「開発ツール」関連の事例・比較・解説などの記事一覧

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Windows 10サポート切れも契機
Linuxに移行したいユーザー、止めたい情シス　“対立”が生まれる構造とは
Windows 10サポート終了も契機となり、Linuxへ移りたいユーザーと慎重な情シスの溝が広がっている。この対立はなぜ生まれ、どこへ向かうのか。（2025/11/22）

「生のKubernetes」だけでは難しいDevOps
レガシーアプリの稼働からCI/CDまで　「OpenShift」を使いこなす5つの活用術
「Red Hat OpenShift」は、コンテナ管理だけに使うツールではない。「捨てられないレガシーアプリ」と「最新のコンテナ」を、同一システムで運用することにも活用できる。知っておくべき5つの活用法とは。（2025/11/19）

VMwareユーザーの乗り換え戦略に焦点
「脱VMware」に乗じてAI市場で覇権を狙うIBMとDellの思惑は？
BroadcomによるVMware買収後のライセンス体系変更が、ユーザー企業の不満を生んでいる。この機を捉えようと、Dell TechnologiesやIBMがAIインフラ製品群を相次いで強化した。市場の勢力争いの行方は。（2025/11/12）

自動運転の開発をリード
商用モビリティに革命　OxaがNVIDIAと共に描く“2兆ドル市場”の未来
自動運転用ソフトウェア企業Oxaは、NVIDIAとの事業提携を通じて、商用車の自動運転化とAI活用を加速させている。OxaがNVIDIAと手を組んでいる理由は。（2025/11/6）

CTOが語る
ZoomはAIエージェントでどう進化するか　明かされた4つのポイント
ZoomのAIアシスタント機能「AI Companion」がAIエージェントとして進化を遂げつつある。同社のシュエドン・フアンCTOがその4つの特性について語った。（2025/11/6）

“データベース専業”からの脱却
MongoDBが「MCP」サーバ機能を追加　AI開発支援を急ぐ理由は？
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。（2025/11/6）

効率化か、雇用の危機か
大手銀行が1万人に「Copilot」導入　銀行業務のAIへの置き換えは進むのか？
従業員1万人に「Microsoft 365 Copilot」を導入し、業務効率化を見込んでいる金融機関がある。効果が期待される一方、雇用への影響に対する懸念もある。人とAIの共存は可能なのか。（2025/11/6）

現場担当者が開発者に
私も開発者に　「ローコード」でERPを開発する6大メリット
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。（2025/10/29）

機密データを安全に活用
生成AIインフラをオンプレミスに構築　CTCが「CUVIC GPU Zero」を提供開始
CTCは「CUVIC GPU Zero」を提供開始した。生成AIアプリケーションを実行するためのオンプレミスインフラを構築するためのサービスで、AIアプリケーションの自社開発を目指す企業の利用を見込む。（2025/10/23）

開発効率45％アップの報告も
“信頼できないAI”はいらない――IBMとAnthropicが手を組む理由
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。（2025/10/23）

自然言語だけで“理想のソフトウェア”は作れるのか？
「バイブコーディング」は企業には難しい
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。（2025/10/16）

AIを活用したレガシーシステムの刷新【後編】
「レガシーシステム刷新」をAIに丸投げしてはいけない　8つの用例と4つの注意点
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。（2025/10/16）

AIを活用したレガシーシステムの刷新【前編】
AIは「レガシーシステム」を救えるか？　モダナイゼーションを阻む7つの課題
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。（2025/10/9）

手作業からの脱却を支援
「山ほどある紙ベースの作業」を一掃するAIエージェント、Boxが発表
企業には自動化が必要な手作業や紙ベースのプロセスが山積している。Boxに搭載が計画されている新たな3つのAIエージェントは、文書処理とセキュリティの両面で、この課題の解決を支援する。（2025/10/5）

抽選でAmazonギフトカードが当たる
「ノーコード・ローコード開発ツールの導入」に関するアンケート
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15名にAmazonギフトカード（3000円分）をプレゼント。（2025/10/3）

NEWS
LLM活用の選択肢を広げる　NECとRed HatがAIインフラ共同開発で協業深化
NECと米Red Hatは協業を強化し、さまざまな大規模言語モデル（LLM）を用いて柔軟な人工知能（AI）技術利用ができるインフラを構築する。ユーザー企業にとっての利点とは。（2025/10/2）

「API仕様」の新たな常識
マイクロサービスの次なるステップ？　「API設計ファースト」で変わる開発現場
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。（2025/10/7）

