最新記事一覧
生成AIを活用したアプリケーション開発が本格化する中で、LLMと外部システムをどう連携させるかが重要な課題となっている。この課題を解決する有力なフレームワークとして注目されているのが「LangChain」だ。
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AIモデルを外部のデータソースと連携させるプロトコル「MCP」を活用することで、AIアプリケーション開発にどのようなメリットが生まれるのか。その基本的な仕組みから実装例までを解説する。
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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。
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企業がアプリケーション開発において、重視している方針を調査したところ既存アプリケーションのモダナイゼーションが最上位だった。一方で、企業はある項目については重視していないことも分かった。
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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。
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医療業界では、COVID-19まん延に伴うオンラインサービスの需要に応えるため、アプリケーション開発を加速させている。米国健康保険団体Healthfirstがモバイルアプリ開発の効率化に向けて導入したツールとは。
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企業はアプリケーション開発の頓挫や、ビジネスに精通する熟練したアプリケーション開発者の不足に悩んでいる。こうした中、ドラッグアンドドロップのみでアプリケーション開発する手法への期待が高まる。
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生成AIの普及により、非エンジニアでもアプリ開発が可能となりつつある。一方、課題なのが開発の可視性やガバナンスの確保だ。情シスが「門番」から「支援者」へ転換し、安全に現場の力を引き出すための対策は。
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セキュリティを意識したアプリケーション開発プロジェクトを進めるには、何を重視すればよいのか。プロジェクトを評価するための4つの指標と、リスク要因として懸念すべき事項を紹介する。
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OracleはAIアプリケーション開発を効率化する「Oracle AI Data Platform」を始動させた。競合他社が類似サービスを提供する中、OCIやOracle Databaseの機能を集約した新サービスで、Oracleが目指すものとは。
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アプリケーション開発を巡って、さまざまなセキュリティの「落とし穴」がある。セキュリティを強化し、安全なアプリケーションの開発につなげるにはどうすればいいのか。
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システム運用やアプリケーション開発の分野では絶えず技術進化が続いている。2025年にIT専門家に求められ、今後も必要となるであろう7つのITスキルをおさらいする。
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Domino's Pizzaは、アプリ開発の初期段階からセキュリティをプロセスに組み込んでいる。そこにはアプリ開発者を成長させる仕組みがあった。
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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。
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アプリケーション開発の効率化に役立つ「PaaS」（Platform as a Service）。その魅力とは何なのか。PaaSの主要な4つのメリットを説明する。
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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。
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DX時代のアプリケーション／サービス開発では、スピードとセキュリティの強化が欠かせない。その1つの解となりえるのがIDaaS（ID as a Service）だが、スケール後のコスト増が課題だった。この問題を解消する、次世代の認証基盤とは？
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AppleとGoogleがモバイルデバイスのユーザーやアプリケーション開発者に与える影響について、英国競争市場庁（CMA）が調査を始めた。両社に対し、CMAはどのような疑念を抱いているのか。
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米国の健康保険団体Healthfirstはモバイルアプリ開発に当たってリリース管理自動化ツールなどのDevOpsツール群を導入。リリースの前倒しに成功した。どのようなツールを利用しているのか。
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モバイルアプリケーション開発の主な要件にデバイスのOSの種類がある。「iOS」「Android」あるいはその両方で利用できるアプリケーションの開発に適したプログラミング言語やツールには、どのようなものがあるのか。
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IT部門が今目を向けるべき事項は、「AIに仕事を奪われる」という懸念よりも、ブーム沈静化後の「後始末」だ。IT部門に押し付けられる「新たな責任」と、組織崩壊を防ぐために今すぐ打つべき「4つの防衛策」とは。
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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。
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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。
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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。
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生成AIは強力だが、利用費用の負担や操作への戸惑いから、現場の開発者に敬遠されるケースが後を絶たない。キヤノンITソリューションズはこの障壁をどう突破し、「Amazon Q Developer」を全社に普及させたのか。
