最新記事一覧
AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、AIモデルの開発から運用までを連携し、システム導入後も継続的な改善を回す仕組みである「MLOps」について解説します。
()
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。
()
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。
()
月次から週次へ――。MicrosoftはVS Codeのリリースサイクルを短縮した。その裏側にあるのは、AIエージェントによる「現場の泥臭い作業」の徹底排除だ。どういうことなのか。
()
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。
()
リバースエンジニアリングに生成AIを活用することで、レガシーシステムの仕様を明らかにする作業を効率化できる可能性がある。モダナイゼーションに生成AIを使うときの注意点と、国内ベンダーのサービスを紹介する。
()
RFPはシステム刷新の成否を握るが、要件や価格を見極めることは容易ではない。あいまいなRFPが招くプロジェクト遅延や予算超過を回避し、最適なパートナーを選ぶための「評価の物差し」とは。
()
フリーランス新法施行から1年が経過したが、IT現場の商習慣はアップデートされていない。9割のエンジニアがトラブルを経験し、口約束による無償労働が常態化している。調査で見えた、発注企業が抱える「爆弾」とは。
()
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。
()
AIツールやSaaSの導入が急増し、企業のIT部門では“サブスク疲れ”が広がっている。Bain、PwC、Gartnerの調査をもとに、課題の構造と実践的な対応策を解説する。
()
調査によると、品質エンジニアリングでの生成AI活用に9割近くの企業が着手しながらも、その大半が実験段階にとどまっている。全社展開を目指す企業を足止めする「壁」の実態とは。
()
大手ベンダーが発表する公式動画を見たい、しかし時間がない、英語だから難しそう。そんな忙しいユーザーに向けて、サクッと動画を理解できるコンテンツを紹介する。
()
放置すれば企業にとって問題を生み続ける「技術的負債」には、どう対処法すればよいのか。まず手を付けるべき「負債の診断」と、戦略的に実行すべき削減計画を、具体的な指標と手順を交えて説明する。
()
開発プロジェクトの工数増や納期遅延を招く「手戻り」の原因は、上流工程である要件定義の曖昧さにあるという。現場を苦しめる根本課題と、その解決策として脚光を浴びるAIツールの活用実態を、調査から読み解く。
()
ITエンジニアが生成AIをどう活用しているのかが、paizaの調査から明らかになった。実務経験5年未満の若手の7割以上が「AIなしの開発に戻れない」と回答するなど、“AIへの依存”が進んでいる一面も見えてきた。
()
米国の関税政策が、ハードウェア業界のサプライチェーンを混乱させ、エンジニアの製品開発に深刻な影響を及ぼしている。単なる費用増加では済まされない、製品開発現場で起きている深刻な事態が調査から見えてきた。
()
Googleの調査によれば、開発者の9割がAIツールを利用している一方、以前よりもAIツールに対する信頼度が低下した。生産性は上がっているのに安定性や信頼性の向上が追い付かないのはなぜか。
()
中外製薬は、GoogleのAIコーディングツール「Gemini Code Assist」を導入し、開発速度を大幅に高めた。開発の属人化や心理的ハードルに悩んでいた同社はなぜGemini Code Assistを選んだのか。
()
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。
()
ソニー銀行と富士通は、勘定系システムの全機能開発に生成AIを適用し、開発期間の20％短縮を目指す。複雑なシステム開発を効率化し、顧客ニーズへ迅速に応える新サービスの提供を加速させる狙いだ。
()
開発に加えて運用やセキュリティ対策など、開発者はシステムに関わる、さまざまなことを任されるようになっている。「プラットフォームエンジニアリング」は、まさにこうした状況に置かれた開発者を救う手段だ。
()
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。
()
英国の金融を支える「RTGS」システムは、パンデミックなどさまざまなハードルを乗り越えて刷新に至った。プロジェクトを進めたイングランド銀行は、難航したRTGSシステム刷新にどのように挑んだのか。
()
サイバー攻撃への備えは必須だが、日常業務でのプライバシーや開発効率も犠牲にできない――。そうした悩みを解消し得るLinuxディストリビューションが「ParrotOS」だ。その設計思想と、具体的な機能とは。
()
