5 月
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システム開発 過去記事一覧（2026年）
4 月
試験運用の段階で停滞し、実用化に至らない「PoCの沼」に陥る傾向があるのが、企業のAIツール活用だ。ツール選定や構築以上に困難な問題はどこにあるのか。ベンダーに依存せず、AIを真の資産として定着させるには。
企業が意欲を持ってAIツールの導入に取り組んでも、なかなか成果が生まれないギャップがある。独自の強みを築く自社開発か、速度を優先した既製品の購入か。企業が持つべき7つの判断指標とは。
発注や在庫管理における表計算ソフトウェアの多用は、業務の属人化や深刻なデータ分断を引き起こす。ホームセンター大手のカインズも丸2日を要する手作業に苦しんでいた。いかにしてこの限界を抜け出したのか。
AIコーディングツールの浸透で開発速度が高まる一方、開発者が内容を把握していないソースコードも次々に生まれている。システムの安定稼働を担うIT運用者は、この事態にどう対処すればよいのか。
専門職にとって、マネジメントへの転向は人間関係の壁などの不安が付きまとう。ところが就任後には、4割超が年収100万円増を実現し、やりがいを見いだしている。葛藤を乗り越えた先にあるキャリアの実態とは。
自律的にソースコードを生成するAIエージェントが、人間のプログラマーの役割を奪うとの予測が広まっている。これに対してThe Linux Foundationは、実装をAIに委ねることで生じる“代償”への注意を促す。
AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、AIモデルの開発から運用までを連携し、システム導入後も継続的な改善を回す仕組みである「MLOps」について解説します。
業務システムにおいて、データベースへの保存処理の完了は「データが安全に守られた」ことを意味するとは限らない。データの破損を招きかねない、インフラ層が抱える3つの構造的な問題とは。
処理性能や信頼性の懸念から、オンプレミスシステムに残り続けるOracle Databaseを、そのままMicrosoft Azureに移して稼働させる方法がある。物理的な制約を打ち破る構成の仕組みとは。
オリックス生命保険は、コンタクトセンターのシステム開発においてアジャイル開発とクラウド移行を推進。複数チームの進捗把握と戦略的な目標管理を実現するため、IBMの「IBM Targetprocess」を導入した経緯と成果を詳報します。
開発現場から寄せられる膨大なデータにおぼれ、本来の目的を見失うことは、ITリーダーにはあってはならない事態だ。エンジニアの努力を「企業の利益」に変換するために、真に追跡すべき指標とは。
システムの個別開発は、特定の人しか仕様が分からない「ブラックボックス」を生みやすい。dinosが基幹システムの連携において、開発未経験者を含む2人チームで実現したシステム刷新の鍵は「ノーコード」にあった。
「Visual Studio Code」は開発者の生産性を高める一方で、拡張機能を無条件に許可すれば、情報漏えいやマルウェア混入というリスクを招く。利便性を損なわず、厳格なセキュリティを維持する仕組みとは。
慣れ親しんだ「C」「C++」への依存は、メモリ脆弱性による重大な事故リスクを抱え続けることと同義だ。レガシー言語の延命は優秀な人材の離脱も招く。学習の代償を払ってでも「Rust」に移行すべき決定的理由とは。
稼働し続けてきたメインフレームはシステム改修のたびに複雑化し、企業にとって深刻な技術的負債となる。膨大な時間と労力がかかる移行作業に、AWSの「AWS Transform」「Kiro」はどう役立つのか。
システムの不具合は売り上げ減だけではなく、緊急の復旧作業などの重い負担を生む。約7割の企業が、低品質に起因するトラブル収束までに多大な時間と労力を奪われている。目先の費用削減が招く、品質リスクの実態とは。
開発要件に応え切れず外部委託が膨らむ一方、現場では独自のマクロによる「野良ツール」が乱造されてブラックボックス化する。IT部門によくあるジレンマを打破した、SMBC日興証券のローコード開発ツール活用とは。
