12 月
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システム開発 過去記事一覧（2025年）
11 月
COBOLは現代においても基幹系を支える重要な存在だが、刷新の波と人材不足の狭間でエンジニアは進路を問われている。その現実と選択肢を整理する。
今回の用語は「破滅のピラミッド」。手を入れるほど深みにハマる……まるで古代遺跡の呪いのようなアレです。
開発プロジェクトの工数増や納期遅延を招く「手戻り」の原因は、上流工程である要件定義の曖昧さにあるという。現場を苦しめる根本課題と、その解決策として脚光を浴びるAIツールの活用実態を、調査から読み解く。
クラウドオブザーバビリティツールは、システム監視の枠を超えて業務・財務領域での活用が進んでいる。オブザーバビリティツールを使い、ユーザー体験の向上やコスト削減を実現した事例を紹介する。
ITエンジニアが生成AIをどう活用しているのかが、paizaの調査から明らかになった。実務経験5年未満の若手の7割以上が「AIなしの開発に戻れない」と回答するなど、“AIへの依存”が進んでいる一面も見えてきた。
AI技術やオープンソース技術の発展により、オブザーバビリティツールは単なるITインフラの監視ツールから、事業目標を達成するためのツールへと進化している。進化したオブザーバビリティツールでは何ができるのか。
企業のAIツール導入が進む一方で、導入に失敗した事例もある。脆弱性が生じたケースや重大な企業データを消失したケース、業務改善の判断ミスなど、2025年に実際に起こったAI技術の“怖い話”を3つ紹介する。
Googleの調査によれば、開発者の9割がAIツールを利用している一方、以前よりもAIツールに対する信頼度が低下した。生産性は上がっているのに安定性や信頼性の向上が追い付かないのはなぜか。
中外製薬は、GoogleのAIコーディングツール「Gemini Code Assist」を導入し、開発速度を大幅に高めた。開発の属人化や心理的ハードルに悩んでいた同社はなぜGemini Code Assistを選んだのか。
MicrosoftはAIエージェント構築ツールの簡易版「Copilot Studio lite」を2025年10月に公開した。同類のツールが乱立する中、同社はどう差異化を図ろうとしているのか。
OracleはAIアプリケーション開発を効率化する「Oracle AI Data Platform」を始動させた。競合他社が類似サービスを提供する中、OCIやOracle Databaseの機能を集約した新サービスで、Oracleが目指すものとは。
企業のAI技術活用は、自ら推論して行動する「AIエージェント」を利用した業務支援に進んでいる。MongoDBも「MCP」を受け入れ、“単なるデータベース”からの脱却を急いでいる。その背景とは。
10 月
OpenAIは、ChatGPTに、社内ツールの情報を横断的に参照、統合して回答を生成する新機能「company knowledge」を追加した。「Business」「Enterprise」「Edu」プランで利用できる。
ビジネスの俊敏性が問われる中、ERPの「ローコード開発」への期待が高まっている。ローコード開発ツールの利用は企業にどのようなメリットをもたらすのか。
AI技術の業務利用には、セキュリティという壁が存在する。IBMはAnthropicと提携し、自社のソフトウェア開発ツール群にClaudeを組み込むことで、「信頼性」を武器に市場に乗り出そうとしている。
APAC地域の企業は、コンテナアプリケーションの開発と運用において、クラウドサービスのコスト高騰や場当たり的な自社開発の問題に直面している。Kubernetesのメリットを最大化する適切な戦略を紹介する。
高性能化が進み、SSDはデータ管理における「主役の座」を確立しつつある。一方で、HDDやテープもまだまだ現役だ。性能、コスト、信頼性――企業のストレージ選択を左右するそれぞれの特性を解説する。
英国の金融機関200行に実施した調査で、回答者の半数超が勤める金融機関では、1970年代以前のコードに依存し、システムを理解できている従業員は退職間際の数人だけという状態にあることが分かった。
リリース速度と品質の両立は、システム開発での悩みの種だ。損保ジャパンは保険金支払いシステムの開発でこの課題に直面し、AIエージェント搭載のテスト自動化ツール「Autify Nexus」を導入した。その効果とは。
