「プログラミング」関連の事例・比較・解説などの記事一覧

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若手の定着を阻む“二重の壁”
「こんなはずでは」　製造業の若手は“アナログな現場”に幻滅して辞めていく
製造業に新卒入社した若手従業員の7割が、入社前の想定と現場のデジタル化の遅れに大きなギャップを感じていることがシムトップスの調査で分かった。若手を失望させている“アナログな業務”の実態とは。（2026/7/28）

「認知の降伏」と3つの落とし穴に注意
「説明できないならリリースしない」　Googleディレクターが説くAI開発の原則
Google Cloud AIディレクターのアディ・オスマニ氏は、AIエージェント時代のエンジニアには、「AIより速くコードを書く」といったスキルではなく、別のスキルを持つことが重要になると説明する。（2026/7/27）

動機は「年収アップ」でも……
転職後のITエンジニアが「年収」以上に求めているもの
深刻な人手不足が続くIT業界において、エンジニアの転職市場は活況を呈している。転職時に待遇向上を求めていたものの、今後のキャリアで重視したい条件は異なる。転職経験者が本当に求めているものとは。（2026/7/20）

「クラウドAI」に潜む2大リスク
なぜ今ローカルAIなのか　NVIDIAも注視するその実力と「使い分け」の落とし穴
企業で生成AIの活用が進み、機密データを扱う場面が増える中、AIを社内端末やサーバで実行する「ローカルAI」への関心が高まっている。一方、導入に当たっては課題もある。ローカルAIを導入するための秘訣とは。（2026/7/16）

統制と利便性を両立する最適解
横行する「野良AI」の恐怖　三菱重工が全社AIインフラを“自作”した本当の理由
各事業部門が独自に生成AIを導入する「野良AI」は、セキュリティ統制を破壊する重大なリスクだ。この危機に直面した三菱重工業が、全社共通のAIシステムを内製した理由に迫る。（2026/7/16）

AI時代に求められるエンジニア像とは
AI時代にエンジニアを目指すのは無謀か？　Microsoft副社長の意外な助言
Microsoft副社長のスコット・ハンセルマン氏は、AIが普及してもソフトウェアエンジニアの仕事はなくならないとの見解を示す。ただし、これからエンジニアを目指すのであれば、ある経験を積み重ねることを薦める。（2026/7/15）

「AIへの信頼」が招くガバナンスの崩壊
従業員の4割がAIに機密データを送信　送っているのはどんな人？
従業員がチャットAIに抱く心理的信頼が、従来のセキュリティ境界を無効化している。サムスンなどの事例から「摩擦のない入力」の危うさを浮き彫りにし、技術を超えたガバナンスとデータ中心の防御戦略を提示する。（2026/7/15）

生成AIで業務効率化と提案力向上へ
ろうきん、全職員3000人に生成AIを導入　「無理なく利用できる」ツール選定の勘所
Allganizeは、中央労働金庫が全職員約3000人向けの生成AI活用基盤として「Alli LLM App Market」を導入し、全部署で利用を開始したと発表した。導入までの道のりや施策を紹介する。（2026/7/15）

脱「脱メインフレーム」へ？
Z世代ほど支持？　「時代遅れ」メインフレームの意外な現在地
IBMの公式ブログによると、メインフレームは世界の全取引の87％を支える。クラウドやAIが普及する中でも企業が利用を続ける理由を専門家の見解から探る。（2026/7/14）

AIで塩漬けコードを資産に
150万行のCOBOL、どう捨てる？　米保険大手が挑む「脱メインフレーム」の着地点
150万行のCOBOLを抱える米保険大手が、AIを活用してレガシー刷新の工期を大幅に短縮した。約40億円の見積もりを覆し、年7000時間の削減と約32億円の利益創出を見込む、現実的な脱メインフレーム戦略に迫る。（2026/7/13）

AI開発は“Python一強”ではない
JavaエンジニアはAI時代でも輝ける　LLMを組み込む3ステップとは
生成AI活用において、これまで培ってきた「Java」の開発スキルは無駄になることはない。大規模な本番稼働にも適合する、Java向けフレームワークの実力と具体的な実装手順とは。（2026/7/11）

「AI任せ」にしない
Googleエンジニアが現場で利用　開発生産性を高める「10個の厳選プロンプト」
開発現場でのAIツール活用において、その場限りのプロンプトを使っていないだろうか。Googleのエンジニアたちが日々の開発に組み込み、コード品質の向上や見落としの排除に活用している10個のプロンプトを紹介する。（2026/7/8）

