術成熟”の論理 防衛産業がイノベーションのエンジンになり得るもう一つの理由は、技術成熟に時間がかかることを前提に投資が組まれやすい点にある。新技術は、最初から完成形として現れない。研究室では動いても、現場では動かない。試作品では動いても、量産では品質が揃わない。単体では動いても、システムとしては不安定になる。こうした“成熟までの谷”を越えるには、繰り返しの試験と改良が必要であり、そこに時間も費用もかかる。 民生市場にも長期投資はあるが、競争環境が激しいほど、企業は短期の売上やシェアを優先しやすくなる。すると、成熟が遅い技術は途中で打ち切られたり、別用途に転用されたりする。防衛分野は、その一部を吸収できる構造を持ち得る。装備は長期運用が前提で、改良も継続的に行われるため、技術は“買って終わり”ではなく“育てる”対象になりやすい。 この「育てる」視点が、イノベーションを生む。なぜなら、育てる過程で見つかる課題や失敗が、次の技術につながるからだ。試験で初めて露呈する弱点、運用現場で初めて見える使いづらさ、整備段階で初めて発覚する交換性の問題。これらは研究室からは見えにくいが、現場に持ち込むことで可視化される。そして可視化された課題は、次の改善の具体的な目標になる。こうして技術は“現実に耐える形”へと鍛えられる。 長期投資のもう一つの側面は、基礎技術の蓄積である。防衛システムは複雑で、何か一つの部品を入れ替えるだけでも、全体の再検証が必要になることが多い。そのため、企業は基盤技術を自社内に蓄積し、設計変更の影響を理解し、システムの整合を取れる体制を維持しようとする。これは短期最適の外注では得にくい能力だ。基盤技術の厚みは、平時にはコストに見えるかもしれない。しかし、技術の転換点が来たとき、蓄積が一気に価値へ変わる。新しいセンサー、新しい材料、新しい通信方式が登場したとき、それを既存システムに統合し、運用に落とし込み、信頼性を保証する力は、蓄積からしか生まれない。 この意味で、防衛産業が生むイノベーションは「一発の発明」ではなく、「成熟と統合の積み上げ」によるものが多い。そして成熟と統合の積み上げは、医療・航空・宇宙・インフラなど、同じく長期運用と高信頼が求められる領域にそのまま転写される。 システム統合が生む新価値 防衛で価値を生む技術は、単体の性能だけでは語れない。むしろ重要なのは、複数の技術を束ね、目的に沿った形で機能させる「統合」である。現代の防衛システムは、センサーが状況を捉え、通信が情報を運び、指揮統制が意思決定を助け、プラットフォームが行動し、補給と整備が継続性を支える。その全体が連携して初めて価値が立ち上がる。 統合が難しいのは、要素ごとに最適化の方向が異なるからだ。センサーは感度を上げたいが、上げるほど誤検知やデータ量が増える。通信は帯域を増やしたいが、増やすほど秘匿や妨害対策が難しくなる。処理は高性能化したいが、電力や熱、重量の制約がある。人間の判断を支援したいが、情報を出しすぎると認知負荷が増える。こうしたトレードオフを、現実の運用を見据えて調整する過程で、新しい設計思想やアーキテクチャが生まれる。 統合の革新は、しばしば“見えない発明”として現れる。たとえば、データの優先度設計、冗長系の切り替えロジック、障害時の縮退運転のシナリオ、ソフトウェア更新の手順、ログの取り方、運用者の教育体系。こうした要素は、派手な新素材や新アルゴリズムほど注目されないが、システムの価値を決定づける。防衛分野は、この“見えない発明”に投資しやすい。なぜなら、システムの失敗が許されず、運用が長期に及び、外部環境が敵対的であるため、見えない部分の設計こそが生存条件になるからだ。 そしてこの“統合の知恵”は民生に移植されやすい。スマートシティ、交通管制、エネルギーマネジメント、工場の自動化、遠隔医療、災害対応。これらも複数の技術が絡み、システム全体の整合が価値になる。防衛の統合で鍛えられた能力は、こうした領域で「複雑さを扱う力」として競争優位に転化する。 高信頼・安全設計が民生の競争力になる 防衛産業がイノベーションのエンジンたり得ることを、最後に“品質と安全”の視点から整理したい。防衛分野は、性能が高いだけでは不十分で、信頼できることが必須になる。信頼とは、故障しにくいことだけではない。故障したときにどう振る舞うか、予兆をどう検知するか、回復にどれだけ時間がかかるか、誰が何をすれば復旧できるかまで含む。つまり「壊れない」ではなく「壊れ方を設計する」世界である。 この世界では、フェイルセーフ、冗長設計、監視と診断、変更管理、トレーサビリティといった概念が、机上の理想ではなく実務の中心になる。設計段階でのレビュー、試験段階での検証、運用段階でのフィードバックが連続し、改善が続く。ここで生まれるイノベーションは、製品の新機能ではなく、信頼を生むプロセスそのものだ。 民生側でも、社会の重要インフラがデジタル化し、AIが意思決定に関与し、サイバー攻撃が現実の脅威になるほど、「確実に動くこと」の価値は急速に上がっている。スマートフォンのアプリなら落ちても笑い話で済むが、病院のシステム、発電所の制御、交通網の最適化が落ちれば社会は止まる。こうした領域では、防衛で磨かれた高信頼設計が直接の競争力になる。しかも高信頼設計は、顧客の信頼だけでなく、規制対応や監査、保険、契約条件にも影響し、事業としての持続性を左右する。 防衛産業がイノベーションのエンジンになり得る理由は、ここに集約できる。防衛は、最先端技術を追うだけでなく、長期投資で技術を成熟させ、統合によって実装価値を生み、高信頼の設計思想を社会に持ち込む。その結果として、民生へ波及する技術と方法論が生まれる。防衛とイノベーションの関係を理解するとは、兵器の話をすることではない。極限の要求条件の中で、技術を「使える形」に鍛え上げる仕組みを理解することだ。そしてその仕組みは、これからの社会が直面する不確実性の時代において、産業全体にとっての学びになり得る。
Oracle bets on agentic apps in Fusion suite to ‘fully’ automate business processes
Oracle is recasting its Fusion Cloud Applications suite as something that not just flags insights for humans to act on. The debut of Fusion Agentic Applications, an upgraded set of applications that embeds AI agents directly into transactional business workflows, is designed to make decisions without human intervention. Where its earlier generative AI-based copilots and […]
Are we living in an AI bubble? Applying lessons from the dot-com era
We’ve seen this economy before. Rapid innovation followed by unprecedented growth, all fueled by investors hungry for ROI. Remembering the dot-com era and the housing market of 07-’08, today many are wondering: Is today’s AI boom another bubble? And if so, is it vulnerable enough to pop soon? In 2025 alone, roughly two-thirds of U.S. […]
Is AI the end of SaaS as we know it?
Shares in several prominent public SaaS companies fell approximately 10% heading into February, wiping out $300 billion in value. One of the instigators was Anthropic’s release of Claude Cowork with plugins in legal, marketing, and other business functions. Investors also read how AI writes 90% of Claude’s code, while technologists noticed that Claude Opus 4.5 […]
Autonomous agents are coming: What it will take to make them work
For most of my career as a customer experience (CX) executive, every major shift has followed the same pattern: Early hype, loud skepticism, uneven execution — and then, quietly, a moment when the industry realizes there is no going back. Autonomous CX agents will follow the same path. I have watched IVRs shift to and […]
The AI data dilemma every CIO must address
Getting data right for AI is essential for CIOs to deliver successful outcomes from AI initiatives. That part is clear. What’s less clear is what that process entails given the nature of AI data use — and how to pay for the foundational work necessary to ensure the organization has data that’s “good” for AI. […]
Agotamiento silencioso de los trabajadores, ¿la nueva lacra de la IA?
La inteligencia artificial ha tenido una rápida adopción en el sector empresarial, impulsada por sus versiones generativa y agentiva. Según datos del uso de TIC en empresas del Instituto Nacional de Estadística, un 21,1% de firmas de más de 10 trabajadores utilizaba IA en el primer trimestre de 2025, un dato que estaba cerca de […]
初心者でもわかる量子アルゴリズム超入門 速くならないものある？
「アルゴリズムが速い」とはどういう意味か 量子コンピューターの話題で最も誤解が生まれやすいのが「量子は速い」という言い方です。速いかどうかは、機械の性能だけでなく、問題の解き方であるアルゴリズムが大きく左右します。しかも「速い」の意味は、単に処理時間が短いというだけではありません。入力が大きくなったときに、必要な計算量がどう増えるか、つまり伸び方が違うことが重要になります。古典コンピューターでも、賢いアルゴリズムを使うと劇的に速くなる例がたくさんあります。同じ問題でも、やり方次第で現実的に解けたり、到底無理になったりします。量子アルゴリズムが注目されるのは、ある種の問題で「伸び方そのもの」を変えられる可能性があるからです。ただし、量子アルゴリズムが理論上速いとしても、実機でその恩恵を得るには条件があります。量子ビットの誤りが十分に小さいこと、計算途中の状態を長く保てること、そしてエラー訂正を含めて実行できる規模が必要です。つまり、アルゴリズムの“理論上の優位”と、現場で役に立つ“実用上の優位”の間には距離があり、ここを分けて理解することが、量子の情報に振り回されないコツになります。 ショアのアルゴリズムと暗号への影響 量子アルゴリズムでもっとも有名なのが、ショアのアルゴリズムです。これは大きな整数の素因数分解や、離散対数問題を効率よく解く手法として知られています。ここがなぜ重要かというと、現在広く使われている公開鍵暗号の一部は、素因数分解や離散対数が古典計算では難しいことを安全性の根拠にしているからです。ショアのアルゴリズムが与えるインパクトは、「量子が速い」よりも具体的です。安全性の前提が変わる可能性があり、しかも移行には時間がかかるため、技術の進歩を待ってから考えるのでは遅いケースがある、という点が産業的に大きいのです。一方で、初心者が注意したいのは「明日すぐ暗号が終わる」という話ではないことです。ショアのアルゴリズムで現実に脅威となるには、十分な規模の誤り訂正付き量子計算が必要になります。現在の量子機は研究・検証の段階にあり、実務で使われる鍵サイズを一気に解くところまで到達しているわけではありません。だからこそ現実的には、暗号の移行計画を立て、更新のタイミングで耐量子暗号へ置き換えていく、といった備えが中心になります。ショアは、量子の価値が「計算を速くする」だけでなく「社会の仕組みを更新させる圧力になる」例だと捉えると、位置づけが理解しやすくなります。 グローバーのアルゴリズムは万能検索ではない もう一つ有名なのが、グローバーのアルゴリズムです。よく「探索を高速化する」と言われますが、ここにも誤解が入り込みます。グローバーが速くするのは、整列されていない候補の中から目的のものを探すタイプの探索で、探索回数を大幅に減らせるのが特徴です。ただし、ここでの高速化は「指数的に速くなる」タイプではなく、探索回数がある種の形で減る、という性質です。言い換えると、劇的に世界を変えるというより、探索を含む多くの処理を少しずつ押し上げる可能性がある、という立ち位置に近いです。さらに重要なのは、探索の対象を量子的に呼び出す仕組みが必要になる点です。現実のシステムでは、データはメモリやストレージにあり、そこから必要な情報を取り出して判定します。量子アルゴリズムの世界では、その取り出しを「量子的に扱える」前提で議論されることがあり、ここが実装上の難しさになります。だからグローバーは、量子が“何でも検索して瞬時に答える”というイメージを支える道具ではありません。むしろ、量子の得意分野が「構造を持つ問題に対して、干渉を使って確率を偏らせる」ことにあると理解するための教材です。適用できる場面では効くが、データアクセスや問題設定がネックになる場面もある、と冷静に捉えるのが正しい距離感です。 量子アニーリングとゲート方式は別物として理解する 量子の文脈では「量子アニーリング」という言葉もよく登場します。ここで初心者が混乱しやすいのは、量子アニーリングを量子コンピューター全体と同一視してしまうことです。量子アニーリングは、主に最適化問題を解くための計算モデルで、ある形式に問題を落とし込んで、エネルギーが低い状態、つまり良い解に落ち着くように振る舞いを設計します。一方、ショアやグローバーが動く世界は、ゲート方式と呼ばれる汎用の量子回路モデルです。ゲート方式は、量子ビットに対する操作を順番に組み合わせて計算を組み立てます。理論上の表現力は非常に高い反面、誤り訂正を含めた本格的な実用には高いハードルがあります。量子アニーリングの魅力は、最適化に焦点が当たっている分、問題設定が合えば試しやすいことです。ただし、扱える問題の形式が限られ、万能ではありません。また、量子効果がどこまで性能に寄与しているかを評価するのが難しい場合もあります。ここで大切なのは、どちらが優れているかを一言で決めることではなく、用途と時間軸で考えることです。現時点で企業が触れやすいのは、最適化に寄ったアニーリング的アプローチや、ノイズを前提にしたゲート方式のハイブリッド手法かもしれません。一方で、暗号や本格的な量子シミュレーションのように、ゲート方式のスケールが効いてくる未来を見据えた研究開発も進みます。両者は競合というより、性格の違う道具箱だと捉えると整理できます。 NISQ向け手法の狙い VQEとQAOAがやろうとしていること 現在の量子機はノイズが避けられないため、理論上の美しいアルゴリズムをそのまま走らせるのが難しい場面が多くあります。そこで登場するのが、ノイズを前提に「量子でできる範囲を使い、古典で補って価値を引き出す」NISQ向けの手法です。代表例としてよく名前が挙がるのがVQEとQAOAです。VQEは、量子状態をうまく作って評価し、その評価結果を古典コンピューター側で使いながら、より良い状態に調整していく枠組みです。狙いは、分子や材料などの性質に関係する量を推定することにあります。量子の表現力を使って候補となる状態を作り、古典の最適化でパラメータを更新し、再び量子で評価する、という往復が基本になります。量子が全部を解くのではなく、量子が“評価に強い部分”を担う設計思想だと理解すると腑に落ちます。QAOAは、最適化問題に向けたアプローチで、量子回路の形をある程度固定し、パラメータを調整して良い解が出る確率を上げます。こちらも古典との往復でパラメータを学習します。理屈としては最適化に強い未来像につながりますが、現時点では問題のサイズ、ノイズ、回路の深さ、評価のコストなど、実務に直結する壁が多く残っています。これらの手法を初心者がどう捉えるべきかというと、「量子の黎明期における試行錯誤の中心」と見るのが近いです。今すぐ決定的な置き換えが起きるというより、どの問題設定で、どんな評価指標で、古典に対して優位が生まれるのかを探している段階です。つまり、NISQ向け手法は、量子の産業応用を現実へ近づけるための橋のような存在です。 結局、どの問題が“量子向き”なのか 量子向きかどうかを考えるとき、初心者が最初に持つべき問いは「この問題の難しさはどこから来ているのか」です。候補の数が膨大で組み合わせ爆発しているのか、自然現象の量子的な相互作用を正確に扱う必要があるのか、それともデータ量やモデルの複雑さが支配的なのか。この見立てによって、量子が入り込む余地は変わります。次に重要なのは、問題を“量子が扱える形”に落とし込めるかです。最適化なら、目的関数と制約を適切な形に定式化し、近似しても価値が保てるかを見極めます。シミュレーションなら、求める精度と計算資源のバランスを取り、どの量を推定できれば研究開発の判断が改善するかを決めます。量子は万能計算機ではなく、特定の形式に落とせたときに初めて強みが出やすい道具です。そして最後に、実用の視点では「評価ができるか」が決定的になります。量子の結果が良かったと言うには、古典手法との比較、再現性、運用上のコスト、意思決定への影響を測る必要があります。ここが曖昧だと、量子を使ったこと自体が目的になり、産業インパクトにつながりません。量子向きの問題は、技術的に面白いだけでなく、評価軸がビジネスの言葉に翻訳できる問題でもあります。 まとめ 有名アルゴリズムは「期待値の置き方」を教えてくれる ショアは暗号という社会基盤に影響し得る具体例であり、グローバーは探索の加速がどこまで現実に効くかを考える題材です。量子アニーリングとゲート方式の違いは、量子が一枚岩ではないことを示し、VQEやQAOAはノイズのある現実で価値を取りにいく設計思想を教えてくれます。量子アルゴリズムを学ぶ最大のメリットは、派手な言葉に踊らされずに「どの条件で、何が、どれくらい変わり得るのか」を見極める目が育つことです。次の記事では、その目を企業の意思決定に接続し、量子時代にどう備えるかをロードマップとして整理します。
The end of cloud-first: What compute everywhere actually looks like
In 2016, I was working on software for field area network gateways — routers installed in substations and roadside utility cabinets and expected to run unattended for years. Each gateway sat at the root of a low-power wireless mesh connecting thousands of smart meters. The radios were slow, the links were lossy and the backhaul […]
미스트랄, 기업 맞춤형 AI 모델 구축 플랫폼 ‘포지’ 공개…자체 데이터 학습 지원
미스트랄은 기업이 자체 데이터를 기반으로 AI 모델을 학습하고 조정할 수 있도록 지원하는 신규 플랫폼 ‘포지(Forge)’를 선보였다. 범용 AI 시스템의 한계를 넘어, 기업 환경에 특화된 모델 구축을 지원하겠다는 전략이다. 현재 대부분의 AI 시스템은 공개 인터넷 데이터를 활용해 개발되며, 다양한 일반 업무를 수행하도록 설계돼 있다. 그러나 기업은 고유 프로세스, 규제 요건, 맞춤형 소프트웨어 환경, 조직에 축적된 경험 […]
10 things keeping IT leaders up at night
There’s a lot for CIOs to stress about these days — from longstanding concerns about uptime and availability to the quantum revolution on the horizon. Of course, there are plenty of other issues worrying CIOs here and now, too. “Where do I even begin?” asks Dan Inbar, senior vice president and CIO at Symbotic, which […]
The operational tempo driving private equity CIOs
Private equity has long held a certain appeal for enterprise CIOs. For technology leaders operating inside large organizations, the prospect of clearer alignment to enterprise value, outsized equity upside, and a defined liquidity horizon can be compelling. For those in transition, it can represent a more concentrated chapter of impact. The hesitation is rarely about […]
AGI skepticism: Tellers vs. toll booth workers
Artificial general intelligence (AGI) is a hot topic lately, and here’s what it assumes: When machines can do a job, humans get replaced. It’s intuitive. It’s obvious. And for a great many jobs, it’s completely wrong. If you’re a leader in an organization establishing success criteria for AI projects, the real question isn’t whether AI […]
Where your data team sits matters more than the code they write
From what I’ve seen, the magic of data engineering isn’t just in the pipelines — it’s in aligning incentives across the company. When I first came across Monte Carlo Data’s blog post, “5 proven best practices for measuring data team ROI,” it gave me a hands-on framework I could actually apply. The approach helped me […]
자율형 AI 도입 확산…효율성 기대 만큼 리스크도 커져
연초 등장한 두 건의 AI 출시가 사용자의 통제권 일부를 AI에 넘기고, 자율형 에이전틱 도구가 대신 업무를 수행하도록 하는 트렌드를 자극하고 있다. 이에 따라 IT 리더가 그에 따른 파장을 본격적으로 대비해야 할 시점이라는 분석이 나온다. AI 기업 앤트로픽(Anthropic)은 1월 맥OS용, 2월 윈도우용 에이전틱 플랫폼 ‘클로드 코워크(Claude Cowork)’를 출시했다. 오픈소스 프로젝트 ‘오픈클로(OpenClaw)’도 2025년 말 공개한 뒤, 올해 […]
AIが雇用に与える衝撃は、まだ始まったばかりだ
大量解雇より「仕事の再設計」が先に来る 米国の決済・フィンテック企業Blockが「AIが業務を代替した」としてエンジニアを中心に数千人規模のレイオフを実施したことは、記憶に新しい。同様の動きは他の企業にも広がっており、AI導入を理由とした人員削減が注目を集めている。しかしGartnerは、AIによる生産性向上を理由とした大規模な人員削減の傾向は見られないと指摘する。2025年に追跡した140万件のレイオフのうち、AIの生産性向上に起因するものは1%未満だったという。 GartnerのAI戦略チームのアナリスト、Nate Suda氏はこう言う。「AIは仕事を削減しているというより、仕事を変えている意味合いが強い。近い将来起きるのは大量解雇ではない。仕事の再設計、採用の抑制、役割の統合だ」。 最もリスクにさらされているのは、ワークフロー中心の職種だ。サービスデスク、ビジネスアナリスト、プロジェクトマネージャーなどが該当する。「チケット、ドキュメント、ステータステンプレートといった成果物を生み出す定型業務は、自動化が進むだろう。人員は圧縮され、人間の役割はナレッジの整理、例外処理、ワークフロー設計、そして特に部門横断的な業務へとシフトする」とSuda氏は言う。 採用抑制と役割統合が静かに進む 約1000人の米国ビジネスリーダーを対象にしたResume.orgの調査でも、採用抑制の傾向が確認されている。AIを理由にエントリーレベルの採用を停止した企業はすでに21%に上り、2027年までに半数が停止すると回答。2026年末までにエントリーレベルのポジションが廃止されると予想する企業も3社に1社に達した。 AIと直接関係のないレイオフも存在する。Oracleが数千人規模のレイオフを計画しているとされるが、これはAI関連データセンターへの投資のためだ。大手テック企業は「既存事業の縮小と、AIが生む新市場への転換」を進めているとSuda氏は言う。 ただし大手テック以外の企業には注意を促す。「大手テックの動きは、他業界の企業が参考にすべきシグナルではない。AI関連のハードウェアやソフトウェア、サービスを扱っていない企業——たとえば運送会社——が同じことをしても意味がない」とSuda氏。 AIは仕事を奪うのではなく、変える 多くのITプロフェッショナル、特にシニア層は、AIが単純作業を引き受けることで仕事の範囲が広がり、より部門横断的な役割を担うようになるとSuda氏は予測する。例えば、シニアソフトウェアエンジニアなら、ビジネスアナリストやプロダクトマネージャーの領域にまで仕事を広げられるようになる。 「これまで時間を理由にできなかったことでも、できるようになる。コアコンピテンシーが高いからこそ、AIを使ってその能力を他の領域に広げられる。これが『役割の統合』の本質だ」とSuda氏は言う。 一方、若手ITワーカーに対しては、AIを積極的に活用して、これまでより速くスキルを伸ばすことを勧める。Gartnerは今後起こりうるAI時代の働き方として、以下の4つのシナリオを想定している。 ①少人数の人間がAIを補完しながら働く②多くの人間がAIを使ってより質の高い仕事をする③革新的な働き手がAIと協働して知の最前線を切り開く④ほぼAIだけで組織が機能する 一つの組織の中でも、事業部門によって当てはまるシナリオは異なる。すべてのシナリオが同時に存在することも珍しくないとSuda氏は言う。 CIOへのメッセージとして、次のように伝える。「AI戦略の成否は、人事部門との連携にかかっている」。さらに、AIがITの職種ごとに与える影響は大きく異なるため、サービスデスク、コーディング、プロジェクトマネジメントをそれぞれ別々に考えた人員計画が必要だと強調する。 ITリーダーたちの見方 Gartnerの予測に共感するITリーダーは多い。 HRプラットフォームプロバイダーClick BoardingのCTO、Adam Wachtel氏は、ジュニアエンジニア、エントリーレベルのQAテスター、ネットワーク管理者など若手IT職種が近い将来AIの影響を受けると見る。 「これらの仕事がなくなるとは思わないが、統合は進む。エージェンティックAIのフレームワークを活用して定型業務を自動化し、ナレッジ移転を促進し、時間外サポートを補助することで、少ない人数でより多くをこなせるようになる。ただし当面は、人間の介入と監視は依然として必要だ」とWachtel氏は言う。 データプラットフォームDomoのチーフデザインオフィサー兼フューチャリスト、Chris Willis氏はこう言う。「大きな組織は、人々を自分のレーンに留めるように設計されている。AIはそのレーンを気にしない」。 Willis氏は、AIがデータ準備、ダッシュボードのメンテナンス、チケット対応といった定型業務を引き受けることで、ITはより高付加価値な戦略的責任——AIシステムのガバナンス、ビジネスロジックの定義、データ品質の確保、モデルリスクの管理——へとシフトすると予測する。 「AIはITを置き換えるのではなく、ITの摩擦を取り除く。役割のシフトが起きている」とWillis氏。CIOはチームのAIリテラシーに投資し、乱立するAIツールを統合・ガバナンスされたプラットフォームに集約し、重要なプロセスにおける人間の関与の範囲を明確に定めるべきだと助言する。 「大きな技術的変革に対する正しい対応は、『人員削減』ではなく『ケイパビリティの再設計』だ。当面は、システムを構築し、ガバナンスし、導く人材がむしろ増えて必要になるだろう」とWillis氏は述べた。
CIO 100 Leadership Live Atlanta: AI spending enters a reckoning phase
After two years of heavy investment in artificial intelligence, corporate technology budgets are hitting a moment of truth, with executives facing mounting pressure to show that early AI commitments are generating measurable returns rather than accumulating as sunk costs. That market reality framed nearly every conversation at the CIO 100 Leadership Live conference held March […]
Are nations ready to be the cybersecurity insurers of last resort?
