30周年を迎えて岐路に立つJava【前編】
「AIアプリ開発」で選ばれるのが“PythonではなくJava”の理由
AI技術活用を進める上で、アプリケーション開発において「Python」よりも「Java」を採用する企業が多いという調査結果がある。なぜ企業はJavaを選ぶのか。その背景には、企業のIT活用特有の事情がある。
アプリケーション開発ツールを手掛けるAzul Systems（以下、Azul）は2025年1月、プログラミング言語「Java」の現状を調査したレポート「2025 State of Java Survey & Report」を公開した。このレポートは2024年秋に2039人のJavaユーザーを対象として実施したアンケート調査をまとめたものだ。
レポートによると、30年の歴史を持つJavaは時代とともに進化し、AI（人工知能）技術を活用した先進的なアプリケーション開発にも利用されている。回答者の50％がJavaを使ってAIアプリケーション（AI技術を活用したアプリケーション）を構築していることが判明した。この割合は、AIアプリケーションやAIモデルの構築と強い結び付きがある「Python」など他のプログラミング言語をしのいでいる。それはなぜなのか。
JavaがPythonよりも“AI向け”な理由は？
企業がJavaをAIアプリケーション開発に採用している理由として、AzulはJavaのスケーラビリティや豊富なライブラリ（機能群）、企業システムとの連携性を挙げる。
「われわれはOpenJDKに携わる者として、JavaとAI技術の連携を強化することに注力している」と、AzulのCEOスコット・セラーズ氏は述べる。OpenJDKは、Javaの開発・実行環境「Java Development Kit」（JDK）のオープンソース版だ。
セラーズ氏によると、大規模言語モデル（LLM）にクエリを送信するためのAPI（アプリケーションプログラミングインタフェース）を使用して、JavaでAIアプリケーションを構築する動きが目立っている。この方法は、Pythonなど他のプログラミング言語を使って、データ処理のアドホッククエリ（その場限りのクエリ）を実行するデータサイエンスの手法とは異なるものだ。
「本番環境のアプリケーションが何十万人、何百万人ものエンドユーザーのリクエストを同時に処理する必要がある場合、スケーラビリティや回復力、セキュリティの面でJavaが適する」とセラーズ氏は強調する。同時に、Javaが数十年にわたって試行錯誤と検証を重ねてきたことから、企業向けアプリケーションの運用において極めて安定した、信頼性のある技術であることも指摘する。
次回は、Oracle JDKのライセンス変更がもたらす影響と、企業が取るべき対処を紹介する。
TechTarget発 エンジニア虎の巻
米国Informa TechTargetの豊富な記事の中から、開発のノウハウや技術知識など、ITエンジニアの問題解決に役立つ情報を厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 エンジニア虎の巻
米国TechTargetの豊富な記事の中から、開発のノウハウや技術知識など、ITエンジニアの問題解決に役立つ情報を厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社うるる] 「入札市場」攻略ガイド：効率的に落札するためのポイントを徹底解説 -
製品資料
[株式会社うるる] 入札情報に特化した「販路拡大」「効率化」のためのサポートツールとは？ -
市場調査・トレンド
[株式会社うるる] 公共入札に成功する企業と失敗する企業の「5つの違い」 -
製品資料
[日本ビジネスシステムズ株式会社] 専門家が教える、Microsoft 365の「テナント統合／分離」を成功に導く秘訣 -
製品資料
[rakumo株式会社] Microsoft 365での情報埋没を防ぐ、社内ナレッジを資産化する情報ポータル活用
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
2
「Microsoft 365」が乗っ取られる MFAを破る“本物の画面”の恐怖
-
3
半数がブルーカラー転向を視野に？ ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
4
Claude利用8割のGMO、AI人材の評価軸が「トークン管理」に変わった
-
5
AI導入が失敗する“真犯人”は現場のマニュアル 7割が陥る「標準化」のわな
-
6
被害額は過去最高額 それでも「サイバー犯罪者が捕まらない」3つの理由
-
7
「テザリング依存」に潜む落とし穴 “遅いVPN”を解消するネット構築術
-
8
「Windows」の不要なファイルを安全に消して容量を空ける方法
-
9
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる？ 最高権限奪取の恐怖
-
10
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する？ 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か？ 最新データに学ぶ傾向と対策
-
3
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
4
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
5
最速72分でデータが流出？ 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
6
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
7
Microsoft 365のメールセキュリティ、3つの“死角”と追加で検討すべき対策とは
-
8
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
9
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
-
10
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー