API記述言語「TypeSpec」の長所と短所の解説を通して、どのような開発者やプロジェクトに適しているのかを探る。TypeSpecをスムーズに利用開始するためのセットアップ手順も解説する。
「C」「C++」に代わる新たな定番となる可能性があるプログラミング言語が「Zig」だ。従来言語ではなく、Zigを学ぶべき理由とは何か。Zigのメリットを5つの観点から解説する。
幅広い業界でAI技術を活用する取り組みが進んでいる。AIプロジェクトにおいて、プログラミング言語の選択がなぜ重要なのかを解説する。
通信大手BTは、同社にいる1200人の開発者向けに「Amazon Q Developer」を導入した。ハルシネーションをはじめとする懸念がある中で、ツールを安心して使うために、どのような工夫を取り入れたのか。
通信大手BTは、同社の開発者約1200人向けに「Amazon Q Developer」を導入した。導入の成果や、開発者の生産性を高める上で欠かせなかったことについて解説する。
生成AIの台頭により、非エンジニアが開発に参加する「市民開発」への期待が高まっている。一方で、「誰でもコーディングできる」という考えに注意を促す専門家もいる。その理由とは。
生成AIの台頭によって、非技術者にとっての開発のハードルは下がりつつある。しかし、こうした市民開発には幾つかの問題がある。注意したい“3つの落とし穴”を紹介する。
「RPA」は業務効率を改善するために活用できる手法だが、必ずしもRPAによる効率化が成功するとは限らない。RPAの取り組みが無意味になってしまうのはなぜなのか。
コーディング支援ツールはAI技術を活用することで、どのように進化してきたのか。「コード補完」「ローコード」「静的解析」などとの違いを踏まえて解説する。
業務効率化の手法の一つであるRPAを活用しても、「期待通りの成果が得られない」という事態に陥ることは珍しくない。RPAが役に立たなくなってしまう原因はどこにあるのか。
組織の規模にかかわらず、開発業務に欠かせない存在となりつつある「生成AI」。一方で開発者には、このような状況を歓迎できない理由がある。生成AIが開発にもたらす変化と併せて解説する。
開発業務における生成AIの活用が進んでいる。開発者が評価するAIツールにはどのような特徴や機能があるのか。AI時代の開発者に求められるスキルと併せて解説する。
開発分野における生成AI導入が広がっている。生成AIツールを使うことで開発が効率化することが期待できる一方で、開発者がそれを素直に喜べない事情もある。どういうことなのか。
生成AIツールの「ChatGPT」をソフトウェアテストに活用する場合には、幾つかの注意点がある。それは何なのか。対処方法はあるのか。専門家の見解を基に、これらを探る。
「ChatGPT」などの生成AIは、ソフトウェア開発における一部の業務を代行できる。これはエンジニアの助けになる一方で、「AIが人の仕事を奪う」という不安を生む。その見方が正しいかどうかをChatGPTに聞いた。
OpenAIの「ChatGPT」をはじめとするジェネレーティブAIの台頭は、アプリケーション開発に変化を促す。こうした中で開発者が成功し続けるためには、新たなスキルが必要になると専門家は述べる。それは何なのか。
プログラミング言語を「コンパイル言語」「インタープリタ言語」に分けて整理することがある。両者は何が違うのか。まずはコンパイル言語の特徴やメリット、デメリットを説明する。
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