「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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AI時代のインフラを展望【後編】
「GPU」と「Python」だけじゃない　知っておきたいAI時代の基礎知識
「GPU」や「Python」はAI時代に欠かせない技術となったが、AI時代のインフラを考える上で必要なのはこれらだけではない。プロセッサとプログラミング言語の選択肢について、企業が持つべき視点とは。（2025/1/15）

高収入を狙えるAI系職種10選【第1回】
活躍できるAI人材のスキルは“一般的なエンジニア”とどう違う？
AI技術の利用が広がる中、需要が高まっているのがAI系の職種だ。応募要件や求められるスキルは、一般的なエンジニア職とどのように異なるのか。（2025/1/10）

Javaで作る三目並べゲーム【後編】
「動くコード」と「良いコード」の違いとは？　Javaゲームの改修で学ぶ
動作するソースコードを記述できても、それが“優れたソースコード”とは限らない。「三目並べゲーム」のソースコードを例に、プログラムの品質を高める観点を解説する。（2025/1/10）

仕事で“使える”生成AI【後編】
「職人技」「コピペ」はもう古い？　開発者を救うコード生成AI6選
生成AIを活用したコーディング支援ツールは、開発者の生産性向上を考える上で欠かせない存在になりつつある。ソースコードの生成に役立つAIツール「6選」を紹介する。（2025/1/9）

AI時代のインフラを展望【前編】
「x86時代の終わり」にJavaが脚光を浴びる理由
ARM64アーキテクチャの台頭により、従来の主流だったx86サーバの一強状態は崩れる可能性がある。その状況下で、プログラミング言語「Java」が注目を集める理由とは。（2025/1/8）

AIがスタートアップ市場にもたらす変革【後編】
起業するなら「50歳以上シニア」が有利――“あの能力”があれば
スタートアップ市場では若手優位のイメージが強い。だがAI技術の活用が広がる中で、むしろ50歳以上の創業者の方が注目され始めているという。シニア起業家の強みとなる“ある能力”とは何か。（2025/1/5）

データサイエンティストを目指す方法【前編】
年収1600万円も夢じゃない「データサイエンティスト」の“4大スキル”とは？
データに基づいた意思決定の必要性が高まる中、データサイエンティストの需要も高まりを見せている。企業から求められるデータサイエンティストを目指すには、どのようなスキルが必要なのか。4つのスキルを紹介する。（2024/12/27）

Javaで作る三目並べゲーム【前編】
「Java」プログラミング入門　ゲーム作りで学ぶ基礎から応用まで
初心者がプログラミングを楽しみながら学ぶには、ゲームを題材にすることが有効だ。「Java」を使った「三目並べゲーム」の開発を通じて、Javaプログラミングを学ぼう。（2024/12/27）

本当に必要なAIスキル習得方法【後編】
せっかくの「AI資格」が無意味に……努力が水の泡になる5つの要因
生成AIの利用が広がる中で、AI認定資格の取得を検討する人が増えている。時間とコストを費やす前に、理解しておくべき5つのリスクを解説する。（2024/12/27）

主要DBMSとその機能【後編】
RDBMSの他にもこれだけある「主要DBMS」の種類と特徴
RDBMS以外にも、企業は用途に応じてさまざまなDBMSを選択できる。どの用途にどのDBMSが適するのかを判断するために、主要なDBMSの種類とそれぞれの長所、短所を知っておこう。（2024/12/25）

Windows ServerとAI運用【中編】
「期待外れのAI投資」を回避するための3つの準備とは？
AIプロジェクト成功の鍵は、計画段階にあるといっても過言ではない。AI導入前に企業が検討すべき3つのステップとは。（2024/12/24）

開発者のストレスを減らす現場づくりも
ベテランエンジニアが語る「AI時代にこそコード品質が欠かせない」のはなぜか
AI技術を活用したコーディング支援ツールの普及が進む中、開発者はソースコードの品質と安全性を保つために何を実施すべきか。ソースコード品質管理ツールベンダーのCIOに話を聞いた。（2024/12/19）