開発者はどう対処すべきか
AIが勝手に本番データベースを削除――事件から学ぶ「バイブコーディング」の闇
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。（2025/9/19）

AIへの信頼が低下した？
AIエンジニアの「年収格差」が浮き彫り　その“残酷な現実”
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。（2025/9/18）

「ERNIE 4.5」をオープンソース化
BaiduやDeepSeek、GoogleなどがAIモデルの「オープンソース化」に踏み切る理由
AIベンダーによる技術のオープンソース化が広がっている。2025年6月、Baiduは同社AI基盤モデル「ERNIE 4.5」のオープンソース提供を始めた。大手AIベンダーが次々に自社技術を無料で公開しているのはなぜなのか。（2025/9/13）

パートナー企業の「生き残り戦略」強化
AIによる「スキル陳腐化」を防ぐ　Red Hatの新パートナー支援策とは
AI技術の台頭によって、IT分野のパートナー企業に求められるスキルは変化している。Red Hatは同社製品の販売を拡大させるために、パートナー企業の技術力とノウハウを強化する支援策を発表した。どう支援するのか。（2025/9/10）

CUDAに代わる“標準”を構想
NVIDIAの“GPU標準”に待った――CNCF「Kubernetesの再現を目指す」の真意
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。（2025/9/1）

生成AIを巡るリスクと対処法【前編】
生成AIで「情報漏えい」や「罰金」も　最悪の事態を招きかねない6つのリスク
企業での生成AIツール活用が広がる中、そのリスクを認識せずに使い続けると、機密情報流出や法律違反といった思いがけない問題に発展する恐れがある。安全な生成AI利用のために知っておきたい「6つのリスク」とは。（2025/8/26）

AIエージェントがより複雑な作業の共働者に
Googleが「データ分析」にAIエージェント投入　“専門領域でのAI介入”が始まる
AIエージェントのブームが勢いを増す一方だ。これまではカスタマーサービスや開発分野での活用が多かったが、Googleがデータエンジニアリングとデータサイエンス用AIエージェントを発表した。（2025/8/22）

本格化する企業のAI活用【前編】
Googleが語る企業のAI導入現場　ROI重視の本格活用を成功させる鍵は？
企業のAI技術導入は実験フェーズを終え、投資対効果（ROI）を追求する段階に入った。だが選択を誤ると費用ばかりがかさむ結果になりかねない。AI技術の恩恵を最大化する鍵を、Google幹部が語る。（2025/8/12）

ローコードとBPMの共通点、相違点【後編】
「ローコード」×「BPM」で業務をどう変革できる？　すぐに応用できる活用例
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。（2025/8/4）

GoogleのAI戦略を読み解く【後編】
「Gemini 2.5 Pro」で見えた“次の進化”　GoogleのAIはどこに向かう？
GoogleはLLM「Gemini」を軸に、検索やアシスタント機能を含む自社サービス群へAI機能の統合を進めている。AI市場における同社の差別化戦略とは。（2025/8/1）

開発×AIは次のステージへ
“コード生成AI”を超えた「Claude 4」の真価　開発の新潮流とは？
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。（2025/7/31）

ローコードとBPMの共通点、相違点【前編】
「ローコード開発」と「BPM」、業務改善“2大手法”の違いと活用ポイント
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。（2025/7/28）

「AIにだまされるな」の警告
Appleの物議を醸す「AI論文」は“時間稼ぎ”？　競合他社に示した真意とは
Appleが「推論モデル」の限界を指摘する論文を発表し、AI業界に一石を投じた。肯定的な見方と否定的な見方が飛び交う中、論文が示す本当の意図を読み解く。（2025/7/17）

情シス担当者が迷わないための選定ガイド
自社に合う「AI開発ツール」はどれ？　Google、Microsoft、AWSの選び方
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。（2025/7/22）

生成AIの台頭で変わるストレージ市場
NASやSANではなく「オブジェクトストレージ」が“AI時代の主役”に躍り出る？
大量のデータを扱うAI活用プロジェクトでは、ストレージの選定が重要な要素の一つになる。企業はNAS、SAN、オブジェクトストレージといった選択肢から最適なストレージを選択することが求められている。（2025/7/11）

再注目される市民開発
活況のローコード市場で「Kissflow」が“現場のツボ”にはまった訳
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。（2025/7/9）

開発速度と費用削減を両立
300人超のデータサイエンティストが活用　大手銀行がGoogle Cloudを選んだ理由
英国のLloyds Banking GroupはAI技術活用のためのシステムを「Google Cloud」に移行し、全社的な活用を加速させている。同行が考える、全社的なAI技術活用の「成功の鍵」とは。（2025/7/4）