A senior member of the Cyber Monitoring Center (CMC), an organization formed last year to monitor, define and classify cyber events impacting UK organizations, this week questioned whether a £1.5 billion (about $2 billion) government loan guarantee provided to Jaguar Land Rover (JLR) should have happened in the first place. Speaking at an event hosted […]
이란 전쟁, 올해 글로벌 IT 지출 둔화…AI·사이버보안은 방어적 투자 유지
IDC는 미국과 이스라엘, 이란 간 무력 충돌이 장기화하면 올해 글로벌 IT 지출이 위축될 수 있다고 경고했다. 다만 AI와 사이버 보안은 기업이 끝까지 지키려는 전략 예산으로 남을 가능성이 크다고 분석했다. IDC에 따르면, 중동 지역 분쟁은 유가 상승으로 이어져 세계 경제 전반에 부담을 줄 수 있다. GDP 성장률을 끌어내리고, 결국 기업과 소비자의 기술 지출 축소로 이어질 수 […]
Trump’s federal AI policy framework aims to undercut state laws
US President Donald Trump’s administration today released its National Policy Framework for Artificial Intelligence: Legislative Recommendations, a document that reads less like the AI safety blueprints that states are increasingly adopting and more like a playbook for asserting federal control over AI governance. It is part of a coordinated push with congressional allies, most notably […]
PwC US tells staff to opt out of company, not AI
PwC partners will need to embrace AI or face being replaced. The consultancy firm has made clear that it doesn’t see AI as a disruptive force and is set to amend its tax and consulting services into AI-powered automated tools, reducing the requirement for PwC US staff. PwC US CEO Paul Griggs told the Financial […]
El 80% de los Gobiernos implementará agentes de IA en 2028 para automatizar la toma de decisiones rutinarias
Al menos el 80% de los Gobiernos implementará agentes de IA para automatizar la toma de decisiones rutinarias, mejorando la eficiencia y la prestación de servicios para 2028. Es la conclusión a la que llega Gartner en su último estudio. No obstante, la obtención de decisiones más rápidas, coherentes y explicables a gran escala pasa […]
Autonomous AI adoption is on the rise, but it’s risky
Two AI releases early this year are prompting users to give up control and let autonomous agentic tools complete tasks on their behalf. IT leaders should be ready to deal with the consequences. Anthropic rolled out its agentic platform Claude Cowork in January for macOs and February for Windows, and use of agentic tool OpenClaw […]
How a Spanish brewing company uses tech to guide its business strategy
Known for brands such as Estrella Galicia, 1906, and Cabreiroá, Hijos de Rivera has maintained a legacy for over a century as a family-owned, independent company that has successfully expanded internationally without losing its identity. In addition to preserving its tradition, the group also looks ahead, and is deeply invested in digitalization as a strategic […]
Why enterprises aren’t seeing AI ROI — and what CIOS can do about it
Artificial intelligence is the most transformative technological development, changing the broader global operating environment. AI spending is projected to reach $2.52 trillion, which is a 44 percent year-over-year increase, according to Gartner’s 2026 Trend Report. Enterprises are positioning AI as a primary lever for value creation in response to emerging trends, aiming to drive revenue […]
6 innovation curves are rewriting enterprise IT strategy
Enterprise transformation doesn’t happen overnight, nor does it typically happen all at once. Yet sometimes business leaders must confront the reality of simultaneous technology shifts. Each shift follows its own roadmap and requires attention to ensure that changes aren’t too disruptive. To ensure smooth sailing, businesses must manage parallel changes that evolve. Today’s business landscape […]
‘바이브 디자인’ 지원 강화···구글, AI 디자인 캔버스 ‘스티치’ 전면 개편
구글 랩스(Google Labs) 소속 러스틴 뱅크스 프로덕트 매니저는 3월 18일 공식 블로그를 통해 “지난 1년간 AI가 소프트웨어 구축 방식을 근본적으로 바꿔놓았다”며 스티치의 새로운 방향성을 공개했다. 이번 업데이트의 가장 두드러진 특징은 ‘바이브 디자인(vibe design)’이라는 개념의 도입이다. 기존 디자인 워크플로우에서는 와이어프레임부터 시작하는 것이 일반적이었으나, 스티치에서는 비즈니스 목표나 사용자에게 전달하고 싶은 감정, 혹은 참고하고 싶은 레퍼런스를 자연어로 설명하는 […]
공장·마케팅·코딩까지…생성형 AI로 성과 낸 글로벌 기업 사례 4선
생성형 AI는 프롬프트를 기반으로 텍스트, 코드, 음성, 이미지, 영상 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 AI 기술이다. 2021년 이미지 생성 모델 달리(DALL-E)가 공개된 데 이어, 이듬해에는 텍스트 생성 모델 챗GPT, 이미지 생성 모델 미드저니와 스테이블 디퓨전이 등장했다. 이후 기업은 생성형 AI가 고객 문의에 보다 정확히 대응하고, 직원 업무 속도를 높이며, 코드 작성을 자동화하고, 나아가 과학자의 단백질 3차원 […]
La tecnología como motor de confianza, crecimiento y competitividad
La verdadera madurez digital de una compañía no se mide únicamente por las herramientas que utiliza, sino por su capacidad para poner la tecnología al servicio de las personas, anticipándose al mañana. Evolucionar solo cuando surge la necesidad implica asumir riesgos crecientes: sistemas rígidos, arquitecturas difíciles de integrar y plataformas complejas de mantener que limitan […]
The memory demand crunch: creating a device strategy that meets the challenge
Datacom Enterprise IT leaders building 2026 budgets face a hardware procurement challenge unlike anything since the pandemic-era chip shortage. But unlike 2020–2021, this is not a short-term event. The AI boom has triggered an ongoing structural shift in memory supply. AI systems consume memory at 10 to 20 times the rate of traditional PCs, and […]
Cuatro casos de éxito de IA generativa
La IA generativa es una IA que se caracteriza por generar contenido —texto, código, voz, imágenes y vídeos— a partir de indicaciones. Desde el lanzamiento de DALL-E para imágenes en 2021, y posteriormente, al año siguiente, de ChatGPT para texto, y de Midjourney y Stable Diffusion para imágenes, no son pocas las empresas que han […]
MS, AI 조직 개편 단행…코파일럿 통합 조직 신설
마이크로소프트(MS)가 고위 AI 리더십에 대한 조직 개편을 단행했다. MS 최고경영자(CEO) 사티아 나델라는 공식 블로그를 통해 상업용과 소비자용 코파일럿 시스템을 하나의 신규 부문으로 통합하고, 이를 제이콥 안드레우가 총괄한다고 17일 밝혔다. 안드레우는 MS AI에서 제품 및 성장 부문을 이끌어온 전 기업부사장(CVP)이다. 나델라는 사내 공지를 통해 해당 조직이 네 가지 축을 중심으로 운영된다고 설명했다. 코파일럿 경험, 코파일럿 플랫폼, […]
¿Qué ocurre si la hoja de ruta de S/4HANA de SAP no se adapta a las necesidades de los CIO?
La noticia de The Register de la negativa de Kingfisher a migrar a SAP S/4HANA se expandió por Internet a finales de 2025. El gigante minorista —que trasladó su sistema ECC principal a Google Cloud con el apoyo de Rimini Street y añadió IA, personalización y motores de recomendación— ya está viendo los frutos. “Es […]
What happens if SAP’s S/4HANA roadmap doesn’t suit?
The news that Kingfisher rejected migrating to SAP S/4HANA reverberated around the internet in late 2025. The retail giant — which shifted its core ECC system to Google Cloud with support from Rimini Street and added AI, personalization, and recommendation engines— is already seeing benefits. “It’s a perfect example of an evaluation of the cost […]
16 organizations advancing women in tech
Despite national conversations about a lack of women in IT, women remain largely underrepresented in technology roles, according to recent data from Women Tech Network. The report found that women aren’t just underrepresented, they’re 1.6 times more likely to face layoffs, which has pushed many to leave the tech industry entirely, furthering the gender gap. Women have […]
Federal enterprise architecture in the age of AI
Federal enterprise architecture (FEA) has long served as a foundational framework for orchestrating the complex interplay of processes, technologies and organizational structures within government entities. As artificial intelligence (AI) continues to reshape the technological landscape, the relevance of FEA has become even more pronounced. The adoption of AI introduces new dimensions of complexity, opportunity and […]
What it takes to level up your org’s AI maturity
Over the past 12 months I’ve engaged with hundreds of CIOs to understand where they are in their AI transformation journeys. Through this process, interesting patterns have emerged. First, companies generally fall along three levels of the AI maturity curve. A small number of organizations are at the “101 level,” implementing AI copilots, seeing some […]
AI without sovereignty is just outsourced intelligence
There’s a quiet assumption baked into most AI adoption conversations: that access equals advantage. Buy the API. Plug in the model. Watch productivity soar. Brief the board on your AI transformation. Repeat. It’s a compelling narrative, and for vendors, it’s a lucrative one. But there’s a harder question that most enterprises haven’t yet asked loudly […]
量子で何が変わる 産業別ユースケースを「効くところ」から理解する
産業インパクトを生む「三つの問題タイプ」 量子コンピューターの話題は、しばしば「速いか遅いか」で語られますが、産業での価値はもっと立体的です。重要なのは、計算が難しい理由が何か、そしてその難しさに量子の性質が噛み合うかどうかです。初心者が最初に押さえるべき見取り図として、産業インパクトにつながりやすい問題タイプは大きく三つに分けて考えると整理しやすくなります。最適化、シミュレーション、そして機械学習やデータ解析です。最適化は、膨大な選択肢の中から条件を満たす最良の組み合わせを探す問題です。工場の生産順序、物流の配車、電力の需給計画、金融の資産配分など、現場の意思決定はほとんど最適化に分解できます。シミュレーションは、自然現象や物理・化学的な振る舞いを計算で再現する問題で、材料設計や創薬、反応プロセスの設計など研究開発の中核にあります。機械学習やデータ解析は、データから予測や分類、生成を行う枠組みですが、学習の裏側には巨大な最適化があり、特徴量やモデルの表現力の限界とも戦っています。この三つは別々に見えて、実務では絡み合います。例えば材料開発では、候補物質の性質をシミュレーションで見積もり、目的特性が最大になる配合やプロセス条件を最適化し、実験データで機械学習モデルを育てて探索を加速します。量子が効く余地は、この連鎖のどこに計算の壁があるかで決まります。 量子が効く条件は「構造がある難しさ」 量子コンピューターは、何でもかんでも速くする装置ではありません。むしろ、総当たりをそのまま置き換える発想だと、期待が先行して失望につながります。量子が力を発揮しやすいのは、問題の中に規則性や構造があり、その構造を利用して“欲しい答えの確率を上げる”ように計算を設計できる場合です。産業の問題は、多くが構造を持っています。制約条件は法規、設備能力、納期、品質基準などで定義され、目的関数もコストや収益、エネルギー効率といった形で定量化できます。さらに、現場には「この制約はほぼ固定」「この変数は連続値」「このパラメータは季節性がある」といった性質があり、これはアルゴリズムの工夫につながります。量子は、この工夫の中で特定の計算を短縮したり、古典では扱いにくい状態空間を自然に表現したりする役割を担います。ただしここで重要なのは、量子が単独で答えを出すとは限らない点です。現時点では、古典コンピューターと組み合わせたハイブリッド型の考え方が中心になりやすく、量子は“難所の一部を担当するアクセラレータ”として位置づけるほうが現実的です。だからこそ、産業別のユースケースを考えるときは、業務フロー全体のどこに計算の壁があり、どこを量子に任せると価値が出るのかを見抜くことが肝心になります。 製造業と物流での期待 計画と配車だけではない 製造業と物流は、量子が話題になると真っ先に挙がる領域です。理由は単純で、組み合わせが増えすぎる問題が多いからです。工場の生産計画は、機械の空き時間、段取り替え、作業者スキル、材料供給、検査工程、納期といった制約が複雑に絡み、最適な順序を探すほど候補が爆発します。物流でも、車両の容量、積載制約、配送窓、交通状況、ドライバーの労務条件などが絡み、単純な最短経路問題では済みません。ここで量子に期待されるのは、完璧な最適解を一発で出すことより、良い解を早く出して意思決定の回転を上げることです。現場は計画が一度決まって終わりではなく、遅延や欠品、急な注文変更が起きます。変更が起きたときに、手戻りを小さく抑えながら計画を再最適化できると価値が出ます。さらに見落とされがちなのが、工程設計や設備投資の意思決定です。新ラインのレイアウト、搬送ロボットの導入台数、バッファ設計、保全計画など、長期の意思決定も最適化の塊です。短期のスケジューリングだけではなく、中期・長期の設計問題にまで視野を広げると、量子が効く可能性のある論点は増えていきます。とはいえ、最適化は古典計算でも手法が成熟している分野でもあるため、量子を使う意義は「古典では計算が間に合わない領域」に絞って見極める必要があります。古典の高度な近似やヒューリスティクスと比較して、どこで差が出るのかを測る姿勢が欠かせません。 化学・材料は量子の本丸になり得る 化学・材料領域が「量子の本丸」と言われるのは、扱いたい対象そのものが量子的だからです。分子や材料の性質は電子の振る舞いで決まり、その電子は量子力学のルールで動きます。ところが、電子の相互作用を正確に計算するのは古典コンピューターにとって非常に重い仕事です。近似法は多く存在しますが、求めたい精度や対象の複雑さによっては、計算コストが急激に増え、探索のボトルネックになります。もし量子コンピューターが十分に安定し、必要な規模で動作するようになれば、反応経路の評価や触媒設計、電池材料の候補探索などで、計算の信頼性や探索速度が上がる可能性があります。これが実現すると、実験の回数を減らすというより、実験で試す候補の質を上げる方向で効いてきます。外れ候補を早期に落とし、有望候補の絞り込みを精緻化できれば、研究開発のサイクル全体が短くなり得ます。ただし、ここでも過度な期待は禁物です。材料開発は計算だけで完結せず、合成の難易度、加工性、耐久性、コスト、供給網といった“現実の制約”が最後に立ちはだかります。量子計算が強くなるほど、逆に「計算でわかった性質を、製造可能な形に落とす」工程が重要になります。量子の価値は、研究開発の一部を置き換えるのではなく、探索の地図をより確かなものにして意思決定を変える、と捉えるほうが現実に近いでしょう。 金融は何が変わるのか 速さより「不確実性の扱い」が焦点 金融で量子が語られるとき、最適化やシミュレーションが主役になります。資産配分の最適化は制約の多い組み合わせ問題になりやすく、またリスク評価は多数のシナリオを回して損失分布を推定するシミュレーションになりやすいからです。特に実務で重いのは、将来の不確実性をどう扱うかという点です。市場は常に揺れ、モデルは完全ではなく、規制や資本制約も絡みます。ここで量子に期待されるのは、単に計算を速めることに留まりません。より多くのシナリオやより複雑なモデルを扱えるようになれば、見落としがちなリスクを早期に検出できる可能性があります。また、意思決定に使う時間が短縮されれば、市場変動に対する反応を改善できるかもしれません。一方で、金融は説明責任が強い領域です。モデルの妥当性、結果の再現性、監査への対応が求められ、ブラックボックスへの耐性は高くありません。量子を導入するなら、結果の評価方法や、古典手法との整合、そして運用上のガバナンスまで含めて設計する必要があります。言い換えると、金融での量子は、技術の優秀さだけでは採用されません。業務プロセスと規制環境に耐える形に落とせるかが勝負になります。 創薬・医療での価値の出方 「分子設計」と「現場」は別の課題 創薬で量子が期待される理由は、分子の相互作用や反応性の評価が難しく、ここが研究開発の不確実性を生むからです。候補分子を設計しても、目的の標的に効くか、毒性はないか、体内で安定か、といった要件は多く、実験は高コストです。量子計算が分子の性質推定を改善できれば、候補探索の初期段階で判断精度が上がり、遠回りを減らせる可能性があります。ただし、医療の現場に直接量子コンピューターが入って診断を変える、という話は現実的には距離があります。医療現場の課題はデータ統合、制度、責任分界、現場運用など多面的で、計算の速さだけでは解決しません。創薬や材料と同様に、量子が効くのは“研究開発の探索”であり、臨床や患者ケアの意思決定は別の条件で動いています。だからこそ、医療分野で量子のインパクトを語るなら、研究開発のどの工程で、どの指標が改善すると価値になるかを明確にする必要があります。探索期間の短縮、成功確率の改善、候補の質の向上といった形で価値が語れると、現実の投資判断につながります。 暗号とセキュリティは「脅威」と「対策」が同時に進む 産業への影響という観点で、量子が最も社会に近い場所に触れるのがセキュリティです。量子計算が進むと、現在広く使われている公開鍵暗号の一部が将来的に破られる可能性が指摘されています。ここで重要なのは、脅威が現実化してから対策を始めても遅い場合がある点です。機密情報は長期間守る必要があり、さらにシステムの暗号移行は大規模で時間がかかります。そのため、セキュリティ領域では、量子コンピューターの性能向上と並行して、量子に強い暗号方式への移行準備が進みます。企業にとっての実務的なポイントは、量子がいつ来るかを当てることより、移行に時間がかかる資産を洗い出し、更新計画に組み込むことです。量子は“来たら考える技術”ではなく、“来る前に変えておく必要がある領域がある技術”だという点で、他のユースケースと性格が異なります。 結局、どの企業が何から始めるべきか 量子の産業インパクトは、派手なユースケースの数ではなく、計算の壁が実際に利益や時間や品質を圧迫しているかで決まります。まずは自社の業務や研究開発の流れを眺め、計算がボトルネックになっている箇所を特定し、その難しさが最適化、シミュレーション、機械学習のどれに近いかを整理することが出発点になります。そのうえで、古典手法でどこまで改善できるか、量子を使うならどの部分を任せるのが自然か、結果をどう評価するかを設計していく流れが現実的です。次の記事では、量子アルゴリズムの代表例を取り上げ、なぜ「全部同時に試す」ではないのか、どの問題で速くなる可能性があるのかを、誤解が生まれやすいポイントを避けながら解説します。ここまでの産業別の見取り図とつなげて読むことで、量子への期待を現実の判断に落とし込みやすくなるはずです。
The post-cloud data center: Back in fashion, but not like before
For most of the last decade, I watched enterprise infrastructure strategy follow a simple arc: abstract complexity, speed up provisioning, move as much as possible into the cloud. That shift delivered real value. It shortened deployment cycles, empowered product teams and removed capital friction that had slowed change. Cloud did not eliminate the need for […]
How CIOs can use AI to overcome M&A integration headaches
One of the hardest parts of M&A activity is integrating systems and data, and inheriting a company’s IT architecture means absorbing a complex array of platforms and processes. However, research suggests growth-focused companies can use targeted AI to overcome M&A challenges. McKinsey reported last year that 42% of business leaders believe gen AI has the […]
The 5 mission-critical checkpoints before taking AI applications live
In my work advising technology leaders, I’ve seen a subtle yet dangerous pattern emerging in how organizations are adopting AI coding tools. As we lower the barrier between imagination and implementation, developers and founders are finding that they can create applications faster than ever with the tools that are becoming increasingly available. This has exploded […]
Mistral launches Forge to help enterprises build their own AI models
Mistral has introduced Forge, a new platform aimed at helping enterprises move beyond generic AI systems by enabling them to train and adapt models on proprietary data. Today’s AI systems are largely developed using open internet data and are built to handle a wide variety of general tasks. However, enterprises depend on deeply embedded internal […]
AI is coming for your office productivity suite, too
Office-style productivity tools are due for a major disruption from AI over the next year, with competing products and new user interfaces coming soon, several experts say. Generative AI and AI agents will bring the first real challenge in the past 30 years to mainstream productivity tools such as Microsoft 365 and Google Workspace, with […]
Why hardware + software development fails
Hardware and software together form one of the most powerful ways to interact with an environment. The potential is enormous. Executives see the business opportunities, the technology looks feasible and the plan seems straightforward: allocate money, assign engineers, set timelines and watch the product come to life. That’s the high point, however. From there, projects […]
“AI가 실수하면 보험으로 보장” 일레븐랩스, AI 에이전트 리스크 보장 체계 공개
인공지능(AI) 오디오 연구 및 개발 기업 일레븐랩스가 AI 리스크 평가 전문 기업 AIUC(Artificial Intelligence Underwriting Company)와 협력해 AI 음성 에이전트 전용 보험 제도를 도입한다고 18일 밝혔다. 이번 제도는 기업의 고객지원이나 영업 현장에서 활용되는 일레븐랩스의 AI 에이전트 ‘일레븐에이전트(ElevenAgents)’가 잘못된 정보를 제공하거나 부적절한 대응으로 인해 손해가 발생할 경우, 이에 대한 보장을 제공하는 구조를 갖추고 있다. 이를 통해 […]
USAT to Dominate Times Square with St. Patrick’s Day Digital Dollar Activation
On St. Patrick’s Day, as 2 million spectators flood the streets of New York City, USAT, a digital dollar issued by Anchorage Digital Bank, is taking over Times Square. The brand activation combines synchronized digital billboards with a street-level campaign designed to introduce digital dollar payments to a mainstream audience. The activation coincides with the […]
“조직의 문제는 그대로” 멀티 에이전트 협업이 동작하지 않는 이유
진정한 의미의 멀티 에이전트 협업은 아직 제대로 작동하지 않는다는 지적이 나왔다. 일부 AI 업계 옹호론자들은 수십 개의 에이전트가 거의 인간 개입 없이 함께 움직이며 복잡한 문제를 해결하는 미래를 제시하고 있다. 하지만 현재까지는 이런 시나리오가 환상에 가깝다는 평가다. 멀티 에이전트 AI에 관한 새로운 연구 결과에 따르면, AI 에이전트는 각각 분리된 작업을 순차적으로 처리할 때는 효과적이지만, 여러 […]
Workday integrates Sana to turn its enterprise apps into agentic execution engines
Workday is rolling out agentic AI capabilities from its acquisition of Sana across its product range and beyond. With Sana for Workday, it aims to help its customers further automate its HR and finance workflows, while Sana Enterprise will extend those capabilities to non-Workday applications too. Much of that automation was already possible, but not […]
人が違えば提供価値も違う：日米SIの人材構造・キャリア・評価制度の比較
キャリアパスの前提が違うと「強みの作り方」が変わる 日米のSIの違いは、技術や契約の前に、働く人のキャリアの前提から生まれている。日本では、メンバーシップ型の雇用慣行が長く続き、企業が人材を抱え、長期で育て、配置転換で経験を積ませる形が一般的だった。もちろん近年はジョブ型への移行や中途採用の増加が進んでいるが、なお「組織の中で育てる」文化は根強い。結果として、SIの強みは、個人の一点突破の専門性よりも、プロジェクトを回し切る総合力、調整力、品質文化の体得、顧客業務の理解といった“現場で身につく力”として蓄積されやすい。 米国では、ジョブ型の考え方がより強く、職務記述に基づいて採用し、専門性を市場で磨き、転職でキャリアを積むことが自然な選択肢になりやすい。SIにおいても、特定クラウドのアーキテクト、データエンジニア、セキュリティスペシャリスト、プロダクトマネージャー、チェンジマネジメントのコンサルタントなど、職能ごとの専門家を集めてプロジェクトを組成する発想が強い。個人は「自分の専門性が何か」を説明できることが重要になり、企業側は「その専門性をどう束ねて価値にするか」が競争力になりやすい。 この前提差は、SIが何を売りにするかにもつながる。日本のSIは、長期育成で培った組織的な品質と安定稼働を強みにしやすい。米国のSIは、専門家を投入して短期間で変革を進める推進力を強みにしやすい。どちらが優れているかではなく、「強みの作り方」が違うため、同じ言葉で比較すると誤解が生まれやすい。 役割分担が違うと、意思決定と責任の置き方が変わる 人材構造の違いは、プロジェクト内の役割分担にも表れる。日本のSIプロジェクトは、PMを中心に、要件定義からテスト、運用引継ぎまでを貫く体制を組みやすい。その中で、役割の境界は比較的柔らかく、個々人が複数の帽子をかぶりながら調整していく場面が多い。特に顧客折衝、協力会社管理、品質管理、進捗管理など、プロジェクトを成立させるための“横串”業務が厚い。これは、大規模でステークホルダーが多い案件において、強い武器になる。 米国のSIでは、役割の境界がより明確に定義されやすい。プロダクトの価値と優先順位を決める責任者、全体アーキテクチャの責任者、セキュリティの責任者、データの責任者、運用の責任者などが分かれ、それぞれが自分の領域で決定権と説明責任を持つ形になりやすい。もちろん現場で相互に支援はするが、「誰が何を決めるのか」が明確であることが、スピードと品質を両立させる前提になる。 この役割設計の差は、意思決定の方法を変える。日本の現場では、合意形成を重ねて関係者の納得感を作ることで、後戻りを減らし、リスクを下げる方向に働きやすい。米国の現場では、決める人が決め、結果を計測し、必要ならすぐに修正する方向に働きやすい。合意形成が不要という話ではないが、合意形成の主役が「会議の場」ではなく「責任者の判断」に寄りやすい。 日本で米国型の動きがうまくいかないとき、原因はコミュニケーション不足というより、役割と権限の設計が曖昧なまま、スピードだけを求めてしまう点にある。逆に米国で日本型のやり方がうまくいかないときは、責任者が判断を委譲せず、合意形成のプロセスに時間をかけ過ぎて、変化の機会を逃す点にある。人材と役割は、プロジェクトの運転方式を決める。 評価指標が違うと、提案の方向性が変わる 同じSI企業でも、何を評価するかで、現場の優先順位は変わる。日本のSIでは、稼働率や人月売上、納期遵守、品質、障害件数の少なさなど、安定運営に紐づく指標が重視されやすい。これはミッションクリティカルな領域での信頼を築くうえで合理的だが、別の副作用もある。再利用資産を作る、標準化に投資する、改善の仕組みを作るといった活動は、短期の稼働率や売上に直接結びつきにくい。すると、長期的には効く活動が後回しになりやすい。 米国のSIでは、当然売上や稼働の指標はあるものの、それに加えて成果指標や顧客価値、継続契約、拡張契約、顧客の成功事例といった“アウトカム寄り”の評価が前面に出やすい。例えば、クラウド移行の案件なら移行完了ではなく、移行後の運用コストやリリース頻度、障害復旧時間などが語られ、それが次の受注の根拠になる。個人の評価でも、専門性の影響度や顧客へのインパクト、リーダーシップが重視されやすく、会社としては「成果の説明ができる人材」を増やす方向に動きやすい。 評価が提案を変える、という点はとても重要だ。現場が工数を積むことで評価されるなら、提案は工数を前提に組み立てられやすい。成果を出すことで評価されるなら、提案は成果に至る道筋と再現性を示す方向に寄りやすい。言い換えると、ビジネスモデルの違いは、実は評価制度の違いとして現場に降りてくる。制度が変わらなければ、現場の行動も変わりにくい。 外部人材とパートナーの使い方が違う 日本のSIは、協力会社との連携によって大規模な体制を組み、長期で運用していく能力に強みがある。多様な企業が関わることで、特定領域のノウハウを補い、全国規模のリソースを確保し、品質と手順を統一しながらプロジェクトを進める。ここで重要なのは、協力会社を含めた全体を一つのチームとして機能させる統制力であり、これが日本のSIの総合力を支えてきた。 米国では、外部人材の使い方がより市場型になりやすい。専門領域に対して必要な期間だけ人材を確保し、プロジェクトごとに編成を変える。パートナー企業も、特定クラウドや特定業界に強い専門集団として機能しやすく、SIはそれらを束ねて価値を作る。契約の形も、専門性を前提に切り分けやすい。結果として、プロジェクトの初期から専門家を投入しやすく、短期で価値を出しやすい反面、チームの一体感や長期運用の継続性をどう担保するかが課題になることもある。 日本がこの差から学べるのは、外部人材活用の是非というより、専門性の調達と配置の設計だ。全部を自社で抱える必要はないが、外部に任せるなら、責任の分界線と知見の内製化の方針を決める必要がある。外部に依存し過ぎれば、組織に知見が残らない。内製にこだわり過ぎれば、変化のスピードに追随できない。どちらのバランスを取るかは、事業戦略と密接に関わる。 育成とナレッジ共有の仕組みが競争力になる 日米の差を“個人能力”の話に落とすと、本質を見失う。実際には、育成とナレッジ共有の仕組みこそが、組織としての差を生む。日本のSIは、OJTを通じて現場で育てる文化が強く、品質や手順、顧客対応の型が、時間をかけて体に染み込む。その一方で、知見が暗黙知として個人やチームに留まり、組織全体の再利用資産になりにくいことがある。プロジェクトの事情が個別最適に寄りやすいほど、知見は局所化しやすい。 米国のSIは、専門性を採用で確保しやすい分、組織としては「専門性を再現可能な形にして横展開する」ことに投資しやすい。フレームワーク、テンプレート、リファレンスアーキテクチャ、導入手順、ベストプラクティス集などを整備し、それを教育と連動させる。個人の経験を組織資産へ変換する回路が太いほど、プロジェクトの立ち上がりは速くなり、品質も安定しやすい。もちろん、これも万能ではなく、型が強すぎると現場適応が弱くなるが、型と適応のバランスを取る力が競争力になる。 日本のSIにとっての鍵は、現場力を維持したまま、暗黙知を資産化する方法を持つことだ。品質文化や調整力は、言語化が難しいが、難しいからこそ資産化できれば強い。ここができると、若手育成の速度も上がり、専門性の可視化も進み、顧客への説明も明確になる。 日本SIが人材面で取りうる現実解 日米比較の結論を「日本もジョブ型にしよう」「転職を増やそう」と単純化すると、現実から離れてしまう。重要なのは制度の模倣ではなく、提供価値に合った人材設計をすることだ。日本のSIが持つ強みは、プロジェクトを最後まで回し切る統制力、品質と安定稼働の知見、長期運用での改善力、顧客業務の深い理解にある。これらは、短期の専門家集団だけでは作りにくい価値でもある。 そのうえで、これから必要になるのは、専門性を組織の中で明確にし、可視化し、評価できるようにすることだ。例えば、クラウドアーキテクト、データ、セキュリティ、プロダクト、運用高度化といった職能を、肩書きではなく責任と成果で定義し、プロジェクトに適切に配置する。専門性の市場価値を認め、学習投資を継続し、再利用資産を作った人が報われる評価を設計する。これができれば、長期育成の強みを残しつつ、変化への強さを組み込める。 日米のSIの差は、人材の優劣ではなく、人材市場と組織設計が生む構造差だ。日本のSIは、長期運用と品質文化という強い土台を持っている。そこに専門性の可視化と再利用の仕組み、成果を語る評価軸を重ねられれば、国内市場でもグローバル市場でも、独自の強さを発揮できる。人が違えば提供価値が違うのではなく、提供価値を決める制度が、人の成長の仕方を変える。その視点で人材を設計することが、次の競争力につながる。
The AI investment paradox: Genuine transformation or FOMO at scale?