大手金融機関で、システム更新における問題が大規模な情報漏えいを引き起こした。原因は不十分なテストや品質管理体制だという。厳密なはずの金融機関のテストプロセスは、なぜ致命的な欠陥を見逃したのか。
数年以上更新のないOSSを用いている商用ソフトウェアが大量に出回っている。開発者の意欲が削がれ、保守が止まったOSSは「第2のLog4j」のような深刻な脆弱性を生む。AI時代にOSSを救うための4つの処方箋とは。
AIツールの普及で開発スピードが劇的に向上する裏で、ソフトウェアの脆弱性が前年比で2倍に急増していることが明らかになった。AIツールの台頭に伴うOSSのリスクとは。
データベースが乱立した状態のままAIツールを開発しようとすれば、IT部門の負担がますます増えることになる。合併によって複雑なシステム構成を抱えていた企業が、「MongoDB Atlas」に一本化した理由は。
AI主導のコーディングの台頭によって開発現場が大きく変わりつつある中、AIツールが仲介役になることで、OSSを支えてきた報告や修正という文化が消滅の危機にひんしている。便利さの代償として生じている問題とは。
AIコーディングツールを利用するエンジニアの約9割が生産性向上を実感している一方で、約7割が「意図しないコード生成」などの課題を抱えている。技術的負債を回避し、AIを“飼いならす”ための戦略を探る。
3 月
生成AIに“雰囲気”でコードを書かせる「バイブコーディング」が、ソフトウェア開発を劇的に変えつつある。しかし、圧倒的な開発スピードを手に入れる裏で、企業は予期せぬ大きな代償を払うことになっている。
企業システムを支えているOSSは、約7割以上の企業が明確なガバナンスやセキュリティ対策を欠いたまま運用されている。野放しのOSSが生む3つの問題と、それらを回避するための解決法を紹介する。
Googleが発表したAI開発ツールが劇的に進化している。単なる「コード生成」を超え、認証やデータベース構築まで自動化する“バイブコーディング”の実力とは。
月次から週次へ――。MicrosoftはVS Codeのリリースサイクルを短縮した。その裏側にあるのは、AIエージェントによる「現場の泥臭い作業」の徹底排除だ。どういうことなのか。
AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回はAI開発で利用されることの多い「Web API」の特徴とメリットについて理解を深める問題です。
2 月
優秀なエンジニアが突然休職する裏には「合理的な提案が通らない」という現場の絶望がある。過去2年以内に燃え尽き寸前まで追い込まれた400人の生々しい証言から、実践的な自衛策と体制崩壊を防ぐ防衛策を読み解く。
深刻なIT人材不足の中で進める「出社回帰」は、企業に致命傷をもたらし得る。若手エンジニアの約4割が「年収減でも理想の職場を選ぶ」事実を基に、現場の疲弊を防ぎ、優秀な人材を定着させるヒントを提示する。
費用と時間をかけて採用したエンジニアに「採用ミスマッチ」が発生したときの影響は大きい。企業の7割超が直面しているこの課題に対し、属人的な面談手法の限界と、書類評価のぶれを正す生成AIの活用法を紹介する。
AlphabetのCFOが、同社のソースコードの約50％はAIエージェントが生成しているという“衝撃の事実”を明かした。なぜ自動化の推進を急ぐのか。巨額のインフラ投資を支えるために、開発現場で何が起きているのか。
Googleは「Google Antigravity」と「Gemini CLI」という2つのAI開発ツールを提供している。両者共にシステム開発や運用、コーディングに利用可能なツールだが、どのような違いがあるのか。
2025年、GitHubにおける「最も成長している言語」の座を「TypeScript」が獲得した。なぜこの変化が起きたのか。「Python」すら押しのけてTypeScriptが選ばれた理由は何か。その技術的必然を解説する。
「エンジニア不足」と叫びながら、経験豊富なベテランが「年齢フィルター」だけで弾かれている実態がある。企業がベテランを排除するコストと、生き残るシニアエンジニアの条件を読み解く。
1 月