一部の「Linux」ディストリビューションが標準搭載する「Nano」は、「Vim」よりも扱いやすい。クラウドサービスやVMの管理で必要となる設定ファイルの編集を、Nanoで実行するために知っておくべき基礎知識と使い方とは。
主要な設定ファイル形式であるTOMLとINIは、それぞれに固有の長所と制約がある。どちらを選ぶべきかを見極めるために、両者の長所と短所を比較する。
生成AIを活用すれば、XRやデジタルツインの開発を迅速化したり、コストを抑制したりできる可能性があるが、懸念点も付きまとう。どのような懸念があるのか。
デジタルツインとAI技術を別々に使用するのではなく、両者を組み合わせることで、相乗効果が生まれる可能性があるとコンサルティング会社McKinseyは主張する。どのような効果があるのか。
Oracleの方針転換によって「Java」の料金が増えたことを受け、企業は代替製品への移行を検討し始めている。移行が加速する背景と、移行がスムーズに進みづらい要因を解説する。
AIツールの開発に取り組むスタートアップは、どのような戦略を用いて競争力を高めるべきなのか。米国で開催されたAWSの年次イベント「AWS re:Invent」で、その最前線を探った。
ChatGPTをはじめとする生成AIの台頭によって、メタバースへの関心は薄れたという見方がある。しかし必ずしもそうとは言い切れない。その理由は何か。
少ないデータでAIモデルを訓練する「フューショット学習」が、AI開発の課題を克服する手法として注目を集めている。その利点と課題をおさらいしよう。
SaaS開発支援ツール「SaaSus Platform」にAPI公開を支援する新機能を追加。海外に比べて遅れている国内のAPIエコシステムを発展させる起爆剤となるか。
日本IBMは、AI戦略についての説明会を開催した。基盤モデル「Granite 3」への取り組みや、“IT変革のためのAI活用”に関する最新状況が紹介された。
「Vim」は「Linux」の標準テキストエディタとして広く使われている一方、初心者にとっては分かりにくい独自の操作方法を持つ。コマンドや画面例と併せて、Vimの使い方を紹介する。
設定ファイルの管理ミスは、システム全体に影響を及ぼす重大な障害を引き起こす可能性がある。TOMLとINIファイルの編集と管理で、注意すべきポイントとは。
RDBMSを含め、さまざまなDBMSの中から自社の用途に適したものを見極めるためには、それぞれの特徴を理解しておく必要がある。主要なDBMSの種類とそれぞれの長所、短所を解説する。
MicrosoftはAIツールを導入したことで、営業活動の効率化を実現した。しかし、その導入に当たっては、幾つかの課題にも直面したという。
AI技術活用を進める上で、アプリケーション開発において「Python」よりも「Java」を採用する企業が多いという調査結果がある。なぜ企業はJavaを選ぶのか。その背景には、企業のIT活用特有の事情がある。
AI開発における重要なプロセスが「学習」と「推論」だ。開発者はそれぞれどの程度のリソースを割けばよいか見極める必要がある。どちらを重視すべきなのか、複数の視点から考察する。
少量の学習データでAIモデルをトレーニングする「フューショット学習」が注目を集めている。具体的にどのような場面で活用されているのか。
「Linux」の標準テキストエディタである「Vim」は、GUIを使い慣れている人にとっては取っつきにくい、独特のキー操作や「モード」という仕組みを持つ。Vim初心者が知っておくべき基礎知識を紹介する。
IaCの活用では、設定ファイルの活用が鍵になる。代表的な設定ファイル形式「TOML」と「INI」は、どちらもさまざまなシーンで利用できる。どちらが自社に最適なのかを見極めるために、両者の違いを知ろう。
Microsoftは営業活動の業務にAIツールを導入し、約9億円相当の生産性向上を実現した。導入したツールと、その活用方法とは。
開発プロジェクトに応じて適切なプログラミング言語を選ぶことは重要だ。人気のプログラミング言語「Rust」と「Python」は、それぞれどのような場面で実力を発揮するのか。
