最新記事一覧
自動化のためにAIエージェントを導入しても、なぜ期待した成果が出ないのか。その原因は設計以外の段階にある可能性がある。AI活用を支援してきた専門家が警告する、AIを“ガラクタ”にしないための条件とは。
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システムの個別開発は、特定の人しか仕様が分からない「ブラックボックス」を生みやすい。dinosが基幹システムの連携において、開発未経験者を含む2人チームで実現したシステム刷新の鍵は「ノーコード」にあった。
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DX推進が叫ばれる一方で、機密データを扱う分析はセキュリティの壁に阻まれがちだ。無料ツールが抱えていたリスクに対し、セールスフォース・ジャパンは「Tableau Desktop」の無償版を公開した。その恩恵とは。
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COBOL人材の枯渇が進む中、レガシーインフラの刷新が急務となっている。しかし実際には6割以上が失敗するという報道もある。AIエージェントは打開策となるのか。成功と失敗を分ける条件を整理する。
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慣れ親しんだ「C」「C++」への依存は、メモリ脆弱性による重大な事故リスクを抱え続けることと同義だ。レガシー言語の延命は優秀な人材の離脱も招く。学習の代償を払ってでも「Rust」に移行すべき決定的理由とは。
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稼働し続けてきたメインフレームはシステム改修のたびに複雑化し、企業にとって深刻な技術的負債となる。膨大な時間と労力がかかる移行作業に、AWSの「AWS Transform」「Kiro」はどう役立つのか。
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トークンの上限を決めれば費用の目途が立つ。だが、上限に達しない範囲でしかエンジニアが働かなくなる――。この課題に取り組み、コスト最適化とエンジニアの創造性を両立させたAgodaの取り組みを紹介する。
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AI主導のコーディングの台頭によって開発現場が大きく変わりつつある中、AIツールが仲介役になることで、OSSを支えてきた報告や修正という文化が消滅の危機にひんしている。便利さの代償として生じている問題とは。
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AIコーディングツールを利用するエンジニアの約9割が生産性向上を実感している一方で、約7割が「意図しないコード生成」などの課題を抱えている。技術的負債を回避し、AIを“飼いならす”ための戦略を探る。
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前任者が残したスクリプト、ベンダー納品コード、設定ファイルなど、情シスの仕事は「書く」よりも「読む」作業が多い。その作業を支援するのが、AIエージェント「Claude Code」だ。本稿では情シス業務での具体的な活用場面と注意点を解説する。
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苦境に陥ったIntel。2024年には株価下落とダウ平均からの除外に直面したが、2025年にCEOに就任したタン氏が再建を進めている。Intelは本当に復活するのか。その根拠は？
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2026年2月、Anthropicが自社のAIコーディングツールでCOBOL近代化を加速できると発表した。AIはメインフレームの刷新をどう変えるのか。その限界とエンジニアの役割を整理する。
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Amazon Threat Intelligenceは、ロシア語話者の脅威アクターが商用生成AIを活用し、55カ国600台超のFortiGateを侵害したと公表した。AWSのユーザーや情報システム部門が取るべき対策を整理する。
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費用と時間をかけて採用したエンジニアに「採用ミスマッチ」が発生したときの影響は大きい。企業の7割超が直面しているこの課題に対し、属人的な面談手法の限界と、書類評価のぶれを正す生成AIの活用法を紹介する。
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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開発プロジェクトの契約で問題になりやすい「何を成果物として扱い、どこまで保護すべきか」という論点について取り上げます。
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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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「エンジニア不足」と叫びながら、経験豊富なベテランが「年齢フィルター」だけで弾かれている実態がある。企業がベテランを排除するコストと、生き残るシニアエンジニアの条件を読み解く。
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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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IDCの調査によると、企業の約3分の2が業績悪化の要因としてITスキル不足を挙げた。背景には世代間ギャップやレガシー技術の継承問題があり、次世代のIT人材像の再定義が求められている。
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特定の担当者にしか触れないETLツールを複数抱え、運用がブラックボックス化していた物流大手の鴻池運輸。属人化のわなから、どう脱出したのか。自動化実現の裏側に迫る。
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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。
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ベンダーの年頭所感にはきらびやかな言葉が並んでいるが、その水面下では「強制値上げ」と「パートナー選別」が進んでいる。主要ITベンダーの2026年戦略を読み解き、情シスが今すぐ打つべき3つの防衛策を提示する。
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プログラミング言語「Ruby」の新しいメジャーバージョン「Ruby 4.0.0」が公開された。今回のアップデートでは、レガシーシステムの課題解決に寄与する可能性を秘めた実験的機能が盛り込まれている。