AIツールを使い、英語や日本語など自然言語の指示内容を基にソースコードを生成するバイブコーディングは開発作業を効率化する手法の一つだが、必ずしもそうとは限らない。バイブコーディングが抱える課題は何か。
AI技術によるレガシーシステム刷新は、タスクを迅速に実行し、開発チームの労力を減らす上で役立つ。ただしAIモデルの提案を受け入れるだけでは、リスクを生むことになりかねない。知っておくべき“限界”とは。
ソニー銀行と富士通は、勘定系システムの全機能開発に生成AIを適用し、開発期間の20％短縮を目指す。複雑なシステム開発を効率化し、顧客ニーズへ迅速に応える新サービスの提供を加速させる狙いだ。
企業のDXや個人のリスキリングを背景に、プログラミング学習の機運が高まっている。だがその97％が挫折を経験しているという実態が、調査を通じて明らかになった。学習者を阻む“見えざる壁”の正体とは何か。
レガシーシステムの刷新にAI技術を活用することは有用だが、その能力を最大限に引き出すには準備が必要だ。刷新を阻む根深い課題と、それを乗り越えるための7つの基本アプローチを解説する。
オリックス生命は、顧客対応の最前線であるコンタクトセンターのシステム開発に、IBMのSaaS型開発管理ツールを導入した。複数チームの開発状況を「見える化」し、市場の変化に即応できる体制の構築を目指す。
アプリケーション開発において、マイクロサービスアーキテクチャの次の波と見られているのが「API設計ファースト」という考え方だ。あるアプリケーションベンダーが実践する開発手法や使用ツールを紹介する。
9 月
開発に加えて運用やセキュリティ対策など、開発者はシステムに関わる、さまざまなことを任されるようになっている。「プラットフォームエンジニアリング」は、まさにこうした状況に置かれた開発者を救う手段だ。
AI技術は進化を続け、人間の仕事の一部はAIによって代替可能になる。AI技術に代替されにくいITエンジニアの職種とは何か。ITエンジニアはどのようなキャリアを歩むべきなのか。
IT業界の女性比率が伸び悩むのは、採用だけでなく職場文化やバイアスにも原因がある。多様な人材が公平に活躍できる環境をつくるには何が必要なのか。
開発現場でのAI技術活用が進む中、企業の喫緊の課題であるレガシーアプリケーションのモダナイゼーションでは、AIコーディングツールに直接ソースコードを書かせる以外の手法を提唱する専門家がいる。どのような仕組みなのか。
生成AIの登場によって、従来の社内文書検索ではできなかったことが可能になった。社内文書検索のためのRAG構築に向け、LangChainやベクトルデータベース専用製品を選定するためのポイントを解説する。
AIエージェントの能力を拡張するMCPは強力だが、MCPサーバの管理は一筋縄ではいかない。デプロイや運用時のよくある課題と、それらを回避するためのベストプラクティスを紹介する。
AIモデルに物理世界を理解させ、人のように推論させる「世界モデル」の開発が進んでいる。NVIDIAのSDK「Omniverse」と基盤モデル「Cosmos」は、ロボット開発におけるシミュレーションと現実の差をどう埋めるのか。
「Windows」から「Linux」への移行は、順を追って進めれば難しいものではない。移行前の準備からインストール後の作業に至るまで、スムーズにLinuxへ移行するための手順を解説する。
IT分野では、教育や採用だけでなく、職場におけるバイアスや文化的障壁によってもジェンダーギャップが生まれている。それが女性をIT分野から遠ざける一つの要因となっている。
デジタルスキルの需要が高まっているにもかかわらず、学校でのプログラミング教育が十分に広がっているとは言い難い。こうした状況を受けて慈善団体Raspberry Pi Foundationが取り組む教育プログラムを紹介する。
AIエージェントに開発を任せる「バイブコーディング」が新たな開発手法として広まりつつある。しかしその裏には、AIエージェントが暴走して致命的な事態を招く危険性もある。このリスクにどう向き合うべきか。
最新調査でAIエンジニアの国別収入格差が判明した。米国が高水準だが、同時にAIツールへの不満の高まりが明らかになった。その結果と、予想される開発への影響とは。