AI技術やセキュリティ、クラウドインフラへの投資が引き続き重要視されている一方で、IT予算の大きな負担となっている“隠れた問題”がある。IT部門に求められることとは。
AIモデル開発で中心となるプロセスが「学習」と「推論」だ。この2つに適切にリソースを配分する上で考慮すべきポイントを解説する。
AIモデルの開発にはデータが欠かせないが、常に十分なデータを収集できるとは限らない。そこで注目されているのが「フューショット学習」という手法だ。
通勤時間の短縮は、自由な時間を生み出し、ストレスを軽減するといった有益な効果をもたらす。米国でIT分野の職業に就くなら検討したい、通勤時間の短い米国都市とは。
「Linux」に関するスキルは、クラウドサービスやクラウドベンダー提供のVMを運用する際に欠かせない。特に重要になるのが「Vim」「Nano」といったテキストエディタの知識だ。なぜ重要なのか。
業界関係者の間では、Dockerの元Oracle幹部によるCEO交代が、大手企業のソフトウェア開発事業への統合に向けた前兆ではないかとの見方が広がっている。買収の可能性のある企業とは。
AIプロジェクトでは、ただAIモデルを構築すれば終わりではない。むしろ「AIモデルの最適化」こそが成功を左右する鍵となる。具体的なアプローチを紹介する。
クラウドサービスやサーバの構成管理ツールでは、「JSON」「HCL」などの設定言語で記述したファイルが欠かせない。両言語の特徴と使い分け、実務で活用できる編集ツールの選び方などを網羅的に解説する。
「Rust」と「Python」はそれぞれ異なる設計思想を持ち、複数の対照的な仕組みを備える人気のプログラミング言語だ。両者の特徴をさまざまな視点で比較する。
AI処理のためのプロセッサとして、GPU以外にも「FPGA」がある。どれを採用するかは、それぞれの長所や短所、プロジェクトの要件を慎重に評価した上で判断すべきだ。
AIモデルの高性能化に欠かせないプロセスが「推論」と「学習」だ。この2つのフェーズを適切に設計・運用するためには、それぞれの役割の違いを理解する必要がある。
アプリケーション間でデータをやりとりする際に使われる仕組みとして、APIやWebhookがある。開発者は両者をどのように使い分けるべきなのか。
通勤時間が短いことは、個人のストレスを軽減することに加え、環境への配慮にもつながる。米国でIT分野の職に就く人が、自身のキャリア形成とワークライフバランスの両方を実現できる米国の10都市をまとめた。
AIプロジェクトは、単にAIモデルを構築して展開するだけで完結するわけではない。AIモデルの精度や運用効率の低下といった問題を防ぐために、企業が取るべき対策とは。
人気のプログラミング言語「Rust」と「Python」は異なる設計思想を持ち、複数の対照的な仕組みを備える。9つの視点で両者を比較し、それぞれの特徴を探る。
AI技術向けのプロセッサとしてはGPUがあるが、近年注目を集めるのが「FPGA」だ。そのメリットとデメリットを解説する。
「Webhook」と「API」は、どちらもアプリケーション間でデータをやりとりする際に使われる仕組みだ。両者は何が違うのか。機能やコスト、セキュリティといった観点から解説する。
CIOが短期間で転出することは、組織にとって脅威ではなく機会になり得る。どのような生かし方をすればよいのか。具体的な注意点を解説する。
NVIDIAはAI開発に関連する複数のサービスをCES 2025で発表した。AIエージェント開発に使えるツールなど、同社が新たに打ち出した内容を紹介する。
セキュリティベンダーCrowdStrikeが引き起こした「Windows」搭載デバイスの障害は、ソフトウェア開発における品質管理の盲点を浮き彫りにした。現代のソフトウェア開発において、テストと品質管理の考え方をどう変革すべきかを解説する。
「Rust」と「Python」は、それぞれ異なる特徴や得意分野を持つ人気のプログラミング言語だ。両者を比較するに当たり、まずはPythonの歴史や強み、機構といった概要を紹介する。
現代の開発者には、チームで円滑なコミュニケーションを図り、問題を解決する能力が求められる。テレワークが主流の時代において、これらのスキルをどのように培い、チームの結束を強めるのか。
