インターネットの黎明期から、ホスティング事業の立ち上げや、インフラ・セキュリティのプロジェクトに携わってきました。現在は、AWS・Azure へのクラウド移行の支援と、業務アプリケーションの要件定義から実装までを担っています。
主に書いている分野
- インフラ・セキュリティ
- クラウド移行
- 業務システムとAIの要件定義から実装
- M&Aの前後のシステム
AUTHOR
石田 誠
フロレンティナ 取締役CTO
石田 誠のコラム（15本）
2026.10.21
Webとシステム開発執筆：石田 誠
Webシステムのセキュリティ対策の基本
Webシステムのセキュリティは、つくるときに脆弱性を作り込まない対策、公開の前の脆弱性診断、動かし続ける間の更新・多要素認証・WAF・バックアップ・ログの3つの段階で考えます。IPAとOWASPの資料をもとに基本を整理します。
2026.10.21
開発の発注と契約執筆：石田 誠
システム開発の見積もりは、どこを見ればよいか
システム開発の見積もりは、合計の金額より先に、工数の内訳・前提条件・範囲外・リスクの見込み・保守の費用を読むと、中身と比べ方が見えてきます。相見積もりで条件をそろえて比べる方法もあわせて説明します。
2026.10.21
Webとシステム開発執筆：石田 誠
業務システムはSaaSで足りるか、個別に開発するか
業務システムをSaaSで済ませるか、個別に開発するかは、業務の独自性、ほかのシステムとの連携、費用の総額、ベンダーロックイン、データの扱いの5つの観点で判断します。両方を組み合わせる形もあわせて説明します。
2026.10.21
導入の進め方執筆：石田 誠
AIの試し（PoC）で終わらせないために
AIの試し（PoC）が本番の利用につながらない原因は、目的、評価の基準、データ、運用の担い手のどこかがあいまいなまま始めることにあります。始める前に本番に進む条件を決めておく進め方を説明します。
2026.10.21
経営とDX執筆：石田 誠
買収の後のシステム統合（PMI）をどう進めるか
買収の後のシステム統合は、業務ごとに「統合」「併存」「移行」のどれを選ぶかを決め、アカウントと権限、会計、人事、顧客データの順に、止めてはいけない業務を守りながら進めます。選び方と順番の考え方を説明します。
2026.10.21
経営とDX執筆：石田 誠
M&Aの前に整えておきたい、データとシステムのこと
会社の譲渡や買収を考え始めたら、システムの一覧、契約とライセンス、データの所在、属人化の4つを整理しておくと、調査への対応が進めやすくなり、統合の見通しも立てやすくなります。整え方の順番と、確かめる点を説明します。
2026.10.21
経営とDX執筆：石田 誠
ITデューデリジェンスでは何を見るのか
ITデューデリジェンスは、買収の前に対象の会社のシステムを調べ、事業を続けるうえでのリスクと、買収の後にかかる費用を見積もる調査です。システム構成、契約とライセンス、セキュリティ、技術的負債、人材と体制、統合の費用の6つの観点を説明します。
2026.10.21
Webとシステム開発執筆：石田 誠
クラウド（AWS・Azure・Google Cloud）の選び方
AWS・Microsoft Azure・Google Cloudのどれを選ぶかは、優劣ではなく、社内の既存の環境、使いたい機能、費用の見積もり、運用の体制、データの置き場所の5つの観点で決めます。比べ方と、決める前の確かめ方を説明します。
2026.10.21
Webとシステム開発執筆：石田 誠
いまの基幹システム・SaaSとAIをつなぐ方法
いまの基幹システムやSaaSにAIをつなぐ方法には、API、ファイル連携、iPaaS、RPAがあります。それぞれの向き不向きと、権限とログの設計、読み取りから書き込みへ段階的に広げる進め方を説明します。
2025.08.31
経営とDX執筆：石田 誠
AIは経営参謀になれるか：データにもとづく経営とAIの役割分担
AIは、データの整理や予測、選択肢の比較で経営を支える参謀役になれますが、目的を決め、判断し、責任を負うのは人です。データにもとづく経営での役割の分け方と、始めるための準備を説明します。
2025.08.22
AIの技術執筆：石田 誠
小さな言語モデル（SLM）とは？業務での使いどころ
小さな言語モデル（SLM）とは、パラメータの数を抑えた言語モデルです。大きなモデルとの違い、向いている業務、導入の手順を、費用・応答の速さ・データの扱いの観点で説明します。
2025.08.21
AIの基礎知識執筆：石田 誠
機械学習とディープラーニングの違いと、業務での使い分け
ディープラーニングは機械学習の一つです。大きな違いは、判断の手がかり（特徴量）を人が決めるか、モデルがデータから見つけるかにあります。違いを表で比べ、業務でどちらを選ぶかの考え方をまとめます。
2025.08.21
AIの技術執筆：石田 誠
ローカルLLMとは？社内で動かすメリットと注意点
ローカルLLMとは、自社のPCやサーバーの中で動かす大規模言語モデルです。データを社外に出さずに使える利点と、PCの性能・運用・ライセンスの注意点を、導入を考える方向けに整理します。
2025.08.20
AIの技術執筆：石田 誠
AIエージェントとは？業務での使いどころと注意点
AIエージェントとは、目的を受けて手順を考え、ツールを使って作業を進めるAIです。チャットボットとの違い、業務での使いどころ、権限の絞り方や人の確認の入れ方などの注意点を説明します。
2025.08.18
AIの技術執筆：石田 誠
Google Cloud でつくるチャットボット：構成の考え方
Google Cloud で生成AIのチャットボットをつくるときの構成を、データ・検索・生成・つなぎ込み・運用の5つに分けて説明します。2026年10月時点のサービス名で、どこに何を使うかの考え方を整理します。