開発者が本当に求めているもの【後編】
エンジニアが求める「AI時代にふさわしい爆速開発」とは？
ソフトウェア開発の効率性は、企業の成長速度にも影響する。開発者が開発に専念し、生産性を向上させる上で、データ分析やAI技術はどのような変革をもたらすのか。（2024/7/26）
Geminiの基本を解説
Googleの生成AI「Gemini」とは 使える機能や用途、「GPT」との違いは？
Googleの大規模言語モデル（LLM）「Gemini」にはどのような機能があり、何に役立つのか。機能や用途、他の生成AIとの違いなど、Geminiの基本を紹介する。（2024/7/19）
生成AIで変わるコーディング【後編】
AIコーディング3大ツール「GitHub Copilot」「IntelliCode」「Amazon Q Developer」の違いは？
AI技術を使用したコーディングツールに、開発現場からの期待が集まっている。GitHub、Microsoft、AWSが提供する代表的なAIコーディングツールの機能を解説する。（2024/7/19）
開発者が本当に求めているもの【前編】
エンジニアの「早く開発がしたい」をかなえる“爆速開発”の現場とは
企業がソフトウェア開発の効率を上げるためには、さまざまな視点からのアプローチが重要だ。開発者がソフトウェア開発に集中できる環境づくりに欠かせない戦略や、教訓を得るために参照すべき考え方とは。（2024/7/19）
生成AIで変わるコーディング【前編】
AIコーディングと「コード補完」「ローコード」「静的解析」の違いとは？
コーディング支援ツールはAI技術を活用することで、どのように進化してきたのか。「コード補完」「ローコード」「静的解析」などとの違いを踏まえて解説する。（2024/7/12）
AI需要で変わるプロセッサ市場【後編】
Intel、AMD、NVIDIAだけではない「混戦のプロセッサ市場」の行方
プロセッサ市場では、サーバ向けでもクライアントPC向けでも単に処理性能を上げるだけではない多様な進化が見られる。IntelやAMD、NVIDIAをはじめとしたベンダーからどのような新製品ができているのか。（2024/7/10）
CIプロセスを22分から5分に短縮
数百の開発チームでDevOpsを実現 航空会社があの「CI/CDツール」を選んだ理由
新型コロナウイルス感染症の影響を大きく受けたユナイテッド航空は、旅行需要の変動に柔軟に対処できるよう開発体制を見直した。同社が新しく導入したCI/CDツールとは。（2024/7/5）
機能、セキュリティ、価格などを比較
「SharePoint」と「Box」は何が違う？ “6つのポイント”で比較
「Microsoft SharePoint」と「Box」は、いずれもドキュメント管理機能とコラボレーション機能を搭載する。自社で利用する場合はどちらを選ぶとよいのか。それぞれの違いと使い分ける際のポイントを解説する。（2024/7/3）
小規模言語モデル（SLM）が台頭【後編】
生成AIにLLMではなく、むしろ小規模な「SLM」を使うと何がうれしいのか？
高性能のLLMが次々と登場したことで、生成AIブームは加速した。ただし、中には生成AIを使う場合にLLM以外も選択肢として検討する企業がある。なぜなのか。（2024/6/29）
データ分析ニュースフラッシュ
JR西日本の「AIアプリ内製化」を支えた“ローコード開発ツール”とは？
企業は「生成AI」を人材不足解消にどう役立てているのか。JR西日本のAIアプリケーション内製開発や、北海道文化放送の「Amazon Bedrock」活用、静岡銀行のAIチャットbot導入などの事例を紹介する。（2024/6/28）
ちょっとしたJavaの質問を深く考察する【後編】
「Java」の“引っ掛け問題”からエンジニアが得るべき教訓とは
「Java」や「Eclipse IDE」に関する“引っ掛け問題”は、Javaに関する知識を問うだけではない、さまざまな役割を備える。エンジニアがそこから学べることとは。（2024/6/28）
生成AI×金融の最前線
“脱COBOL”にも着手 金融4社が語る「生成AIを使い倒す戦略」とは
北國銀行、SBIホールディングス、みずほフィナンシャルグループ、第一生命保険の生成AI活用事例を、課題や解決策と併せて解説する。（2024/6/24）
小規模言語モデル（SLM）が台頭【前編】
Microsoftが「スマホで使える小型AI」を開発した理由 なぜLLMでは駄目なのか？