AIのトークン浪費をどう防ぐか
Pythonの限界？　AIに「Rust」でコードを書かせる新手法「コードモード」とは
AIツールの自動ソースコード生成は、不要なデータ処理が膨れ上がり、トークンを浪費してしまう課題がある。システムプログラミング言語「Rust」を活用した新たなアプローチは、この非効率性をどう打ち破るのか。（2026/7/4）

現場主導でアプリ750個を開発
北陸電力、kintoneをグループ18社7000人に展開　年間3万時間を削減したDXの進め方
サイボウズは2026年6月、北陸電力がkintoneを活用し、グループ18社を含む約7000人規模でDXを推進していると発表した。約750アプリを現場主導で開発し、年間約3万時間を削減した。導入推進をどのように進めたのか。（2026/6/26）

身近になったモバイルアプリ開発
「伝言ゲーム」的なデータの流れで失敗　内製モバイルアプリ開発で考慮すべきこと
モバイルアプリ開発は容易になったが、エンタープライズ統合には大きなリスクが伴う。従来の垂直統合型システムとは異なり、水平分散型のモバイル環境では、一カ所のサービス停止がシステム全体の崩壊を招きかねない。情シスが決裁すべきは「開発の容易さ」ではなく、分散した依存関係をどう管理し、データの即時性を守るかだ。（2026/6/24）

CLI、IDE、SDKをどう使い分ける？
Google Antigravity入門：最適なAIエージェント開発環境の選び方と活用ステップ
「Google Antigravity」は4つのインタフェースで利用可能だ。Google Cloudのブログ記事を基に、それぞれの特徴と適した利用シーンを紹介する。（2026/6/18）

AIエージェントに知識を与え過ぎると逆効果？
AIの「サボり」や「うそ」を防ぐ　Skillsを95%削って性能を爆上げした設計思想
WorkOSのディベロッパーエクスペリエンスエンジニアであるニック・ニシ氏は、AIエージェント向けSkillsの約95％を削除した結果、処理時間の短縮と正解率の向上を実現した。実現の鍵となる設計思想を紹介する。（2026/6/15）

部門間での押し付け合い
なぜ企業のAI活用は「誰も責任を取らない」状態になってしまうのか
業務を効率化する目的で導入したAIツールが、経営戦略などの機密情報を全従業員に漏えいさせてしまう事故が起きている。IT部門や事業部門、法務部門といった組織の隙間から生まれる、AI特有の根本的なリスクとは。（2026/6/12）

生成AI時代に強化すべきスキル4選
「コードが書ける」だけでは淘汰？　エンジニアが直面する”存在意義”の危機
生成AIの進化によって、コード実装の在り方は大きく変化し始めている。AI時代に、エンジニアには何が求められるのか。これからの「コードを書くエンジニア」に求められるスキルを整理する。（2026/6/8）

SaaS導入で逆に手作業が増加？
情シスの8割超が「触りたくない」システムを保有　負の連鎖を断ち切るには？
最新のクラウドサービスと既存システムの連携ができず、担当者が手作業でデータを処理する事態が多発している。属人化、ブラックボックス化したレガシーシステムが、現場にもたらしている「闇」とは。（2026/6/5）

特選プレミアムコンテンツガイド
IT人材不足なのに「40代お断り」　年齢フィルターが招く組織空洞化の代償
深刻なIT人材不足の中、なぜかエンジニア採用現場では「40代以上お断り」の年齢フィルターが横行している。企業が本当に求める「判断力」を捨て、若手偏重に走る企業が払う代償と、シニア活用の最適解を提示する。（2026/5/29）

「新ツールは使わない」現場の抵抗を乗り越える
「紙とExcel」の山から脱出　情シス3人で3000人が使うシステムを動かす福山通運
全国から集まるExcelファイルの集計作業と、現場に残る紙の回覧。こうした「アナログの負債」は情報システム部門の時間を奪い続ける。福山通運は、わずか3人でこの負債をどう断ち切ったのか。（2026/5/28）

「AI同士の会話」も攻撃対象に
人間に反逆する場合も？　IBMが教える「AIエージェントの10大セキュリティリスク」
AIエージェントの導入にはリスクもある。IBMは、OWASPの文書を基に「AIエージェントの10大セキュリティリスク」を紹介した。（2026/5/26）

“内部”そのものが攻撃対象になる
AIエージェントを狙う4つの脅威とは？　IBMが説く「ゼロトラスト」5つの対策
生成AIの業務活用が広がる中、IBMはAIエージェントに対してゼロトラストセキュリティを適用する重要性を提唱する。そこで、5つの具体的な対策を紹介している。（2026/5/25）

