モバイルアプリケーションの性能悪化は利用者の不満を高め、離脱を引き起こす。既存の監視手法では改善効果を証明できず、膨大な検証作業に忙殺されていたTwitterは、この“限界”をどう突破したのか。
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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。
Sean Michael Kerner()
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。
Sean Michael Kerner()
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。
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AIによるビジネス変革が進む中、顧客向けサービスでのAI利用が注目を集めている。社内外のサービス管理を統合し、労働集約型の運用から脱却して「モダンなサービス体験」を実現するにはどうすればよいのか。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
Damon Garn()
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にAmazonギフトカード（1000円分）を、また回答者全員に関連ホワイトペーパーをプレゼント。
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脆弱性診断を外部委託に頼る運用は、コストやスピードの面で限界を迎えつつある。セキュリティ品質と開発スピードをどう両立させるか。Webセキュリティの第一人者と、「ハイブリッド型・脆弱性診断」の提唱者が議論する。
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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。
CaseHub.News()
「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。
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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。
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