Microsoftは小規模言語モデル（SLM）「Phi-3-mini」を2024年4月に発表した。開発に至った背景と、言語モデルの技術的な進展を解説する。（2024/6/22）
エッジ、IoTでもAI活用が進む
Armの新プロセッサ「Ethos-U85」の進化とは？ エッジAI向けの新世代NPU
AI関連のタスク処理に特化したプロセッサのNPUは近年、選定において処理能力だけでなくいかにソフトウェア開発者が扱いやすいかが重要となっている。Armの新たなNPUもこうしたトレンドを押さえている。（2024/6/21）
ちょっとしたJavaの質問を深く考察する【前編】
「Java」の一見簡単そうな質問の“本当の答え”とは？
「Java」エンジニアが求人面接でJavaや「Eclipse IDE」に関する質問をされたとき、それまでの経験や知識だけで乗り切ることが正しい選択ではない場合がある。ある“奥深い問題”を例に考えてみよう。（2024/6/21）
波及する“クワイエット”な行動スタイル【前編】
“頑張らない”は魅力的 静かな退職に続く「静かなマネジメント」がブームに
部下の仕事に細かく口を出すマイクロマネジメントはあまり好かれない。その対極にある「静かなマネジメント」は何がよいのか。調査を基に解説する。（2024/6/13）
AI市場で存在感を示すストレージベンダー
「GPUの高速処理」を念頭に NVIDIAとの協業でストレージ8社が手掛けるのは？
NVIDIAはAI技術のデータ処理に適したGPUや開発ツールの提供に力を入れる。同社と連携するストレージベンダー8社の取り組みをまとめた。（2024/6/7）
開発現場にはびこる恐怖の文化
「エンジニアがやる気をなくす」“4つの理由”
エンジニアは職場でどのような悩みや不満を抱えているのか。調査で見えた4つの課題と対策を踏まえて、より生産性の高い職場をつくるためのヒントを探る。（2024/5/20）
シェアードシステム株式会社提供Webキャスト
デモで分かる：スマートデバイス向け業務アプリを簡単に開発できるツールの実力
現場業務やフィールド作業で、スマートフォンやタブレットなどで動作するアプリを利用するケースが増えている。そこで、スマートデバイス向けのアプリの開発を、より身近にし、内製化を可能にするというミドルウェア製品が注目されている。（2024/5/1）
生成AIで変化する開発【第4回】
生成AIが「開発者のキャリアと給与」にもたらす希望と“残酷な結末”
組織の規模にかかわらず、開発業務に欠かせない存在となりつつある「生成AI」。一方で開発者には、このような状況を歓迎できない理由がある。生成AIが開発にもたらす変化と併せて解説する。（2024/4/24）
生成AIで変化する開発【第3回】
人気の「ソースコード自動生成ツール」に共通する“2つの特徴”はこれだ
開発業務における生成AIの活用が進んでいる。開発者が評価するAIツールにはどのような特徴や機能があるのか。AI時代の開発者に求められるスキルと併せて解説する。（2024/4/17）
生成AIで変化する開発【第2回】
なぜ開発者は「ソースコード自動生成」を素直に喜べないのか？
開発分野における生成AI導入が広がっている。生成AIツールを使うことで開発が効率化することが期待できる一方で、開発者がそれを素直に喜べない事情もある。どういうことなのか。（2024/4/10）
LLMで変わる開発【後編】
“AIインフラ”でも論争になる「オンプレミス」対「クラウド」 どう選ぶべき？
自社データを用いてカスタマイズした「プライベートLLM」を運用する場合、ユーザー企業はインフラの構築や運用にどのように向き合えばいいのか。そのポイントを解説する。（2024/4/5）
生成AIで変化する開発【第1回】
“従来型のAI”ではなくなぜ「生成AI」の人気上昇が必然だったのか？
生成AIはなぜ世間の関心を集めるのか。その理由は、従来型AIとの違いにある。AI市場の動向を、開発分野への影響と併せて解説する。（2024/4/3）
AI技術がBPMにもたらす変化【中編】
AIが業務プロセスの穴を埋め「今までできなかったこと」を可能にする4分野
大きな手間や高度な能力を要求されるために達成できなかった業務も、人工知能（AI）技術のおかげで実現できる領域が広がっている。業務プロセスを未知の高みに引き上げる4つの分野を紹介する。（2024/4/3）
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。（2024/4/2）