TechTargetジャパンエンジニア読本集
成功するソフトウェア開発者が知っている“四種の神器”はこれだ
現代のビジネス発展の鍵を握るソフトウェア開発。開発者が知っておくべき専門分野の違い、人気のプログラミング言語、開発現場で活躍するための「四種の神器」など、ソフトウェア開発の“今”に迫る。（2024/12/18）

成長を後押しするクラウドとGemini
Googleの収益増を支える「コード生成の25％がAI」の衝撃
Googleの親会社Alphabetの2024年第3四半期の売上高が前年比15％増を記録した。この成長を支えているのは、顧客向けAIサービスの提供だけではなく、自社開発における「Gemini」の活用にもあるという。（2024/12/17）

ゼロトラストだけじゃない
攻撃の侵入口を減らす「アタックサーフェス管理」の6つの鉄則
システムが多様化したりインターネット接続が増えたりすると、侵入口になる「攻撃対象領域」（アタックサーフェス）も広がる。アタックサーフェスを管理し、攻撃を受けるリスクを減らすにはどうすればいいのか。（2024/12/17）

AWS re:Invent 2024現地レポート
コード生成AI「Poolside」は一体何者？　データを“集めない”独自戦略とは
AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」から、AIコーディングツール「poolside Assistant」が新たに利用できるようになる。一体どのような製品なのか。（2024/12/13）

JSONとHCLを比較【後編】
「JSON」「HCL」編集の“必須ツール”とは？　どう使い分ける？
設定ファイルの取り扱いには、注意すべき点が複数ある。「HCL」ファイルと「JSON」ファイルの編集に活用できるエディタには何があるのか。編集ミスや構文エラーは、どうすれば防ぐことができるのか。（2024/12/12）

またもAWSに脆弱性
AWSアカウントが侵害される「AWS CDK」の欠陥が浮上　その危険度は？
AWSのアプリケーション開発キットに欠陥が見つかり、侵入のリスクがあるとセキュリティベンダーAqua Securityは警鐘を鳴らす。同社が発見したAWSの欠陥を整理しよう。（2024/12/10）

AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第6回】
これからの「AI市場」をけん引する“14の技術”はこれだ
調査会社によると、AI市場は今後さらに成長を続けることが見込まれる。これからのAI市場をけん引するのはどのような技術なのか。（2024/12/6）

JSONとHCLを比較【前編】
いまさら聞けない「JSON」と「HCL」　“2大設定言語”の違いとは？
インフラの設定管理で目にする「JSON」ファイルと「HCL」ファイル。それぞれどのような場面で役立つのか。両者の特徴と基本構文を、サンプルを交えて解説する。（2024/12/5）

個人情報も無断利用？
AIのためなら「スマホの中身」を盗んでもよい？　MicrosoftとGoogleの言い分
個人のスマートフォンの中身を知らない間に企業が収集、利用している――。この是非を争点に、MicrosoftとGoogleに対する訴訟の準備を進めた法律事務所がある。データの収集や活用に関する企業の言い分を紹介する。（2024/12/4）

クラウドセキュリティの専門職【前編】
有望なセキュリティエンジニアになれる「クラウド基礎スキル」はこれだ
クラウドサービスを狙った攻撃が盛んになる中で、ニーズが高まっているのが「クラウドセキュリティエンジニア」だ。その具体的な仕事内容や、求められるスキルを紹介する。（2024/12/4）

API記述言語「TypeSpec」を徹底解説【後編】
API開発でなぜ「TypeSpec」を使う？　メリットとデメリットを解説
API記述言語「TypeSpec」の長所と短所の解説を通して、どのような開発者やプロジェクトに適しているのかを探る。TypeSpecをスムーズに利用開始するためのセットアップ手順も解説する。（2024/11/28）

