「DevOps」実現を阻む要因とは？ SCSK×レッドハット×Dynatraceが特別鼎談
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[1]今週のホットトピック！
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こんにちは、EnterpriseZine編集部です。
今週のおすすめ記事はこちら！
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◆【特別鼎談】“開発と運用の壁”を越えた「DevOps」はなぜ実現できないのか
ツール導入の先を考える
https://enterprisezine.jp/article/detail/19119?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
ITインフラにおいて、Kubernetesをはじめとしたコンテナを導入する組織は
増えています。
とはいえ、開発サイクルが速くなり“開発チームのアジャイル化”に
つながったとしても、運用チームとの連携にまで踏み込んだ
「DevOps」の実現ができるとは限りません。
今回は、クラウドネイティブなプラットフォームを提供するレッドハット、
DevOps環境で重要なオブザーバビリティ（可観測性）AIOps分野のリーダーと
評価されるDynatrace、それらプラットフォームやソリューションを組み合わせて
組織を支援するSCSKの3社を招き、「DevOpsがなぜ進まないのか」について
徹底討論してもらいました。
日本企業のDevOpsに臨む姿勢や運用高度化の現状、
その課題と解決策などを、ぜひ記事でご確認ください。
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[2]新着記事：7本（2024-02-20～2024-02-27）
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◆齊藤愼仁氏が斬る“大手情シス”の実態──必要なのは情シスの「成功体験」が
生み出す企業変革の好循環
酒井 真弓［著］ 関口 達朗［写］ 竹村 美沙希（編集部）［聞］
クラウド、DX、生成AI……新たな潮流が生まれるたびに飲み込まれる情報
システム部門。企業にとって「求められる情シス」になるために今必要なことは
何か。「真の企業価値は情報システムで決まる」と説き、情報システム部門への
コンサルティングを行うクラウドネイティブのCEOを務め、文部科学省の最高情報
セキュリティアドバイザーとしても活動している齊藤愼仁氏に“情シスの極意”を
訊いた。
https://enterprisezine.jp/article/detail/19209?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
◆生成AIで多種多様な「社内データ」を活用するには？データサイエンティストの
手を煩わせない手法を解説
井上 耕平［著］ 脇 昌弘［著］
本記事では、昨今の生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化と普及が進む現状
を踏まえ、自社でのAI活用を一歩進めるための運用視点とそのインフラを解説
します。企業で生成AIの活用や投資が増加することは様々な調査で予測されて
いますが、自社のユースケースに沿った活用を考える場合、社内のデータをどの
ように運用するかが重要です。活用したいデータを5W1Hの観点で整理してみると、
様々な性質を持っていることが分かるでしょう。そうした多様なデータの効率的な
運用を手助けするのが、データパイプラインという概念やDataOpsという手法
です。前編では、データパイプラインやDataOpsが企業のAI活用をどのように
加速させるかについて紹介します。
https://enterprisezine.jp/article/detail/19207?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
◆AIは設計をどう変えるのか？ ダッソー・システムズは「変革」を示唆、
米ダラスで25回目のイベント開催
末岡 洋子［著］ 岡本 拓也（編集部）［編］
AIがあらゆるものに影響を与えている。ものづくりので欠かせない「設計」も
例外ではない。三次元CAD「SOLIDWORKS」を持つダッソー・システムズ
（Dassault Systèmes）は、米国ダラスで年次イベント「3DEXPERIENCE
World 2024」を開催。AIとクラウドにより、設計の現場が大きく変わることを
示してみせた。
https://enterprisezine.jp/article/detail/19233?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
◆【特別鼎談】“開発と運用の壁”を越えた「DevOps」はなぜ実現できないのか
ツール導入の先を考える
谷川 耕一［著］ 丸毛透［写］ EnterpriseZine編集部［編］
ITインフラにおいて、Kubernetesをはじめとしたコンテナを導入する組織は
増えている。とはいえ、開発サイクルが速くなり“開発チームのアジャイル化”に
つながったとしても、運用チームとの連携にまで踏み込んだ「DevOps」の実現が
できるとは限らない。そこで今回は、DevOpsを実現するためのクラウド
ネイティブなプラットフォームを提供するレッドハット、DevOps環境で重要な
オブザーバビリティ（可観測性）AIOps分野のリーダーと市場から評価される
Dynatrace、それらプラットフォームやソリューションを組み合わせて組織の課題
解決を提案し、運用の高度化を支援するSCSKの3社を招き、日本企業のDevOpsに
臨む姿勢や運用高度化の現状、その課題と解決策について話を聞いた。