AIエージェントのタスク実行を支援する仕組みがMCPサーバだ。LLM単体では難しい、外部データの参照やプログラムの操作を、MCPはどう支援するのか。MCPサーバの具体的な動作例とは。
「AWS Lambda」と「AWS Fargate」は、アプリケーションのデプロイに特化したAWSのサーバレスサービスだ。それぞれの特徴を比較する。
技術的負債に苦しむ企業が急増する中、調査会社Forresterが提示した解決策が注目を集めている。レガシーシステムの負のスパイラルを断ち切る戦略とは何か。
Oracleは自社のクラウドコンピューティングサービスであるOCIへの移行を推進してきたが、AWS社との提携を発表し、「AWSでOracleデータベースを稼働させる」サービスを打ち出した。その狙いとは。
Dartは、過去には「学ばなくてもよい言語」と見なされることもあったが、改めて学ぶ価値を見直すべきプログラミング言語だ。その理由とは何か。直近の動向を踏まえて紹介する。
コーディングをAIに任せる「バイブコーディング」は、開発の現場にさまざまな変化をもたらす可能性がある。長期的な視点で考えた場合に、AIが担う仕事と、人間が継続する仕事はどのようにすみ分けられるのか。
英国の金融を支える「RTGS」システムは、パンデミックなどさまざまなハードルを乗り越えて刷新に至った。プロジェクトを進めたイングランド銀行は、難航したRTGSシステム刷新にどのように挑んだのか。
オープンソースのリーダーたちは、標準化の歴史におけるコミュニティーの勝利を強調し、AI向けGPUのソフトウェアでNVIDIAに戦いを挑む。その勝算について、業界団体のCTOの発言をまとめた。
8 月
IT業界に女性が少ない背景には、教育の段階から始まる構造的な問題と、雇用におけるバイアスがある。進路選択からキャリア形成に至るまで、IT分野から女性を遠ざける原因となっている問題とは。
非営利団体Linux FoundationがAIエージェント向け新標準「Agntcy」を採択した。Googleの「Agent2Agent」との違いは何か。大手ITが狙う「AIエージェントのインターネット」の真意を探る。
AIアシスタントサービス「Amazon Q」で発生したプロンプトインジェクション攻撃は、生成AIを業務で活用する際のリスクを浮き彫りにした。専門家は「AIが既存のセキュリティリスクを増幅する典型例」と分析する。
「バイブコーディング」など、AI技術によるソースコード生成が広がる中、くすぶり始めた「コーディング学習不要論」。それに異を唱えるのが、Raspberry Pi FoundationのCEOだ。同CEOの真意とは。
かつて「JavaScript代替」として注目されながらも一時は廃れた言語と見なされた「Dart」。だが今、この言語が再び注目を集めている。開発者が“Dartを学ぶ価値がある”と感じるであろう同言語の強みとは。
AIを使った「バイブコーディング」の普及は、開発者の役割にも大きく影響しつつある。開発者のスキル格差が拡大し、AIが出力したコードのレビューに追われて負担は深刻化する。
IT業界では今も男性優位の文化が根強く、女性の参入や定着が進んでいない。人材不足が深刻化する中、ジェンダーギャップの解消は急務だ。IT業界における女性不足の現実とは。
センサーやアプリケーションから届く大量のデータをすぐに処理して活用したい――。それに応えるのが「ストリーム処理」だ。ストリーム処理の歴史を踏まえ、現状はどのような実装方法があるのかを解説する。
Dartについて「すでに廃れた言語」だという印象を持っている開発者もいるが、実際には学ぶ価値がある。Dartが時代遅れではなく、これから有用な言語になり得る理由を解説する。
生成AIの進化が、ソフトウェア開発の在り方を根本から変えつつある。自らはコードを書かず、AIに任せる「バイブコーディング」が、スタートアップを中心に広がり始めているという。その実態とは。
Googleは、「Gemini」をCLIから直接操作できるツールとして、開発者向けのオープンソースAIエージェント「Gemini CLI」のプレビュー版を公開した。どのようなタスクに活用できるのか。
生成AIアプリケーションの構築における柔軟性や拡張性の点で「LangChain」が注目を集めている。LangChainを開発現場で活用するための応用方法と、導入時のベストプラクティスを紹介する。