アプリケーション間でデータをやりとりする際に使われる仕組みとして、APIやWebhookがある。それぞれの基本的な特徴をおさらいする。
米国には、最先端の技術研究を推進し、世界をリードするエンジニアや起業家を輩出する名門大学が数多く存在する。代表的な5校を紹介する。
組織のIT戦略を担うCIOは、在任期間が短くなりがちだ。こうした傾向が生まれる背景には、CIOが持つ役割やITの性質がある。どういうことなのか。
AI活用の場は、デジタルの世界だけでなく物理空間にまで広がっている。NVIDIAが発表した物理空間を理解する基盤モデル「NVIDIA Cosmos」は、AI市場にどのような影響をもたらすのか。
クラウドデータレイクには、オンプレミスのデータレイクにはない利点と欠点がある。どのような場面で役に立つのか。利用可能なサービスにはどのようなものがあるのか。
人気のプログラミング言語「Rust」と「Python」は、それぞれ異なる特徴や得意分野を持つ。両者を比較するに当たり、まずはRustの歴史や強み、機構といった概要を紹介する。
PCの出荷台数が増加傾向にある中でも「AI PC」の販売が大きく伸びているとは言えない。だが今後は、ある時点からAI PCの販売が加速する可能性がある。
AIモデル活用で欠かせない「PyTorch」と「TensorFlow」は、オープンソースの深層学習フレームワークだ。両者は何が異なり、どのように使い分ければよいのか。自社に合うライブラリの見極め方とは。
開発者として一歩先んじるには、技術スキルだけでなくソフトスキルが必要になる。具体的に何をどう身に付ければいいのか。
米国には、最先端の技術を学べるトップレベルの大学が数多く存在する。押さえておくべき「米国のテクノロジー名門校」4校を紹介する。
ビジネスにおけるデータ活用が求められる中、クラウドデータレイクへの注目が高まっている。なぜデータレイクをオンプレミスシステムではなくクラウドサービスで運用する必要性があるのか。
画像や文章の「意味」を理解できるAIモデルを支えているのが「ベクトルデータベース」だ。従来のリレーショナルデータベースが抱える課題をどう解決し、何に役立つのか。
Amazon Web Services（AWS）はスタートアップ支援に積極的な姿勢を示している。スタートアップが成功するためには何が必要なのか。スタートアップ部門の責任者に話を聞いた。
「PyTorch」と「TensorFlow」は、どちらもオープンソースの深層学習フレームワークだが、細かい設計思想や使い勝手に違いがある。両者の特徴と機能を紹介する。
技術者としてのキャリアアップを目指す場合、米国の名門大に進学することが有力な選択肢となる。候補となる大学やプログラム、学費について紹介する。
採用市場では、AI関連のスキルに加え、各業界の専門性を持つ人材のニーズが高まっている。高収入を狙えるAI系の職種を紹介する。
ITエンジニアが本業だけでなく副業を持つことは珍しくない。スキルを生かして副収入を得るには、どのような仕事を見つければいいのか。人気の副業と、副業の探し方を紹介する。
昨今のIT雇用市場にはどのような変化が起きているのか。給与水準やスキル需要の変化、業界ごとの雇用動向などに焦点を当てて解説する。
技術革新が進み、LLMをクラウドサービスや自社データセンターではなく、手元のPCで動かすことが技術的に可能になった。何をすれば実現できるのか。複数人での利用時に発生する問題点を解消できるツールとは。
「Python」のインストーラーは、Pythonの実行・開発環境に加えて強力なツールや機能を提供する。インストールの手順と、利用できるようになるツールや機能の概要を解説する。
AI系の人材市場において、2025年に需要が高まると予測される職種は何か。具体的な業務内容や、求められるスキルと併せて解説する。
機械工学や航空宇宙工学といったエンジニアリング分野へのAI技術導入が進む中で、幾つかの課題が懸念されている。具体的にはどのような問題なのか。
不安定な状況が続くIT雇用市場。2025年以降はどうなるのか。IT雇用市場における主要なトレンドや予測について、統計を基に考察する。