https://enterprisezine.jp/article/detail/19119?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
◆プロジェクトマネジメントは「球拾い」 PM歴23年の橋本氏が実践する
“価値ある”IT投資へ導く術とは
加山 恵美［著］ 北浦 汐見［写］ 竹村 美沙希（編集部）［聞］
IT業界でキャリアを積んで24年、そのうちプロジェクトマネージャー（PM）を
担ったのは23年と、経歴のほとんどをPMとして務めてきたパラダイスウェア
代表取締役 橋本将功氏。AIなどの新しい技術が生まれる中、プロジェクトを成功
させるためにPMには何が必要なのか、どのように交渉を進めていけばいいのか
など、PMの極意を訊いた。
https://enterprisezine.jp/article/detail/19177?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
◆2024年の「生成AI」活用の成否は“検索”にあり キーワードは
検索エンジン×生成AI
加山 恵美［著］ 丸毛透［写］ EnterpriseZine編集部［編］
対話型の生成AIが登場し、知りたいことはAIが簡潔に回答してくれるように
なった。このまま既存の検索エンジンを置き換えていくという懸念もある一方、
実は相互補完することで検索精度を高めることができるというのが
「Elasticsearch」を提供するElasticだ。
https://enterprisezine.jp/article/detail/19145?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
◆「他社データ基盤では物足りない」なぜSnowflakeを最後に選んだ？
フライウィール前田氏の視点
森 英信［著］ EnterpriseZine編集部［編］
「データを人々のエネルギーに」をミッションとし、データおよび人工知能を
活用したソリューションの開発・提供などを手掛けるフライウィール。同社が提供
するデータ活用プラットフォーム「Conata（コナタ）」は、企業内に点在する
様々なデータを集約し、計測や予測、検索、レコメンドなどが可能。そのデータ
基盤にSnowflakeを採用していることから、Snowflake主催「DATA DRIVERS AWARDS
2023」にともない、「Powered by Snowflake」を受賞した。今回は、なぜ多くの
選択肢がある中でSnowflakeを採用したのか。同社の展望とあわせて
Director of Engineering, Infraを務める前田達志氏に訊いた。
https://enterprisezine.jp/article/detail/18510?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
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[3]人気記事ランキング（2024-02-20～2024-02-26）
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＜記事＞
●1位 プロジェクトマネジメントは「球拾い」 PM歴23年の橋本氏が実践する
“価値ある”IT投資へ導く術とは
https://enterprisezine.jp/article/detail/19177?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
●2位 KDDIグループの「データ民主化」をけん引する竹澤浩氏──データ活用への
熱意、原点は営業時代に
https://enterprisezine.jp/article/detail/18413?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
●3位 「他社データ基盤では物足りない」なぜSnowflakeを最後に選んだ？
フライウィール前田氏の視点
https://enterprisezine.jp/article/detail/18510?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
●4位 脅威とレベルが増し続けるDDoS攻撃──最新の傾向と、いま再考すべき予防
策の要点とは
https://enterprisezine.jp/article/detail/19230?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
●5位 2024年の「生成AI」活用の成否は“検索”にあり
キーワードは検索エンジン×生成AI
https://enterprisezine.jp/article/detail/19145?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
＜ニュース＞
●1位 ENEOS、デジタル戦略実現に向けてシステム基盤に「RISE with SAP」を採用
https://enterprisezine.jp/news/detail/19243?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
●2位 NTT、IOWN技術によりAI分析の遅延時間を最大60％削減 NVIDIAや富士通ら
が協力
https://enterprisezine.jp/news/detail/19255?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
●3位 熊谷組、「Prisma Access」導入でセキュリティを強化 通信品質の改善も
https://enterprisezine.jp/news/detail/19251?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
