最新記事一覧
開発者から支持を集めるも、普及度は主要言語に及んでいない「Rust」。しかしGoogleやMicrosoftなどのIT企業は、すでに重要システムへの導入を進めている。慣れ親しんだ「C」「C++」ではなくRustを選んだ決定打は。
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生成AIで「仕事が減った」はずが、逆に「時間が増えた」作業とは何か。現場エンジニアを対象にした調査から、AIツール導入の“光と影”と、今後エンジニアとして生き残るための「新たな必須スキル」を読み解く。
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SalesforceはAIエージェントサービス群「Agentforce 360」を日本国内で提供開始した。他のAIエージェントサービスと比べたときの特徴とは。
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Windows 10サポート終了も契機となり、Linuxへ移りたいユーザーと慎重な情シスの溝が広がっている。この対立はなぜ生まれ、どこへ向かうのか。
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「Red Hat OpenShift」は、コンテナ管理だけに使うツールではない。「捨てられないレガシーアプリ」と「最新のコンテナ」を、同一システムで運用することにも活用できる。知っておくべき5つの活用法とは。
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BroadcomによるVMware買収後のライセンス体系変更が、ユーザー企業の不満を生んでいる。この機を捉えようと、Dell TechnologiesやIBMがAIインフラ製品群を相次いで強化した。市場の勢力争いの行方は。
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自動運転用ソフトウェア企業Oxaは、NVIDIAとの事業提携を通じて、商用車の自動運転化とAI活用を加速させている。OxaがNVIDIAと手を組んでいる理由は。
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ZoomのAIアシスタント機能「AI Companion」がAIエージェントとして進化を遂げつつある。同社のシュエドン・フアンCTOがその4つの特性について語った。
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企業のAI技術活用は、自ら推論して行動する「AIエージェント」を利用した業務支援に進んでいる。MongoDBも「MCP」を受け入れ、“単なるデータベース”からの脱却を急いでいる。その背景とは。
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従業員1万人に「Microsoft 365 Copilot」を導入し、業務効率化を見込んでいる金融機関がある。効果が期待される一方、雇用への影響に対する懸念もある。人とAIの共存は可能なのか。
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ビジネスの俊敏性が問われる中、ERPの「ローコード開発」への期待が高まっている。ローコード開発ツールの利用は企業にどのようなメリットをもたらすのか。
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CTCは「CUVIC GPU Zero」を提供開始した。生成AIアプリケーションを実行するためのオンプレミスインフラを構築するためのサービスで、AIアプリケーションの自社開発を目指す企業の利用を見込む。
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AI技術の業務利用には、セキュリティという壁が存在する。IBMはAnthropicと提携し、自社のソフトウェア開発ツール群にClaudeを組み込むことで、「信頼性」を武器に市場に乗り出そうとしている。
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AIツールを使い、英語や日本語など自然言語の指示内容を基にソースコードを生成するバイブコーディングは開発作業を効率化する手法の一つだが、必ずしもそうとは限らない。バイブコーディングが抱える課題は何か。
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AI技術によるレガシーシステム刷新は、タスクを迅速に実行し、開発チームの労力を減らす上で役立つ。ただしAIモデルの提案を受け入れるだけでは、リスクを生むことになりかねない。知っておくべき“限界”とは。
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レガシーシステムの刷新にAI技術を活用することは有用だが、その能力を最大限に引き出すには準備が必要だ。刷新を阻む根深い課題と、それを乗り越えるための7つの基本アプローチを解説する。
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企業には自動化が必要な手作業や紙ベースのプロセスが山積している。Boxに搭載が計画されている新たな3つのAIエージェントは、文書処理とセキュリティの両面で、この課題の解決を支援する。
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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。
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NECと米Red Hatは協業を強化し、さまざまな大規模言語モデル（LLM）を用いて柔軟な人工知能（AI）技術利用ができるインフラを構築する。ユーザー企業にとっての利点とは。
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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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AIエージェントに開発を任せる「バイブコーディング」が新たな開発手法として広まりつつある。しかしその裏には、AIエージェントが暴走して致命的な事態を招く危険性もある。このリスクにどう向き合うべきか。
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最新調査でAIエンジニアの国別収入格差が判明した。米国が高水準だが、同時にAIツールへの不満の高まりが明らかになった。その結果と、予想される開発への影響とは。
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AIベンダーによる技術のオープンソース化が広がっている。2025年6月、Baiduは同社AI基盤モデル「ERNIE 4.5」のオープンソース提供を始めた。大手AIベンダーが次々に自社技術を無料で公開しているのはなぜなのか。
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AI技術の台頭によって、IT分野のパートナー企業に求められるスキルは変化している。Red Hatは同社製品の販売を拡大させるために、パートナー企業の技術力とノウハウを強化する支援策を発表した。どう支援するのか。
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オープンソースのリーダーたちは、標準化の歴史におけるコミュニティーの勝利を強調し、AI向けGPUのソフトウェアでNVIDIAに戦いを挑む。その勝算について、業界団体のCTOの発言をまとめた。