人工知能（AI）の世界は、オープンソースによって形作られつつあり、オープンソースがAI分野の進歩と革新を推進していると専門家は主張している。その根拠とコミュニティーの取り組みとは。
AI活用によるコード生成は、数行のものからアプリケーション全体の構築へ進化しつつある。雰囲気に委ねて結果を受け入れる「バイブコーディング」とは、具体的にはどのような手法なのか。
データ処理の代表的な手法である「バッチ処理」と「ストリーム処理」は、処理のタイミングや対象データの扱い方に違いがある。ストリーム処理が必要とされる理由と、バッチ処理とストリーム処理の違いを解説する。
Webページがスムーズに、そして安全に届くのは、通信技術の進化があってこそだ。「HTTP/3」で採用された「QUIC」や、Webの安全性を支える「HTTPS」などの役割をひもとく。
Webサイトにアクセスすると、ブラウザとWebサーバ間では「HTTP」による通信が発生する。ユーザーが目にするページは、裏側で交わされる「リクエスト」と「レスポンス」のやりとりによって成り立っている。
生成AIを活用したアプリケーション開発が本格化する中で、LLMと外部システムをどう連携させるかが重要な課題となっている。この課題を解決する有力なフレームワークとして注目されているのが「LangChain」だ。
「ストリーム処理」（リアルタイム分析とも）とは何か。ストリーム処理がどのような仕組みで、なぜ必要なのかを解説する。
無償で利用でき、ベンダーロックインを回避できるOSSの人気が高まっているが、業界の専門家は、過剰な期待は禁物だと警告する。その背景にはどのような問題があるのか。
セキュリティと開発・運用を一体化する「DevSecOps」の実践が急務となる中、DatadogがDevSecOpsに関する2025年版レポートを発表。同社の分析から見えた実態と、脆弱性対応を見直す鍵とは何か。
AIの活用が広がるとともに、データプライバシーや法令順守への懸念が高まっている。そうした中で、ローカル処理が可能な小規模言語モデル（SLM）が企業にとって現実的な選択肢となり始めている。
ビジネスプロセスの設計や改善を迅速かつ効率的に進める手法として「ローコード開発」と「BPM」がある。この2つを組み合わせることで、プロセスの可視化から自動化までを一貫して支援できる可能性がある。
Webページを表示するたびに、その裏で動いているのが「HTTP」だ。インターネット通信の基本であるこのプロトコルは、WebブラウザとWebサーバ間の情報のやりとりをどのように支えているのか。
コンピュータの基本を語る上で欠かせない「ビット」と「バイト」。この2つの単位の違いや役割を正確に理解している人は意外と少ない。ビットとバイトの仕組みや数値との関係などを解説する。
IBMによる買収を経て、Red HatとHashiCorpの構成管理ツールが新たなステージに進む。両社の幹部が明かした計画は、「Ansible」と「Terraform」を併用するユーザー企業から期待の声をもって迎えられている。
7 月
一時は世間を席巻したメタバース。その“熱狂”はどこへ消えてしまったのか。メタバース市場の初期から振り返りつつ、今後何が起きるのかを探る。
今、AR／VR市場が“重大な転換点”にあるという。売り上げが急速に回復しているだけでなく、特定のタイプのデバイスに特化した新興ベンダーの台頭が目覚ましいというのだ。一体何が起こっているのか。
Anthropicが発表した最新モデル「Claude Opus 4」と「Claude Sonnet 4」は、開発現場におけるAI活用の新しいフェーズの到来を示している。その特徴と戦略を解説する。
AIエージェントへの期待が高まる中で、その実用性に対しては懐疑的な意見も少なくない。現場で成果を上げるAIシステム設計のポイントを、ベンダー2社に聞いた。
大手IT企業が、自社サービスで「Apache Iceberg」形式のデータテーブルを扱えるようにする動きが進んでいる。データレイクとDWH双方の特徴を持つ「データレイクハウス」の土台になる、Apache Icebergの仕組みとは。
「AIモデルは大きいほどよい」という時代は終わりつつある。AI導入を成果につなげたいCIOがいま注目するのが、軽量かつ効率的な小規模言語モデル（SLM）だ。