プロンプト作りのポイントは
「AIへのお願い」からプログラミングへ　Y Combinatorに学ぶAIエージェント作成法
AIエージェントの挙動を確かなものにするにはどうすればいいのか。スタートアップ企業を支援する組織Y Combinatorは、最先端AIスタートアップ12社超のプロンプトを調査し、作成のコツを公開した。（2026/5/22）

特選プレミアムコンテンツガイド
資格コレクターはなぜ稼げない？　年収1000万を分ける「OSの理解度」と穴場言語
クラウド資格を取っても年収が上がらない――。約7割のエンジニアが陥る「キャリアの壁」の正体とは。高年収層だけが持つ“真のコアスキル”と、企業ニーズが高い「稼げる穴場言語」を解き明かす。（2026/5/22）

「Yes」を押した10秒後に侵害完了も
“AIで高速開発”に落とし穴？　SHIFTが警鐘を鳴らす“バイブコーディング”の代償
AIコーディングが普及した結果、非エンジニアでも手軽にソフトウェア開発に参入できるようになった。しかし、開発の効率化や高速化といったメリットと引き換えに、開発の現場はさまざまな代償に直面しているという。（2026/5/23）

Anthropicの「Mythos」はどこがすごいのか　Cloudflareが震えた検証結果
Cloudflareは、Anthropicのセキュリティ特化型AIモデル「Claude Mythos Preview」を用いた検証結果を公開した。複数の脆弱性を組み合わせて攻撃手法を構築し、実証コードまで自動生成する能力は、従来の自動スキャナをはるかに超え「シニア研究者」の域に達している。（2026/5/21）

最新AI技術でレガシー資産を可視化・刷新
IBM iのブラックボックス化を打破　資産継承と進化を実現する「IBM Bob」の実力
IBM iを利用する企業では技術者不足や属人化が大きな課題だ。これを打破するにはAIの活用が欠かせない。AI駆動型の開発手法で既存資産を可視化・解析してシステムを進化させ、競争力を高める最新のモダナイゼーション手法とは。（2026/5/27）

重要なのは“理解する力”
Netflixが教える“AI生成コードによる暴走”の食い止め方
生成AIによってソフトウェア開発の生産性が向上する一方で、「動くが内容を理解し切れないコード」は増加傾向だ。NetflixのAI開発ツール導入担当者が、同社で実践している対策を明らかにした。（2026/5/19）

特選プレミアムコンテンツガイド
プログラミング学習「97％が挫折」「7割が学校で教わっていない」の残酷な真実
「AIツールがあれば誰でも開発できる」という期待とは裏腹に、97％のプログラミング学習者が挫折し、子どもの7割は学校で教わっていないという現実がある。AI時代のプログラミング学習の在り方とは。（2026/5/15）

変化に備えて人間がやるべきことリスト
初級エンジニアはもう危険水域　 AI安全性の権威が説く、AGI時代の生存戦略
AI安全性研究者のローマン・ヤンポルスキー氏は、AGI（汎用人工知能）が2～5年以内に実現する可能性があると指摘した。AGIが実現した場合に備え、人間は生活や仕事の変化にどのように備えればいいのか。（2026/5/14）

ソフトバンクが国産LLM「Sarashina」提供
高まる「ソブリンAI」への需要　“AIを使いたいがデータは国外に出せない”をどう実現？
ソフトバンクは、国内データセンターで運用するクラウド基盤で、国産LLM「Sarashina」を活用した生成AIサービスを提供すると発表した。企業や自治体の機密データを国内環境で安全に活用したい需要に対応する。（2026/5/14）

『ディープラーニングG検定　最強の合格問題集』出張版：
【G検定】AI開発の「著作権」、間違っている説明はどれ？
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、自社で開発したプログラムなどの資産を法的に守るための、AI開発における著作権の適用範囲について解説します。（2026/5/14）

運用本番段階で露呈する弱点
NikeやeBayが陥った「OpenTelemetry」の穴　監視インフラ運用の“泥臭い実態”
システム監視を効率化する「OpenTelemetry」において、データを集めるための設定を開発チームに委ねると、想定外の作業負担が発生し得る。NikeやeBayは、手作業が招く社内展開の壁をどう打ち破ったのか。（2026/5/13）

2026年は接続性の年
AnthropicのMCP共同作成者が明かす「MCPの現在地とつながる未来」
AnthropicのMCP責任者、デビッド・ソリア・パラ氏が、MCPの普及が進む現状と、AIエージェント設計の新指針を紹介した。（2026/5/12）