As Microsoft, Alphabet, Amazon and Meta plan to invest a combined $320 billion in AI technologies in 2025 based on the findings of Ropes & Gray LLP, the technology industry faces a critical question: Are we witnessing a transformative productivity revolution, or inflating the most anticipated bubble in market history? The question isn’t academic. For […]
워크데이, 허정열 한국지사장 선임···국내 파트너 생태계 강화
이번에 선임된 허정열 워크데이코리아 지사장은 한국 시장의 성장 가속화와 파트너 생태계 강화를 중심으로 국내 비즈니스 전략을 총괄할 예정이다. 특히 국내 주요 기업들과의 협력을 통해 워크데이의 AI 기반 솔루션을 핵심 업무 전반에 통합하고, 기업들의 디지털 전환 및 AI 도입을 지원할 방침이다. 허 신임 지사장은 워크데이 이전에 아마존웹서비스(AWS), 구글, 세일즈포스 등 글로벌 기술 기업에서 25년 이상 근무하며 […]
칼럼 | 관망하는 CTO는 사라진다···AI 시대의 새로운 CTO상
불과 6개월 전만 해도 대규모언어모델(LLM)은 저연차 엔지니어의 업무를 대신할 수 있는 도구로 여겨졌다. 반복적인 보일러플레이트 코드는 맡기고, 핵심적인 사고는 사람이 담당하면 된다는 인식이었다. 비교적 안심할 수 있는 서사였다. 그러나 그 설명은 이미 낡았다. 현재 시장에 나온 최신 LLM은 한 사람이 동시에 모두 고려하기 어려운 각종 매개변수와 제약 조건, 복잡한 상호 의존성을 반영해 시스템 아키텍처를 설계할 […]
The 3-body problem of digital transformation — Part 3: The talent
Digital transformation has its own physics. Three bodies, three gravities, one shared orbit. The organization in its transformational journey — pulling for control and efficiency. The transformation partners — the force that can accelerate or destabilize the efforts. The talent — orbiting with its own velocity, shaped by ambition, life stage and opportunity. If organizations […]
AI is redefining what enterprises expect from data centers
Enterprise AI is moving from copilots to agents, systems that don’t just recommend, but act. That shift turns infrastructure into a governance layer. The data center is becoming the place where autonomy either becomes accountable or becomes a risk. AI workloads are breaking old data center assumptions For years, enterprise data center conversations revolved around […]
True multi-agent collaboration doesn’t work
Some AI advocates are selling a vision in which dozens of agents work together to solve complex problems with little to no human intervention. So far, that scenario is a myth. AI agents can be effective when working one-by-one on separate tasks, but when grouped together to complete complex assignments, they fail most of the […]
4 gen AI success stories
Gen AI is a form of AI that outputs content — text, code, voice, images, and videos — from prompts. Since the release of DALL-E for images in 2021, and then, the following year, ChatGPT for text, and Midjourney and Stable Diffusion for images, companies have been eager to find out how gen AI can […]
How agentic AI will self-assemble the enterprise stack
For more than a decade, application modernization has been viewed as a blueprint challenge or roadmap discipline. Organizations mapped their assets, created transformation frameworks, developed cost models and pushed execution through human-led programs. With external uncertainties, changing regulatory demands and competitive trends, CIOs’ strategic priorities have shifted between enterprise architectures, cloud and hybrid cloud models, […]
“성과 없으면 과감히 접어라” 소프트웨어 프로젝트 3건 중 1건은 ROI 없이 종료
기업은 프로젝트를 보다 과감하게 취소할 필요가 있다는 분석이 나왔다. 프로젝트 관리 소프트웨어 기업 템포(Tempo)는 지난해 말 프로젝트 기획 리더 667명을 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 시나리오 플래닝을 적극 도입하고 프로젝트의 실행 가능성을 냉정하게 평가한 조직일수록 더 나은 성과를 거두는 것으로 나타났다고 밝혔다. 설문에 따르면 90%의 조직이 자사 프로젝트가 팀 간 정렬을 이루고 있다고 답했다. 그러나 실제 […]
“급히 먹는 밥이 체한다” AI 도입 서두른 CIO들의 후회
핵심 AI 솔루션 구매를 서둘러 결정한 뒤 후회를 느끼는 CIO가 늘고 있다. AI가 내놓은 결과를 충분히 설명하지 못한 채 책임을 져야 하는 상황도 적지 않다는 조사 결과가 나왔다. AI 오케스트레이션 기업 데이터이쿠(Dataiku)가 의뢰한 설문조사에 따르면, CIO의 3/4은 지난 18개월 동안 내린 주요 AI 솔루션 업체 또는 플랫폼 선택 가운데 최소 한 건에 대해 후회를 느낀다고 […]
「AIで人員削減」——管理職も含め、抵抗感は根強い
調査によれば、経営幹部・管理職・現場社員の多くがAIよりも人間と働くことを望んでいる。全従業員をAIに置き換えたいと答えたのはわずか9%だった。イノベーション、批判力、文化の醸成、コーチングなどの領域は、人間はまだAIに代替できないという認識が根強い。 AIには越えられない壁がある この調査を実施したのは、ITトレーニングプロバイダーのUdacityだ。同社COOのVictoria Papalian氏は、AIで従業員を置き換えようとするCIOや経営幹部は広範な反発に直面するだろうと指摘する。調査の回答者は、人間が持つ組織知識、創造性、批判的思考力を高く評価していた。 「AIが従来の人間の仕事を奪うという言説が広まっているが、今回の調査では人間を優先する傾向が依然として強いことが明らかになった。人間をループに組み込むだけでなく、人間そのものをナレッジベースと専門知識の源泉として見ている。AIがその役割を代替することへの不安は根強い」とPapalian氏は言う。 AIを敬遠する理由として、62%が「AIは顧客が将来求める新製品・サービスを生み出せない」と回答。53%が「顧客は人間と働くことを好む」、49%が「AIを使う際のセキュリティとプライバシーが心配」と答えた。 モデルは過去の人間の知識をもとに学習しているため、革新的な新製品の創出という点でAIエージェントには大きな限界があるとPapalian氏は言う。「まだ学習するデータセット自体が存在しないものがある。AIは新市場に出たばかりのものは参照できないし、顧客が将来求めるプロダクトやサービスについても同様だ」 米国の雇用専門弁護士Eric Kingsley氏も同じ見解だ。賢明な企業の多くはAIで人間を置き換えようとしているのではなく、法的・コンプライアンス・評判上のリスクを慎重に見極めながら導入を進めているという。 「従業員は判断力と裁量を持ち、職場文化を作る。AIにはそれができない。さらに、AIで従業員を置き換え始めると、残った従業員が過重労働になったり、不当な扱いを受けたりするリスクが高まり、法的責任も増大する」とKingsley氏は言う。 エントリーレベルの採用が消えると、何が起きるか クラウドHCMのAvatureでCEOを務めるDimitri Boylan氏は、エントリーレベルの採用をAIに置き換えることの長期的な影響を懸念する。若手の採用を大幅に削減すれば、ベテラン人材へのパイプラインが断ち切られるからだ。 Avatureの調査では、HR担当者の76%が「AIによってエントリーレベルの採用が減る」ことを懸念していることがわかった。「企業は若手を多く採用し、育成・選抜を経てミドルやシニアレベルの人材を育てる。エントリーレベルの採用が消えれば、この人材育成のピラミッドそのものが崩れる——顧客たちはそのリスクを深刻に受け止めている」とBoylan氏は言う。 大規模レイオフの実態 こうした調査が発表された背景には、大規模レイオフの波がある。 個人金融・投資教育プラットフォームRationalFXの集計では、2025年のテック業界のレイオフは24万5000人、このうち約7万人（28.5%）がAI導入・自動化と関連していた。2026年最初の6週間でもテック業界で3万700人のレイオフがあり、約4.7%がAIと関連していたと報告する。 今後の大規模な人員削減を予告する声もある。MicrosoftのAIチーフ、Mustafa Suleyman氏はFinancial Timesのインタビューでこう予測する。「弁護士、会計士、プロジェクトマネージャー、マーケターなど、ホワイトカラーの仕事のほとんどのタスクは、今後12〜18カ月以内にAIによって完全に自動化される」 Noble MobileのCEOで元米大統領候補のAndrew Yang氏も、Anthropicの「Claude」の法律・財務・マーケティング向けプラグインなどAIの進化が「ホワイトカラーの職を根こそぎにする」と予測。「1社がコスト削減に動けば、競合他社も追随する。株式市場は人員削減を評価し、しないことを罰する。数百万人の労働者が解雇通知を受け取ることになるだろう」とLinkedInに投稿した。 「AI脅威論」は誇張されているのか UdacityのPapalian氏は、AIが雇用を奪うという言説は過剰に語られている面があると指摘する。AIを理由にした人員削減と発表しながら、実際は別の意図が隠れているケースや、AIへの移行を試みた後に結局従業員を再雇用する事例もあるという。 「AIで人材を置き換えようとした企業が、実は準備不足だったために元の従業員を呼び戻しているケースも出てきている」とPapalian氏は言う。「リーダーたちは、人間がどこで価値を発揮し、代替不可能かを認識し続けている。AIの知識を身につけたうえで、人間固有の資質を持つ人材——それが最も強力な組み合わせだ」 AI基盤のITおよびHRプラットフォームPeopleReignのCEO、Dan Turchin氏も同様の見方をする。AIによる大規模な人員置き換えは起きないと見ており、過去の産業革命やテクノロジーの変革と同様に、人間がどのように機械と協働するかの再定義が求められると言う。 「人間はなくならない。共感、合理的な判断、感情的なサポート、互いをコーチする力——これらは人間の本質であり、自動化したいとは思わない。雇用主もそのことに気づき、伝え始めている」とTurchin氏は言う。 短期的には、AIの導入に伴って人間の役割が変わり、雇用市場に混乱が生じる可能性は認める。しかし長期的には、AIは経済的な機会を広げると氏は見る。 「新しい仕事や役割が何かを模索する過程にある。しかし時間をかければ、組織はより多くの人間を必要とするようになる。社会が必要とするものを作り、人々を鼓舞し、優れたアイデアを持つ人間が求められ続けるからだ」（Turchin氏）。
契約が違えば現場も違う：日米SIの調達プロセスとリスク配分のリアル
RFPの役割と「要件」の固定度が違う 日米のSIを比べるとき、技術や開発手法より先に見たほうがいいのが、調達の入り口にある文書の性格だ。日本ではRFPや要件定義書が「この通りに作ってほしい」という依頼書として機能しやすい。発注側は、社内の合意形成を経て要件を固め、予算枠を取り、調達の手続きに載せる。そのうえで、SIは提示された条件を満たす提案を作り、見積もりと体制、工程、品質計画を示して受注を目指す。ここでは要件は契約の中核であり、後工程での変更は例外として扱われやすい。 一方、米国ではRFPが「比較のための共通フォーマット」であると同時に、「まだ固まっていない現状を前提にした出発点」になりやすい。もちろん要件が明確なケースもあるが、変革案件やクラウド移行、データ活用のような領域では、最初から完全な仕様を確定できないことを前提にする場合が多い。そこでRFPは要求の一覧というより、現状の課題、制約条件、期待するビジネス成果、ガバナンス要件、意思決定プロセスなどが含まれ、SIには「一緒に解き方を設計する能力」が求められる。要件を固め切ってから発注するのではなく、固めるプロセス自体を契約とプロジェクトの中に組み込む感覚に近い。 この違いが、後々の揉めどころを左右する。日本型の前提で米国型の案件に入ると、要件が揺れるたびに“仕様追加”と捉えて関係が硬直しやすい。逆に米国型の前提で日本型の案件に入ると、要件を詰め切る前に走り出してしまい、後から「最初に合意した話と違う」と問題化しやすい。どちらが正しいかではなく、調達文書が担う役割が違うのだと理解しておくことが重要になる。 契約形態が生む行動原理の違い 契約形態は、現場の行動を驚くほど強く規定する。日本では固定価格に近い形での請負が根強く、納期と品質を守る責任がベンダー側に寄りやすい。結果としてSIは、見積もりの段階からスコープを厳密に定義し、リスクを織り込み、工程管理と品質保証を厚くして「失敗しない確度」を上げる方向へ力を注ぐ。ここで重要なのは、仕様変更が起きないように事前合意を徹底すること、起きた場合は合意プロセスを慎重に踏むことだ。プロジェクト管理は、仕様の安定と計画遵守に重心が置かれやすい。 米国では、時間と材料費に基づく契約や、段階契約、マイルストーン契約、場合によっては成果指標を絡めた契約など、複数の選択肢が一般的に使われる。特に不確実性が高い領域では、最初から固定価格で全体を縛るより、探索と実装を分け、価値が見えたところに投資を寄せる設計が好まれる。SI側も、変化を前提としたリスク管理に慣れており、変更を悪として封じ込めるより、変更を管理可能なイベントとして扱う。すると、現場は「要件を完璧に固める」より「短いサイクルで確かめ、正しい方向に修正する」ことに動機づけられやすい。 ただし、これは米国のほうが自由で楽だという話ではない。変化を許容する契約は、意思決定と説明責任のスピードを求める。優先順位をいつ誰が決め、何を捨て、何を足すのかを、曖昧なままにできない。逆に固定価格の契約は、合意形成に時間をかけやすい代わりに、合意の外側にある変更の扱いが難しくなる。契約形態は、プロジェクトの運営哲学そのものを決める装置だと言える。 チェンジオーダーの文化がプロジェクトを救う／壊す 日米の差が最も生々しく出るのが、チェンジオーダー、つまり変更管理の実務だ。日本の現場では、変更は避けたいものとして扱われやすい。発注側も、変更を出すことが「最初の詰めが甘かった」と見られることを恐れ、現場からの要望を抑え込むことがある。ベンダー側も、変更を受けると納期と品質の責任が増し、採算が崩れるため慎重になる。その結果、変更が水面下で処理され、帳尻合わせとして残業や品質リスクで吸収される、という歪みが起きやすい。 米国ではチェンジオーダーは、揉めごとの種というより、プロジェクトを健康に保つための仕組みとして運用されやすい。変更は起きるもの、起きたときに何が増え、何が減り、納期とコストとリスクがどう動くかを、手続きとして透明にする。合意の取り方が荒いという意味ではなく、むしろ合意の単位が細かく、判断の回数が多い。だからこそ、変更管理が回っているプロジェクトは強い。逆に言えば、チェンジオーダーの仕組みだけ導入しても、意思決定者が不在だったり、判断の責任が曖昧だったりすると、変更が積み上がって混乱が増えるだけになる。 日本で変更管理を機能させる鍵は、変更を“誰かの落ち度”の話にしないことだ。要件は現実とともに変わる。法規制、業務フロー、組織体制、競合環境、利用者の反応、セキュリティ要件など、変化の源泉はいくらでもある。問題は変化そのものではなく、変化の影響を見積もらず、合意せず、現場に押し付けることにある。変更を正面から扱えるようになると、プロジェクトはむしろ安定する。 品質保証と責任の分界線 契約とリスク配分は、品質保証の設計にも直結する。日本のSIは品質に強いと言われるが、その背景には「納めたものに対して責任を持つ」という発想がある。要件を満たし、想定外の例外にも耐え、運用で困らないように作り込む。テストも手厚く、レビュー文化も厚い。発注側もそれを期待し、受入の段取りを重視する。ここでは品質は、仕様遵守と安定稼働の担保として語られやすい。 米国の現場では、品質は重要だが、品質を保証する方法が少し違う形になりやすい。もちろんテストはする。ただし、すべてを事前に確定してから一気に受け入れるより、継続的に検証し、段階的に提供し、運用で計測しながら改善する発想が強い。品質の中心は「仕様に合っているか」だけでなく、「目的に対して機能しているか」「変化に追随できるか」「障害から回復できるか」「セキュリティ要求を満たし続けられるか」に広がる。受入条件も、納品物のチェックリストだけでなく、稼働後のSLAやSLO、監視とアラート、インシデント対応体制まで含めて設計されることがある。 責任の分界線の引き方も異なる。日本では、請負の責任が重いほど、ベンダーが“できるだけ全部を見る”方向に寄る。米国では、責任を明確に分ける代わりに、運用の計測や改善のプロセスを共同で回す方向に寄る。前者は安心感が強いが、見えない負担が積み上がりやすい。後者は合理的だが、顧客側の体制が弱いと回らない。どちらの設計が適切かは、求めるスピード、組織成熟度、規制要件、システムの重要度で変わる。 調達側の体制がSIを変える 契約やプロセスの違いは、発注側の組織構造の違いとも深く結びついている。日本企業では、調達、法務、情報システム、事業部門が段階的に関与し、合意形成が積み上がる構造になりやすい。合意形成が厚いこと自体は悪ではない。むしろ、説明責任と納得感を作るうえで強みになる。しかしその厚みが、意思決定のタイミングを遅らせたり、責任の所在を曖昧にしたりすると、変更管理が機能しにくくなる。現場は“誰に何を決めてもらうべきか”が見えないまま、走らざるを得なくなる。 米国企業では、プロダクトオーナーやビジネス側の責任者が、価値と優先順位の決定権を持ち、短いサイクルで判断する体制を組みやすい。法務や調達は強く関与するが、実行段階の意思決定は明確に委譲されるケースが多い。これが、変化を前提とした契約と相性が良い。逆に言えば、意思決定が委譲されないまま変化前提の契約だけ導入すると、判断が止まり、現場が空回りする。 日本で日米の差が強く感じられるのは、SI側だけの問題ではなく、発注側の体制設計が契約思想と連動していない場合が多いからだ。契約で変化を認めるなら、変化を判断する役割と権限を決める必要がある。固定価格で縛るなら、スコープを固めるための時間と人員を最初に投資する必要がある。どちらも中途半端だと、プロジェクトは苦しくなる。 日本で「契約起点の変革」を進める実務ポイント ここまでの比較を踏まえると、日本のSIが次に取りうる現実的な進化は、契約と調達の設計からプロジェクト運営を改善していくことにある。アジャイルを導入する、クラウドへ移行する、内製化を支援する、といった取り組みは、契約と調達の前提が変わらなければ現場で摩擦を起こしやすい。手法の導入より前に、リスクをどう配り、変化をどう扱い、責任をどう分けるかを言語化するほうが効果が大きい。 例えば、不確実性が高い領域では、最初から全体を固定価格で縛り切らず、現状分析と設計を切り出し、段階的に契約するだけで、後半の手戻りが大きく減ることがある。逆に、要件が比較的安定している領域では、固定価格の強みを活かしつつ、変更管理のルールと受入条件を明確にし、現場が“暗黙の吸収”に追い込まれないようにするだけで、品質も生産性も上がる。運用を含む案件では、納品時点の受入だけでなく、稼働後の目標や計測、改善のサイクルまでを契約に織り込むと、SIの価値が「作る」から「良くし続ける」へ広がる。 日米SIの差は、現場の気合いや能力差ではなく、契約と調達が作る環境差として理解したほうが本質に近い。契約は現場の行動を決め、調達はプロジェクトの呼吸を決める。だからこそ、日本のSIが次のステージへ進むには、技術刷新と同じ熱量で、契約と調達の設計をアップデートする必要がある。仕様を守る強さを残しながら、変化を前提に価値を積み上げる強さを獲得する。そのための第一歩が、契約とリスク配分を“現場が回る形”に整えることなのだ。
From cloud-first to nation-first: A 3-part blueprint for AI geopatriation
Today, the era of the “borderless” cloud is hitting a wall. For years, the mandate for CIOs was simple: move to the cloud to gain speed and scale. But as we transition from experimental generative AI to production-grade agentic workflows, a new constraint has emerged. The mantra is shifting from “cloud-first” to “nation-first”. With the full enforcement of the EU […]
The Davos reality check on AI ROI: Why tools don’t pay off until work changes
At Davos in January, PwC’s CEO survey was hard to miss. PwC helps set the week’s boardroom agenda, so its findings carry weight: 56% of CEOs say AI hasn’t produced significant cost or revenue benefits yet, and only 12% say it has delivered both. That mismatch between investment and measurable results is why many enterprise […]
12 most misused buzzwords in IT
Every year or so the world gets new tech speak to master. The smartphone, the cloud, augmented reality, the metaverse, containerization, and bots are just some of the techie words that have entered the vernacular in the past two decades. Sometimes a new term is easy to grasp and clearly defined. The term “smartphone” is […]
Can your enterprise network keep up with its agents?