開発や業務プロセスの改善を迅速に進めたいというニーズに応えるのが「ローコード開発」と「BPM」だ。一見似ている両者だが、アプローチや活用場面は大きく異なる。それぞれの違いを押さえて適切に活用しよう。
コンピュータが扱う最小の情報単位「ビット」は、0と1の組み合わせによって数値や文字、画像、音声などあらゆるデータを表現する。2進数の基本原理から活用例まで、ビットの重要性を解説する。
採用市場で高い人気を誇るソフトウェアエンジニアやプログラマー。これらの職種を目指す上で求められるスキルとは。プログラミング言語からAI活用のトレンドに至るまで、現場で必要とされるスキルを探る。
JavaとVMwareという企業システムの2大基盤でライセンス体系が再編され、企業はITコストの見直しに迫られている。こうした中で注目を集めているのが、Javaアプリケーションの移行と再設計による最適化だ。
AIエージェントが企業の関心を集めると同時に、その課題も浮き彫りになっている。現場で成果を上げるAIシステムとは、具体的にどのようなものなのか、
サービス複雑化に伴って、開発者は手作業での情報更新や依存関係の調査といった作業に追われている。この課題を解消し得る、ITSMツールとオブザーバビリティを結び付ける新しい潮流とは。
LLMの信頼性や業務適用性を高める技術として注目される「RAG」。その効果を最大限に引き出すための6つのベストプラクティスとは。
企業におけるAI開発が本格化する中、開発ツールの選定は極めて重要なテーマとなっている。Google、Microsoft、AWSの主要ツールの特徴を整理し、自社に最適な選択肢を見極めるヒントを提供する。
アプリケーションの抜本的な改革を目指して、ソースコードを一から書き直す「リライト」は、困難を伴うと同時に、さまざまなメリットをもたらす。細かい修正で済ませる「リファクタリング」との選択のポイントとは。
長年比較されてきたWindowsとLinux。その違いを理解する鍵は、OSの中核「カーネル」にある。ハイブリッド型のWindowsと、モジュール性に優れたLinux、それぞれの強みと制約を整理する。
ソフトウェアエンジニアは、採用市場で最も需要の高い職業の一つだ。その魅力からキャリアパス、収入面まで、ソフトウェアエンジニアの実態を解説する。
サービスの安定運用に欠かせないのが「ロードバランシング」（負荷分散）だ。ネットワーク層とアプリケーション層での違いや使い分け、代表的な製品やツールを紹介する。
JavaとVMwareのライセンス体系が大きく変わったことが、企業のITコストを増大させる新たな懸念となっている。仮想化基盤に密接に結び付いたJavaアプリケーションの見直しは、今後のIT戦略にも影響を与える。
企業のナレッジや最新情報をLLMに取り込む手法として、「RAG」の採用が広がっている。LLMの限界を補完する有効なアプローチである一方、企業は実装段階で幾つかの課題に直面する。
ソースコードの劣化や保守性低下の対策として、現状の挙動を大きく変えずにソースコードを修正する「リファクタリング」がある。ソースコードを修正する上での、リファクタリングのメリットとデメリットを紹介する。
「ロードバランシング」（負荷分散）は、いまやWebサービスや業務システムを支える不可欠な仕組みだ。ネットワークとアプリケーション、2つの負荷分散の仕組みを解説する。
市民開発者とIT専門家の両方を対象とした「ローコードツール」の市場が、急速に拡大している。中でも顕著な成長を遂げる「Kissflow」が支持される理由とは。
AIシステムの裏側に広く採用されている「RAG」だが、期待した精度が出ないケースも少なくない。RAGの構築から評価までのステップと、検索精度を最大化するために押さえるべきポイントを解説する。
APIへの攻撃が増加しており、企業に深刻な情報漏えいのリスクをもたらしている。API攻撃の手口と、その対策としてのAPIセキュリティのベストプラクティスを紹介する。
GPUの性能を最大限引き出すには、それを支えるストレージ側の進化が欠かせない。ストレージに求められている要件と、それを実現するための技術動向を解説する。
「RAGの構築が上手くいかない」と悩む企業は、データを見直すべき可能性がある。RAGの精度を高めるために欠かせないデータの前処理プロセスについて解説する。