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。
()
採用市場で高い人気を誇るソフトウェアエンジニアやプログラマー。これらの職種を目指す上で求められるスキルとは。プログラミング言語からAI活用のトレンドに至るまで、現場で必要とされるスキルを探る。
()
サービス複雑化に伴って、開発者は手作業での情報更新や依存関係の調査といった作業に追われている。この課題を解消し得る、ITSMツールとオブザーバビリティを結び付ける新しい潮流とは。
()
ソフトウェアエンジニアは、採用市場で最も需要の高い職業の一つだ。その魅力からキャリアパス、収入面まで、ソフトウェアエンジニアの実態を解説する。
()
MetaのCEOマーク・ザッカーバーグ氏は、同社が開催したイベントで「AIコーディングの将来像」について語った。その見解に対しては、ソフトウェア開発の将来にリスクをもたらすものだという見方もある。
()
カプコンはリアルタイム性が求められる最新ゲームの大規模マルチプレイ環境をAWSのクラウドサービスで実現した。その開発の裏側を同社が明かした。
()
LLMの発展を機にAI活用の機運が高まる中で、今後トレンドになる可能性が指摘されているのが、プライベートAIや小規模のモデルだ。データ基盤を提供するClouderaはユーザー企業をどう支援するのか。
()
ソフトウェア開発の手法「リーン開発」を実施するとどのようなメリットがあるのか。実施するためにはどのような課題を解消する必要があるのか。アジャイル開発との違いは。
()
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。
()
開発チームがバグ修正に追われる日々から脱却するには、バグの発生を未然に防ぐ取り組みが不可欠だ。開発プロセス全体にわたってバグの発生要因を断つ10個の予防策を解説する。
()
バグ修正に追われて本来の開発が進まないという状況は避けたいものだが、バグを完全に排除することは難しい。修正したはずのバグが再発する“悲劇”を繰り返さないための、効果的なバグ修正方法とは。
()
内部開発プラットフォーム（IDP）の統一は、開発者の生産性向上とセキュリティ強化に貢献する。統一されたIDPによるプラットフォームエンジニアリングの具体的なメリットと、その試みを成功させる鍵とは。
()
英国の放送局BBCは、従業員向けシステムの開発に「SAP BTP」を導入した。導入の狙いやその成果は。
()
ローコード開発とスクラッチ開発それぞれのメリットとデメリットを解説する。プロジェクトの特性や目標に応じて、最適な開発アプローチを選択するための参考にしよう。
()
開発者が独自ツールを乱立させたり、開発とは関係ない業務に追われたりする課題は開発現場に付き物だ。「プラットフォームエンジニアリング」とそのための「IDP」はこの問題を解決し得る。その実現法とは。
()
少ないデータでAIモデルを訓練する「フューショット学習」が、AI開発の課題を克服する手法として注目を集めている。その利点と課題をおさらいしよう。
()
少量の学習データでAIモデルをトレーニングする「フューショット学習」が注目を集めている。具体的にどのような場面で活用されているのか。
()
AI開発における重要なプロセスが「学習」と「推論」だ。開発者はそれぞれどの程度のリソースを割けばよいか見極める必要がある。どちらを重視すべきなのか、複数の視点から考察する。
()
AIモデルの開発にはデータが欠かせないが、常に十分なデータを収集できるとは限らない。そこで注目されているのが「フューショット学習」という手法だ。
()
AIモデル開発で中心となるプロセスが「学習」と「推論」だ。この2つに適切にリソースを配分する上で考慮すべきポイントを解説する。
()
AIプロジェクトでは、ただAIモデルを構築すれば終わりではない。むしろ「AIモデルの最適化」こそが成功を左右する鍵となる。具体的なアプローチを紹介する。
()
AIモデルの高性能化に欠かせないプロセスが「推論」と「学習」だ。この2つのフェーズを適切に設計・運用するためには、それぞれの役割の違いを理解する必要がある。
()
AIプロジェクトは、単にAIモデルを構築して展開するだけで完結するわけではない。AIモデルの精度や運用効率の低下といった問題を防ぐために、企業が取るべき対策とは。
()
セキュリティベンダーCrowdStrikeが引き起こした「Windows」搭載デバイスの障害は、ソフトウェア開発における品質管理の盲点を浮き彫りにした。現代のソフトウェア開発において、テストと品質管理の考え方をどう変革すべきかを解説する。
()
AI技術の台頭やCOVID-19の流行を背景に、開発現場の在り方や、業務の進め方は大きく変化してきた。2025年に予想される4つのITトレンドを解説する。
()
ERPの需要は依然として旺盛だ。AI技術やクラウド型ERP、業界特化型クラウドなど、2025年以降のERPに関連する最新トレンドを紹介する。
()