●4位 ガートナー、2029年までにITコンサルへの委託業務の30％がAIで行える
ようになるとの見解を発表
https://enterprisezine.jp/news/detail/19218?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
●5位 45％の金融機関が既に生成AIを技術スタックに組み込んでいると回答
──NTTデータグループ調査
https://enterprisezine.jp/news/detail/19263?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
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今週のおすすめ記事はこちら！
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◆【特別鼎談】“開発と運用の壁”を越えた「DevOps」はなぜ実現できないのか
ツール導入の先を考える
https://enterprisezine.jp/article/detail/19119?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
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ITインフラにおいて、Kubernetesをはじめとしたコンテナを導入する組織は
増えています。
とはいえ、開発サイクルが速くなり“開発チームのアジャイル化”に
つながったとしても、運用チームとの連携にまで踏み込んだ
「DevOps」の実現ができるとは限りません。
今回は、クラウドネイティブなプラットフォームを提供するレッドハット、
DevOps環境で重要なオブザーバビリティ（可観測性）AIOps分野のリーダーと
評価されるDynatrace、それらプラットフォームやソリューションを組み合わせて
組織を支援するSCSKの3社を招き、「DevOpsがなぜ進まないのか」について
徹底討論してもらいました。
日本企業のDevOpsに臨む姿勢や運用高度化の現状、
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⇒ https://enterprisezine.jp/article/corner/599
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[2]新着記事：7本（2024-02-20～2024-02-27）
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◆齊藤愼仁氏が斬る“大手情シス”の実態──必要なのは情シスの「成功体験」が
生み出す企業変革の好循環
酒井 真弓［著］ 関口 達朗［写］ 竹村 美沙希（編集部）［聞］
クラウド、DX、生成AI……新たな潮流が生まれるたびに飲み込まれる情報
システム部門。企業にとって「求められる情シス」になるために今必要なことは
何か。「真の企業価値は情報システムで決まる」と説き、情報システム部門への
コンサルティングを行うクラウドネイティブのCEOを務め、文部科学省の最高情報
セキュリティアドバイザーとしても活動している齊藤愼仁氏に“情シスの極意”を
訊いた。
https://enterprisezine.jp/article/detail/19209?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
◆生成AIで多種多様な「社内データ」を活用するには？データサイエンティストの
手を煩わせない手法を解説
井上 耕平［著］ 脇 昌弘［著］
本記事では、昨今の生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化と普及が進む現状
を踏まえ、自社でのAI活用を一歩進めるための運用視点とそのインフラを解説
します。企業で生成AIの活用や投資が増加することは様々な調査で予測されて
いますが、自社のユースケースに沿った活用を考える場合、社内のデータをどの
ように運用するかが重要です。活用したいデータを5W1Hの観点で整理してみると、
様々な性質を持っていることが分かるでしょう。そうした多様なデータの効率的な
運用を手助けするのが、データパイプラインという概念やDataOpsという手法
です。前編では、データパイプラインやDataOpsが企業のAI活用をどのように
加速させるかについて紹介します。
https://enterprisezine.jp/article/detail/19207?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
◆AIは設計をどう変えるのか？ ダッソー・システムズは「変革」を示唆、
米ダラスで25回目のイベント開催
末岡 洋子［著］ 岡本 拓也（編集部）［編］
AIがあらゆるものに影響を与えている。ものづくりので欠かせない「設計」も
例外ではない。三次元CAD「SOLIDWORKS」を持つダッソー・システムズ
（Dassault Systèmes）は、米国ダラスで年次イベント「3DEXPERIENCE
World 2024」を開催。AIとクラウドにより、設計の現場が大きく変わることを
示してみせた。
https://enterprisezine.jp/article/detail/19233?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
◆【特別鼎談】“開発と運用の壁”を越えた「DevOps」はなぜ実現できないのか
ツール導入の先を考える
谷川 耕一［著］ 丸毛透［写］ EnterpriseZine編集部［編］
ITインフラにおいて、Kubernetesをはじめとしたコンテナを導入する組織は
増えている。とはいえ、開発サイクルが速くなり“開発チームのアジャイル化”に