AI導入企業にとって、大規模言語モデル（LLM）に加えて小規模言語モデル（SLM）が有力な選択肢となっている。SLMはただの“軽量版LLM”ではない。その仕組みを解説する。
6 月
AIの実用化が進む中で、ストレージに求められる要件も変化しつつある。そうした中で、クラウドストレージの活用が広がっている背景とは。
MetaのCEOマーク・ザッカーバーグ氏は、同社が開催したイベントで「AIコーディングの将来像」について語った。その見解に対しては、ソフトウェア開発の将来にリスクをもたらすものだという見方もある。
膨大なデータを抱えていながら、その大半を活用できないまま“塩漬け”にしている状態は、企業に共通する悩みだ。この「宝の持ち腐れ」状態を、AI技術で解決しようとするスタートアップの事例を紹介する。
AI導入では、AIモデルの“大きさ”だけが重要な要素ではない。大規模言語モデル（LLM）と小規模言語モデル（SLM）の比較を通して、現場で生きるSLMの強みを解説する。
Windowsアプリケーションを含めて企業のシステムに深く根付いたレガシーアプリケーションは、企業の競争力を脅かし、IT担当者の大きな悩みの種になる。企業はどのような課題に向き合う必要があるのか。
AI導入が進む中で、ストレージに求められる要件は複雑化しており、「クラウドとオンプレミスどちらの環境で運用すべきか」に悩む企業は少なくない。それぞれの利点を比較しよう。
自然言語で「こうしたい」と伝えるだけで、AIがコードを書いてくれる「バイブコーディング」。そのまま使って本当に問題ないのかという懸念はあるが、筆者がその実力を実際に使って試してみた。
カプコンはリアルタイム性が求められる最新ゲームの大規模マルチプレイ環境をAWSのクラウドサービスで実現した。その開発の裏側を同社が明かした。
プロプライエタリDBMSに代わって台頭してきたのは、オープンソースDBMSだけではない。利用条件が異なる「ソースアベイラブル」にライセンスを切り替える動きが、一部のDBMSで生じている。どのようなものなのか。
Microsoftは、年次開発者イベント「Build 2025」でWindowsへのAI技術の全面的な統合を打ち出した。AI開発基盤「Windows AI Foundry」とは何か、「MCP」をWindowsに統合した狙いについて解説する。
企業のデータ管理に欠かせないDBMS。オープンソースやそれに類似するソースアベイラブルなDBMSのうち、主要4製品と、それらの特徴やライセンス、用例、サポート体制などの概要をまとめた。
導入しやすさやカスタマイズ性など、オープンソースデータベースを使うメリットは複数ある。「MySQL」「MariaDB」をはじめ、主なオープンソースデータベース4つの特徴や用例、ライセンスをまとめた。
自然言語で「こんな機能を実現したい」と伝えるだけで、AIがコードを書いてくれる「バイブコーディング」が注目されている。実際にバイブコーディングに取り組み、その可能性を探ってみた。
大規模言語モデル（LLM）と外部データを連携させて精度を高める「RAG」（検索拡張生成）の導入が進んでいる。その3つの設計パターンについて、RAG実装時の課題や設計パターンの選び方と併せて解説する。
プロプライエタリ製品の有力な代替手段として地位を確立したオープンソースデータベース。その厳密な定義と、オープンソースデータベースを利用することで享受できるメリットを取り上げる。
Microsoftは同社の開発ツールに生成AIを導入し、開発工程を自動化するだけではなく、非エンジニアがAIエージェントを開発できるようにしている。この戦略は人間のエンジニアにどのような影響をもたらすのか。
5 月
複数のAIエージェントが連携してタスクを遂行する時代に向けて、Googleはオープンプロトコル「Agent2Agent」（A2A）を発表した。その技術的な要点と、活用例を解説する。
年間最大12兆円もの経済的損失を発生させるという「2025年の崖」問題。ノウハウの不足やレガシーシステムのブラックボックス化を乗り越え、DXを推進する上で、生成AIやノーコードツールの活用が有効だ。
Oracleのクラウドインフラ事業が好調だ。2025年度第2四半期の売り上げ成長率が、AWSやMicrosoft、Googleを上回ったという。成功の要因は何か。今後の課題と併せて紹介する。