In only three years, AI has become embedded in workflows across businesses of all types and sizes. An NBER survey of 6,000 executives in the US, UK, Germany, and Australia found that 70% of all companies were actively using at least one AI technology, primarily around content generation and data processing. The challenges to long-established […]
The CTO is dead. Long live the CTO
Six months ago, we used to say that Large Language Models could handle the work of a junior engineer. Delegate the boilerplate, keep the real thinking for the humans. That was the comfortable narrative. It’s already obsolete. Today, the latest generation of LLMs in the market can produce system architectures that account for parameters, constraints […]
We are all AI philosophers now
Most technology decisions begin with capability. Can the system scale? Is it secure? Will it work with what we already use? Last month, Anthropic CEO Dario Amodei sat down with CBS News after the US government labeled his company a supply chain risk. The dispute focused on two uses Anthropic declined to support in its […]
Why senior management loses confidence in AI before it reaches scale
Real problem enterprises are facing Enterprises are currently in an all-hands-on-deck situation to stay relevant in the evolving AI race, with initiatives from the executives to invest heavily in the application layer of AI in pursuance to find productivity and performance gains with the advancement of large language models and generative AI. This can be […]
Regrets set in for CIOs who deployed AI too soon
A vast majority of CIOs now regret major AI purchases their organizations have made, with many also being asked to defend AI outputs they can’t explain. Three-quarters of CIOs say they have remorse over at least one major AI vendor or platform selection made in the past 18 months, with some of that disappointment driven […]
The 10 most in-demand tech jobs for 2026 — and how to hire for them
As we continue into 2026, businesses are dialed in on hiring roles centered around AI, cybersecurity, data management, and network and system management, according to Robert Half Technology’s 2026 IT salary report. Data from the report shows these 10 tech positions have experienced above-average sequential growth and consistent demand throughout the past 12 months, based […]
The modern CIO is no longer a technologist — they’re an architect of enterprise decisions
For much of the last three decades, the CIO role has been defined by delivery: platforms implemented, systems stabilized, programs executed. Success was measured in uptime, milestones, and budget adherence. When things went wrong, the diagnosis was familiar — execution struggled, teams moved too slowly, or technology didn’t perform as expected. That framing is no […]
Breaking the 5% ROI ceiling: Why enterprise AI stalls at the pilot stage
Most enterprises aren’t failing at AI. They’re structurally incapable of scaling it. The current state of enterprise AI is defined by a significant disconnect. According to the Fujitsu Technology and Service Vision 2025, while 98% of organisations are already deploying generative AI, only a tiny fraction – roughly 5% – have achieved impact at a […]
The resilience mandate: why CIOs must think like hackers to secure the AI era
The modern CIO is no longer asked, “Are we secure?” They are asked, “How fast can we recover?” There is a sobering adage in modern cybersecurity: “If you think you haven’t been hit by a cyberattack yet, chances are you just haven’t noticed.” As CIOs accelerate the integration of data and AI into the core […]
Save money by canceling more software projects, says survey
Enterprises should be more ruthless about cancelling projects. That’s according to project management software company Tempo, which surveyed 667 project planning leaders at the end of last year. It found that those who deployed better scenario planning and acted ruthlessly is assessing a project’s viability would be better off. According to the survey, 90% of […]
A three-way partnership built around IT, security, and risk drives AI-era success
As enterprises reimagine operations with AI and automation, they introduce new complexities and risk that can stall – or even worse, derail — critical business transformation. Creating strategic alignment between IT, security, and risk minimizes exposure while positioning organizations to fully capitalize on AI benefits at scale. The complexity and velocity of new AI workflows […]
Reimagining the enterprise desktop—Why Island is joining the conversation at IGEL Now & Next Miami
For decades, the enterprise desktop defined how work was delivered. Applications ran locally, security controls lived at the network perimeter, and IT teams managed fleets of devices as the primary unit of governance. That model is fading quickly. In today’s cloud-first environments, the browser has quietly become the primary workspace for digital work, where employees […]
Why M&A technology integrations are harder than expected. Here’s what you should look for early
Mergers and acquisitions are often driven by strategic growth, market expansion or operational efficiency. But one area that is frequently underestimated during the deal process is technology and that oversight can significantly change the complexity of the integration once the deal closes. Having gone through several acquisitions, I have seen a consistent pattern emerge. While […]
Building a system of context for agentic AI
The “Age of Intelligence” has arrived, and enterprise ambitions are rising with it. Many organizations have moved beyond experimenting with generative AI chatbots and are targeting agentic AI: systems that can reason, decide, and execute multi-step work with limited human intervention. But there’s a hard truth behind the hype: autonomy is only as reliable as […]
量子コンピューターのしくみ入門 ハードウェア方式と「なぜ難しいか」
量子はなぜ壊れやすいのか 量子コンピューターのニュースを追っていると、量子ビットの数や性能指標が話題になります。しかし、その裏にある本質は「量子状態を保ったまま、狙いどおりに操作して、最後に読み出す」ことが非常に難しいという一点に集約されます。量子ビットは外部の影響に敏感で、わずかな熱、電磁ノイズ、振動、材料内部の欠陥、さらには測定のための装置そのものの影響で、状態が乱れます。この乱れは「デコヒーレンス」と呼ばれ、重ね合わせやもつれといった量子らしさが失われてしまいます。古典コンピューターは多少の雑音があっても、0と1の判定が十分に離れていれば正しく動きます。ところが量子は、0と1の間の繊細な位相や確率振幅を“計算に使う”ため、ノイズが情報そのものを壊します。さらに、量子は観測すると状態が変わるという性質があるので、途中経過を気軽に確認できません。確認できないから誤りの検出と修正が難しく、結果としてハードウェア、制御、読み出しのすべてに高い精度が要求されます。この「壊れやすさ」を抑え込みながら、量子ビットを増やし、同時に高精度で操作するのが量子コンピューター開発の中心課題です。方式の違いは、この壊れやすさに対する戦い方の違いだと捉えると理解しやすくなります。 方式を分ける軸は「何を量子ビットにするか」 量子ビットは、電子の振る舞い、原子のエネルギー準位、光の性質など、量子力学のルールに従う実体を使って作ります。どの実体を使うかで、動作温度、装置の大きさ、制御の方法、スケールのさせ方が大きく変わります。たとえば、ある方式は極低温に冷やす代わりにチップ上で作りやすい、別の方式は常温に近い条件でも扱えるが装置が大掛かりになる、といったトレードオフがあります。また、量子ビット単体の性能が高い方式でも、大量に並べて同時に制御する段階で新しい問題が出ることがあります。方式の優劣は一言では決まらず、将来の用途やコストの見通しまで含めた総合戦になります。 超伝導方式が主流になった理由 現在、研究でもクラウド提供でもよく見かけるのが超伝導方式です。超伝導方式は、金属の微細回路をチップ上に作り、極低温に冷やして量子ビットとして使います。半導体産業で培われた微細加工や回路設計の知見を活かしやすく、設計変更のサイクルを回しやすい点が強みです。ただし最大の特徴は、冷却が必須であることです。量子状態を壊す熱雑音を抑えるため、極低温の冷凍機を使って運用します。これにより装置は大きくなり、運用コストも上がります。さらに、チップの外から量子ビットへ信号を届けるための配線や制御回路が増えるほど、熱の流入やノイズの侵入経路も増えます。量子ビットを増やすほど、単に「数を並べる」以上の難しさが積み上がっていきます。それでも超伝導方式が有力であり続けるのは、改善の余地が大きく、工学的に積み上げられる領域が広いからです。材料の改善、回路設計の工夫、読み出し方式の改良、制御電子回路との統合など、伸ばせるレバーが多く、産業化の道筋を描きやすい点が支持されています。 イオントラップ方式の強みとスケール課題 イオントラップ方式は、電荷を持つ原子（イオン）を電場で空中に捕まえ、レーザーなどで操作して量子ビットにします。量子ビットそのものが“同じ種類の原子”として揃っているため、個体差が小さく、非常に高い精度で操作できることが強みです。量子ビット間の相互作用も扱いやすく、計算の正確さに直結する指標で良い結果を出しやすい方式として知られています。一方で、装置は真空容器、精密な光学系、安定したレーザーなどを必要とし、システム全体が大掛かりになります。量子ビット数を増やすと、レーザー光を多数のイオンへ安定に当て分ける難しさや、イオンを並べる構造をどう拡張するかといった課題が前面に出てきます。イオントラップは「一つ一つの量子ビットを丁寧に扱える」方向で強いので、高精度を武器にしながら、モジュール化や光による接続などでスケールを狙う研究開発が進んでいます。得意な方向性がはっきりしているからこそ、用途によっては有力な選択肢になります。 中性原子、光量子、スピンなど多様なアプローチ 超伝導とイオントラップ以外にも、勢いのある方式がいくつもあります。中性原子方式は、電荷を持たない原子をレーザーで“光の罠”に捕まえ、規則正しく並べて量子ビットとして使います。原子を二次元的に多数並べやすく、量子ビット数を増やす設計が得意な一方で、原子を同時に高精度で制御し、エラーを抑える工学が重要になります。光量子方式は、光子そのものや光の干渉を使って情報処理を行います。光は外部ノイズの影響を受けにくく、遠距離伝送とも相性が良いので、量子通信や将来の分散型計算の発想とも結びつきます。ただし、光子を確実に生成し、干渉させ、検出する技術、そして損失に強い設計が鍵になります。また、半導体のスピンや欠陥中心を使う方式もあります。既存の半導体製造技術と相性がよい可能性があり、小型化や量産の夢がありますが、材料品質や制御精度の面で乗り越える壁もあります。重要なのは「勝者が一つに決まる」と早合点しないことです。方式ごとに、得意なスケール、求める環境、目指しやすい用途が異なり、将来は複数方式が並立する可能性も十分にあります。産業応用の視点では、性能だけでなく、運用コスト、供給網、保守性、ソフトウェアとの統合のしやすさまで含めた現実的な評価が必要になります。 エラー訂正が“実用”の鍵になる 量子コンピューターが本格的に産業を変えるには、計算を長く複雑に続けても結果の信頼性が保てる必要があります。しかし現状の量子ビットは、一定時間が経つと誤りが増えたり、操作のたびに少しずつズレが溜まったりします。そこで登場するのが量子エラー訂正です。量子エラー訂正は、複数の物理量子ビットを束ねて、一つの「論理量子ビット」として扱い、誤りを検出して抑え込む考え方です。直感的には、壊れやすい部品を何重にも冗長化し、壊れた兆候を観測して立て直す仕組みを、量子のルールに合わせて作るイメージに近いでしょう。ここで難しいのは、量子は観測すると状態が変わるため、誤りだけを“そっと”見つける必要がある点です。誤りの情報を得るための観測は行うが、計算に必要な量子情報は壊さない、という繊細な設計が求められます。このエラー訂正が実用の鍵である一方、現実のハードウェアにとってはとても重い要求でもあります。論理量子ビットを作るために多くの物理量子ビットが必要になり、制御線や読み出し回路も増え、システムはさらに複雑になります。だからこそ量子コンピューター開発では「量子ビット数を増やす」だけでなく、「エラー率を下げる」「安定に動かす」「運用しやすい構成にする」といった、地道な工学の積み上げが最重要になります。 NISQ時代とは何か 現時点の量子コンピューターは、エラー訂正が十分な規模で動いている段階にはまだ到達していません。そこで語られるのがNISQと呼ばれる時代観です。これは、ノイズがある量子装置を前提に、できる範囲で価値を引き出そうという考え方です。NISQで現実的になりやすいのは、量子だけで完結させるのではなく、古典コンピューターと組み合わせて使う方法です。量子で得意な部分だけを計算し、結果を古典側で評価して次の量子操作を調整する、といった往復を繰り返します。こうしたハイブリッド型の発想は、量子の限界を認めたうえで、少しでも産業に近い問題へ寄せていくための橋渡しになります。ただし、NISQでの成果は「将来の実用へ向けた前進」である一方、すぐに古典計算を置き換えるとは限りません。価値が出るには、問題の定式化、データの整備、評価指標の設定、そして量子に適した近似や工夫が必要です。量子ハードウェアの進歩と、ソフトウェアやユースケース設計の進歩が噛み合って初めて、産業インパクトにつながります。 方式の違いは「壊れやすさ」との戦い方の違い 量子コンピューターのハードウェア方式は多様ですが、共通しているのは「量子状態を壊さず、正確に操り、信頼できる結果を得る」という難題に挑んでいる点です。超伝導は工学的に積み上げやすく、イオントラップは高精度が魅力で、中性原子や光、スピンなどはそれぞれ独自のスケール戦略を持っています。どの方式も一長一短があり、将来は用途や環境によって使い分けが進む可能性があります。次の記事では、量子が産業で「どこに効くのか」を、最適化、シミュレーション、機械学習といった問題タイプと、業界別の見取り図として整理します。ハードの制約を理解したうえでユースケースを見ると、量子の現実的な価値がより立体的に見えるようになります。
10 most powerful enterprise AI companies today
The origins of artificial intelligence trace back to the dark ages of the 1940s and 1950s, but the current AI rocket ship has a specific launch date: Nov. 30. 2022, when OpenAI released ChatGPT to the public. Over the past three years, an AI vendor ecosystem has developed, with a mix of pure-play LLM and […]
6 worthwhile conferences for women in tech
Women are the minority at all major tech companies, most notably at Amazon (45%), Meta (37%), Apple (35%), Google (34%), and Microsoft (32%), and those numbers drop even more when narrowed down for leadership roles, according to data from the Women in Tech network. At Google, women only comprise 29% of leadership positions, and nearly […]
Meeting culture: Hidden costs, pitfalls and practical guidelines
Do you get meeting invites at short notice, with no agenda or documents? Do your workplace meetings start late and run over their allotted time? Do people “accept” but not show up? You’re not alone. In many organizations, meetings are far from optimal. There is no way to cover all their studied aspects while keeping […]
Oracle to shed developers as it brings in AI tools
Oracle is set to shed software developers as it enters a new era: one where AI is an integral part of its product portfolio. However, the company is emphasizing that this move is not due to the so-called SaaSpocalypse, where new AI implementations damage the rollout of traditional SaaS operations. Instead, it is seeking to […]
Staying ahead of the compliance landscape requires a modernised workflow
Australia’s regulatory environment is moving fast. Yet the way most businesses manage their obligations has barely changed in a decade, and now they’re facing significant risks. PwC’s Global Compliance Survey puts the pressure in sharp relief: 90 per cent of respondents say compliance requirements have grown more complex over the past three years. And 94 […]
Building the foundation for AI impact at scale
Over the past year, I’ve had the opportunity to spend time with CIOs and CDAOs across industries and geographies, from Gartner C-level communities to strategic customer partnerships to executive roundtables. Despite differences in maturity, size, and industry, the themes are remarkably consistent. Organizations feel pressure to move faster with AI They are challenged with scaling […]
Why your CFO hates your agile transformation
For the past decade, the relationship between engineering and finance has been defined by a convenient truce. As long as interest rates were near zero and growth was the primary directive, the CFO was willing to treat R&D as a black box. The mandate was simple: hire the best engineers, adopt the fastest methodologies and […]
Finance 2026: A preview of the year AI transformation gets real
What happens when finance finally stops treating modernization as a set of disconnected projects and starts running like a single, continuous system? If 2025 was the year experimentation with AI spiked, 2026 is the year finance leaders turn that energy into operating reality. The pressure is even higher for faster cycles, sharper insight, lower risk, […]
5 metrics to drive successful AI outcomes
Despite massive investments in AI last year, most businesses have struggled to achieve measurable results. In PwC’s January 2026 Global CEO Survey, 56% of CEOs reported neither increased revenue nor decreased costs from AI in the last 12 months — a statistic backed by Gartner figures that show only 5% of CFOs have reported cost […]
PepsiCo’s refreshing take on AI to fuel global growth
PepsiCo, the multinational food and beverage company comprised of dozens of household brands, is in a constant state of transformation as business goals and technology capabilities intertwine. With a clear focus on getting the best out of both is Karthik Sankaran, the company’s VP of technology for global sales transformation. Of course, each part is […]
Data management principles for resilient systems
“It is not the most intellectual of the species that survives; it is not the strongest that survives; but the species that survives is the one that is able to adapt to and to adjust best to the changing environment in which it finds itself” —Leon C. Megginson, paraphrasing Charles Darwin, 1964 The shifting tides […]
Mucha IA, poco ROI: del entusiasmo inicial a la presión por resultados
Después de años de ensayo y error, a inicios de 2026 el ROI de la IA sigue siendo uno de las principales interrogantes en el mundo corporativo. En un contexto en el que las organizaciones continúan invirtiendo en esta tecnología con la expectativa de alcanzar promesas de eficiencia, todavía es evidente la brecha entre su […]
The value of data fabric for AI projects
To help drive new artificial intelligence applications, one company converted a data gathering effort that could only be completed once every six months into one that happens daily. Another reduced the number of data sets needed by more than 90%, leading to better results, faster. This is the power a data fabric can bring. In […]
데이터이쿠, ‘AI 성공을 위한 플랫폼’ 공개…기업 AI 운영 통합 관리 지원
이번 플랫폼과 함께 데이터이쿠는 ▲교차 플랫폼 환경에서 에이전트 거버넌스와 비즈니스 영향을 검증하는 ‘에이전트 매니지먼트(Dataiku Agent Management)’ ▲시각적 인터페이스 기반으로 AI 지원 에이전트를 구축·검증할 수 있는 ‘코빌드(Dataiku Cobuild)’ ▲산업 특화 에이전트를 활용해 의사결정을 지원하는 ‘리즈닝 시스템즈(Dataiku Reasoning Systems)’ 등 세 가지 신규 기능도 공개했다. 이를 통해 기업이 AI 시스템을 구축하고 연결하며 관리·확장하는 방식을 지원한다는 설명이다. 해당 […]
受託開発から価値共創へ：日米システムインテグレーターのビジネスモデル徹底比較
そもそも「SI」が指す範囲が日米で違う 同じ「システムインテグレーター」という言葉でも、日米で想起される事業領域はかなり違う。日本では、SIというと要件定義から設計・開発・テストを経て、運用保守まで含めて一括で請け負う“受託開発の総合力”の印象が強い。顧客企業の情報システム部門に代わって、プロジェクトを完遂し、止まらない仕組みを作り、止めない体制を整えることが中心的な価値になる。 一方で米国では、SIは「実装を担う大きな役者」の一つではあるが、より広く“変革の実行部隊”として理解されやすい。ITだけでなく業務・組織・データ・オペレーションまで含めて、企業変革を前に進めるためのサービス群としてSIが語られることが多い。ここでのSIは、単に言われたものを作る存在というより、変化を起こし続けるための仕組みと運営を設計し、それを動かすところまで関与する。 この定義のズレが、両国のビジネスモデルの違いを生む土台になっている。日本は「一括で任せられる安心」が求められやすく、米国は「変革の成果に直結する推進力」が求められやすい。その結果、売り方も、契約も、組織も、技術投資も別の方向へ進みやすい。 日本は「工数」、米国は「成果」に寄りやすい ビジネスモデルを考えるとき、最も分かりやすい違いは、価値の測り方が何に寄っているかだ。日本のSIは、歴史的に「工程を確実に進め、品質を担保し、納期通りに納める」ことが強く評価されてきた。そのため、見積もりは作業量を細かく積み上げ、どの工程に何人月を投下するかが重要になる。もちろん成果が不要という話ではなく、成果は前提として、その成果に至るまでの“手続きとしての確実性”が対価の根拠になりやすい。 米国では、同じ開発でも「どの成果を、いつまでに、どの指標で達成するか」がより強く前面に出やすい。工数で請求するモデルが無いわけではないが、変革型プロジェクトでは、成果を定義し、その成果を出すために何を変えるのかを売る比重が大きい。例えば、クラウド移行を売るにしても、単に移す作業ではなく、移行によってリリース頻度が上がるのか、障害対応が短縮されるのか、インフラコストが最適化されるのか、といった効果を語り、その効果を出す手段としての実装を提示する。 この差は、提案書の構造にも表れる。日本の提案では、体制、工程、品質計画、レビュー観点などが厚くなりやすい。米国の提案では、現状診断、To-Be像、ロードマップ、価値指標、チェンジマネジメントといった“成果に至る筋道”が厚くなりやすい。どちらが優れているというより、求められる安心の種類が違うと言ったほうが正確だ。日本は「失敗しない安心」を売りやすく、米国は「勝てる未来への納得」を売りやすい。 売上の源泉が異なると、提案の仕方が変わる 日本のSIが強い領域の一つに、RFPに対して高い確度で答えを作り上げる能力がある。要求が明確で、スコープが比較的固定され、品質と納期が重視される場面では、この力がそのまま競争力になる。顧客が求める要件を漏れなく拾い、想定される例外を潰し、安定稼働の設計まで織り込む。ここでの提案は「この仕様をこの工程で、この体制で、この品質で実現します」という約束の提示に近い。 米国のSIは、RFP対応型の案件も当然あるが、それ以上に「課題発見型」「変革推進型」の入り方が強い。最初から要求が整っているとは限らない。むしろ、要求が曖昧なまま、競争環境やコスト構造の問題が迫っている。そこでSI側が診断を行い、課題を言語化し、優先順位を決め、段階的な実行計画に落とし込みながら、顧客と一緒にゴールを設計していく。この入り口は、実装の見積もりよりも前に、アセスメントやワークショップ、プロトタイプで価値を示し、方向性を固めることに重心が置かれる。 売上の源泉が「大規模構築の一括受託」か、「変革の継続的推進」かで、提案のスタイルは必然的に変わる。前者ではスコープを固め、リスクを抑え、期待値を揃え、確実に納めることが中心になる。後者では、変化を前提に、学習しながら価値を積み上げることが中心になる。すると、顧客とのコミュニケーションも違ってくる。日本は合意形成の厚みでプロジェクトの安定を作り、米国は意思決定の速さでプロジェクトの推進力を作る傾向が出やすい。 運用・保守の位置づけが事業を左右する 日米のSIの差を語るとき、実は運用・保守の位置づけが大きい。日本のSIは、運用を含めた長期の関係性の中で価値を発揮しやすい。ミッションクリティカルな領域では、止めないことが何より重要で、障害対応、性能管理、変更管理、監査対応など、地道で高度な仕事が連続する。ここでの強みは、属人性だけではなく、手順の整備、品質文化、ベンダー間調整、24/365の運用体制などを“組織として”成立させる力にある。 米国でも運用は当然重要だが、ビジネスとしては「マネージドサービス」として明確に商品化される比重が高い。運用を単なる後工程ではなく、SLAや可用性目標、セキュリティ運用、コスト最適化と結びつけ、継続的に改善するサービスとして設計する。運用を請け負うこと自体よりも、運用を通じて顧客のビジネス価値を高め続ける枠組みを作ることが、提案の核になりやすい。 ここでの違いは、運用に対する見方の差でもある。日本では運用は「安定させる」色が濃く、米国では運用は「改善し続ける」色が濃い。安定と改善は両立できるのだが、どちらを前面に出すかで、必要な人材、指標、投資領域が変わる。日本のSIが運用で培った現場力は、改善型の運用へ接続できる資産でもある一方、契約や評価の仕組みが改善を評価しにくい形のままだと、強みが伸びきらないことがある。 プロダクト化とパートナー戦略の差 米国のSIが強く見える要因として、プロダクト化の思想がある。ここでいうプロダクト化は、SaaSを作るという意味に限らない。業界別テンプレート、導入加速ツール、データモデル、リファレンスアーキテクチャ、移行手順の自動化など、案件ごとにゼロから作らず“再利用できる形”にする発想が強い。これにより、提案の段階から「この型で早く確実に価値を出せます」と言いやすくなり、実行段階でも品質と速度を両立しやすくなる。 日本のSIも標準化は進めているが、受託の比重が高いほど、顧客ごとの個別最適が積み上がり、再利用が難しくなりやすい。顧客の事情に合わせて丁寧に作り込むこと自体は強みだが、その強みが「毎回違うものを作る」方向に固定されると、結果として生産性の上限が低くなる。さらに、プロダクト化には初期投資が必要で、短期の工数売上中心のモデルだと投資判断が難しいこともある。 パートナー戦略にも差が出る。米国のSIは、クラウドベンダーや主要SaaSとのパートナー制度を“成長装置”として活用し、認定や共同マーケティング、実績の横展開を通じて案件獲得につなげやすい。日本でも同様の仕組みはあるが、顧客との長期取引の中で案件が生まれやすい構造では、パートナー制度が“補助線”になりやすく、最前線の武器として使い切れないケースもある。 この差は、SIの組織内で何が評価されるかにも連動する。再利用できる資産を作った人が、短期的な売上を作った人と同じように評価されるかどうか。評価されないなら資産は育たない。逆に評価されるなら、時間が経つほど強い仕組みになる。プロダクト化は、技術だけでなく経営設計の問題でもある。 日本SIが取りうる次の成長モデル 日米比較をすると、日本のSIが遅れているように見える論調に流れがちだが、それは見方が単純すぎる。日本のSIが持つ品質文化、調整力、長期運用の経験、ミッションクリティカルを止めない技術と体制は、世界的に見ても強い資産だ。問題は、その資産を「工数と個別最適の積み上げ」に閉じ込めてしまうと、伸びしろが小さくなる点にある。 成長の方向として現実的なのは、受託の強みを捨てることではなく、強みを“価値として説明できる形”に翻訳することだ。例えば、安定稼働のために積み上げてきた運用設計を、SLOや可観測性、セキュリティ運用と結びつけて、改善のストーリーとして語れるようにする。品質保証を「工程の厚み」だけでなく、「リリース頻度を落とさず品質を維持する仕組み」として提示する。調整力を「遅い合意形成」ではなく、「意思決定の材料を揃えて速く決められる状態を作る力」として再定義する。 さらに、プロダクト化と標準化を段階的に進める余地が大きい。全部を共通化する必要はない。日本の強みである業務理解や現場適応を残しつつ、共通化できる部分を切り出し、再利用できる資産として育てる。これができると、見積もりの構造も変わり、提案は「工数の説明」から「価値と速度の説明」へ寄せやすくなる。結果として、顧客との関係も、言われたものを作るだけではなく、変化を一緒に回すパートナーへ近づく。 日米SIのビジネスモデルの違いは、優劣の話ではなく、前提の違いが作った帰結だ。日本のSIは、安定と品質という強い土台を持っている。その土台の上に、成果指標、改善型運用、再利用資産、変革の語り方を重ねることができれば、受託の延長線上に“価値共創型”の成長モデルを作ることは十分可能だ。日本が得意な「止めない」を守りながら、「変え続ける」を実装する。そこに次の競争力がある。
What you need to know about the coming of age of neoclouds
Over the past two years, I’ve seen a noticeable shift in how technology leaders talk about AI infrastructure. Twelve months ago, the conversation was dominated by GPU availability and cost. But today, the questions being asked are far less binary. Both CIOs and CTOs are asking whether specialized AI cloud providers, now being referred to […]
Hijos de Rivera convierte la tecnología en motor de su estrategia empresarial para reforzar su relación con la hostelería
Hace más de un siglo, el fundador de Hijos de Rivera plantó la semilla de lo que hoy es uno de los grupos cerveceros familiares más importantes de España. Conocida por marcas como Estrella Galicia, 1906 o Cabreiroá, Corporación Hijos de Rivera mantiene ese legado desde Galicia como una compañía familiar, independiente y de capital […]
New US CIO appointments, March 2026