つながったとしても、運用チームとの連携にまで踏み込んだ「DevOps」の実現が
できるとは限らない。そこで今回は、DevOpsを実現するためのクラウド
ネイティブなプラットフォームを提供するレッドハット、DevOps環境で重要な
オブザーバビリティ（可観測性）AIOps分野のリーダーと市場から評価される
Dynatrace、それらプラットフォームやソリューションを組み合わせて組織の課題
解決を提案し、運用の高度化を支援するSCSKの3社を招き、日本企業のDevOpsに
臨む姿勢や運用高度化の現状、その課題と解決策について話を聞いた。
https://enterprisezine.jp/article/detail/19119?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
◆プロジェクトマネジメントは「球拾い」 PM歴23年の橋本氏が実践する
“価値ある”IT投資へ導く術とは
加山 恵美［著］ 北浦 汐見［写］ 竹村 美沙希（編集部）［聞］
IT業界でキャリアを積んで24年、そのうちプロジェクトマネージャー（PM）を
担ったのは23年と、経歴のほとんどをPMとして務めてきたパラダイスウェア
代表取締役 橋本将功氏。AIなどの新しい技術が生まれる中、プロジェクトを成功
させるためにPMには何が必要なのか、どのように交渉を進めていけばいいのか
など、PMの極意を訊いた。
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◆2024年の「生成AI」活用の成否は“検索”にあり キーワードは
検索エンジン×生成AI
加山 恵美［著］ 丸毛透［写］ EnterpriseZine編集部［編］
対話型の生成AIが登場し、知りたいことはAIが簡潔に回答してくれるように
なった。このまま既存の検索エンジンを置き換えていくという懸念もある一方、
実は相互補完することで検索精度を高めることができるというのが
「Elasticsearch」を提供するElasticだ。
https://enterprisezine.jp/article/detail/19145?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
◆「他社データ基盤では物足りない」なぜSnowflakeを最後に選んだ？
フライウィール前田氏の視点
森 英信［著］ EnterpriseZine編集部［編］
「データを人々のエネルギーに」をミッションとし、データおよび人工知能を
活用したソリューションの開発・提供などを手掛けるフライウィール。同社が提供
するデータ活用プラットフォーム「Conata（コナタ）」は、企業内に点在する
様々なデータを集約し、計測や予測、検索、レコメンドなどが可能。そのデータ
基盤にSnowflakeを採用していることから、Snowflake主催「DATA DRIVERS AWARDS
2023」にともない、「Powered by Snowflake」を受賞した。今回は、なぜ多くの
選択肢がある中でSnowflakeを採用したのか。同社の展望とあわせて
Director of Engineering, Infraを務める前田達志氏に訊いた。
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[3]人気記事ランキング（2024-02-20～2024-02-26）
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●1位 プロジェクトマネジメントは「球拾い」 PM歴23年の橋本氏が実践する
“価値ある”IT投資へ導く術とは
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●2位 KDDIグループの「データ民主化」をけん引する竹澤浩氏──データ活用への
熱意、原点は営業時代に
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●3位 「他社データ基盤では物足りない」なぜSnowflakeを最後に選んだ？
フライウィール前田氏の視点
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●4位 脅威とレベルが増し続けるDDoS攻撃──最新の傾向と、いま再考すべき予防
策の要点とは
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●5位 2024年の「生成AI」活用の成否は“検索”にあり
キーワードは検索エンジン×生成AI
https://enterprisezine.jp/article/detail/19145?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
＜ニュース＞
●1位 ENEOS、デジタル戦略実現に向けてシステム基盤に「RISE with SAP」を採用
https://enterprisezine.jp/news/detail/19243?utm_source=enterprisezine_regular_20240227&utm_medium=email
●2位 NTT、IOWN技術によりAI分析の遅延時間を最大60％削減 NVIDIAや富士通ら
が協力
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●4位 ガートナー、2029年までにITコンサルへの委託業務の30％がAIで行える
ようになるとの見解を発表
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●5位 45％の金融機関が既に生成AIを技術スタックに組み込んでいると回答
──NTTデータグループ調査
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