CrowdStrikeから学ぶソフトウェアテストの教訓【前編】
CrowdStrikeが「想定外の障害」を防げなかった“本当の理由”
システム障害は技術的な問題ではなく、テスト戦略の欠如が原因で発生することがしばしばある。CrowdStrikeによる「Windows」障害もその例だ。現代のシステム運用が抱える、ソフトウェアテストの根本的な課題とは。（2024/11/25）

AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第4回】
「身近なAI」の基礎を築いた転換期　2024年ノーベル賞受賞者も発展に一翼
20世紀末から21世紀初頭にかけて、機械学習をはじめとするAI技術は急速な進化を遂げ、世間の関心を集めることとなった。現代の「AIブーム」の基盤がどのように築かれたのか、主要なブレイクスルーを解説する。（2024/11/22）

API記述言語「TypeSpec」を徹底解説【前編】
API開発を楽にする「TypeSpec」とは何か？　主要機能と特徴を解説
API記述言語「TypeSpec」は、API設計プロセスの効率化にどのように貢献するのか。その特徴や主要な機能を紹介する。（2024/11/21）

AI時代のプログラミング言語10選【第5回】
「誰もがAIを開発できる時代」にどう備える？
AI開発の民主化が進み、“誰もがAIシステムを開発できる時代”の到来が近づきつつある。こうした時代の企業に求められることとは。（2024/11/20）

TechTargetジャパンエンジニア読本集
「GILなしPython」は進化か、それとも退化か？
「Python」の次期バージョンで検討されている仕様変更は、往年の課題を解決すると一部の開発者が期待を寄せている。その一方で、深刻な問題をもたらす懸念もある。改良のはずが改悪になりかねない6つの理由とは。（2024/11/20）

プログラミング言語に万能はない？
Javaもいいけど「Java一択」では乗り越えられない4つの問題
優秀なプログラミング言語の一つに「Java」があるが、どのタスクにも適するわけではない。Javaと他の言語との比較を通して、適切なプログラミング言語を選ぶヒントを解説する。（2024/11/19）

AI時代のプログラミング言語10選【第4回】
AI開発に使えるプログラミング言語は「Python」だけじゃない？
AIアプリケーション開発において、適切なプログラミング言語を選択することは重要な要素の一つだ。AIプロジェクトではどのようなプログラミング言語が選択肢となるのか。（2024/11/13）

JavaとPythonを比較【後編】
なぜ「Java」は“面倒”で「Python」は“危険”なのか
開発現場に普及している「Java」と「Python」には、それぞれ異なる課題がある。両プログラミング言語の設計に関わる本質的な違いから、その答えを探る。（2024/11/13）

一筋縄ではいかないAI実装
バイセル、NEC、デジタル庁が明かす「AI活用」の舞台裏　GoogleのAIを選んだ決め手とは？
AIの社会実装は着実に進んでおり、各社は成果の最大化を目指して試行錯誤を重ねている。バイセル、NEC、デジタル庁のAI活用事例を、現場の課題や工夫を交えて紹介する。（2024/11/20）

「pingdomv3」に要注意
PyPIパッケージを危険にさらす「リバイバルハイジャック」とは
「Python Package Index」（PyPI）を使ったアプリケーションが攻撃者に狙われる可能性がある。悪用されるのはどのような脆弱（ぜいじゃく）性なのか。（2024/11/7）

JavaとPythonを比較【中編】
Hello Worldプログラムから見る「Python」の“本質”とは？
プログラミング言語の中でも比較的自由度の高い「Python」には、独特の記法や機能が存在する。「Hello World」を出力するプログラムを例に挙げて、使い方と機能を学ぼう。（2024/11/6）

AI時代のプログラミング言語10選【第3回】
AI開発で選ばれる「定番のプログラミング言語」はこれだ
AIアプリケーションの開発を成功させる上で、プログラミング言語の選択は非常に重要な要素となる。AI分野で実績のあるプログラミング言語を紹介する。（2024/11/6）