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企業での生成AIツール活用が広がる中、そのリスクを認識せずに使い続けると、機密情報流出や法律違反といった思いがけない問題に発展する恐れがある。安全な生成AI利用のために知っておきたい「6つのリスク」とは。
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AIエージェントのブームが勢いを増す一方だ。これまではカスタマーサービスや開発分野での活用が多かったが、Googleがデータエンジニアリングとデータサイエンス用AIエージェントを発表した。
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企業のAI技術導入は実験フェーズを終え、投資対効果（ROI）を追求する段階に入った。だが選択を誤ると費用ばかりがかさむ結果になりかねない。AI技術の恩恵を最大化する鍵を、Google幹部が語る。
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ビジネスプロセスの設計や改善を迅速かつ効率的に進める手法として「ローコード開発」と「BPM」がある。この2つを組み合わせることで、プロセスの可視化から自動化までを一貫して支援できる可能性がある。
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GoogleはLLM「Gemini」を軸に、検索やアシスタント機能を含む自社サービス群へAI機能の統合を進めている。AI市場における同社の差別化戦略とは。
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Anthropicが発表した最新モデル「Claude Opus 4」と「Claude Sonnet 4」は、開発現場におけるAI活用の新しいフェーズの到来を示している。その特徴と戦略を解説する。
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開発や業務プロセスの改善を迅速に進めたいというニーズに応えるのが「ローコード開発」と「BPM」だ。一見似ている両者だが、アプローチや活用場面は大きく異なる。それぞれの違いを押さえて適切に活用しよう。
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Appleが「推論モデル」の限界を指摘する論文を発表し、AI業界に一石を投じた。肯定的な見方と否定的な見方が飛び交う中、論文が示す本当の意図を読み解く。
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企業におけるAI開発が本格化する中、開発ツールの選定は極めて重要なテーマとなっている。Google、Microsoft、AWSの主要ツールの特徴を整理し、自社に最適な選択肢を見極めるヒントを提供する。
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大量のデータを扱うAI活用プロジェクトでは、ストレージの選定が重要な要素の一つになる。企業はNAS、SAN、オブジェクトストレージといった選択肢から最適なストレージを選択することが求められている。
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市民開発者とIT専門家の両方を対象とした「ローコードツール」の市場が、急速に拡大している。中でも顕著な成長を遂げる「Kissflow」が支持される理由とは。
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英国のLloyds Banking GroupはAI技術活用のためのシステムを「Google Cloud」に移行し、全社的な活用を加速させている。同行が考える、全社的なAI技術活用の「成功の鍵」とは。
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LLM「Gemini」がオンプレミス環境で利用できるようになる計画をGoogleが明らかにした。発表からは、生成AI活用のステージが次の段階へ移りつつある状況が垣間見える。
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LLMの性能をまとめて評価したい場合に有用なのが、リーダーボードだ。さまざまなLLMの性能を評価した情報が公開されている。LLM選びの参考にできる、主要なリーダーボードを紹介する。
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2025年3月、Googleは新LLM「Gemini 2.5 Pro」の試験運用版を発表した。どのように業務に活用できるのか。Googleの各種サービスとの連携と併せて、その可能性を探る。
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2025年3月、Googleは新LLM「Gemini 2.5 Pro」の試験運用版を発表した。同モデルはどのような価値をユーザーにもたらすのか。「Gemini 2.0」からの強化点とは。
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Microsoftは同社の開発ツールに生成AIを導入し、開発工程を自動化するだけではなく、非エンジニアがAIエージェントを開発できるようにしている。この戦略は人間のエンジニアにどのような影響をもたらすのか。
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攻撃者による脆弱性の悪用は後を絶たない。2025年前半に明らかになった脆弱性にはどのようなものがあるのか。SAPやSamsung Electronicsといった大手ベンダーの製品に関する脆弱性を含む3件を紹介する。
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年間最大12兆円もの経済的損失を発生させるという「2025年の崖」問題。ノウハウの不足やレガシーシステムのブラックボックス化を乗り越え、DXを推進する上で、生成AIやノーコードツールの活用が有効だ。
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Googleは「Gemini 2.0」において、テキストだけではなく画像や音声を生成できる「マルチモーダル出力」機能を実装し、さまざまな面での性能向上を実現した。この進化はAIアシスタントの利用シーンをどう広げるのか。
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AIエージェントに関する新しい潮流が、IT業界を席巻している。次々と最新ツールを打ち出すNVIDIAやOpenAIなど大手企業の狙いとは何か。最新動向を解説する。
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2024年は、生成AIの本格的な普及が進んだ一年となった。一方で、その基盤となるAIインフラの構築や運用においては、さまざまな課題が浮き彫りになっている。本稿は、AIインフラ市場の動向を整理する。
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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。
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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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セールスフォース・ジャパンはSalesforceのAIエージェント機能のためのマーケットプレイス「AgentExchange」を、日本国内で提供開始すると発表。初期パートナーとして5社がAgentforceのサービス提供を開始する。
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