LLMで変わる開発【中編】
「生成AIカスタマイズ」には何が必要？ 独自LLMを作る“6つの準備リスト”
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の導入や開発に着手するには、まず何から決めればいいのか。AI活用を検討する際に確認すべき6つの基本事項を解説する。（2024/3/29）
生成AI×開発の可能性
住友ゴムは“生成AI”「Gemini」をなぜ選択し、開発をどう変えたのか？
住友ゴムの開発部門は、生成AIツールを活用して開発業務における課題解決を図った。「Gemini」を選定した理由や活用方法、今後の展望について解説する。（2024/3/28）
LLMで変わる開発【前編】
「生成AIでアプリ開発」がもたらす、効率化どころじゃない“根本的な変化”とは
大規模言語モデル（LLM）などのAI技術を用いたアプリケーション開発は、従来の開発と何が違うのか。考慮すべきポイントと併せて解説する。（2024/3/22）
2大開発手法を比較【前編】
いまさら聞けない「ウオーターフォール」と「アジャイル」の基本的な違い
代表的なシステム開発手法として、ウオーターフォール型開発とアジャイル型開発がある。それぞれどのようなルーツや特徴を持つのか、基本をおさらいしよう。（2024/3/7）
特選プレミアムコンテンツガイド
「Python」でマルウェアの開発が容易に？ 判明した問題と仕組み
「Python」向け開発ツール「PyInstaller」を悪用することでマルウェア対策ツールを擦り抜ける攻撃プログラムを開発できる可能性があるという。何が問題なのか。その仕組みを解説する。（2024/2/26）
ローコード／ノーコード開発の利点と注意点【第4回】
「ローコード開発」の価値はユーザー次第 “隠れた才能”は誰？
ITに詳しくない従業員でもアプリケーションを開発できるようになるローコード／ノーコード開発ツールに、企業は期待を寄せている。自社のニーズを見失わずに、ローコード／ノーコード開発ツールを使いこなすには。（2024/2/13）
ローコード／ノーコード開発の利点と注意点【第3回】
「ローコード／ノーコード」の真の目的とは？ 会社を変える“市民開発者”たち
事業部門の従業員がアプリケーションを開発できるようになることを期待して、企業はローコード／ノーコード開発ツールに目を向けている。メリットはそれだけではない。実際の導入事例を交えて説明する。（2024/2/6）
プロンプトエンジニアリングツール7選【中編】
「PromptAppGPT」「PromptSource」で生成AIのプロンプトはどう変わるのか
LLM（大規模言語モデル）をベースにしたチャットbotからより良い回答を得るには、より良いプロンプトが必要だ。そのために活用できる「プロンプトエンジニアリングツール」のうち2つを取り上げる。（2024/2/20）
ローコード／ノーコード開発の利点と注意点【第2回】
「ローコード」には限界が……それでも“市民開発”が期待される理由
ローコード／ノーコード開発ツールに対する期待は高まる一方で、「限界がある」という意見も存在する。実際のところ何に役立ち、どのようなリスクを抱えているのか。“市民開発”に踏み切る企業の理由とは。（2024/1/30）
クラウドAI覇権争いの現在地【後編】
Google、Microsoft、AWSの主要クラウド3社「生成AI戦略」の違いとは？
クラウドサービス群のAWS、Azure、Google Cloudにはそれぞれ競争してきた歴史があり、各社の優位性は異なる。AI関連では各クラウドサービスにどのような強みがあるのか。（2024/1/30）
「Copilot」で変わるWeb会議【後編】
「Teams」の機能強化を素直に喜べない“あの理由”
業務支援ツール「Copilot for Microsoft 365」の機能強化に伴い、「Microsoft Teams」にも数々の新機能が加わる。その結果、Teamsのある変化が、一部の顧客を悩ませる可能性があると専門家は懸念する。（2024/1/24）
ローコード／ノーコード開発の利点と注意点【第1回】
「ローコード開発」にやってくる幻滅期 “悲しい末路”を避けるには？
開発者の人材不足に対処する方法として、企業はローコード／ノーコード開発に期待を寄せている。ただしローコード／ノーコード開発ツールを使う際は、幾つかのリスクに注意を払わなければいけない。それは何か。（2024/1/23）
ローコードで簡単に業務改善