AIスタートアップPoeticsは、商談解析AIサービス「JamRoll」の開発にAWSの「Amazon Bedrock」を活用している。もともと利用していた「GPT」から移行した経緯や、選定の決め手について聞いた。
2024年は、生成AIの本格的な普及が進んだ一年となった。一方で、その基盤となるAIインフラの構築や運用においては、さまざまな課題が浮き彫りになっている。本稿は、AIインフラ市場の動向を整理する。
4 月
深層学習の主要フレームワーク「PyTorch」と「TensorFlow」には複数の違いがある。自社プロジェクトに適したフレームワークを見極める上で欠かせない、それぞれの選択基準や設計思想、メリットとデメリットを取り上げる。
ベンダーロックインのリスクは、プロプライエタリソフトウェアにとどまらず、さまざまな分野において新たな形で拡大している。なぜ今、企業が注意すべきなのか。
NVIDIAは2025年のGTCで「Llama Nemotron」「Cosmos Reason」をはじめとする新製品群を発表した。激化するAI開発競争を生き残るために同社が打ち出した戦略とは。
開発チームがバグ修正に追われる日々から脱却するには、バグの発生を未然に防ぐ取り組みが不可欠だ。開発プロセス全体にわたってバグの発生要因を断つ10個の予防策を解説する。
バグ修正に追われて本来の開発が進まないという状況は避けたいものだが、バグを完全に排除することは難しい。修正したはずのバグが再発する“悲劇”を繰り返さないための、効果的なバグ修正方法とは。
プロセッサアーキテクチャの多様化が進む中、「Java」が再評価されている。ARM64アーキテクチャの台頭とx86サーバの限界がもたらす技術選択の転換点、AIモデル用のインフラにおけるプログラミング言語選定の新たな視点を解説する。
現代の開発においてKubernetesは欠かせない存在だ。一方で、その導入や運用には幾つかの落とし穴が潜んでいる。Kubernetes導入のベストプラクティスとワーストプラクティスを紹介する。
ローコード開発は、効率的で迅速なアプリケーション開発を実現する手法だが、全ての開発ケースに適しているわけではない。ローコード開発とスクラッチ開発それぞれが適するユースケースを解説する。
内部開発プラットフォーム（IDP）の統一は、開発者の生産性向上とセキュリティ強化に貢献する。統一されたIDPによるプラットフォームエンジニアリングの具体的なメリットと、その試みを成功させる鍵とは。
コンポーネントを独立させることでスケーラビリティと可用性を確保する「セルベースアーキテクチャ」と「マイクロサービスアーキテクチャ」は、似ているが異なるアプローチだ。特徴や使い分けの違いを解説する。
AIコーディングツールは開発効率を向上させる能力を秘める一方で、プライバシーやライセンスの問題も抱えている。どのようなツールが自社に合い、どのような場面で真価を発揮するのか。
ローコード開発とスクラッチ開発それぞれのメリットとデメリットを解説する。プロジェクトの特性や目標に応じて、最適な開発アプローチを選択するための参考にしよう。
開発者が独自ツールを乱立させたり、開発とは関係ない業務に追われたりする課題は開発現場に付き物だ。「プラットフォームエンジニアリング」とそのための「IDP」はこの問題を解決し得る。その実現法とは。
迅速な開発とセキュリティ確保の両立は、アプリケーションの運用管理で重要だ。そのための手法である「SRE」「DevOps」はそれぞれどう異なり、どの場面で連携すべきなのか。
コーディング作業の効率化を支援するためのAI技術活用が盛り上がりを見せている。さまざまなAIコーディングツールの中から、自分の用途に合うものを選ぶために、その違いを知っておこう。
3 月
Dynatraceは、2025年2月に米国で開催された年次イベントで発表した新機能に関する国内向け説明会を開催した。従来の運用監視の枠を超える新機能群が提供され、ツールのカバレッジが拡大した。
「ローコード開発」は、開発の効率化に役立つ技術として注目を集めている。具体的にどのようなメリットがあるのか。「ノーコード開発」と何が違うのか。
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。
2 月
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。
1 月