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規制業界の企業でも、生成AIを活用したIaC（Infrastructure as Code）の導入が進んでいる。どのツールを使い、どのような点に留意しながら活用を進めているのか。4社の事例から、現実的な活用法を紹介する。
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開発現場でAIツールの導入が進む中、エンジニアの約9割が現在の業務変化を前向きに捉えている。単純作業が激減する中、AI時代において真に求められる「新たな必須スキル」とは何か。
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Google Cloudのアニー・ワン氏は、AIエージェントには「シングル」「シーケンシャル」「パラレル」があると話す。それぞれの特徴や、使うべき場面はどのようなものか、紹介する。
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Datadogは「2026年版AI Engineering調査レポート」を発表した。同社は、AIを大規模かつ安定的に運用する上での最大の障壁と、その対策を紹介している。
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コンテナ技術は開発を迅速化させるが、管理されないイメージの乱立というリスクも生み出している。対策を強化したいセキュリティチームが障壁にならず、開発の自由を守るためのアプローチとは。
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時間や場所に縛られない働き方として定着するフリーランス。経験豊富なITエンジニアであっても「収入が途絶える不安」から単価を妥協しているのが現状だ。不安定な状況でも、彼らがフリーランスを辞めない理由とは。
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従来の仮想化システムにおけるライセンス費用の高騰や、運用管理の複雑化が企業を苦しめている。「Red Hat OpenShift」を活用し、仮想化費用を約60％削減する道筋を立てた大手銀行の事例を紹介する。
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AIツールによるコード生成が普及する中、生成されたコードのほぼ半数に脆弱性が潜む事実が明らかになった。AI特有の新たな脅威に対し、開発とセキュリティ対策を一体化する「DevSecOps」による防衛策を紹介する。
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Microsoftのデベロッパーアドボケイト、リアム・ハンプトン氏は、AIコーディングエージェントを活用したソフトウェア開発でVS Codeを使うメリットを紹介する。
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Googleは、「AI Studio」がアプリの試作用途から本番アプリの開発基盤へ進化していると明らかにした。音声入力で、非エンジニアでもアプリを構築できる環境が整備された。企業のIT部門が留意する点は何か。
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モバイルアプリケーションの性能悪化は利用者の不満を高め、離脱を引き起こす。既存の監視手法では改善効果を証明できず、膨大な検証作業に忙殺されていたTwitterは、この“限界”をどう突破したのか。
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開発要件に応え切れず外部委託が膨らむ一方、現場では独自のマクロによる「野良ツール」が乱造されてブラックボックス化する。IT部門によくあるジレンマを打破した、SMBC日興証券のローコード開発ツール活用とは。
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「サーバレスコンピューティング」は、アプリケーション開発の効率化に役立つ手法だ。そのメリットとデメリットや、3大サービスの違い、利用時の注意点などを多角的に解説する。
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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。
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大規模イベント時にシステムの安全を守るため、変更作業を止める「デプロイ全面凍結」は一般的な手法だ。しかし、Netflixはこの運用を廃止した。安全なはずの凍結が生み出す、深刻な「負債」とは。
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日本総合研究所は関連クレジットカード会社のデータシステムに「Dell PowerScale」を採用した。年率約20％で急増するトランザクションによるメインフレームの負荷増大を解決したシステム構成とは。
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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。
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DXの足かせとなるシステムのブラックボックス化、エンジニア不足は、もはや待ったなしの課題だ。生成AIで複雑なシステムの解析やドキュメント作成を効率化して、エンジニアの生産性を向上させる新たな支援策とは。
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AIツールによる自動コーディングは、開発速度を飛躍的に高めている一方で、技術的負債や疲労の蓄積という新たな課題も生んでいる。企業が陥りやすいAIツールの評価の落とし穴とは。
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オンライン面接で候補者の代わりにAIツールが回答を代理する現象が多発している。従来の採用手法を見直す上で、AIツールを禁止するだけでは解決にならない。不正を防ぎ、真の専門性を見極める抜本的な対策とは。
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企業はAIOpsを導入して次々に定型業務を削減している。その裏で、システム担当者がAIツール特有の問題に疲弊している実態が明らかになった。効率化を目指したはずの現場で何が起きているのか。
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現場主導の「個別最適化」は事業部門の機動力を高めるが、情報システム部門には技術的負債をもたらす。独自のExcel運用や肥大化したレガシーシステムから脱却し、全社統制と業務効率化を両立させた事例を紹介する。
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