Movers & Shakers is where you can keep up with new CIO appointments and gain valuable insight into the job market and CIO hiring trends. As every company becomes a technology company, CEOs and corporate boards are seeking multi-dimensional CIOs and IT leaders with superior skills in technology, communications, business strategy, and digital innovation. The […]
Resetting the economics of prevention: How CIOs can deliver reliability and possibility
IT is moving from managing infrastructure to orchestrating digital services across applications, data, and business processes. In that model, reliability and performance aren’t attributes of a single platform. They’re properties of the whole system. Now, AI agents are starting to do real operational work, not just route it. That raises the bar: operational context and […]
Digital twin: A crystal ball from ‘what happened’ to ‘what next’
The newspaper of tomorrow costs a million dollars, but yesterday’s newspaper cost less than a dollar. It is always a human endeavor to know or predict the future as accurately as possible, but it remains elusive due to technological limitations, static models, outdated data or gut feeling. In the world, torn by wars, tariffs, political […]
Why cloud security failures are rarely technical
The first serious cloud security issue I encountered early in my career appeared to be a technical failure. A configuration setting had allowed broader access than intended, and the response followed a familiar pattern. The setting was corrected, the fix documented and additional controls were discussed to prevent a repeat. At the time, that response […]
5 tips for communicating the value of IT
Considering that no organization can operate without technology today, IT’s value would seem obvious. The problem is that too often IT is seen as a cost center because CIOs still struggle to articulate the value IT brings to the business. “Today’s CIOs are under pressure to answer one key question: How do I communicate the […]
The loneliness dilemma: Safeguarding the AI companion era
In 1979, Swedish national Eija-Riitta Berliner-Mauer married the Berlin Wall. She suffered from a rare condition known as Objectum-Sexuality, characterized by romantic attraction to inanimate objects. While this may seem like an eccentricity from a bygone era, the core psychological drive — a desperate need for connection, even with the nonliving — is in the […]
Project management has a status problem
It was, by definition, a well-run meeting: The team got through its agenda in its allotted time, after which everyone received and filed the meeting notes. Sadly, it demonstrated the difference between well-run and well-conceived: It was supposed to be a project status meeting, but that wasn’t how it turned out. Instead, team members spent […]
AI’s workforce impact has only just begun
High-profile companies such as Block have laid off thousands of employees in recent months, with many saying AI has taken over worker tasks. While AI’s long-term impact on jobs and the job market remains uncertain, IT analyst firm Gartner expects more job chaos in the coming years due to AI, predicting that 32 million jobs […]
직함 인플레이션 시대, ‘진짜 CSO’의 조건
고위급 IT 인재를 채용하는 리크루터들은 진정으로 숙련되고 경험이 풍부한 최고보안책임자(CSO)를 찾는 일이 IT 직군 가운데서도 가장 어려운 과제 중 하나라고 말한다. CSO는 대개 C레벨 임원에 속하며, 경우에 따라 최고경영자(CEO)에게 직접 보고하기도 하는 등 책임 범위가 매우 넓기 때문이다. 이로 인해 조직은 빠르게 채용을 마무리해야 한다는 상당한 압박을 받을 수 있고, 그 과정에서 검증 절차가 충분히 […]
“없는 돈도 만들어라” AI 예산 마련하려 IT ‘군살’ 빼는 CIO들
제한된 예산 안에서 AI 투자 재원을 마련하는 일이 CIO의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 단기적 안정성을 일부 포기하더라도 장기적 역량을 확보하려는 판단 아래, IT 리더들은 인프라 개선을 늦추고 비AI 프로젝트를 뒤로 미루는 한편, 계약 재협상과 레거시 소프트웨어·인력 감축까지 검토하고 있다. 예산 제약은 늘 존재해 왔지만, 경영진과 이사회가 AI를 최우선 과제로 밀어붙이면서 IT 조직이 느끼는 압박은 한층 […]
Securing the AI stack: Why embedded security is becoming a CIO imperative
Enterprise AI adoption is accelerating, but security architectures have not kept pace with how AI systems actually operate. As organizations move from experimentation to production, CIOs face a new challenge: securing an AI environment that behaves differently from traditional applications and infrastructure. AI introduces risks that extend beyond the scope of conventional security controls. Threats […]
Why the modern data center is no longer a facility — it’s a control system
For decades, the data center was understood as a physical asset. Even as workloads moved into virtual machines and then into the cloud, the underlying mental model remained largely unchanged: capacity was provisioned, configurations were applied and compliance was verified through periodic review. The environment evolved, but the operating assumptions did not. That model no […]
The heartbeat of the office: Why IT ops is more than just a help desk
IT operations rarely capture the spotlight. It doesn’t trend on social media and often goes unnoticed when functioning smoothly. Yet, across various industries — from telecommunications to healthcare — IT operations quietly sustain organizations. Having worked in both large-scale network environments and healthcare IT systems, I perceive IT operations not as a mere background function, […]
CIOs cut IT corners to manufacture budget for AI
IT leaders worth their salt know how to make tough decisions, and right now, finding funding for AI projects when budgets aren’t growing is testing the bounds of their executive acumen. Budget constraints are a fact of life, but with pressure from the C-suite and boards to make AI a priority, IT leaders are feeling […]
Nonprofits shaping the future of responsible AI
For-profit enterprise giants like Amazon and Walmart may lead the charge in AI deployment and integration, but another sector is taking a more methodical, and perhaps more responsible, approach. As nonprofit organizations around the world see how AI fits into their directives, they’re deeply considering issues like privacy, transparency, governance, and cost, often avoiding the […]
Why ‘move fast and break things’ is a liability for critical sectors
Digital transformation is no longer a buzzword. It has become a necessity for critical sectors such as public safety, healthcare, utilities, logistics and defense. These industries form the backbone of modern society, and their ability to adapt to technological change directly affects public well-being, economic stability and national security. Yet transformation in these environments is […]
¿Por qué apostar por tecnologías emergentes? Beneficios y riesgos para las empresas
Cuando se habla de integrar tecnologías en una compañía entran en juego numerosos factores, pero casi siempre se considera necesaria una cierta precaución: no lanzarse hacia cualquier herramienta, por mucho que prometa, sino hacerlo desde la estrategia. Sucede igual en el caso de tecnologías emergentes, aquellas especialmente prometedoras que, sin embargo, aún no han cumplido […]
“사람이 낫다” AI 인력 대체론에 관리자까지 반발
현재 조직 내 거의 모든 계층의 직원이 비슷한 입장을 보이는 이슈가 있다. 자신이나 동료를 AI로 대체해서는 안 된다는 것이다. AI 에이전트를 도입해 인력을 줄이려는 기업은 감원 대상 직원들뿐 아니라 관리자층의 저항도 함께 마주하게 될 것이라는 새로운 설문조사 결과가 나왔다. 기업 교육업체 유다시티(Udacity)의 조사 결과에 따르면, 이 같은 반응은 경영진과 관리자, 현장 직원 다수가 AI 도구보다 […]
트럼프, 공세 강화한 사이버 전략 공개…AI·규제완화 전면에
백악관은 도널드 트럼프 대통령의 사이버 보안 전략을 공개했다. 오랜 기간 예고돼 온 이번 전략은 7쪽 분량의 보고서로, 공세적 사이버 작전을 미국 정책의 중심에 배치하며 기존 접근 방식과 차별화를 시도했다. 국가사이버국(Office of the National Cyber Director, ONCD)이 수립한 이번 전략은 적대 세력 교란, 산업 규제 완화, 인공지능 도입 가속화에 방점을 찍었다. 동시에 연방 정부 시스템과 핵심 […]
AIとIoTでレストランを再定義する──日本マクドナルドCTOが描く事業成長のシナリオとは
日本からアジア、そして欧州へ──20カ国超を支えた17年 ──これまでの経歴についてお教えいただけますか。 キャリアのスタートはNTTでした。当時は、幕張メッセで3000人規模の入社式が行われるような時代で、全国では20万人を超える社員がいたと記憶しています。 配属はテクノロジー部門ではなく営業でした。しかも、NTTの中では珍しい「モノを売る」営業部隊で、リース契約を前提にお客さまと向き合う日々を送っていました。リース審査が通らず、どうしても成果を出したい一心で「現金取引でお願いできませんか」と相談し、「ふざけるな」と厳しく叱られたこともあります。今、振り返ると無謀な提案でしたが、それだけ必死だったのだと思います。 そうした経験を重ねる中で、次第にテクノロジーへの関心が高まっていきました。会社全体としても、通信インフラにとどまらず、ITを軸に価値を提供する方向へとシフトしていく時期であり、私は部門内のシステムアドミニストレーターを務めるようになります。 その頃、偶然知ったのが「教育給付金制度」でした。これをきっかけにリスクマネジメントを学び始め、勉強を通じて多くの経営者と知り合う機会を得ました。彼らのキャリア選択や意思決定の背景を聞く中で、「20万人規模の組織の中で、自分が本当にやりたいことをどこまで実現できるのだろうか」と考えるようになったのです。 当時は、手を挙げてもその希望が叶うかどうか分からない環境でした。であれば、社内に限らず、社外の選択肢も含めて公平に考えてよいのではないか。そう腹をくくり、大きな決断としてGap Japanへの転職を選びました。 そこから本格的にテクノロジーのキャリアへと舵を切ったのですが、外資系企業に入った当初は英語がほとんど話せず、電話会議についていくのも一苦労でした。会議をこっそり録音し、後で聞き直して理解を深めるようなことを繰り返していました。 Gap Japanで小売業のシステムを一通り経験した後、「より明確な責任を持ってチームを率いる役割を担いたい」と考え、コーチ ジャパンに移りました。 当初は日本法人でニューヨークのメンバーと連携する想定でしたが、eコマースプロジェクトを契機にアジア太平洋地域のチームを率いる立場となり、その後は欧州のビジネスも担当するようになります。最終的には20数カ国の事業をテクノロジーの面から支え、社名がTAPESTRYに変わった後も含め、17年以上このグループに在籍しました。 そして2025年1月、ご縁をいただき、日本マクドナルドのCTOとして新たな挑戦を始めています。 プライベートでは100キロ、120キロといったウルトラマラソンに挑戦してきました。つい先日もフルマラソンで自己ベストを更新しましたが、極限まで追い込まれる中で、「続けるのもやめるのも自分次第」という感覚があります。この「自分への挑戦」という姿勢は、いまの仕事とも通じるものがあると感じています。 泥船か、チャンスか──白羽の矢が立った瞬間の決断 ──ご自身のキャリアの中で、最も大きな実績をお教えください。 転機はいくつかありますが、象徴的なのはコーチ ジャパンで携わったeコマースの立ち上げです。 当時は、社内にeコマースを本格的に構築した経験者が一人もおらず、日本側と米国側のメンバーが1人ずつ、コ・プロジェクトマネージャーとして名を連ねる形でスタートしました。しかし、前例がない分、意思決定も進め方も手探りで、プロジェクトはなかなか前に進みませんでした。 停滞感が漂う中、なぜか私に白羽の矢が立ちました。周囲からは「なぜそんな泥船に乗るのか」という声もありましたが、正直なところ、「ここで成功すればヒーローになれるかもしれない」という打算も半分はあったと思います。 ただし、求められた役割は単なるITのプロジェクトマネージャーではありませんでした。テクノロジー部門に加え、ブランドの世界観やUIの細部にまでこだわるクリエイティブサービス部門も巻き込み、全社横断で推進するプログラムマネジメントです。 境界線一本の色や太さにまで意味を持たせるチームと、基幹システムを担うチームとを束ね、ビジネス全体を前に進める役割を担うことになりました。 この経験を通じて得た最大の収穫は、ビジネスの流れを一気通貫で理解できたことです。最初から全体像が見えていたわけではありません。試行錯誤を重ねる中で、マーケティング、店舗、サプライチェーン、ITがどのようにつながり、価値を生み出しているのかを体感的に理解することができました。 また、大規模プロジェクトを「完璧な知識がなくても、学びながら前に進めば何とかなる」という成功体験は、その後の自信にもつながりました。 この実績をきっかけに、「中国でも立ち上げてほしい」「韓国でも支援してほしい」と次々に声がかかり、担当領域は日本からアジア、そして欧州へと広がっていきました。 中国のプロジェクトでは、チームビルディングそのものが大きな挑戦でした。激しく議論を交わす文化に圧倒され、「どうすればこのカルチャーの中に溶け込み、信頼を得られるのか」を真剣に 考える日々が続きました。ビジネススキル以前に、「人としてどう向き合うか」を意識するという経験は、グローバルで仕事をする上での基礎になっています。 さらにM&Aの局面も、大きな学びの連続でした。企業が成長する過程で避けて通れない組織やシステムの統廃合には、必ず感情が伴います。合理性だけでは割り切れない現実と向き合う中で、テクノロジーだけでなく「人をどう理解し、どう寄り添うか」という力が鍛えられたと感じています。 実行と修正を前提にした意思決定 ──実績を上げるための最大のチャレンジは何だったのでしょうか。それは現職でどのように生かされていますか。 振り返ると、どの局面もその時点では「最大のチャレンジ」でした。そのため一つに絞るのは難しいのですが、共通しているのは、「考え続けるだけで止まらない」という姿勢です。頭の中で完璧な答えを探すよりも、仮説を立てて実行し、その結果を受けて修正する。このサイクルを回し続けてきたことが、今に生きていると感じています。 特に、国籍も文化も異なるメンバーを率いる場面では、日本での成功体験をそのまま当てはめることはできません。「こういうやり方もある」という一つの選択肢として提示しつつ、最終的にどう料理するかは現地のチームに委ね、脱線しないように方向性だけは示しながら、やり方は尊重する。そのバランス感覚は、現在、日本市場にフォーカスする立場になった今も変わらず重要だと考えています。 成功か失敗かではない──結果を次につなげる思考法 ──これまでに受けたアドバイスの中で、特に印象に残っているものはありますか。 いくつかありますが、まず思い浮かぶのは、以前の上司からかけられた言葉です。「プロジェクトがうまくいかなかったからといって、命を取られるわけじゃない。だから、そんなに心配するな」——。この一言で、肩の力がすっと抜けたのを覚えています。失敗を過度に恐れて動けなくなるよりも、まずやってみることの方がはるかに重要だというメッセージだったのだと思います。 また、海外で仕事をする中でよく耳にしたのが「Mission first」「People always」という考え方です。ミッションを最優先にしながらも、その実現を支えるのは常に「人」であるという価値観であり、今も私の判断軸の一つになっています。 さらに、強く心に残っているのが、サントリー創業者・鳥井信治郎氏の言葉「やってみなはれ」です。何かに取り組むとき、どうしても「成功するか、失敗するか」という二択で考えがちですが、私自身はそうは捉えていません。やってみれば必ず結果が出る。その結果を受けて次の一手を考える——。その連続こそが前進であり、成功か失敗かは後から意味づけされるものにすぎない。そうした姿勢を、この言葉からあらためて確認させられた気がします。 「テクノロジーだけではない」──CTOが経営に関与するという魅力 ──CTOとしての仕事の魅力、やりがいについてお聞かせください。 「CTOだからテクノロジーだけを見る」という意識は、私の中にはほとんどありません。経営会議のメンバーとして、事業戦略や組織運営についても議論に加わり、自分の意見を述べられる立場にあること自体が、大きなやりがいだと感じています。 日本マクドナルドは、店舗数もトランザクション数も極めて多いビジネスです。そのオペレーションを支える上で、テクノロジーへの依存度が高いのは当然であり、システムが止まれば事業に直結する。その緊張感の中で仕事をすることに、責任と同時に面白さも感じています。 特に新鮮なのは、店舗のキッチンの奥深くまでテクノロジーが入り込んでいる点です。温度管理や鮮度管理など、IoTによってリアルタイムでデータが取得される環境は、これまでのキャリアでもあまり経験してきませんでした。将来的には、キッチン全体がネットワークでつながり、オペレーションの在り方そのものが変わっていく。その変革の最前線に立てることに、大きなワクワク感を覚えています。 挑戦の積み重ねがCTOとしての資質を磨く ──成功するCTOに求められる資質とは何だとお考えですか。 振り返ると、「与えられた機会には手を挙げる」という姿勢を一貫して大切にしてきました。会社が期待を込めて機会を与えてくれるのであれば、まずは挑戦してみる。その期待に応えられれば、次の機会がまた巡ってくる。その積み重ねが、結果としてキャリアを形づくってきたのだと思います。 もちろん、会社から言われたことを待つだけではありません。自分がやりたいことがあれば、それを言葉にして伝えることも大切です。最初の転職を決断したときもそうでしたが、「やってみてよかった」と心から思える経験が、次の挑戦への原動力になります。そうした一歩一歩が、CTOとして求められる視野や胆力を育ててくれたのではないでしょうか。 まず一歩を踏み出す──考える前に動くという選択 ──若手リーダーに向けて、アドバイスをお願いします。 私がお伝えしたいのは、とにかく「一歩を踏み出すこと」です。頭の中であれこれ考えているだけでは、何も始まりません。成功か失敗かを気にし過ぎるよりも、まずやってみて、その結果から学ぶ。もし望ましくない結果だったとしても、「やらなければ分からなかった」という事実は必ず残ります。 もう一つ大切なのは、学び続ける姿勢です。環境が急速に変わる中で、自分自身がアップデートされなければ、組織や社会の変化についていくことはできません。世の中の動きや、自社のビジネスの構造を理解し、「なぜ今この判断がなされているのか」を考え続けることが、リーダーとしての基盤になると考えています。 テクノロジーで業務を再定義する──レストランオペレーションの変革構想 ──今後の展望と中長期的な取り組みについてお聞かせください。 […]
HUAWEI eKit strives to simplify AI adoption for SMBs
The prevalence of artificial intelligence (AI) in the business landscape has pointed to one thing: it has become crucial for enterprises to thrive. Yet small and medium businesses (SMBs) continue to struggle with organization-wide AI adoption. Foundry’s AI Priorities Survey 2025 found that the majority (68%) of SMBs surveyed are still either researching on AI […]
One title, many realities: How the CIO role changes by organization size and industry
The title Chief Information Officer suggests a single, standardized role. In practice, nothing could be further from the truth. A CIO at a Fortune 500 enterprise operates in a fundamentally different reality than a CIO at a mid-market manufacturer, a private equity-backed growth company or a digital-native startup. Organization size, ownership model, regulatory exposure and […]
What the COBOL Translation Backlash Gets Right — and Wrong
When Anthropic published a blog post last week describing how Claude Code can analyze and translate COBOL, the market rejoiced at yet another proof point of the power of LLMs. Critics also reacted swiftly, noting that translating COBOL is not the same as modernizing a system. After all, a system lives in production: it is […]
Technical debt is the tax killing AI ambition
I was asked to give a talk in early 2026 on AI transformation and its commercial viability. It was a brilliant conversation. The room was engaged, optimistic, curious. And rightly so. AI is already changing how we work, how productive we can be and how quickly ideas turn into output. I use it every day. […]
BMW lleva robots humanoides con IA a su fábrica de Leipzig
Mientras que C-3PO era ciencia ficción en la primera película de Star Wars en 1977, los robots humanoides ya son una realidad en las naves de producción de BMW. Tras introducir Figure 2 en la planta de Spartanburg, en Estados Unidos, BMW también está desplegando robots humanoides en su planta alemana de Leipzig. Figure 2 […]
La digitalización llega a la obra
En uno de sus últimos proyectos, a José Luis Esteban Penelas, catedrático de arquitectura en la Universidad Europea y fundador de Penelas Architects, le pidieron “que representara una idea muy bonita”, una fachada que fuese “como las nubes”. Se puso manos a la tarea, pensando en cómo integrar elementos curvos que generasen esa ilusión. “Sin […]
Push to replace workers with AI faces backlash — even from management
Workers across the org chart appear nearly unified on one critical workplace topic of the day: AI should not replace them or their colleagues. Companies that are considering shedding employees in favor of AI agents will encounter resistance, not just from the workers at risk of reduction but their managers as well, according to a […]
네트워크 대역폭이 중요한 이유
기업이 네트워킹과 관련해 가장 간절히 바라는 것이 무엇일까? “공짜였으면 좋겠다”라고 답했다면 맞는 말이지만, 기업도 그 바람이 현실적이지 않다는 사실은 알고 있다. 현실적으로 가장 바라는 것은 더 큰 용량이다. 네트워크는 비트를 전달하는 역할을 한다. 실제로 2026년 희망 사항을 밝힌 372곳의 기업 가운데 328곳이 더 큰 용량을 최우선으로 꼽았다. AI 때문만은 아니다. 이들 기업은 네트워크 문제를 단번에 […]
AIはなぜ「自分を理解できる企業」しか変革できないのか──自己認識する企業への6ステップ
AIはいま、取締役会で必ず議題に上る「定番テーマ」になった。かつては限られた部門が試験的に取り組む技術だったものが、いまや企業戦略の中心に位置づけられている。その背景には、2022年以降の大規模言語モデルの急速な成熟と生成AIツールの普及がある。実際、各社の決算説明会やアナリスト向け資料でも、AIへの言及は年々増え続けている。 では、この熱気は実際のビジネス成果につながっているのだろうか。私たちはその疑問を検証するため、組織のAI導入度と拡張可能性を評価する年次フレームワーク「Fortune AIQ Top 50」を分析した。 対象企業はまず2つに分けられる。 1つは、インフラやハードウェア、ソフトウェア、ビジネスモデルを通じてAIそのものを提供する「AIコア企業」。 もう1つは、顧客・従業員・株主へ価値を届けるためにAIを戦略的に活用する「AI活用企業」。 この分類を前提に、決算説明会におけるAIへの言及頻度と、長期の価値創造を測る指標である ROIC（投下資本利益率）との関連性を比較した。 結果は対照的だ。 「AIコア企業」ではAIへの注力度とROICの間に強い相関が見られ、しかもその傾向は加速している。AIという能力を直接収益に変換しているからだ。一方、「AI活用企業」のROICは過去の業績や景気サイクルの範囲に収まっており、AI投資が目に見える価値に結びついているとは言い難い。AIを事業の中心に据える企業は成果が早く表れるが、あくまで「能力強化の手段」として扱う企業では成果が出るまで時間がかかり、その効果もばらつきやすい。 では、このタイムラグを生む根本原因は何か。それを解き明かすのが本稿の目的だ。 AIで成果が出る企業と出ない企業を分けるものは何か AIをコア事業としない企業において、ROICを押し上げる決定的な要因は、実はツールの選択や投資額ではない。 最も大きなインパクトをもたらすのは「組織の構造」である。 意思決定と実行が一貫し、組織全体で整合した動きが取れる企業──つまり「自己認識する企業」では、AIは価値を複利的に積み上げていく。一方、組織が分断され、プロセスやデータがバラバラなままの企業では、AIは既存の非効率や矛盾を増幅してしまう。場合によっては、機能不全を加速させることすらある。 ここに、AI時代のリーダーシップが直面する本質的な課題がある。AIを単なるツールとして扱うのではなく、企業文化・業務設計・意思決定のあり方まで巻き込む「土壌」としてとらえなければならない。そして、その土壌を育てる鍵が「自己認識」なのだ。 AI時代の特徴：テクノロジーの役割が「実行」から「解釈」へ これまでのITトレンドは、業務のスピードや精度など「実行」をいかに高めるかが中心だった。 しかし、生成AIは明らかに違う。AIは内容（コンテント）ではなく文脈（コンテキスト）を理解する。システムが「何が起きているか」だけでなく、「なぜ起きているのか」を捉えようとする――ここに大きな転換点がある。 だが、この転換は同時に、業界が長年直視してこなかった事実を明るみにする。 断片化したワークフロー、つながらないシステム、サイロ化したデータからは、どれだけAIを投入しても適切な文脈は推測できない、という現実だ。 「フランケンシュタイン企業」という構造的問題 多くの企業は、最初から統一されたシステムとして設計されていない。 買収、事業拡大、サイロ化した組織構造、そして場当たり的なIT投資の積み重ねが、いまの複雑な状態を作ってきた。結果として、企業は統合された神経系を持たない「パーツの寄せ集め」のようになりやすい。 この状態をわかりやすく示す比喩が「フランケンシュタイン企業」だ。 『フランケンシュタイン』の茶者であるメアリー・シェリーが描いた怪物は強く、しぶといが、感覚・記憶・行動が連動していない。どこかが傷ついても、その痛みが全体に伝わらず、問題が大きくなってから初めて反応する。 現代の多くの企業もまったく同じ構造的課題を抱えている。そしてAIは、その問題を隠すどころか、むしろ浮き彫りにしてしまう。 AIは、扱う組織の「ありのまま」を鏡のように反映する存在だ。 その鏡に映るのが統一された生命体なのか、つぎはぎの企業体なのか。それによって、AIの価値は劇的に変わる。 CIOが直面する本質的な課題：AIは「組織全体」の整合性を試す CIOにとって、こうした構造的な問題は自らの役割範囲を根本から問い直すものだ。AIレディネスとは、IT部門の成熟度やツールの有無といった表層的な話ではない。 企業全体がどれだけ一貫した「学習する組織」として機能しているか——その土台づくりそのものである。 組織が「感知・解釈・記憶・行動」という4つの働きを一つの有機体として統合できていなければ、AIは理解を深めてくれる存在にはならない。むしろ、その「未整備なままの構造」を高速で動かしてしまう。 断片化したままの企業にAIを導入すれば、確かに取引の処理や照合作業、レポーティングはこなせるだろう。しかし、組織として首尾一貫した学習は進まない。重要なシグナルは遅れて届き、意思決定は部門ごとに矛盾し、全体最適からどんどん遠ざかっていく。 そして何より深刻なのは、バラバラのデータを前提にAIを学習させると、AIは「知性」ではなく「矛盾と遅延」を増幅してしまうことだ。 つまり、構造の問題を放置したままでは、AIは課題解決の武器ではなく、課題そのものを加速させる存在になりかねない。 組織を迷わせる「6つの危険な思い込み」 経営層と議論を重ねていると、驚くほど多くの企業で同じ誤解が繰り返されていることに気づく。 組織が断片化したまま自己認識を欠き、AIを活かしきれない状態に陥る背景には、次の6つの思い込みが潜んでいる。 1. 「規模が大きければ安全だ」という思い込み 大企業であることが一種の「免罪符」となり、環境変化への感度が鈍くなる。その結果、過去のデータに強く依存したAIが、兆候を読み取る能力をかえって曇らせ、問題の早期発見を妨げてしまう。 2. 「従来のやり方を変える必要はない」という思い込み かつて成功した方法が、今も正しいと信じ続けてしまう。価値創造の構造が変わっているにもかかわらず、旧来の承認フローや業務モデルを温存し、変革の速度を遅らせる。 3. 「良いツールさえ入れれば組織はつながる」という思い込み 意思決定や価値創造の流れを再設計しないまま、新しいプラットフォームやツール、外部コンサルタントを追加していく。結果、組織が抱える根本課題はそのままに、むしろ複雑性だけが増していく。 4. 「見栄えの良いレポートが整っていれば内部も健全」という思い込み ダッシュボードやレポートは確かに整っている。しかし、その裏側では現場の摩擦や深刻な構造的問題を覆い隠してしまうことが多い。数字は整っていても、組織は整っていない――そんな状況は珍しくない。 5. 「システムをつなげば組織も一つになる」という思い込み […]
Data center new builds diminish even as demand rises
New findings from commercial real estate services and investment firm CBRE Group reveal a dichotomy in the vibrant data center market across North America. At the same time as the sector set records in 2025 for overall activity, new facilities were not being built, not because demand was slowing, but due to the difficulty in […]
The hidden tax on every AI initiative (and how to stop paying it)
I watched the tension rise in the boardroom as the CFO leaned forward. “We’ve spent $18 million on AI initiatives over the past two years. So, can anyone tell me what we have actually gained for this?” The CTO had shuffled through slides showing impressive technical achievements: model accuracy rates, deployment timelines, infrastructure upgrades — […]
Building IT leaders for an AI-driven future
Since joining Travelers in 2018, Mojgan Lefebvre has been a driving force behind the company’s digital and operational transformation, modernizing core platforms, strengthening customer experience, and enabling business growth through technology. As executive vice president and chief technology and operations officer, she leads the global technology and operations organization, spanning cloud, cybersecurity, data, AI, digital […]
BMW brings AI humanoid robots to Leipzig factory
While C-3PO was science fiction in the first Star Wars film in 1977, humanoid robots are now a reality in BMW’s factory halls. Following Figure 2 at the Spartanburg, S.C., plant in the US, BMW is now also introducing humanoid robots at its Leipzig plant. Figure 2 has already proven what humanoid robots are capable of at […]
성큼 다가온 에이전틱 결제 시대 “우리 회사는 준비됐나?”