自社でLLMを動かすには、十分なメモリ容量と処理能力を持つGPUが必要になる。必要以上に高価なGPUを導入してしまわないよう、自社に本当に必要なスペックと構成を見極めるポイントとは。
プログラムの実行開始点であるエントリーポイントの実装方法には、言語の設計思想が表れる。エントリーポイントの実装例を示しながら、「Java」と「Python」の主要な違いをセキュリティと開発効率の観点で解説し、両者の特徴と課題を明らかにする。
AR／VR技術の限界が明らかになりつつある中で、「空間コンピューティング」への注目が集まっている。一体どのような技術なのか。
「Oracle Database」を「Amazon Web Services」（AWS）で直接利用できる「Oracle Database@AWS」が登場した。「Microsoft Azure」と「Google Cloud」に続いてAWSとの連携を強化したOracleの狙いとは。
システム開発の迅速化を目的に、「ノーコード」ツールとしてジャストシステムの「JUST.DB」を導入したセイコーフューチャークリエーション。選定の決め手となったのは何だったのか。
機械工学や航空宇宙工学といったエンジニアリング分野におけるAI導入はどこまで進んでいるのか。機械技術者協会（IMechE）の調査を基に、AI活用の現状を解説する。
もしAI系のキャリアを目指す場合、AI技術が積極的に活用されている業界を選ぶのが賢明だ。特にAI導入が進んでいる6つの業界を紹介する。
クラウドサービスのLLMを使うことは手軽な一方、自社のオンプレミスシステムでLLMを運用する選択肢もある。クラウド型LLMにはないメリットとは何か。どのような企業が“オンプレミスLLM”を選択すべきなのか。
「GPU」や「Python」はAI時代に欠かせない技術となったが、AI時代のインフラを考える上で必要なのはこれらだけではない。プロセッサとプログラミング言語の選択肢について、企業が持つべき視点とは。
「Amazon SageMaker」でAIワークロードを実行する際、予算オーバーになるのはよくある問題だ。SageMakerのインスタンス選びで、料金を抑えながら性能を最大限に引き出すポイントとは。
世間の注目を集めてきたメタバースだが、いまだに広く普及しているとは言い難い。その原因はやはり“あれ”なのか。今後どのような展開が待っているのだろうか。
動作するソースコードを記述できても、それが“優れたソースコード”とは限らない。「三目並べゲーム」のソースコードを例に、プログラムの品質を高める観点を解説する。
AI技術の利用が広がる中、需要が高まっているのがAI系の職種だ。応募要件や求められるスキルは、一般的なエンジニア職とどのように異なるのか。
ウオーターフォール型開発はソフトウェア開発において主流の開発手法だが、その起源には意外な“誤解”があった。ウオーターフォール型開発を採用する開発現場が、現状の課題を克服するヒントを探る。
ARM64アーキテクチャの台頭により、従来の主流だったx86サーバの一強状態は崩れる可能性がある。その状況下で、プログラミング言語「Java」が注目を集める理由とは。
「Amazon SageMaker」を使ったAIプロジェクトの成否を分ける要素の一つが、インスタンスの選択だ。CPUやGPU、メモリ、ネットワーク性能など、考慮すべき要素は多岐にわたる。
アプリケーションを迅速に開発しつつ、セキュリティを確保して安定的に運用するには、DevOpsのアプローチが欠かせない。DevOpsチームはこの課題にどう向き合うべきなのか。SREチームとの協働のポイントとは。
「システム開発」に関するTechTargetジャパンの記事のうち、2024年に新規会員の関心を集めたものは何だったのでしょうか。ランキングで紹介します。
スタートアップ市場では若手優位のイメージが強い。だがAI技術の活用が広がる中で、むしろ50歳以上の創業者の方が注目され始めているという。シニア起業家の強みとなる“ある能力”とは何か。
なぜ、「kintone」が大企業の「Fit to Standard」に効果的なのか (2025/3/7)
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