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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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エンジニア向け求人に基づく調査から、企業にニーズのあるプログラミング言語が明らかになった。企業が最も高い年収を提示する言語や、企業のニーズが高いもののエンジニアの数が少ない「穴場言語」は何か。
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SCSKはFPTジャパンホールディングスと、COBOLシステムの出口戦略の提供を事業の柱とする合弁事業会社を設立、事業を開始した。高齢化が進むCOBOL技術者不足の“静かな有事”に対する、現実的な出口戦略を提示する。
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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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今回取り上げる用語は「バン」です。記号そのものは見慣れていても、この名前で呼ばれると少し戸惑うかもしれません。バンとは、どのような記号のことでしょう？
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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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IT人材不足で「社内育成」が急務だが、足元の環境を無視した投資は、コストの無駄遣いどころか貴重な人材の「流出」すら招く危険がある。なぜスキルアップが組織の課題になってしまうのか。
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従業員のデータ活用を推進するときに課題となるのが、データ分析スキルの不足とBIツールのコスト増加だ。コクヨはこれらの課題を解消するために、AIエージェントを構築した。同社のAIエージェントの活用方法とは。
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今回取り上げるのは「ダイヤモンド演算子」です。名前だけ聞くと宝石商が使う用語のようにも聞こえますが、JAVA開発者の“手間を削る”頼れる存在です。
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人手不足に直面する中で、自社に適した人材の採用はより難しくなっている。しかし採用活動を改善すればより多くの候補者に出会える可能性がある。採用プロセスの見直しに役立つ11個のベストプラクティスを紹介する。
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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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日常的に扱うIT用語の中で、“実は読み方を曖昧に記憶している”ものはないだろうか。本稿は、そのような用語を19語選出し、6つのカテゴリに分類して紹介する。
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業務の参考にあの動画を見たい、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がサクッと動画を理解できるようポイントをまとめた。今回はLinuxの創始者が語るLinuxの発展とAIの開発への影響だ。
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COBOLは現代においても基幹系を支える重要な存在だが、刷新の波と人材不足の狭間でエンジニアは進路を問われている。その現実と選択肢を整理する。
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スペクトラム・テクノロジーは、「はじめてのAIエージェント学習・開発キット」を販売開始する。AIエージェントの構築ノウハウを身に付けたい、業務効率化や自動化に使いたいと考える人材に向けたツールだ。
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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。
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プログラミング言語の人気ランキング「TIOBE Index」の2025年11月版が公開された。Pythonが引き続き首位を独走し、同年10月に順位が入れ替わったC、C++がこれに続いた。C#が最近の勢いを維持してレーティングを伸ばした。
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INSTANTROOMは、ITエンジニアを対象に実施した「生成AIの活用実態調査」の結果を公開した。生成AIツールが業務効率化を目的に定着しつつある一方、トラブルも明らかになった。
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複雑クラウド管理にAI技術を取り入れれば、さまざまな作業を自動化し、運用効率化やセキュリティ向上につなげられる。具体的にはAI技術をどう利用すればいいのか。
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伊藤忠テクノソリューションズが、COBOLで構築されたレガシーシステムをJavaへ自動で変換するサービス「re：Modern」の提供を開始した。ソースコードの自動変換にとどまらず、運用、教育支援までを含む点が特徴だ。
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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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Googleは、クラウドやAI分野の学習を支援する学習基盤「Google Skills」を公開した。従来の「Google Cloud Skills Boost」などを統合し、約3000本のコースやハンズオンラボを一元的に提供する。
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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エージェントがコード生成を担う時代になりつつある。そのかたわらで、プログラマーは何をすればいいのか。人間のプログラマーが生き残るために必要な4つの能力を紹介する。
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リリース速度と品質の両立は、システム開発での悩みの種だ。損保ジャパンは保険金支払いシステムの開発でこの課題に直面し、AIエージェント搭載のテスト自動化ツール「Autify Nexus」を導入した。その効果とは。
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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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