대형 AI 솔루션 업체와 결제 플랫폼, 유통사가 잇달아 에이전틱 결제(agentic payments)를 내놓고 있다. 고객에게는 ‘클릭 몇 번’의 편의가 늘지만, 기업 입장에서는 브랜드 통제력 약화부터 보안·재무 리스크까지 감수할 가치가 있는지 따져봐야 하는 상황이다. 챗GPT는 이미 제품 검색의 ‘첫 번째 선택지’로 빠르게 자리 잡고 있다. 구글이 먼저 치고 나가지 않는다면, 결제까지 챗GPT가 처리하는 흐름이 곧 현실이 될 […]
CIO코리아·한국IBM, 제조·유통 IT 리더 대상 조찬 포럼 개최···“에이전틱 AI 성공은 운영·데이터 준비에 달려”
CIO코리아와 한국IBM은 3월 5일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 ‘에이전틱 AI 리더십 익스체인지(Agentic AI Leadership Exchange)’ 조찬 포럼을 개최했다. 제조·유통 산업의 CIO, CDO, AX·DX 리더들을 대상으로 열린 이번 행사에는 30여 명의 업계 관계자가 참석해 ‘무엇을 할 수 있는가’를 넘어 ‘어떻게 실제 성과로 연결할 것인가’를 핵심 화두로 에이전틱 AI 도입과 확산 전략을 논의했다. 행사에서는 EY 컨설팅의 […]
Strategy fails when leaders confuse ambition with readiness
Ambition is rarely the problem in strategy. In most organizations I have worked in, leaders are not lacking vision, urgency or conviction. They see markets shifting, competitors accelerating and customer expectations evolving. They understand the cost of standing still and the risk of falling behind. As a result, strategies are often bold, directional and intellectually […]
システム開発発注で企業が陥るフリーランス法違反の罠とは？
はじめに：フリーランス法がシステム開発現場にもたらした不可逆な変化 近年、日本のIT業界においてフリーランスエンジニアの存在感はかつてないほど高まっています。慢性的なIT人材の不足を背景に、高い技術力を持つ個人の開発者にプロジェクトの重要な部分を委託する企業は急増しています。しかし、そうした依存度の高さとは裏腹に、システム開発の受発注においては旧態依然とした不透明な取引慣行が蔓延していました。仕様が曖昧なまま口約束で開発がスタートしたり、発注側の都合による無償の追加対応が常態化したりと、立場の弱いフリーランスが不利益を被るケースが後を絶たなかったのです。こうした状況を是正し、個人として働くフリーランスが安心して業務に取り組める環境を整備するために施行されたのが、通称「フリーランス法」と呼ばれる特定受託事業者に係る取引の適正化等に関する法律です。 この法律の施行は、これまで下請法ではカバーしきれなかった個人のフリーランスに対する保護を強固なものとし、システム開発を発注する企業側に極めて厳格な義務を課すことになりました。業務委託時の取引条件の明示義務はもちろんのこと、報酬の支払期日の設定や、不当なやり直し要求の禁止など、開発現場の日常的な業務フローに直結する規制が多数盛り込まれています。システム開発は本質的に要件が変動しやすく、関係者間の認識のズレが生じやすい性質を持っています。だからこそ、フリーランス法という新しいルールのもとでは、発注企業はこれまでの「なぁなぁ」な関係を根底から見直し、適法かつ透明性の高い契約管理とプロジェクト運営体制を構築しなければなりません。本記事では、システム開発の現場で実際に起こり得る法的リスクを、想定されるNGケーススタディを通じて具体的に紐解き、企業が直ちに講じるべき対策を考察していきます。 ※本記事で紹介する事例は、システム開発の現場で起こりやすい典型的なトラブルを基に構成した架空のケーススタディですが、実際に法令違反や指導の対象となり得るリアルなリスクを含んでいます。 NGケーススタディ１：曖昧な要件定義が生んだ「無償の仕様変更」と不当なやり直し要求 システム開発において最も頻発し、かつ深刻なトラブルに発展しやすいのが、要件定義の不備に起因する仕様変更の取り扱いです。フリーランス法では、発注者の自己都合による「不当な給付内容の変更及びやり直しの禁止」が明確に定められています。架空の中堅IT企業A社が、自社サービスのWebアプリケーション開発の一部をフリーランスのフロントエンドエンジニアに委託したケースを想定してみましょう。このプロジェクトでは、スケジュールの逼迫を理由に、詳細な画面設計書が作成されないまま、口頭での打ち合わせと簡単なワイヤーフレームのみで開発がスタートしました。 エンジニアは提示された少ない情報から意図を汲み取り、指定された期日までにプロトタイプを納品しました。しかし、それを見た発注側のプロジェクトマネージャーは、「想定していたユーザーインターフェースと違う」「この画面には検索機能とフィルター機能が必須だ」と主張し、大規模な修正と機能追加を要求しました。エンジニア側がそれらは当初の契約範囲外であるとして追加費用を提示したところ、発注側は「これはシステムとして当然備わっているべき機能であり、要件の漏れではなくバグ修正の一環である」と強弁し、無償でのやり直しを強要したのです。エンジニアが業務の継続を人質に取られる形で泣く泣く応じてしまうことは少なくありませんが、このような事実が発覚した場合、関係機関からの厳しい指導対象となり得ます。 システム開発においては、どこまでが当初の契約範囲（スコープ）であり、どこからが追加の仕様変更なのかという線引きが非常に困難な場合があります。しかし、フリーランス法の下では、そのような曖昧さを発注者の都合の良いように解釈することは許されません。契約時に業務内容を明確に書面等で明示する義務を怠ったばかりか、優越的な地位を利用して不当な労働を強いるようなこのケーススタディは、開発現場の悪しき慣習が明確な法令違反となるリスクを示しています。発注企業は、いかにアジャイル的な柔軟な開発を志向する場合であっても、現時点での合意事項と作業範囲を明確に定義し、そこから外れる要求については必ず別途の報酬合意と手続きを経る必要があるのです。 NGケーススタディ２：検収遅延と「買いたたき」による下請けいじめの代償 納品後のフェーズに潜む大きな罠が、検収作業の遅延と報酬の不当な減額です。フリーランス法では、報酬の支払期日を「物品等を受領した日から起算して六十日以内」のできる限り短い期間内に定めること、そして決定した報酬を事後的に減額する「買いたたき」を厳格に禁止しています。架空のシステム開発会社B社が、業務システムのリプレイス案件におけるデータベース移行プログラムの作成をフリーランスに委託したケーススタディを考えてみます。 フリーランスは契約通りの期日にプログラムのソースコードと実行結果のログを納品しました。しかし、発注側の担当者は他のプロジェクトとの兼務で多忙を極めており、納品物の動作確認（検収）を数週間にわたって放置してしまいました。フリーランス側から再三の確認依頼があったにもかかわらず、「現在社内でテスト環境を構築中なので待ってほしい」と先延ばしにし続けました。結果として、納品日から六十日が経過しても検収は完了せず、当然ながら報酬も支払われませんでした。さらに悪質なことに、いざ検収を開始した段階でプロジェクト全体の予算超過が発覚し、発注側はフリーランスに対して「テスト工程が長引いたことでこちらのコストも膨らんでいる。今回の報酬を二割ほどカットさせてくれないか。応じてくれないなら次からの発注は見送る」と不当な減額を要求したとします。 このような行為は、フリーランス新法における支払期日の制限違反と不当な給付受領の拒否、そして減額の禁止という複数の条項に抵触する極めて重い違反行為となります。発注企業側の論理として、「検収が終わっていないから成果物として認められず、支払い義務は生じない」という主張が聞かれることがありますが、法律上は「受領した日」が起算点となります。受領したものを放置することは発注者の責任であり、フリーランスの不利益にしてはならないのです。このケーススタディは、社内のリソース不足やプロジェクト管理の杜撰さが、そのままコンプライアンス違反に直結する危険性を浮き彫りにしています。納品物を受け取ったら速やかに検査を行い、法定期日内に確実に支払いを行う経理・管理フローの構築が不可欠です。 NGケーススタディ３：ハラスメントと不適切なコミュニケーションによる就業環境の悪化 フリーランス法における極めて現代的かつ重要な規定の一つが、ハラスメント行為に対する体制整備の義務化です。発注者は、セクシュアルハラスメント、妊娠・出産等に関するハラスメント、そしてパワーハラスメントによってフリーランスの就業環境が害されることのないよう、相談体制の整備や迅速な事後対応を講じなければなりません。システム開発の現場では、オンラインのチャットツールやビデオ会議システムがコミュニケーションの主軸となっており、テキストベースのやり取りにおける言葉の暴力が深刻な問題を引き起こす事例が増加しています。 架空のスタートアップ企業C社での開発プロジェクトにおいて、フリーランスのサーバーサイドエンジニアに対して、発注企業のリードエンジニアが日常的にチャットツール上で暴言を浴びせているケースを想定してみましょう。コードのレビューにおいて、技術的な指摘にとどまらず「こんな小学生レベルのコードを書くなんてプロ失格だ」「給料泥棒」「使えないから今すぐ契約を打ち切るぞ」といった人格を否定するようなメッセージが公開のチャンネルで連日投稿されていたとします。また、深夜や休日であってもメンションを付けて即時の返信を強要し、数分でもレスポンスが遅れると激しく叱責するという異常な監視状態が続いていれば、このフリーランスエンジニアは精神的な不調をきたしてプロジェクトから離脱せざるを得なくなるかもしれません。 こうした事態に対し、発注企業側が「技術レベルを上げるための熱血指導のつもりだった」「ベンチャー特有のスピード感についてきてもらいたかった」と弁明したとしても、客観的に見て優越的な関係を背景とした業務の適正な範囲を超える言動であり、明確なパワーハラスメントに該当します。フリーランスは労働基準法で保護される労働者ではないため、これまではこうしたハラスメントの被害が見過ごされがちでした。しかし新法の下では、発注企業は自社の従業員に対するのと同等のハラスメント防止措置をフリーランスに対しても講じる義務があります。チャット上での威圧的なコミュニケーションはすべてログとして残るため、言い逃れができない確たる証拠となります。システム開発の現場におけるハラスメントは、個人の尊厳を傷つけるだけでなく、プロジェクトを崩壊させる致命的なリスクであることを深く認識すべきです。 システム開発の発注者が陥りやすい法的リスクとNG行動 これまでに挙げた事例から、システム開発という特殊な業務環境には、フリーランス法に抵触しやすい特有のリスクが潜んでいることがわかります。発注企業が特に警戒すべきNG行動は、アジャイル開発などの柔軟な開発手法を盾にした「書面交付義務の軽視」です。アジャイル開発では、短いサイクルで開発とリリースを繰り返すため、事前にすべての要件を確定させることが困難です。それを理由に「まずはざっくりとした月額の準委任契約を結んでおき、具体的な作業内容は都度口頭で指示すればいい」と考える発注者がいますが、これは非常に危険です。フリーランス法では、業務委託の都度、給付の内容、報酬の額、支払期日などを直ちに書面または電磁的方法で明示しなければなりません。スプリントごとにタスクが変わるとしても、その都度チケット管理システムや電子メール等で明確な委託内容を記録し、双方の合意形成を行うプロセスを省略してはならないのです。 また、「偽装請負」のリスクも忘れてはなりません。フリーランスエンジニアと業務委託契約（請負または準委任）を結んでいるにもかかわらず、社員と同じように出退勤の時間を細かく管理したり、業務の進め方について事細かな指揮命令を下したりする行為は、実態として労働契約であるとみなされる可能性があります。システム開発の現場では、チームで協力して作業を進める都合上、フリーランスに対しても社員と同様のミーティング参加や細かいタスクの割り振りを要求してしまいがちです。しかし、独立した事業者であるフリーランスの裁量を奪うような過度な管理統制は、偽装請負として労働者派遣法や職業安定法に抵触するだけでなく、フリーランス法における不当な取り扱いとして問題視される要因にもなります。発注者は「成果物の完成」や「善良な管理者としての注意義務を伴う業務の遂行」という契約の本質を理解し、手段や時間配分についてはエンジニアの専門性と裁量に委ねる姿勢が求められます。 フリーランスエンジニアと適法かつ健全な関係を築くための実務対策 これらの法的リスクを回避し、フリーランスエンジニアと適法かつ健全なパートナーシップを築くために、発注企業は具体的な実務対策を組織全体で徹底する必要があります。第一に取り組むべきは、契約締結前の「スコープの厳密な定義と証跡の保存」です。口頭での曖昧な依頼を完全に排除し、電子契約ツールを導入して、業務内容、報酬、納期を必ずテキスト化して合意するフローを義務付けます。開発途中で仕様変更や追加機能の要望が生じた場合は、現場のエンジニア同士のチャットベースでのやり取りで済ませるのではなく、必ずプロジェクトマネージャーを経由し、工数見積もりの再算出と追加の発注書（または覚書）を取り交わすルールを厳格に運用します。課題管理ツール（JiraやRedmineなど）を活用し、どのチケットがどの契約に紐づいているかを可視化することも有効な手段です。 第二に、「検収ルールの明確化と支払いサイクルの自動化」が挙げられます。納品物を受け取ってから何日以内に誰がどのように確認し、合否を判定するのかという検収のフローを事前に定義し、契約書に明記します。また、社内のワークフローシステムを見直し、納品が行われた時点で自動的に検収の期限を知らせるアラート機能などを実装することで、担当者の多忙による放置を防ぎます。支払期日については、経理部門と連携し、受領日から六十日以内という法定のルールをシステムの支払いサイクルに確実に組み込み、いかなる理由があっても遅延を許さない体制を構築することが急務です。 さらに、「コンプライアンス教育の徹底と相談窓口の設置」も不可欠です。社内でシステム開発のディレクションを担当するすべての社員に対し、フリーランス法の概要と禁止行為、そしてハラスメントに関する研修を定期的に実施します。特に、外部の協力者に対する言葉遣いやチャットでのコミュニケーションマナーについて具体的なガイドラインを策定し、相手の立場を尊重したプロフェッショナルな対応を求めます。同時に、フリーランス側から契約内容の相違やハラスメントについて匿名で通報・相談できる外部の専用窓口を設置し、問題が現場で隠蔽されることなく早期に経営層に上がってくる仕組みを作ることで、自浄作用を働かせることが重要です。 おわりに：コンプライアンス遵守こそがプロジェクト成功の最短ルート フリーランス法の施行は、システム開発を発注する企業にとって、これまでの便利な下請け構造から脱却し、対等なビジネスパートナーとしての関係構築を迫る大きな転換点です。法律で定められた義務を負担に感じる企業もあるかもしれませんが、これを機に社内の受発注フローを整備し、透明性の高いプロジェクト運営を実現することは、企業自身の防衛にとどまらず、長期的には大きなメリットをもたらします。 優秀なフリーランスエンジニアは、技術力だけでなく、自身の専門性を正当に評価し、適正な契約環境を提供してくれるクライアントを選びます。要件定義が明確で、不当な仕様変更がなく、支払いが迅速で、かつ心理的にも安全な就業環境が保証されている現場には、自然と質の高い人材が集まり、定着します。結果として、開発のスピードは向上し、システムの品質も高まり、プロジェクトの成功確率は飛躍的に上昇するでしょう。フリーランス法への対応を単なる法令遵守のコストと捉えるのではなく、開発組織の競争力を高めるための投資と位置づけ、適法かつ健全なシステム開発のあり方を追求していくことが、現代の企業に求められる最も合理的な戦略と言えます。
The AI productivity paradox: Why your teams are busier, but not faster
In retail e-commerce, speed is everything. Leaders are judged by how quickly they can deliver, whether it’s launching a new loyalty program before Black Friday or integrating a third-party shipping API because customers expect it. Now, generative AI (GenAI) tools are stepping in to help developers draft code snippets and even generate full client APIs […]
AI data centers are becoming fortresses — and that’s the point
10 years ago, in NVIDIA’s developer conference, The GPU Technology Conference (GTC), NVIDIA CEO Jensen Huang had already declared that, “In this era, software writes itself and machines learn. Soon, hundreds of billions of devices will be infused with intelligence. AI will revolutionize every industry.” So AI is being viewed as the engine of intelligence in the […]
21 agent orchestration tools for managing your AI fleet
The hype-mongers who create television commercials for big AI vendors make it seem like AI agents will do everything we ask and more. They’ll anticipate our needs, process the data, spruce up everything, and take out the trash. Well, that last part is left for you. Imagining a life of working from a hammock is […]
SAP integrates SmartRecruiters with SuccessFactors
SAP has integrated SmartRecruiters, the hiring tool it acquired last September, into its SuccessFactors platform, it said Wednesday. The move, it said, “establishes the foundation for a fully connected talent architecture, where hiring decisions, skills intelligence, and workforce planning can operate as one system.” SmartRecruiters for SAP SuccessFactors offers an end-to-end hiring experience with embedded […]
From OpEx to CapEx: The case for modular AI pods
If you want to see the immediate future of enterprise org planning, don’t look at NVIDIA’s stock price. Look at the severance packages at Chegg. In late 2025, the education giant cut 45% of its workforce, leaving it with fewer than 500 employees, down from nearly 2,000 just two years prior. The reason? They were […]
The hidden cost of waiting for best practices in AI adoption
For most of my career, I have watched the same pattern repeat. A new technology emerges. Early adopters experiment, struggle and learn in public. Everyone else waits for best practices. By the time those practices are well documented, the competitive advantage has already moved. AI is following that exact script. Only this time, the cost […]
How a morning in Spain changed the way I view data centers
I’m walking back to the hotel after an early morning loop through Málaga, Spain, the kind of walk that clears your head before the city fully wakes up. I’m looking forward to one thing, coffee, a simple mission, a basic human requirement and the quiet satisfaction of returning somewhere that already feels familiar. I cut […]
La publicidad y el marketing en los tiempos de la IA: un “momento apasionante” en el todo cambia a velocidad de vértigo
Desde fuera, cuando se piensa en marketing y en publicidad, se tiende a visualizar el sector casi como si fuese una versión moderna de un capítulo de Mad Men. Lo importante es, solamente, lo creativo. Lo cierto es, sin embargo, que en la propia Mad Men estaban ya abrazando la tecnología y que la creatividad […]
A strategic roadmap for the post-quantum CIO
The recent Palo Alto Networks Quantum Safe Summit assembled industry titans and cybersecurity leaders to deliver a sobering message to CIOs: the harvest now, decrypt later (HNDL) threat is real and active, and the window for cryptographic transition is closing. For the modern CIO, quantum readiness is more than just a technical upgrade, it’s a […]
Agentic payments are coming. Is your company ready?
ChatGPT is quickly becoming the first choice for product research, and it might soon be handling the payments as well, if Google doesn’t get there first. But for merchants, this means potential risks to business models as they lose control of the customer experience, might see their brands damaged by malfunctioning agents, and face mostly […]
Situated cognitive guidance: A new interaction pattern for human-in-the-loop workflows
What is situated cognitive guidance (SCG)? A cognitive interaction pattern for live digital workflows refers to a mode of human–system interaction in which an AI system understands the live operational context of a task (interface, state and workflow) and supports human decision-making by framing actions, interpreting states and sequencing steps, without executing actions on behalf […]
“청구서는 기업으로?” AI 업체의 매출 증가 전망에 우려도 커져
오픈AI, 앤트로픽, 엔비디아 등 AI 관련 주요 업체가 내놓는 매출 전망치가 기업 고객들의 시선을 끄는 동시에, 그 부담이 최종 고객에게 전가될 수 있다는 우려도 커지고 있다. 지난 4년간의 과열 투자 이후, 결국 기업이 고객이 비용을 치르게 될 것이라는 지적이다. 일반적으로 신기술의 고객 단가는 시간이 갈수록 낮아지지만, 최근 AI ‘골드러시’가 가격 인하를 수년간 지연시킬 수 있다는 […]
AIの進化の影で深刻化する電力消費問題：持続可能性と技術発展のジレンマ
生成AIがもたらす電力需要の爆発的増加とその背景 人工知能、特に近年目覚ましい発展を遂げている大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIの普及は、世界の電力需要の構造に根底から変革をもたらそうとしている。従来のインターネット検索やクラウドサービスと比較して、生成AIは計算リソースに対する要求が桁違いに大きいという根本的な特徴を持っている。この電力消費は大きく「学習（トレーニング）」と「推論（インファレンス）」の二つのフェーズに分けることができる。学習フェーズにおいては、数千億から数兆というパラメータを持つ巨大なニューラルネットワークに対し、インターネット上の膨大なテキストや画像データを読み込ませ、最適化計算を昼夜を問わず数ヶ月間にわたって実行し続ける必要がある。この過程で使用される最先端のグラフィックス処理装置（GPU）群は、一つあたり数百ワットから一千ワット超の電力を消費し、それが数万基規模で並列稼働するため、一つの最先端モデルを学習させるだけで中規模な都市の数日分から数週間分に匹敵する電力が消費される計算となる。 しかし、真に持続可能性を脅かしているのは、モデルが完成した後にユーザーからのプロンプト（指示）に応答する「推論」フェーズの電力消費である。従来のウェブ検索エンジンが、あらかじめインデックス化されたデータベースから最も関連性の高いウェブサイトのリンクを抽出して表示するだけであったのに対し、生成AIによる回答生成は、入力された文脈を解析し、単語の確率分布に基づいてゼロから文章や画像を合成するという高度な計算をその都度実行している。国際的なエネルギー研究機関の試算や各種の学術報告によれば、生成AIによる一度のクエリ（質問）処理は、従来の検索エンジンの約十倍から数十倍の電力を消費すると指摘されている。ChatGPTのようなサービスが世界中で数億人に日常的に利用され、さらに企業の業務システムやスマートフォンの基本機能にまでAIが組み込まれるようになった現在、推論フェーズにおける電力需要は際限なく膨張を続けている。国際エネルギー機関（IEA）の予測においても、世界のデータセンターの電力消費量は、人工知能の普及と暗号資産のマイニングなどの影響により、数年のうちに現在の二倍近くに達し、日本のような先進国一カ国分の総電力消費量に匹敵する規模になると警告されている。これは単なる一時的な技術ブームに伴う現象ではなく、人類のデジタルインフラの前提が根本から覆るほどの構造的な変化を意味している。 環境負荷とエネルギーインフラへの圧迫という現実 こうした天文学的な電力需要の急増は、単に電気代の高騰という経済的な問題にとどまらず、地球環境への深刻な負荷と、各国のエネルギーインフラに対する限界を超えた圧迫を引き起こしている。データセンターは世界中に均等に分散しているわけではなく、通信インフラが整備され、かつては電力が安価であった特定の地域に集中する傾向がある。例えば、米国のバージニア州北部やアイルランドのダブリン周辺などでは、データセンターが地域の総電力消費量の大きな割合を占める事態となっており、一部の地域では電力網の許容限界に達したため、新規のデータセンター建設計画に対する送電網への接続制限や一時的な建設モラトリアムが発動される事態にまで発展している。日本においても、首都圏郊外や北海道などで大規模なデータセンターの建設計画が相次いでおり、今後の電力需給の逼迫要因として強く懸念されている。 電力インフラの構築には長いリードタイムが必要であるという事実が、この問題をさらに複雑にしている。最先端のAI向けデータセンターは計画から一、二年という短期間で稼働を開始できるのに対し、それらを支えるための新しい送電網の敷設や発電所の建設には、環境アセスメントや地域住民の合意形成を含めて五年から十年以上の歳月を要する。この開発スピードの致命的な不一致により、電力会社は急増するデータセンターの需要に応えるため、本来であれば老朽化を理由に廃止される予定であった石炭火力発電所や天然ガス火力発電所の稼働期間を延長したり、緊急用の化石燃料由来のピーク電源を頻繁に稼働させたりせざるを得ない状況に追い込まれている地域も存在する。これは、世界的な温室効果ガス削減のシナリオを大きく狂わせる要因となっている。 さらに見過ごされがちなのが、巨大な電力を消費するサーバー群を冷却するための「水資源」の枯渇問題である。サーバーが排出する膨大な熱を処理するため、多くのデータセンターでは蒸発冷却システムを採用しており、毎日数百万リットル単位の真水を消費している。気候変動の影響で世界各地で深刻な干ばつや水不足が常態化する中、人間が生活し農業を営むための貴重な水資源と、AIの計算を維持するための工業用水とが競合するという倫理的かつ死活的な問題も顕在化している。電力消費はそのまま水消費へと直結しており、AIの環境フットプリントは炭素排出という単一の指標だけでは測れない多層的な広がりを見せている。 ビッグテックの対応とクリーンエネルギー化への高い障壁 この危機的状況に対し、AI開発を主導する巨大IT企業（ビッグテック）も決して無策ではない。各社は数年前から「二酸化炭素排出量の実質ゼロ（ネットゼロ）」や「消費電力をすべて再生可能エネルギーで賄う」といった野心的な環境目標を掲げ、太陽光発電や風力発電のプロジェクトに対して巨額の投資を行ってきた。しかし、これらの企業の最新の環境報告書を批判的に読み解くと、AI開発競争の激化に伴い、実際の温室効果ガス排出量（特にサプライチェーン全体を含むスコープ３の排出量）は削減されるどころか、数年前と比較して大幅に増加しているという矛盾した現実が浮き彫りになっている。 彼らが直面している最大の障壁は、再生可能エネルギーの「間欠性」とデータセンターの「常時稼働性」の間の根本的なミスマッチである。太陽光や風力は天候や時間帯によって発電量が大きく変動するが、AIを駆動するデータセンターは二十四時間三百六十五日、常に最大出力に近い電力を安定して消費し続ける。企業が年間消費量と同等のクリーンエネルギーを購入した（電力購入契約を結んだ）と主張しても、風が吹かない夜間には結局のところ地域の化石燃料ベースの電力網から電力を供給してもらわなければデータセンターは停止してしまう。つまり、帳簿上は「百パーセント再生可能エネルギー」であっても、物理的な現実としては化石燃料に深く依存しているのが実態である。 この間欠性の問題を克服し、二酸化炭素を排出しない安定したベースロード電源を確保するため、近年ビッグテックの関心は「原子力発電」へと急速に回帰している。過去の原発事故で閉鎖された原子炉の再稼働計画にIT企業が資金を提供したり、次世代技術とされる小型モジュール炉（SMR）の開発スタートアップに巨額の出資を行ったりする動きが相次いでいる。しかし、この原子力への傾倒に対しても批判的な視点は欠かせない。SMRは未だ実証段階を抜け出しておらず、商用化されデータセンターの電力源としてスケールするまでには早くとも二千三十年代半ば以降になると予測されている。また、使用済み核燃料の最終処分問題や事故時の深刻なリスクといった原子力特有の負の側面は依然として解決されておらず、単に「炭素を出さない」という一点のみをもってクリーンエネルギーと見なすアプローチは、持続可能性の観点から極めて近視眼的であると言わざるを得ない。AIの電力需要の伸びはあまりにも急激であり、原発の建設や新技術の商用化という悠長な時間軸では到底カバーできないのが現状である。 技術的解決策の模索と社会全体に求められるパラダイムシフト AIの電力消費という巨大な壁を乗り越えるため、ハードウェアとソフトウェアの両面から様々な効率化の試みが行われている。ハードウェア面では、電力あたりの計算性能を飛躍的に高めた次世代GPUの開発や、AIの特定の推論処理に特化した省電力な専用チップ（NPUなど）の設計が進んでいる。また、冷却効率を極限まで高めるための液冷システムの導入なども進展している。ソフトウェアやアルゴリズムの面でも、巨大すぎるモデルをあらゆる用途に使うのではなく、特定の業務に特化させることでパラメータ数を大幅に減らし、少ない電力で同等の性能を発揮できる「小規模言語モデル（SLM）」へのシフトや、計算時に必要な部分だけを稼働させるスパース（疎）なモデル構造への移行など、電力消費を抑えるための研究が活発化している。 しかし、歴史が教える「ジェボンズのパラドックス」を我々は忘れてはならない。これは、技術の進歩によってエネルギー利用効率が向上すると、むしろその技術の利用コストが下がるため需要が喚起され、結果的に社会全体としてのエネルギー消費量は増加してしまうという経済学の法則である。AIの計算が効率化され省電力になればなるほど、AIはあらゆるデバイスやソフトウェアの背後に組み込まれ、人々はより無自覚に、より高頻度でAIを呼び出すようになるだろう。効率化という技術的なアプローチだけでは、総量としての電力消費の爆発を抑え込むことは極めて困難である。 したがって、最終的に求められるのは技術的解決だけでなく、社会構造や価値観のパラダイムシフトである。私たちは「そのAIの使用は、投入される莫大なエネルギーに見合っているのか」という本質的な問いを立てる必要がある。新薬の発見や気候変動モデルの解析といった人類の生存に関わる複雑な計算にAIのリソースと電力を投じることは正当化されるかもしれない。しかし、単なる暇つぶしのための高解像度画像の生成や、自ら数分考えれば済むような簡単なメールの文章作成のために、多大な環境負荷をかけてクラウド上のGPUをフル稼働させることが果たして適切なエネルギーの使い方と言えるだろうか。 今後の社会においては、AIサービスを提供する企業に対し、一回の検索や生成にかかる電力消費量や炭素排出量をユーザーに明示させるような透明性の確保（環境ラベリングなど）が法的に義務付けられるべきであろう。また、エネルギー効率の悪い無差別なAIインフラの拡張に対して、炭素税などの経済的ペナルティを課す政策的介入も議論の遡上に載せる必要がある。人工知能は間違いなく人類に飛躍的な生産性をもたらす強力なツールであるが、私たちが住む地球の物理的、エネルギー的限界を無視して発展し続けることはできない。無制限な技術の拡張主義から脱却し、環境負荷という「コスト」と技術がもたらす「便益」を冷静に天秤にかけ、持続可能な範囲内でAIと共存していくための新たな倫理観と規制の枠組みを構築することこそが、いま人類に課せられた最大の急務である。
SAP: Latest news and insights
SAP (NYSE:SAP) is an enterprise software vendor based in Walldorf, Germany. Its cloud and on-premises enterprise resource planning (ERP) software, including S/4HANA, helps organizations manage their business operations and customer relations. The German multinational also offers a vast array of software solutions tailored to specific facets of the enterprise, including data management, analytics, and supply […]
SAP shakes up its service and support portfolio, but only for the cloud
SAP has unveiled an update to its services and support portfolio that focuses on cloud and AI, while leaving on premises offerings untouched. Split into three tiers, the new plans provide what the company describes as a “simplified engagement model” that leans heavily on AI-based tools. Historically a provider of on-premises software, SAP had also […]
AI data center optimization needs a semantic digital twin
AI has turned the data center into a coupled constraint problem. Power, cooling, redundancy posture and workload placement now move together, which means optimization is no longer a set of independent knobs you can tune in parallel. A semantic digital twin is the missing layer that grounds those constraints in shared meaning, so decisions become […]
Composable infrastructure and build-to-fit IT: From standard stacks to policy-defined intent
For years, many of us built infrastructure the same way we built data centers in the 2000s: Pick a “standard stack,” stamp it out and treat exceptions like a paperwork problem. It worked, until it didn’t. Retail made the breaking point obvious. Demand patterns stopped being “seasonal” and became “event-driven.” A product drop goes viral. […]
What shapes an organization’s ability to manage data
In boardrooms and executive forums, data is commonly described as the lifeblood of the organization or the foundation of digital transformation. One of the clearest indicators of how central data has become is how much organizations are willing to spend simply to protect it. Globally, annual spending on cybersecurity, data protection and backup and recovery […]
AI revenues skyrocket — and enterprise CIOs pay the bill
Leading AI vendors and infrastructure providers have invested more than $1 trillion in the emerging technology in recent years, and the check is coming due, with some of these companies now aiming to cash in on past spending. Huge revenue projections from AI companies like OpenAI, Anthropic, and Nvidia have raised eyebrows from potential customers, […]
Open source isn’t altruism. It’s how you avoid getting surprised
For a long time, I thought I understood what open source was about. Like many engineers, my early understanding was shaped by its origin story: the hacker ethic, academic collaboration, the idea that software should be shared because it was the right thing to do. I read the books. I absorbed the culture. Open source […]
IT’s brand resuscitation begins with enterprise CIOs
