最新記事一覧
AlphabetのCFOが、同社のソースコードの約50％はAIエージェントが生成しているという“衝撃の事実”を明かした。なぜ自動化の推進を急ぐのか。巨額のインフラ投資を支えるために、開発現場で何が起きているのか。
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SAP ECC 6.0の保守終了が迫る中、クラウドへの移行か第三者保守での延命かという選択肢の間で組織は揺れている。年間約160兆円を扱う公共システムを「SAP S/4HANA」に移行する決断を下した省庁の事例を紹介する。
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Googleは「Google Antigravity」と「Gemini CLI」という2つのAI開発ツールを提供している。両者共にシステム開発や運用、コーディングに利用可能なツールだが、どのような違いがあるのか。
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2025年、GitHubにおける「最も成長している言語」の座を「TypeScript」が獲得した。なぜこの変化が起きたのか。「Python」すら押しのけてTypeScriptが選ばれた理由は何か。その技術的必然を解説する。
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OpenAIは、自社プラットフォーム上で探索とリーズニングを実行する社内用のAIデータエージェントを構築し、運用している。その内容は。
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ローコード／ノーコード開発を採用することで、企業のIT人材不足やExcel管理の限界を打破できる可能性がある。JALをはじめとした企業の業務改善の事例や、開発のポイントをまとめたホワイトペーパーを3本紹介する。
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「ストレージはただの器」という認識が、AIプロジェクトを破綻させる。AIの真の力を引き出し、コストの死角を消すための戦略的資産のこつとは。ベンダー動向を踏まえ解説する。
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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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AIを追い風に、クラウドインフラ支出が爆発的に拡大している。AWS、Microsoft Azure、Google Cloudの覇権争いから、情シスが直面するコストと統制の課題を読み解く。
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「Excel」は現場にとって魔法のつえだが、情シスにとっては管理不能な「時限爆弾」だ。現場の猛反発を抑え、安全に「脱Excel」を進めるためのロードマップを提示する。
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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5名にAmazonギフトカード（3000円分）をプレゼント。
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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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OpenAIは、「GPT 5.2」を基にしたコーディング用モデル「GPT-5.2-Codex」を、有料ChatGPTユーザー向けに提供開始した。従来の同社の「Codex」モデルから何が進化しているのか、説明する。
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「AIを使えば、レガシーシステムも一瞬で刷新できる」――そんな経営層の幻想が情シスを追い詰める。失敗率が高くなる可能性がある「一括刷新」を避け、着実にモダナイズを成功させるための「AI活用の現実解」とは。
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GoogleはAIモデルファミリー「Gemini 3」の新たなAIモデルとして、「Gemini 3 Flash」を公開した。同モデルは「Gemini 3 Pro」と何が違うのか。具体的な性能や、コストを抑えて使う方法を説明する。
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新しい言語の導入にはコストがかかるが、「Rust」にはそれを上回る戦略的価値がある。費用削減から採用競争力強化まで、技術面にとどまらない恩恵とは何か。ITリーダーが押さえておくべき導入の判断基準を解説する。
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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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