AI時代にメインフレームを再考する
「脱COBOL」より「活COBOL」こそ“賢い選択”になり得る理由
「IBM Z」をはじめとするメインフレーム製品の進化が「脱COBOL」の風潮に一石を投じている。メインフレームから企業が学ぶべきAI活用のヒントを解説する。（2024/10/30）

JavaとPythonを比較【前編】
Javaの「main」メソッドは何のためにあるのか
開発者が当たり前のように記述しているJavaの「main」メソッドには、プログラムの安全性に関わる重要な仕組みが隠されている。サンプルプログラムを通じて、mainの重要性を確かめよう。（2024/10/30）

Computer Weekly日本語版＋セレクション
COBOL技術者「コボラー」が消える“まさかの代償”
COBOLに精通した人材が続々と引退する状況は、企業のインフラを揺るがしかねない深刻な問題を引き起こしている。単なるCOBOL技術者不足にとどまらない、その深刻過ぎる代償とは。（2024/10/30）

AI時代のプログラミング言語10選【第2回】
「どのプログラミング言語を使うか」を決める“7つの観点”とは
AIアプリケーションの開発において、重要な要素の一つになるのが「どのプログラミング言語を選択するか」だ。選択の際に具体的に見るべき7つのポイントを解説する。（2024/10/30）

AIのためのインフラとは【後編】
AIインフラ「電力問題」を軽減　再エネだけじゃない“エコな方法”とは？
AIワークロードのコンピューティング需要は環境への負荷を増大させている。持続可能なAIインフラの構築は喫緊の課題だ。環境負荷を抑えつつ、AIモデルの性能を引き出す方法とは。（2024/10/30）

AIで変わる「IT系職種の需要」【後編】
AI時代に消えない「エンジニア職」3選　生き残るのは“あれ”な仕事
AI技術が普及する中で、人間の一部の仕事はAI技術に代替される可能性がある。反対にAI技術に代替されないのはどの職種なのか。エンジニアはどのようなキャリアプランを構築すべきなのか。（2024/10/29）

不透明な「VMware Tanzu」の今後【後編】
「VMware離れ」は現実か、それとも非現実か？　揺れる仮想化市場
Broadcomが「VMware Tanzu Platform 10」を発表するなど新たな方針を打ち出す中で、VMware製品の今後の見通しは依然として不透明だ。専門家やユーザー企業は状況をどう見ているのか。（2024/10/28）

女性進出を阻むAI【後編】
「IT業界＝男性社会」を成り立たせる“男女格差”の根深い問題
IT業界における男女格差は積年の課題だ。ダイバーシティー推進の障壁となっている要因は何か。問題を解決し、女性エンジニアが活躍できるようにするために、企業は何に取り組むべきなのか。（2024/10/26）

AI時代のプログラミング言語10選【第1回】
いまさら聞けない「どのプログラミング言語を使うか」が大切なのはなぜ？
幅広い業界でAI技術を活用する取り組みが進んでいる。AIプロジェクトにおいて、プログラミング言語の選択がなぜ重要なのかを解説する。（2024/10/23）

TechTargetジャパンエンジニア読本集
CでもC++でもなく「Zig」を学ぶべき5つの理由
「C」「C++」に代わる新たな定番となる可能性があるプログラミング言語が「Zig」だ。従来言語ではなく、Zigを学ぶべき理由とは何か。Zigのメリットを5つの観点から解説する。（2024/10/23）

これからのメインフレームに必要な議論【後編】
「COBOL人材の不足」はメインフレームの危機ではない　その真意は？
メインフレームを扱える人材が希少になる中、企業が目を向けるべき戦略や、取り入れるべき技術とは何か。メインフレームをリスクではなくチャンスに変えるためには。（2024/10/21）

女性進出を阻むAI【前編】
AIを使えば「女性エンジニア」がいなくなる――その不都合な現実
AI技術の進歩によって、さまざまな業務の自動化が進んでいる。その中で浮上するのが、エンジニアを含めて女性の仕事が奪われていく懸念だ。なぜ女性ばかりが仕事を失う結果になりかねないのか。（2024/10/19）