The IT brand is in trouble. Long gone are the good vibes associated with IT stepping up and enabling remote work and social connectivity during the COVID crisis. Gone is the general good feeling associated with putting compute power in the hands of ordinary workers during the PC boom. Out-of-sight and no longer remembered is […]
HM Hospitales impulsa un espacio para explorar casos de uso tecnológicos en el ámbito sanitario
Juan Abarca Cidón, presidente de HM Hospitales, Andrés Yin Hui, CEO de Huawei Iberia, y Alfredo Estirado, presidente de TRC, han materializado públicamente en el MWC de Barcelona que se celebra esta semana la firma del acuerdo anunciado el pasado mes de enero por las tres empresas para poner en marcha un proyecto que, en […]
국방부 계약 파장? 앱스토어 1위 오른 앤트로픽, 삭제율 뛴 오픈AI
2026년 2월 말, 앤트로픽이 AI의 무기화 및 대량 감시 목적 활용을 허용하라는 정부 측 요구를 ‘안전 가이드라인 준수’를 이유로 거절하자, 시장에서는 이 회사의 윤리적 원칙에 대한 대중적 지지가 빠르게 확산되는 분위기다. CNBC 보도에 따르면 클로드는 지난 주말 오픈AI의 챗GPT를 제치고 미국 앱스토어 무료 앱 부문 1위를 기록했다. 센서타워(Sensor Tower) 데이터 기준으로 클로드는 1월 말까지만 해도 […]
The 5 pillars of the agentic data center
For decades, the data center was a fortress of “if-then” logic. We built scripts to handle surges, set thresholds for heat, and kept an “eyes on glass” rotation of engineers ready to sprint when a P0 alert hit the dashboard. But in 2026, the physics of compute have shifted. The sheer scale of AI workloads […]
AI時代のスキルギャップをどう埋めるか ──日本企業が直面する構造的課題と、人材育成の新戦略
日本企業のAI導入はなぜ遅れているのか AI導入が世界的に進む中、日本企業は依然として後れを取っている。ランスタッドが2024年に発表した調査では、AIを職務で活用している人材の割合は15カ国中最下位の19％にとどまった。ランスタッドのデジタルタレントソリューション事業本部、常務執行役員本部長の北上由香氏は、この背景には日本特有のIT構造があると指摘する。 「日本の事業会社では、いまだに自社に所属するエンジニアが二、三割程度しかいません。大規模案件になればなるほど外部ベンダーに丸投げする構造が続いており、結果として自社にノウハウが蓄積されないままです」 一部の大手銀行や外資系企業では内製化の動きが進んでいるものの、全体としては依然としてSIer依存が強い。AI導入においては、技術そのものよりも「自社のビジネスやデータの意味を理解しているか」が重要になるため、この構造は大きな障壁となる。 「ベンダーは技術には詳しいですが、自社のビジネスの文脈やデータの意味までは理解できません。AI時代に求められるのは、技術だけでなくビジネスの中身を理解し、ベンダーと事業部門をつなぐ役割を担える人材です」（北上氏） AI導入が進むにつれ、IT人材に求められる役割は大きく変化している。従来のように技術だけを扱うエンジニアではなく、ビジネス課題を理解し、データを整備し、プロジェクトを推進する「チェンジエージェント」としての役割が求められる。 北上氏は次のように語る。 「AIを活用するには、ビジネス側が持つデータをAIが使える形に整える必要があります。データクレンジングやアノテーションの設計、ビジネスプロセスのどこにAIを組み込むかの判断など、技術とビジネスの両方を理解した人材が不可欠です」 AI導入は単なる技術プロジェクトではなく、ビジネス変革そのものだ。だからこそ、IT部門がビジネスの課題を理解し、事業部門と共に変革を推進する力が求められる。 「AIを入れることでどれだけの価値が生まれるのか、投資対効果をシミュレーションし、ビジネスと一緒に改善ポイントを見つけていく。そうしたプロジェクト推進力を持つ人材が必要です」（北上氏） データ設計・管理能力がAI活用の成否を左右する AI導入において最も重要な要素の一つがデータである。AIは「ゴミを食べればゴミを出す」。つまり、データが整備されていなければ、AIの性能は発揮されない。 北上氏は、データ整備の重要性を繰り返し強調する。 「AIが使えるデータを整えるには、単にデータを集めるだけでは不十分です。データの意味づけを理解し、どのようにクレンジングし、どの形式に変換すればAIが活用できるのかを設計する必要があります」 Excelの列が結合されているだけでAIが読み取れなくなるケースもある。PDFをそのまま読み込ませても、構造化されていなければAIは正しく理解できない。こうした細かな設計を行うのは、ビジネスの文脈を理解したIT人材の役割だ。 AI人材育成において、座学だけでは不十分だ。北上氏は、実際のビジネス課題に基づくプロジェクト経験が不可欠だと語る。 「POC（概念実証）だけを担当させても意味がありません。実際にビジネス価値を生むプロジェクトに参加し、課題の特定から改善策の設計、効果検証までを経験することが重要です」（北上氏） また、AIはIT部門だけのものではない。ビジネス側もAIの基本概念を理解し、共通言語を持つ必要がある。 「IT部門の担当者だけがAIを理解していても意味がありません。AIを使うのはビジネス側です。全社的にAI教育を行い、ビジネス側もAIの可能性を理解し、どこに活用できるかを想像できるようにすることが重要です」（北上氏） ランスタッドの「ワークモニター2025」では、働き手の価値観が大きく変化していることが明らかになった。調査開始以来初めて、ワークライフバランスが報酬を上回り、最も重要なモチベーションとなった。 さらに、働き手の多くが「スキル習得の機会」を重視している。将来を見据えたスキルを身に付ける機会が提供されない場合、41％が離職を検討すると回答している。 「働き手は、自分が価値ある存在であり続けるために、スキル習得の機会を求めています。企業がリスキリングの機会を提供しなければ、優秀な人材ほど離れていくでしょう」（北上氏） 日本はAIスキルの学習機会でも最下位 ランスタッドの「AIと公平性」レポートでは、日本のAI活用度や学習機会が15カ国中最下位であることが示された。AIスキルを持つ人材の需要は急増しているにもかかわらず、学習機会が提供されていない。 特に深刻なのは、男女間や世代間の格差だ。AIスキルを持つ人材の71％が男性であり、女性は29％にとどまる。高齢層はAIスキル習得の機会が若年層の半分以下で、AIに対する懐疑心も強い。 企業は、こうした格差を放置すれば人材不足がさらに深刻化すると認識すべきだ。 AI人材の育成には時間がかかる。だからこそ、採用戦略の多様化も重要だ。 「新卒でコンピューターサイエンスを学んだ人材を年収1000万円クラスで採用する企業も出てきています。外国人人材を積極的に採用する企業とそうでない企業の二極化も進んでいます」（北上氏） 外部採用と内部育成を組み合わせ、必要なスキルを持つ人材を確保する戦略が求められる。 AI導入を成功させる企業には共通点がある。経営層が強くコミットし、CIOとビジネス責任者が連携していること。そして、継続的な学習環境を整え、実務経験を積ませる仕組みがあることだ。 北上氏は次のように語る。 「AI導入は一度きりのプロジェクトではありません。継続的に学び、改善し続ける文化が必要です。経営層が旗を振り、ビジネスとITが二人三脚で進むことが成功の鍵です」 AI導入の本質は「組織文化の変革」にある AI導入が技術的な取り組みだけで完結するという考え方は、すでに時代遅れになりつつある。AIは単なるツールではなく、組織の意思決定、働き方、価値創造のプロセスそのものを変える存在だ。だからこそ、AI導入の本質は「組織文化の変革」にあると言える。 北上氏は、AI導入が進まない企業の多くが「文化的な壁」に直面していると指摘する。 「日本企業では、失敗を避ける文化が根強く残っています。AI導入は試行錯誤が前提で、最初から完璧な成果を求めると前に進めません。まずは小さく始め、成功と失敗を積み重ねながら学習していく姿勢が必要です」 AI導入の初期段階では、必ずしも大きな成果が出るわけではない。むしろ、試行錯誤を通じて組織がAIに慣れ、データの整備が進み、ビジネス側の理解が深まることが重要だ。こうした「学習する組織」への転換こそが、AI時代の競争力を左右する。 さらに北上氏は、AI導入を阻むもう一つの文化的課題として「縦割り構造」を挙げる。 「日本企業は部門間の壁が厚く、データも部門ごとに閉じてしまいがちです。しかしAIは部門横断で価値を生むものです。サイロ化された組織では、AIの力を十分に引き出せません」 AI導入を成功させる企業は、例外なく部門横断のチームを組成し、ITとビジネスが一体となってプロジェクトを推進している。AIは組織の境界を越えて初めて価値を生む。だからこそ、組織文化の変革が不可欠なのだ。 「データの民主化」がAI活用の鍵を握る AIを活用するためには、データが整備されているだけでは不十分だ。データが「誰でも使える状態」になっていることが重要である。これを「データの民主化」と呼ぶ。 データの民主化とは、データが特定の部門や専門家だけのものではなく、ビジネス側の担当者も含め、組織全体がアクセスし、理解し、活用できる状態を指す。 北上氏は、データの民主化が進んでいない企業では、AI導入が必ず停滞すると語る。 「データがブラックボックス化している企業は、AI導入が進みません。データの意味を理解しているのが一部の担当者だけだと、AIをどこに活用できるのか判断できないからです」 データの民主化には、以下の3つの要素が必要だ。 ① データの可視化 誰が見ても理解できる形でデータを整理し、アクセスできるようにする。 ② データリテラシーの向上 ビジネス側の担当者がデータを読み解き、意思決定に活用できるようにする。 ③ データガバナンスの確立 データの品質、データ・セキュリティ、データ・プライバシーを保護すると同時に、データを安全かつ迅速に利活用するための「ルール」と「仕組み」を構築する。 […]
SAP reshuffles executive responsibilities as it goes ‘all-in on AI’
SAP is combining its Customer Success and Customer Services and Delivery organizations into a single Customer Value group, headed by Thomas Saueressig, its member of the executive board of SAP for customer services and delivery, who now becomes chief customer officer. Saueressig will take charge of everything from sales onwards in the customer journey, the […]
電通デジタルCAIOに聞く、テクノロジーとクリエイティブの融合が切り開くAI時代のマーケティング
東大松尾研からビジネスの世界へ──AI研究者が経営側に回った理由 ──これまでの経歴についてお教えいただけますか。 電通グループに入社したのは2018年で、それ以前は独立系ベンチャーのCEOを務めていました。大学院では東京大学の松尾豊先生の研究室に所属し、AI研究に取り組んでいましたが、博士号を取得する前に退学し、ビジネスの世界に進むことを決意しました。 研究室時代は、ABテストツールの開発やクリエイティブ最適化のアルバイトをしており、その経験を通じて「これは事業として成立する」と感じました。そこでアルバイト先に正社員として入社し、1年後には独立・事業化の流れの中で自らCEOに立候補することで経営者としてのキャリアが始まりました。 当初はABテストツールの開発を手がけていましたが、やがて「表層的なツールよりも、その裏側のAI・機械学習エンジンの開発に注力すべきではないか」と考えました。電通がその技術を高く評価し支援してくれたこともあり、「このまま上場も視野に入るのでは」と考えた時期もありました。 しかし最終的には、「電通グループの営業基盤の中で事業を拡大した方がスピードも影響力も大きい」と判断し、2018年に社名の「データアーティスト」を残したまま電通グループに参画しました。 その後5年間、AI事業を着実に拡大し、2023年には電通デジタルとデータアーティストが統合。私はそのタイミングで電通デジタルの執行役員に就任しました。 統合から約2年後、AIブームの到来により社内で「誰が責任者を担うべきか」という議論が起こりました。その際に指名を受け、現在はCAIO（Chief AI Officer）としてAI戦略をリードしています。 「負けられない」電通の覚悟──AIシフトを導いた信念とは ──これまでのキャリアにおける最も大きな功績をお教えください。 2023年4月に電通デジタルへジョインしたことが、結果的に電通グループ全体に大きなシナジーをもたらしたと感じています。 もともと私はデータアーティストという会社でAI事業を展開していましたが、商流の拡大に課題を抱えていました。一方、電通デジタルではAIソリューションの強化を進めており、2022年に「一緒になった方が良いのではないか」という話が持ち上がりました。その提案をすぐに受け入れたのは正解でした。なぜなら、まさにその直後、2022年11月にChatGPTが登場したからです。 生成AI時代の幕開けに合わせてAI事業を全社的に強化できたこと、そしてその戦略を全面的に任せていただけたことが大きな転機でした。正式入社は2023年4月ですが、1月から役員会議に参加し、最初の経営会議でこう訴えました。 「必ず次はAIマーケティングの時代が来ます。検索や広告に加え、AIとの会話を通じて商品を選ぶ時代になります。今から準備しなければ手遅れになります」 このメッセージを一貫して発信し続け、今日まで粘り強く訴えてきたことが良かったと思っています。 最も重要なタイミングで電通デジタルに参画し、今まさに大きく成長しているさまざまな領域で、AIオプティマイゼーションやAI広告などに取り組んでいますが、「絶対にやらなければまずい」と諦めずに言い続けたことが、実績なのではないかと考えています。 広告はマスからデジタル、そしてソーシャルへと進化し、「自分ごと化」が進んできました。AIの時代にはさらに一歩進み、双方向のコミュニケーションが可能になります。広告と対話しながら購買行動が起こる世界が、確実に訪れると信じていたのです。 生成AIをリリースするプラットフォーマーが、この領域で活用しないはずがないですから、私たちも取り組まない理由はありません。 このように強い信念のもと、全社を巻き込んで推進している背景には、マスメディアに関しては、電通グループがビジネスにおいて大きな成功を収めたものの、デジタルメディアに関しては、その成功ゆえに他のデジタル専業代理店と比較して着手が少し遅れたという事実があると思います。 その中で「次のメディアでは絶対に負けるわけにはいかない」という電通グループ全体の危機感と「次の波には遅れずに挑むべき」という共通認識が生まれました。 推進にあたっては対話型マーケティングへの先行投資も比較的少なく、基礎を固めた上で資産を活用して拡大できる環境が整っていたことも追い風でした。「AIの可能性を信じ抜く」という確信、そして「次こそ必ず勝つ」という企業文化の両輪があったからこそ、電通のAIシフトは力強く前進できたのだと思います。 ハッカソンでの衝撃──若手クリエイターに「完敗」した経験からの学び ──大きな実績を上げるまでにはどのようなチャレンジがあり、それは現職でどう生かされていますか。 正直に言えば、これまでのキャリアは日々がチャレンジの連続で、「特定の大きな賭け」というよりも、継続的な試行錯誤の積み重ねでした。その中でも一番の決断は、「電通グループに入る」と決めたことだと思います。 統合前のデータアーティスト時代には、「上場を目指すべきではないか」という声もありました。しかし、私はAIを開発するだけではなく、それを社会に確実に届ける力こそが重要だと考えていました。AIの世界では「どう作るか」よりも「何を作るか」が決定的に重要になる。その想像力を最も持っているのは、クリエイティブの現場だと感じていたのです。 そう考えるきっかけになったのが、前職でCEOを務めていた時に参加したハッカソンでの経験でした。電通の若手クリエイターのチームに、私は完膚なきまでに打ちのめされたのです。 自分は技術の延長線上で「これができるから、これとこれを組み合わせよう」という発想しかできない一方で、彼は「社会が本当に必要としているものは何か」という観点から発想を始めていました。発想の出発点がまったく違っていることに気付いた瞬間、「こういう人たちと組めば、本当に大きなことができる」と確信しました。 この体験を経て、テクノロジーとクリエイティビティを融合させることを自分の使命にしようと決めました。当時の電通グループは、どちらかといえばクリエイティビティに軸足を置いていましたが、私はその創造力にテクノロジーという武器を掛け合わせることで、まったく新しい価値を生み出せると感じました。 ハッカソンでの経験は、次の方向性を教えてくれた原点です。クリエイティブとテクノロジーの融合こそが、これからの社会を動かす力になる——そう確信して挑み続けてきたことが、現在のAI戦略にも生きています。 「視座を上げるだけでは足りない」──現場を見抜く力が経営を支える ──仕事をする上で心に残っているアドバイスはありますか。 東京大学・松尾研究室に在籍していた頃、当時MITで経営学を教えていた外科医の先生から言われた「視座を高く持て。そして、視座を上げたら視力も良くしなければならない」という言葉が、今でも忘れられません。 高い視点で物事を俯瞰するだけなら誰にでもできる。重要なのは、視座を上げたうえで現場にも立ち、実態を正確に把握し、最適な方法を具体的に提案できることだ——。その教えは、今も仕事の根底にあります。 もう一つ印象に残っているのが、その先生とのやり取りです。「大学どこだ？」と聞かれ、「東京大学です」と答えると、「それはカレッジかい？」と返されました。「University of Tokyoです」と言うと、「ならば自分の専門以外のことも理解しなさい。Universityとは“統合された知”を学ぶ場所なのだから」と諭されたのです。 当時、私は博士課程で医療AIを研究していましたが、先生の言葉は「技術だけを追っていては人を幸せにできない」という意味でした。疫学、歴史、人の感情など——あらゆる文脈をつなげて理解しなければ本質にはたどり着けない。その考えが今も自分の中に根づいています。 この教えは、電通グループのクリエイターに「完敗」した経験とも重なりました。テクノロジーの知識だけでは太刀打ちできず、「人を動かす力」はクリエイティブの中にあると痛感したのです。 先生が伝えたかったのは、「高い視点で世界を見渡しながら、現場の細部まで見通せ」ということでした。自分では視座を高めたつもりでも、実際には専門領域の延長でしか物事を見ていないことがある。だからこそ「University出身者」を名乗るなら、「Universe全体」に目を配れ、という言葉が胸に残っています。 私は今でも若手にこの話を伝え、「視座を上げるだけでなく、視力を鍛えよう」と言い続けています。 社長を経験したことも、この言葉の意味をより深く実感するきっかけになりました。技術者としてだけでなく、営業、経理、法務まで自分で担わなければ会社は成り立たない。売上が立っても入金が遅れれば資金繰りが破綻する——そんな現実に直面し、「広い視野と高い視座を同時に持つ」ことの大切さを身をもって学びました。 アジアの循環を生む「橋渡し役」としてのCAIOの使命 ──CAIOとして、どのようなところにやりがいを感じますか。 「世界をつないでいる」という実感を強く持っています。AI技術においては、今後、国産でグローバルにも通用するLLM（大規模言語モデル）や基盤モデルの開発を進める必要がありますが、現時点では主に海外プラットフォーマーが提供するAIを活用しています。 だからこそ、米国のプラットフォーマーとの関係づくりが極めて重要です。ただ「使わせてください」という立場ではなく、「電通グループがアジアにおける価値創出をどう支援できるか」を提示し、双方にとってプラスとなる関係を築くことが大切だと考えています。電通はアジアに本社を置く世界有数の大型代理店であり、その立場を活かしてアジア全体に良い循環を生み出すことが使命だと思っています。 アジアは今、世界で最も成長している市場です。香港を中心に東京までを半径として円を描けば、その中に世界人口の約半数が含まれ、今後も増え続ける見込みです。生成AIの登場により、生産は必ずしも人口に比例しなくなりましたが、消費は依然として人口規模に大きく左右されます。つまり、人口の多いアジアは間違いなく巨大な市場であり、ここにおける存在感を高めることは、電通グループの競争力に直結します。 そのため、日系企業がアジアで事業を拡大し、アジア域内でクライアント同士の経済循環が生まれるよう支援することが重要です。私たちがこの循環を活性化できてこそ、米国のプラットフォーマーに対して「この地域で技術を活用させてください」と胸を張って提案できる。これは単なる戦略ではなく、原理的に取り組むべきテーマだと考えています。 そして何より、世界がつながり、自分たちの手でアジアという地域を活性化させていく実感を持ちながら働けることに、大きな喜びを感じています。 また、私はdentsu APACのプロダクトコミッティのメンバーとして、電通デジタルが開発したソリューションを日本国内だけでなく、アジア全域へと広げる役割も担っています。CAIOとして、アジア企業の競争力強化に貢献し、地域全体に新しい経済の循環を生み出す——その橋渡し役であることに、大きなやりがいを感じています。 AI時代に欠かせない「いつ、どこで何を使うか」を見極める力 ──CAIOに欠かせないリーダーシップとはどのようなものでしょうか。 少し前であれば、「みんなでAIを使おう」と旗を振る推進力がCAIOに求められていたと思います。しかし今や、AIを活用すること自体は命題です。その前提のもとで重要なのは、「AIをどう使うか」を正確に判断できる力です。 […]
The transplantable skeleton: Why agentic AI infrastructure must survive corporate surgery
Gartner predicts that more than 40% of agentic AI projects will be canceled by 2027. The debate has centered on escalating costs, unclear business value and inadequate risk controls. But having led IT infrastructure through major divestitures and cross-border integrations over the past two decades, I see a more fundamental problem: most agentic infrastructure is […]
Surgen nuevos puestos de TI para abordar la evaluación de la IA
Están emergiendo nuevos perfiles de TI para ayudar a las organizaciones a evaluar con mayor rigor los resultados de la inteligencia artificial (IA) a medida que pasan de proyectos piloto a despliegues a gran escala. Muchas compañías valoran ya crear o contratar equipos dedicados a la evaluación de la IA. Para algunos expertos, estos nuevos […]
The rise of the outcome-orchestrating CIO
Like most IT executives, Kevin Rooney knows exactly how IT initiatives can tick all the boxes and still fall short of business outcome goals. Early in his career, Rooney delivered a technology project on time, on budget, and on spec — and still saw it fail. The electronic signature system his team implemented at an […]
IT certifications take a turn for the practical
IT and tech certifications have long been a cornerstone of the industry, giving employers an easy way to identify skilled professionals, and allowing professionals to demonstrate and validate their IT and tech skillsets to employers. Now there’s an increasing amount of in-demand IT certifications earned through hands-on, skills-based criteria that can help tech workers progress […]
‘Silent’ Google API key change exposed Gemini AI data
Google Cloud API keys, normally used as simple billing identifiers for APIs such as Maps or YouTube, could be scraped from websites to give access to private Gemini AI project data, researchers from Truffle Security recently discovered. According to a Common Crawl scan of websites carried out by the company in November, there were 2,863 […]
What secure digital work looks like next: Omnissa CEO takes the stage at IGEL Now & Next Miami 2026
The future of work isn’t just digital; it’s intelligent, adaptive, and secure by design. That’s the message Omnissa is bringing to Now & Next Miami 2026, where its CEO, Shankar Iyer, will take the main stage to showcase how the company’s platform is redefining what’s possible for secure, frictionless digital work. As the leader behind the industry-leading […]
Trump administration bans Anthropic, seemingly embraces OpenAI
The Trump administration on Friday moved to ban the use of products from artificial intelligence company Anthropic by federal businesses, escalating a high-stakes clash over whether private AI makers can limit how the US military uses their systems. Just hours later, Anthropic rival OpenAI’s CEO, Sam Altman, announced that his company had reached a deal […]
Las migraciones SAP suelen fracasar durante la fase de planificación
La mayoría de las migraciones SAP fracasan antes de que comience la implementación. Esta es la conclusión del informe ‘The State of SAP Migrations’ (El estado de las migraciones SAP) de ISG. La empresa de investigación y asesoramiento tecnológico, que encuestó a más de 200 responsables de la toma de decisiones empresariales y de TI […]
AWU by Salesforce: A shiny new metric that tells CIOs little of value
Every CIO would love a single metric that explains whether their spend on agentic software is paying off and gives them a clean story to tell the board when it’s time to move pilots to production or when renewal rolls around. Salesforce is pitching its new Agentic Work Unit (AWU) metric as a measure that […]
El Hospital Provincial de Castellón convierte la ciberseguridad en seguridad del paciente
La transformación digital del sector sanitario ha abierto una nueva frontera para la atención médica, pero también para los ciberdelincuentes. Hospitales, centros de salud y laboratorios se han convertido en uno de los objetivos prioritarios de los ataques informáticos por una razón evidente: manejan información extremadamente sensible y, además, no pueden permitirse parar. Un incidente […]
One Identity Appoints Michael Henricks as Chief Financial and Operating Officer
One Identity, a trusted leader in identity security, today announced the appointment of Michael Henricks as Chief Financial and Operating Officer. This decision reflects the continued growth of the business and a focus on aligning financial leadership with operational objectives as One Identity scales. “As One Identity accelerates its growth, the addition of a Chief Financial […]
SAP users show pragmatism under pressure
SAP users in German-speaking countries will continue to invest in IT and SAP in 2026 — but more selectively and under greater economic pressure, according to a new study, from the German-speaking SAP User Group (DSAG). DSAG’s Investment Report 2026 found that 38% of the nearly 200 companies surveyed in Germany, Austria, and Switzerland will […]
量子コンピューターとは何か いまさら聞けない基本と「できること／できないこと」
まず「計算」とは何をしているのか 量子コンピューターの話に入る前に、そもそもコンピューターの「計算」とは何かを押さえておくと理解が一気に楽になります。私たちが日常的に使うスマホやPC、そして企業のサーバーは、基本的には「情報を決まった手順で加工し、答えを出す装置」です。入力があり、処理があり、出力がある。この流れを支えているのが、0と1で情報を表すビットと、それを操作する論理回路です。例えば、地図アプリが最短ルートを探すのも、工場の生産計画を作るのも、暗号で通信を守るのも、結局は「大量の候補の中から、条件に合うものを探す」「正しさを検証する」「将来を予測する」といった計算に分解できます。ここで重要なのは、コンピューターが得意な計算と苦手な計算があるという点です。足し算や掛け算はとても速い一方で、候補が爆発的に増えるタイプの問題、つまり「組み合わせ」が増えすぎる問題では、どんなに高性能なコンピューターでも時間が足りなくなってしまいます。量子コンピューターが注目される背景には、この「組み合わせ爆発」や「複雑な相互作用」を含む計算が、産業のさまざまな場所でボトルネックになっている現実があります。ただし、量子コンピューターは万能ではなく、得意分野がはっきりしています。だからこそ、基本を正しく理解しておくことが大切になります。 ビットと量子ビットの違いを直感でつかむ 普通のコンピューターの最小単位はビットで、0か1のどちらかの値を取ります。一方、量子コンピューターの最小単位は量子ビットで、0と1の「どちらでもあるような状態」を作れます。この性質は「重ね合わせ」と呼ばれます。ただし、ここでよくある誤解が生まれます。重ね合わせを「0と1を同時に持つから、すべての答えを同時に計算できる」と説明してしまうと、なんとなくすごそうに見える反面、本質が見えなくなります。量子ビットは確かに0と1の成分を同時に持てますが、最後に読み出すときには、結果は0か1のどちらかとして観測されます。つまり、途中がどれだけ豊かでも、最終的な取り出し方には制約があります。量子計算が力を発揮する鍵は、「重ね合わせそのもの」よりも、重ね合わせた状態同士をうまく干渉させて、欲しい答えの確率を高め、いらない答えの確率を下げる点にあります。水面の波が重なって大きくなったり、打ち消し合って小さくなったりするのに似ています。量子コンピューターは、こうした干渉を計算に利用して、ある種の問題では古典的な方法より効率よく答えに近づけます。さらに、量子には「もつれ」と呼ばれる相関の強い結びつきがあります。複数の量子ビットが独立ではなく、全体として一つの状態を作るように振る舞うため、古典的には表現しづらい構造を扱えます。産業応用で話題になる「分子のふるまいをシミュレーションする」「複雑な最適化を解く」といったテーマでは、この表現力の違いが重要になります。 なぜ速くなるのかは「全部同時に試す」ではない 量子コンピューターが速いと言われるとき、よく「並列に全部試せる」イメージが語られます。しかし現実の量子計算は、単純な総当たりの置き換えではありません。むしろ、総当たりをそのまま量子にしても、最後に観測すると一つの答えしか得られないため、期待ほど速くなりません。量子が速くなるのは、問題の構造を利用して「欲しい情報だけを効率よく取り出せる」場合です。たとえば、巨大な数字を素因数分解する問題では、古典的には計算量が急激に増えていきますが、量子には特定の数学的構造を使って効率を上げられるアルゴリズムが知られています。また、未整列のデータから目的のものを探す検索問題でも、量子なら探索回数を減らせることが知られています。ここで大切なのは、量子コンピューターの価値が「速さ」だけではない点です。速いから偉いという話ではなく、「古典では扱いにくい状態空間を自然に表現できる」ことが価値になる領域があります。例えば、材料や化学の世界では、電子が複雑に相互作用するため、古典計算で正確に追うのが難しい場合があります。量子はその振る舞いを表現するのが得意で、もし実用規模の量子計算ができるようになれば、研究開発の手法そのものが変わる可能性があります。一方で、文章作成、画像編集、会計処理のような一般的な業務を量子で動かす必要は、少なくとも現時点ではほとんどありません。普通のコンピューターはすでに非常に高速で安価であり、量子の特性が意味を持つ問題に絞る方が合理的だからです。 「量子優位」「量子超越」「実用的優位」を区別する ニュースや解説で目にしやすい言葉に、「量子優位」や「量子超越」があります。これらは、量子コンピューターがあるタスクで古典コンピューターより優れた結果を示した、という意味で語られがちです。ただ、ここにも初心者が混乱しやすい落とし穴があります。まず、研究上の到達点として「特定の計算を、古典では現実的な時間でできない形で実行できた」という主張が出ることがあります。これは科学技術としては重要ですが、そのタスクが産業に直結するとは限りません。ベンチマーク的な計算で優位を示しても、実務で解きたい問題が同じとは限らないからです。産業への影響を考えるなら、より重要なのは「実用的優位」です。これは、企業が実際に困っている問題に対して、量子を使うことでコスト、時間、品質、リスクなどの面で意味のある改善が得られる状態を指します。研究の優位と、ビジネスの優位は別物であり、ここを混同すると「すごいニュースが出たのに、現場は何も変わらない」というズレが生まれます。量子コンピューターは今まさに発展途中で、研究のマイルストーンと産業化のマイルストーンが並行して積み上がっている段階です。初心者ほど、この二つを分けて理解すると、情報に振り回されにくくなります。 量子コンピューターが苦手なことと、得意なことの輪郭 量子コンピューターの難しさは、計算原理が不思議だからというより、実用に必要な条件がとても厳しい点にあります。量子ビットは外部の影響を受けやすく、わずかなノイズで状態が崩れます。崩れた状態で計算しても答えは信用できません。だから量子コンピューターでは、精密な制御や、エラーを抑える工夫が欠かせません。この制約があるため、現時点で利用できる量子コンピューターは、できる計算が限られます。できることを誤解なく言うなら、「量子の特性を活かせる可能性がある問題を、現実的な規模に近づけるための研究と検証ができる段階」です。企業が量子を試す場合も、いきなり本番業務を置き換えるというより、将来の価値が見込める領域を見つけ、データやモデルを整え、クラウドなどを通じて試行しながら知見を貯めるという動きが中心になります。それでも得意な方向性は見えてきています。ひとつは、分子や材料のように、自然界の量子現象をそのまま扱いたい領域です。もうひとつは、最適化や探索のように、組み合わせが膨大で、近似でもよいから良い解を早く得たい領域です。そしてもうひとつは、量子を含む新しい計算モデルを使った機械学習やデータ解析です。反対に、一般的なデータベース処理、文書作成、画像のレンダリング、Webサーバーのような用途は、古典計算が成熟しすぎていて、量子が入り込む余地が小さいと考えた方が自然です。量子は「全部を置き換える新型エンジン」ではなく、「一部の難所を突破するための特殊な工具」に近い存在だと捉えると、期待値がちょうどよくなります。 初心者が次に見るべき地図 量子コンピューターを理解するうえで最初に身につけたいのは、神秘性ではなく、得意不得意の切り分けです。量子ビットの重ね合わせやもつれは確かに独特ですが、重要なのは「それがどんな問題の構造に効くのか」「どんな制約があるのか」をセットで覚えることです。量子の話題は、どうしても夢のある言い方が先行します。しかし産業への影響を正しく見通すには、現実的な視点が必要です。量子は一夜にして既存の産業を塗り替えるのではなく、研究開発や意思決定の一部を徐々に変え、ある時点で効く領域がはっきりと立ち上がってくる可能性があります。そのとき備えがある企業とない企業では、差がつきます。次の記事では、量子コンピューターが「なぜ難しいのか」を、ハードウェア方式やエラーの観点からやさしく解説します。量子が今どこまで来ていて、何が壁になっているのかが分かると、ニュースの見方も、投資や学習の優先順位もクリアになります。
Workday sees growth slowing, subscriber commitment shortening
Workday released its first quarterly results since the return of co-founder Aneel Bhusri and it’s fair to say that the markets were not too impressed, the share price falling by about 10%. Its overall results were solid enough: Subscription revenue for the quarter was $2.36 billion, up 16% year on year, and full year subscription […]
Anthropic to US DoD: No compromise on AI ethics
Faced with demands from the US Department of Defense to allow its technology to be used for purposes the company considers unsafe or antidemocratic, Anthropic CEO Dario Amodei’s stance remains firm: “We cannot in good conscience accede to their request,” he wrote in a statement published on the company’s website late Thursday. Anthropic is a […]
New IT roles emerge to tackle AI evaluation