英銀行が「ローコード」でアプリ開発 “うれしい成果”を生んだ方法とは？
英国の銀行Shawbrook Bankは、ローコード開発によってビジネスプロセス変革に取り組んだ。その具体的な方法と成果を解説する。（2024/1/17）
ついに「Copilot」が提供開始に【後編】
Microsoftの「Copilot」は昔のBobやClippyとは全然違う？ その訳とは
Microsoftは2023年11月のカンファレンスで、Copilot for Microsoft 365の新機能を発表した。Copilotは同社がこれまで提供してきた仮想アシスタントと何が違うのか。（2024/1/10）
クラウドでのシステム構築を成功させるには【後編】
クラウドネイティブな「ローコード開発」とは？ リフト＆シフトは駄目なのか？
クラウドアプリ開発を成功に導くためには、「クラウドネイティブ」の原則を実践することが効果的だ。押さえるべきポイントを紹介する。（2024/1/9）
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。（2024/1/9）
ついに「Copilot」が提供開始に【中編】
ローコードで使える「Copilot Studio」とは？ AIアシスタントを独自作成
Microsoftは2023年11月のカンファレンスで、AI関連の新機能を発表した。その中には、企業のAI活用に欠かせない「Microsoft Copilot Studio」「SharePoint Premium」があった。何に役立つのか。（2024/1/3）
クラウドでのシステム構築を成功させるには【中編】
システム開発はなぜ失敗する？ “見て見ぬふり”では駄目なその原因
サービスの迅速な市場投入は企業にとって死活問題だが、ただスピーディーに開発を進めるだけでは意味がない。企業がシステム開発の失敗を繰り返さないために忘れてはいけない点とは。（2023/12/26）
AIでローコード／ノーコード開発ツールはどう変わるか【後編】
「AI」で便利になるローコード／ノーコード開発ツール 何ができる？
ローコード／ノーコード開発ツールは、開発者ではないエンドユーザーでもアプリケーション開発を可能にする。さらにAI技術を組み込むことで、そのメリットはどう広がるのか。（2023/12/8）
AIでローコード／ノーコード開発ツールはどう変わるか【前編】
「ローコード／ノーコード開発ツール」をうまくDevOpsに取り入れるこつ
ローコード／ノーコード開発ツールは、企業のDevOpsにさまざまなメリットをもたらす一方で、使い方や導入領域には注意が必要だ。DevOpsにおけるローコード／ノーコード開発ツールの役割や、AI技術の活用方針を解説する。（2023/12/1）
AI市場で勝負するAMD【中編】
AMDが“NVIDIA猛追”にようやく動いた？ 本格化する「GPU」覇権争い
GPUなどの半導体製品を提供するAMDは、AI開発に関連するソフトウェアを手掛ける企業を買収すると発表した。AI分野で注目を集めつつある競合NVIDIAに、AMDはどのような戦略で挑むのか。（2023/11/23）
AIの台頭と“開発者不足”の問題【後編】
AIツールの普及が「開発者の増加」につながるのはなぜ？
開発者不足が世界的に深刻化する中で、AIツールの活用に期待が寄せられている。ある予測によれば、AIツールの利用拡大が開発者の数を増やすことにつながる。その理由とは。（2023/11/18）
TeamsとSharePointの連携方法【後編】
「Teams」と「SharePoint」を連携させる3大テクニックとは？
「Microsoft Teams」と「Microsoft SharePoint」を連携させることは、コラボレーションやファイル共有などの観点から業務効率化につながる。連携時に利用可能な3つのテクニックを取り上げる。（2023/11/16）
TeamsとSharePointの連携方法【中編】
「SharePoint」サイトは「Teams」に移すべき？ 判断基準と移行方法
「Microsoft SharePoint」で作成したWebサイトは、「Microsoft Teams」を活用することで利便性の向上が見込める。SharePointサイトの複雑さを考慮して、より良い連携方法を選ぶためのヒントを紹介する。（2023/11/9）
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