既存ツールを捨てないインフラ刷新
サイロ化が招く大規模障害　巨大企業のインフラを「わずか4人」で救った方法
システム規模の拡大に伴い、監視ツールにかかる費用や運用負荷の肥大化が顕在化する。金融大手のMSCIはわずか4人で、乱立した監視ツールを即座に捨てることなく、高額な維持費とベンダーロックインから抜け出した。（2026/5/8）

取りあえずの「現状維持」は危険
「まだ動く」が致命傷に　レガシーネットワークという“時限爆弾”が生むリスク
旧態依然としたレガシーネットワークを使い続けると、技術的制約がセキュリティリスクを高めるだけではなく、現代のビジネスに不可欠なツール活用の足を引っ張る要因になる。企業にもたらす「目に見えない損失」とは。（2026/5/7）

レビュアーの9割が負担増
開発者本人が意味を説明できない……　AIコーディングが招く“品質崩壊”の危機
AIツールにコーディングを任せることで開発プロセスは短縮されたように見える。だが、開発者自身がソースコードの意図を理解しておらず、修正に追われる現場が後を絶たない。保守性が脅かされている実態とは。（2026/5/5）

元Cloudflareセキュリティ責任者が解説
7万台のサーバを守った男が説く、AIインフラ防衛の「3つの技術」
AIモデルを意図的にだまして誤作動や情報漏えいを引き起こす巧妙なサイバー攻撃が後を絶たない。7万台のサーバを管理してきたインフラセキュリティの専門家が提唱する、AIインフラを防衛する3つの手法とは。（2026/5/1）

「仕事が変わる」時代の働き方
Duolingoのチェスコースは未経験2人がAIで開発――CEOのAI論は？
語学学習サービス「Duolingo」では、未経験の社員2人がAIで開発したチェスコースが毎日700万人に利用されている。それでもCEOはAI利用を人事評価に入れない。「AIを使うためにAIを使う」を避ける哲学とは。（2026/4/29）

「AIが書いたから無関係」は通用しない
「バイブコーディング」本当の恐怖　開発者の“責任回避”が招くシステム崩壊
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。（2026/4/27）

ツールの“使い放題”がむしろ問題に
「League of Legends」運営元が月間2PBのログを8割削減　監視データの半分は無駄？
ログ収集はシステム監視に欠かせないが、データ量が膨れ上がると費用爆発の引き金になりかねない。Riot Gamesはベンダーの料金引き上げによって数百万ドル規模の支出増に直面した。この危機をどう乗り越えたのか。（2026/4/24）

高年収層が抱える意外な“後悔”
年収700万超エンジニアに共通するスキルと「もっと勉強すべきだった分野」
クラウドサービスの普及で、インフラの内部構造が見えにくくなっている。そうした中、年収700万円以上のエンジニアの多くが、自身のキャリアを支える共通技術を挙げている。変化の激しいIT業界で生き残る条件とは。（2026/4/24）

AIを“ガラクタ”にしないための条件
Copilotで満足している企業が知らない　AIエージェント実運用の現実
自動化のためにAIエージェントを導入しても、なぜ期待した成果が出ないのか。その原因は設計以外の段階にある可能性がある。AI活用を支援してきた専門家が警告する、AIを“ガラクタ”にしないための条件とは。（2026/4/17）

5カ月でデータ連携システムを刷新
開発未経験でも「IBM i」との連携を実装　dinosが選んだ“ノーコード”の真価
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。（2026/4/16）

“強制公開”なしで本格分析
無料版「Tableau」が登場　企業のデータ活用をどう変える？
DX推進が叫ばれる一方で、機密データを扱う分析はセキュリティの壁に阻まれがちだ。無料ツールが抱えていたリスクに対し、セールスフォース・ジャパンは「Tableau Desktop」の無償版を公開した。その恩恵とは。（2026/4/14）

COBOLエンジニアの92％は退職の時代にAIができることは
AIもさじを投げるCOBOL刷新　AIエージェント「Devin」はどこまでできる？
COBOL人材の枯渇が進む中、レガシーインフラの刷新が急務となっている。しかし実際には6割以上が失敗するという報道もある。AIエージェントは打開策となるのか。成功と失敗を分ける条件を整理する。（2026/4/14）

特選プレミアムコンテンツガイド
“脱C／C++”してでも「Rust」への移行を急ぐべき本当の理由
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。（2026/4/10）

AIで“爆速”モダナイゼーション
仕様抽出時間96％減　AIが「ブラックボックス化」したメインフレームを救う日
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。（2026/4/10）