Googleが見据えるAI市場の今後
なぜあえてオンプレミス？　Gemini新モデルで浮上するAIの“クラウド離れ”
LLM「Gemini」がオンプレミス環境で利用できるようになる計画をGoogleが明らかにした。発表からは、生成AI活用のステージが次の段階へ移りつつある状況が垣間見える。（2025/7/1）

LLMベンチマークの全体像を知る【後編】
今すぐLLMを比較したい　性能が一目で分かる「リーダーボード」はどれ？
LLMの性能をまとめて評価したい場合に有用なのが、リーダーボードだ。さまざまなLLMの性能を評価した情報が公開されている。LLM選びの参考にできる、主要なリーダーボードを紹介する。（2025/6/30）

加速するGoogleのAI開発【後編】
「Gemini 2.5 Pro」で何ができる？　Googleエコシステムの本気度は
2025年3月、Googleは新LLM「Gemini 2.5 Pro」の試験運用版を発表した。どのように業務に活用できるのか。Googleの各種サービスとの連携と併せて、その可能性を探る。（2025/6/23）

加速するGoogleのAI開発【前編】
“思考する”AI「Gemini 2.5 Pro」は「Gemini 2.0」から何が進化した？
2025年3月、Googleは新LLM「Gemini 2.5 Pro」の試験運用版を発表した。同モデルはどのような価値をユーザーにもたらすのか。「Gemini 2.0」からの強化点とは。（2025/6/16）

誰でもAIエージェントを作れる「開発改革」
Microsoftの新機能は「AIでAIを作る」　人間のエンジニアは不要になるのか？
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。（2025/6/2）

「パッチ未適用」が招くリスク
SAPやSamsung製品も安全ではない？　増え続ける脆弱性の実態と緊急度
攻撃者による脆弱性の悪用は後を絶たない。2025年前半に明らかになった脆弱性にはどのようなものがあるのか。SAPやSamsung Electronicsといった大手ベンダーの製品に関する脆弱性を含む3件を紹介する。（2025/6/3）

「できない理由」はもうない
今からでも遅くない？　「生成AI」「ノーコード」で乗り越える“2025年の崖”
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。（2025/5/26）

エージェント機能を強化
「Gemini 2.0」で何が変わる？　Googleの“マルチモーダルAI”の実力
Googleは「Gemini 2.0」において、テキストだけではなく画像や音声を生成できる「マルチモーダル出力」機能を実装し、さまざまな面での性能向上を実現した。この進化はAIアシスタントの利用シーンをどう広げるのか。（2025/5/13）

生成AI活用の新潮流と課題
「AIエージェント元年」の最新動向　企業競争はもう始まっている？
AIエージェントに関する新しい潮流が、IT業界を席巻している。次々と最新ツールを打ち出すNVIDIAやOpenAIなど大手企業の狙いとは何か。最新動向を解説する。（2025/5/10）

AIインフラの最新動向を探る【前編】
GPU不足は“あの技術”で解消する？　AIインフラの4大疑問に答える
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。（2025/5/7）

抽選でAmazonギフトカードが当たる
「ノーコード・ローコード開発ツールの導入」に関するアンケート
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（3000円分）をプレゼント。（2025/4/16）

押さえておきたい「ローコード」の基礎知識【後編】
「ローコード」と「スクラッチ」、開発者はどう使い分けるべき？
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。（2025/4/14）

国内パートナーに新たな市場機会を提供
Salesforce、AIエージェント用マーケットプレイス「AgentExchange」を国内展開
セールスフォース・ジャパンはSalesforceのAIエージェント機能のためのマーケットプレイス「AgentExchange」を、日本国内で提供開始すると発表。初期パートナーとして5社がAgentforceのサービス提供を開始する。（2025/4/10）

IDPを構築するには【後編】
“開発者体験”を向上させる「IDP」の効果　成功の鍵は？
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。（2025/4/10）

Googleの生成AI戦略を読み解く
「Gemini 2.0 Pro」登場で見えたGoogleの“本気度”　ユーザーは何がうれしい？
Googleは「Gemini 2.0 Pro」をはじめとする新モデル群を発表し、AI市場における攻勢を一段と強めている。Geminiアップデートによるユーザーへのメリットと、GoogleのAI戦略を解説する。（2025/4/9）

押さえておきたい「ローコード」の基礎知識【中編】
結局何が違う？　「ローコード」と「スクラッチ」それぞれの長所と短所
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。（2025/4/7）