New IT jobs are emerging to help organizations better evaluate AI outputs as they move from AI pilots to full-scale deployments. Many organizations are now considering assembling or hiring AI evaluation teams, with some experts calling these recently created roles an essential safety net for companies rolling out AI tools. The rapid rise of AI […]
Enterprise Spotlight: Data Center Modernization
Claves para dominar la disrupción: los CIO impulsan el negocio gracias a la IA generativa
Que la disrupción es constante y el cambio forma parte del día a día es una realidad cotidiana de muchos CIO, según expuso al arrancar el debate Fernando Muñoz, director de la comunidad de directivos de TI CIO Executive de Foundry España. Para los responsables de TI, esto significa que deben ir más allá de […]
The hidden cost of AI adoption: Why most companies overestimate readiness
Walk into enough leadership meetings and you’ll hear the same story told with different accents: “We need AI.” It shows up in board decks, annual strategy documents and that one slide with a hockey-stick curve that magically turns pilot into profit. And look, I get it. AI is real. The upside is real. But here’s […]
From lab to launch: Structuring ML operations for maximum velocity
Hiring data scientists has become the easy part of the AI equation. Every major enterprise now has a brilliant team of PhDs capable of building sophisticated recommendation engines, churn predictors and propensity models in their local environments. But deploying those models? That is where the ROI goes to die. In my experience leading engineering for […]
IT leaders burnish their reps in big business moments
“There’s never been a better time to be a CIO.” IT leaders who’ve embraced this saying also understand that their role has never been more challenging. Technology has become so interwoven in businesses that CEOs expect more than an IT pro who keeps core applications refreshed and PCs updated. They need strategic partners who can […]
5 revealing stats about career challenges Black IT pros face
Despite data that shows diverse leadership teams make companies 36% more likely to outperform competitors, according to McKinsey, many have continued to ignore DEI in the wake of sweeping rollbacks in 2025. Amazon and Google, for instance, scaled back, or shuttered altogether, programs during the Trump administration’s first two weeks in office, dismantling a raft […]
How we engineered a scalable and performant enterprise AI platform
In the AI era, some long-standing engineering tradeoffs must be revisited. For years, multi-tenant architectures were the engineering defaults. They were a default for a reason as they were proven to be simpler, cheaper and easier to scale without much engineering efforts. This logic makes sense for applications that were built to be deterministic and […]
CISO 650명에게 물었다…스플렁크가 진단한 AI 시대 보안 리더의 과제와 기회
시스코 자회사 스플렁크의 CISO 마이클 패닝은 보도자료를 통해 “CISO의 늘어나는 의무는 상당한 수준의 압박과 개인 차원의 책무를 동반한다”라며 “우리는 이제 단순한 기술관리를 넘어, 리스크와 인재, 그리고 핵심 비즈니스 성과를 좌우하는 디지털 회복탄력성까지 총괄 관리해야 하는 시점에 서 있다”라고 밝혔다. 보고서에 따르면 AI는 에이전틱 AI를 포함해 보안 조직에서 핵심 비즈니스 추진력이자 생산성 향상 수단으로 인식되고 있다. […]
칼럼 | DX를 넘어 지능형 전환으로···AI 에이전트 시대, 기업 가치 확장의 조건
지난 10년간 디지털 트랜스포메이션(DX)은 수작업 중심의 프로세스를 디지털 방식으로 전환하고, 인프라를 클라우드로 이전하며, 애플리케이션을 현대화하고, 고객과 직원 참여를 위한 새로운 채널을 구축하는 데 초점을 맞췄다. 그 결과 업무 처리 주기가 단축되고 운영 투명성이 높아졌으며 비용 절감 같은 가시적인 성과를 거뒀다. 그러나 동시에 한계도 드러냈다. 근본적으로 문제가 있는 프로세스를 단순히 디지털화하는 것만으로는 구조적 문제를 해결할 수 […]
“실패하는 것은 AI가 아니라 데이터” 데이터 준비도가 성패 가른다
AI가 기대만큼 성과를 내지 못한다면 문제는 모델이 아닐 가능성이 크다. 지저분한 데이터, 허술한 거버넌스, 그리고 조용히 성능을 갉아먹는 드리프트가 결과를 망치고 있다는 얘기다. 야구 선수 마리오 멘도사와 AI의 공통점은 ‘20% 성공률’이다. 멘도사의 타율은 ‘멘도사 라인(Mendoza Line)’이라는 말까지 낳았는데, 간신히 용인 가능한 수준의 성과를 뜻하는 단어로 굳어졌다. 산업 전반을 보면 AI 이니셔티브 5개 중 4개가 여전히 […]
ServiceNow plans automation of L1 Service Desk roles, promises more AI ‘specialists’ to come
ServiceNow plans to unleash the first member of its Autonomous Workforce, the Level 1 Service Desk AI specialist, next quarter. The agent will autonomously diagnose and resolve common IT support requests such as password resets, provisioning of software access, and network troubleshooting. It will base its actions on information from enterprise knowledge bases, historical incident […]
Las plataformas de agentes de IA podrían reducir los costes de las licencias SaaS
La sugerencia de Anthropic de que su herramienta Claude Code podría utilizarse para automatizar la modernización de un lenguaje de programación veterano como COBOL —que seis décadas después de su primera implementación sigue siendo una actividad relevante para IBM— provocó el lunes una fuerte reacción en los mercados. La compañía registró una caída del 13,2% […]
It’s not your AI that’s failing. It’s your data
What do baseball’s Mario Mendoza and AI have in common? A 20% success rate. Mendoza’s batting average established the Mendoza Line: shorthand for barely acceptable performance. Across industries, four out of five AI initiatives still fall short of expectations. In all likelihood, it’s typically not the AI that’s failing, but the lack of data readiness. […]
From digital transformation to intelligent transformation
Over the past decade, digital transformation has focused on converting manual processes to digital ones, migrating infrastructure to the cloud, updating applications and creating new channels for customer and employee engagement. These efforts have resulted in tangible benefits such as accelerated cycle times, increased transparency and reduced costs. However, these initiatives have also revealed limitations: […]
The agentic enterprise: Why value streams and capability maps are your new governance control plane
The economic pivot: From creation to execution The enterprise is currently undergoing a seismic pivot from generative AI, which focuses on content creation, to agentic AI, which focuses on goal execution. Unlike their predecessors, these agents possess “structured autonomy”: the ability to perceive contexts, plan actions and execute across systems without constant human intervention. For […]
Anthropic’s claim that AI can quickly refactor COBOL rattles IBM investors
Anthropic’s assertion that its agentic coding tool Claude Code can rapidly refactor legacy COBOL code has unsettled IBM investors, triggering a sell-off in shares, which resulted in the stock registering a 13% drop on Monday — its biggest single-day drop since October 2000. The assertion came in the form of a blog post from Anthropic […]
Using AI to unlock human potential at Liberty Mutual
Liberty Mutual’s approach to gen AI reflects a deeper understanding of enterprise transformation in that the hardest challenges aren’t technical but human. So global CIO Monica Caldas focuses on the central priorities of enterprise leaders: establishing effective AI governance, moving promising pilots into scalable solutions, and empowering employees to confidently adopt new ways of working. […]
What AX can do to deliver cohesion and uniformity to AI agents
The point of agentic AI is for it to act by writing code, running scripts, executing commands, or calling APIs. All of that is more effective if those actions are discoverable, documented, consistent, and designed to be easy for agents to use in the first place. Agents need slightly different information from people. Both benefit […]
How weak talent strategy leaves IT with too much — and not enough — talent
In my work architecting AI transitions for global enterprises, I have identified a recurring systemic failure, a collision between hyper-accelerated output and stagnant governance. IT & Software Services (IT companies) are currently trapped in a talent paradox where they have an oversupply of AI-augmented ‘coding speed,’ yet a critical shortage of ‘architectural safety.’ They have […]
Anthropic targets core business systems with new Claude plug-ins
Anthropic is expanding its push into the enterprise market with a new set of “coworker” plug-ins designed to embed its Claude AI directly into tools used by investment bankers, HR teams, and engineers, signaling a shift from standalone assistants toward AI agents that operate inside core business workflows. In a blog post, the company said […]
AI agents popular for programming — but not much else
AI agents are becoming more common in practice, but their use is still heavily focused on programming, according to new analysis by Anthropic of millions of interactions between humans and AI agents, where researchers studied how tools like Claude Code and public API solutions are used in real-world environments. According to the report, software development […]
El CIO de dos empresas: la ideal y la real
El 28 de agosto de 2023, festivo en parte del Reino Unido y uno de los días más intensos del tráfico aéreo del verano, alrededor de 1.500 vuelos fueron cancelados. Aeropuertos colapsados, tripulaciones y aviones fuera de posición, pasajeros atrapados en conexiones imposibles por Europa, y un sector entero exigiendo respuestas. Aerolíneas como Ryanair elevaron […]
Sendmarc Releases DMARCbis Fireside Chat Featuring Co-Editor Todd Herr
In a recent DMARCbis fireside chat, email authentication leaders discussed upcoming DMARC changes and how teams can plan for 2026. Sendmarc has released a new fireside chat featuring Todd Herr, Principal Solutions Architect at GreenArrow Email and co-editor of DMARCbis, on the upcoming update to DMARC (Domain-based Message Authentication, Reporting, and Conformance). Led by Dan […]
Why Model Context Protocol is suddenly on every executive agenda
Technology leaders are used to watching new standards emerge quietly and then disappear into the plumbing of enterprise IT. But Model Context Protocol (MCP) is following a different trajectory. Over the past year, it has moved from an obscure technical concept into the center of conversations about agentic AI, governance, and security risk, and it’s […]
A cloud-smart strategy for modernizing mission-critical workloads
Cloud adoption has fundamentally changed how enterprises build and deliver technology. For much of the past decade, cloud strategy was framed around a simple mandate: move fast and move to the cloud. That approach helped organizations modernize development practices and accelerate innovation. But in my experience working with mission-critical systems, I’ve seen that applying the […]
Unlocking the ROI of AI: How enterprises can move from experimentation to execution
Despite the buzz surrounding AI, many organizations struggle to move beyond experimentation and pilot programs to fully scale AI across their enterprises. According to recent industry research conducted by EXL, while 96% of organizations believe scaling their AI initiatives over the next year is very important, companies have successfully integrated AI into less than half […]
Why training budgets are now strategic weapons
Remember when training meant scheduling a conference room, ordering catering, and hoping people would stay awake through PowerPoint slides? Those days are gone. The pandemic didn’t just force us online — it exposed something we suspected but couldn’t prove: our workforce’s skills were decaying faster than any annual training cycle could fix. What replaced that […]
The end of AI as an experiment: Designing for what comes next in 2026
After years of building AI-native companies and partnering with Fortune 500 teams through large-scale technology transformations, I’ve watched AI follow a familiar, deceptive path. It starts as a spark of an idea. Then a pilot. Then, almost without ceremony, it becomes part of the machinery that keeps the business running. This transition is no longer […]
Key strategic decisions for your AI-ready data center
The infrastructure demands of modern data centers are undergoing a fundamental shift. As organizations deploy increasingly complex AI/ML models, high-performance computing clusters and real-time analytics platforms, traditional scale-up architectures have reached their limits. For CIOs, CTOs and data center managers, the question is no longer whether to adopt scale-out networking, but how to build it […]
Reduce downtime, improve efficiency, and kick-start automation with the power of AI
Building systems downtime rarely starts where it is first detected—a minor failure can begin far upstream from where it’s revealed. For example, an HVAC power anomaly can degrade cooling, which then cascades into compute throttling and SLA risk. The good news is that facilities operators can be immediately notified of even the most minor of […]
How to get AI democratization right
One primary IT objective is to reduce the complexity of using technology to empower business teams to continuously improve operations. In doing so, CIOs help departments become more customer-focused, efficient, and data-driven by leveraging their expertise to define their technical operations, often without IT’s direct involvement. This democratization of technology and data now extends to […]
Stop managing projects. Start allocating capital
When was the last time you killed a “green” project? If the answer is “never,” you are likely still managing projects. If the answer is “last quarter, because we found a 3x better use for that capital,” then you are allocating capital. That distinction isn’t just semantic, it’s the gap between being a cost center […]
SAP migrations often fail during planning phase
Most SAP migrations fail before implementation begins. This is the conclusion of the “The State of SAP Migrations” from ISG. The technology research and advisory firm, which surveyed more than 200 business and IT decision-makers from large, international companies with over 1,000 employees, found that less than one in five companies (18%) implement new SAP processes and […]
6 strategies for accelerating IT modernization
Modernization remains a priority for CIOs, with IT executives saying that legacy systems and outdated infrastructure stymie AI adoption, innovation, and ultimately business growth. Indeed, CIOs cite modernization as a key component of their transformation work, which dominates the agenda of most IT leaders — some 77%, according to CIO.com’s 2025 State of the CIO […]
4 tips to help the new innovator’s struggle with AI and traditional code
What most people thought was going to be another year of agentic AI is quickly turning into a more practical focus on simultaneously dealing with probabilistic (AI/ML-driven) and deterministic (traditional rule-based) code. Not a portfolio of both, but a growing number of hybrid applications that need to carefully and skillfully integrate the best of both […]
Does using AI in QA testing increase risk for software companies?
If you want a signal of just how widespread AI has become in software development, consider this: Vibe coding was named Collins Dictionary’s Word of the Year for 2025. The term describes developers quickly prototyping apps using AI tools with minimal planning or structure — a trend that captures the current mood of experimentation with […]
Inside Jack Henry’s bold-but-balanced AI revolution
Figuring out how AI fits into enterprises can feel like a full-time job in itself. No surprise then that 72% of CEOs are the main decision makers on AI–double from a year ago, according to recent Boston Consulting Group research. At Jack Henry, the honor of leading AI strategy falls to Chief Data Officer Keith […]
Why CIOs need analytics capability to scale AI
AI is accelerating analytics at unprecedented speed. But organizations that mistake AI adoption for analytics capability development are discovering that technology alone does not scale into value. For CIOs, the real differentiator is not AI sophistication, but the strength of the analytics capability that governs how AI is embedded into purposeful decision-making. AI as the […]
SAP Emarsys is dead, long live SAP Engagement Cloud
SAP has changed the name of its SAP Emarsys customer experience offering to SAP Engagement Cloud, signalling — at last — its commitment to integrating it into the core of its enterprise infrastructure. The capabilities of SAP Emarsys will remain available as part of SAP Engagement Cloud, and SAP will add further enhancements. It’s also […]
Workers, bosses, disagree on whether AI will create jobs
Senior executives see AI adoption leading to job cuts, while workers say it will increase employment, according to a new survey published by the US National Bureau of Economic Research. Amid so much speculation about the impact of the new technology, NBER’s study is tantalizingly titled “Firm data on AI” — but the data, which […]
AWS adds Design-first and Bugfix workflows to Kiro
AWS is recognizing that most developers don’t work the way Kiro, its Visual Studio Code–based agentic IDE, forces them too — so it’s adding two new software development workflows to Kiro that meet developers where they are: working on existing projects, fixing bugs. Kiro started out with a vision of helping developers through a process […]
3 hidden risks of moving VDI to the cloud and how organisations avoid them
For many UK organisations, the move from on-premises VDI to the cloud feels inevitable. The drivers are well understood: cost pressure, ageing infrastructure, hybrid work, and the need for greater agility. Yet for all its promise, cloud migration still triggers hesitation, especially among risk-averse IT leaders responsible for security, performance, and continuity. That caution is […]
IT automation as a strategic advantage
Across UK organisations, the pressure on IT teams is no longer abstract. Skilled resources are limited, recruitment is slow, and experienced engineers are increasingly stretched across security, operations, and transformation initiatives at the same time. Yet expectations on IT have continued to increase. In this environment, time has become one of the most valuable assets […]
When cloud-only isn’t realistic: why hybrid desktop strategies are back
For many UK IT leaders, “cloud-only” desktop strategies sounded like the inevitable destination just a few years ago. Azure Virtual Desktop (AVD), Windows 365, and other DaaS platforms promised simplified management, lower CAPEX, and agile access for users everywhere. But in the real world, a pure cloud-only model isn’t always achievable… at least not overnight. […]
Future-proofing virtual desktops: what IT leaders need to plan for now
If the past few years have taught IT leaders anything, it’s that stability is no longer the default state. Work patterns shift quickly. Security threats evolve constantly. Business priorities change mid-year, not mid-decade. Against that backdrop, many organisations are re-examining a question that once felt settled: how future-ready is our desktop strategy, really? Future-proofing means […]
Cloud DaaS vs on-premises VDI: why the TCO conversation has finally changed
For a long time, the total cost of ownership (TCO) debate between cloud desktops and on-premises VDI felt unresolved. On paper, on-premises environments looked cheaper once the infrastructure was “paid for.” Cloud DaaS promised flexibility, but sceptics questioned whether that flexibility justified ongoing consumption costs. That conversation has shifted decisively. Rising infrastructure costs, licensing complexity, […]
The modern desktop reset: why UK IT leaders are rethinking end-user computing
For years, end-user computing (EUC) strategy felt like a balancing act between two imperfect options: continue extending on-premises desktops and legacy VDI, or commit to a cloud initiative that promised long-term value but short-term complexity. In 2026, that middle ground is disappearing. The desktop is being reset—not because IT leaders are chasing the next trend, […]