「オープンソース」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

快適なネットワークの設計戦略【第3回】
いまさら聞けない「QoS技術」とは　ネットワーク性能を高める“3つの仕組み”
ネットワークの信頼性を高める上で欠かせないのが、トラフィックの優先制御を担うQoS（Quality of Service）だ。通信の遅延や輻輳を防ぐために押さえておくべきQoSの要素とは。（2025/9/2）

CUDAに代わる“標準”を構想
NVIDIAの“GPU標準”に待った――CNCF「Kubernetesの再現を目指す」の真意
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。（2025/9/1）

プロンプトインジェクションから得られた教訓
Amazon Q攻撃で「守りの緩さ」が露呈　“悪意のプロンプト”にどう備えるか
AIアシスタントサービス「Amazon Q」で発生したプロンプトインジェクション攻撃は、生成AIを業務で活用する際のリスクを浮き彫りにした。専門家は「AIが既存のセキュリティリスクを増幅する典型例」と分析する。（2025/8/29）

最新インフラトレンドの核心に迫る
VMware代替、AIインフラ投資の行方は？　HPEが示した“3つの新潮流”
HPEが2025年6月に開催したイベント「HPE Discover」では、3つのITトレンドが明らかになった。重要になるのは、VMware製品の代替、AI向けインフラ、ネットワークの観点だ。（2025/8/27）

見直すべきDartの価値【中編】
一度は消えたJavaScript代替言語「Dart」に今こそ学ぶ価値があるのはなぜ？
かつて「JavaScript代替」として注目されながらも一時は廃れた言語と見なされた「Dart」。だが今、この言語が再び注目を集めている。開発者が“Dartを学ぶ価値がある”と感じるであろう同言語の強みとは。（2025/8/27）

生成AIを巡るリスクと対処法【前編】
生成AIで「情報漏えい」や「罰金」も　最悪の事態を招きかねない6つのリスク
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。（2025/8/26）

AIエージェントがより複雑な作業の共働者に
Googleが「データ分析」にAIエージェント投入　“専門領域でのAI介入”が始まる
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。（2025/8/22）

「GPT-2」はオープンウエートだった
“昔のGPT”への回帰か？　OpenAIが「gpt-oss」を開放した本当の狙い
“OpenAI”という社名が示すように、誰でも利用できる“開かれたAI”を掲げていた同社だが、「GPT-3」以降はソースコード非公開に転じた。改めてオープンウエートAIモデルを公開した狙いは何か。（2025/8/21）

ストリーム処理を基礎から理解する【後編】
Kafkaに至る「ストリーム処理」の系譜と“クラウド時代の潮流”をたどる
センサーやアプリケーションから届く大量のデータをすぐに処理して活用したい――。それに応えるのが「ストリーム処理」だ。ストリーム処理の歴史を踏まえ、現状はどのような実装方法があるのかを解説する。（2025/8/21）

見直すべきDartの価値【前編】
“JavaScript代替”としては忘れられた「Dart」が再浮上してきた理由
Dartについて「すでに廃れた言語」だという印象を持っている開発者もいるが、実際には学ぶ価値がある。Dartが時代遅れではなく、これから有用な言語になり得る理由を解説する。（2025/8/20）

あの“黒い画面”はどう変わる？
Googleの開発者向け無料AI「Gemini CLI」はどこまで“使える”のか
Googleは、「Gemini」をCLIから直接操作できるツールとして、開発者向けのオープンソースAIエージェント「Gemini CLI」のプレビュー版を公開した。どのようなタスクに活用できるのか。（2025/8/16）

オープンモデルの“意外な欠点”
OpenAIの無料モデルは“ただでは使えない”？　利用時の注意点
OpenAIが、誰でも利用できるオープンなAIモデルを公開した。しかし、その手軽さの裏には、企業が見過ごしてはならない複数のリスクが潜んでいる。オープンモデルを導入する前に知っておくべき注意点とは。（2025/8/15）

LangChainで始めるLLMアプリ開発【前編】
生成AIを「LangChain」で本格実装するためのSpark、Kafka連携と実践ノウハウ
生成AIアプリケーションの構築における柔軟性や拡張性の点で「LangChain」が注目を集めている。LangChainを開発現場で活用するための応用方法と、導入時のベストプラクティスを紹介する。（2025/8/15）

AIの未来はオープンソースにあり？
なぜいまAI開発に「オープンソースの波」が押し寄せているのか
人工知能（AI）の世界は、オープンソースによって形作られつつあり、オープンソースがAI分野の進歩と革新を推進していると専門家は主張している。その根拠とコミュニティーの取り組みとは。（2025/8/14）

本格化する企業のAI活用【前編】
Googleが語る企業のAI導入現場　ROI重視の本格活用を成功させる鍵は？
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。（2025/8/12）

Linux監視ユーティリティー19選【第1回】
Linux監視ツール入門【CPU・メモリ編】　性能を可視化する定番ユーティリティー
Linuxサーバのパフォーマンス監視は、安定運用の要だ。「ps」「top」「free」など、CPUとメモリの使用状況を把握するための基本的な監視ユーティリティーを紹介する。（2025/8/8）

LangChainで始めるLLMアプリ開発【前編】
「LangChain」入門──プロンプト、ツール、チェーンで始めるLLMアプリ開発
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。（2025/8/8）

ストリーム処理を基礎から理解する【前編】
いまさら聞けない「ストリーム処理」とは？　リアルタイム分析の基礎知識
「ストリーム処理」（リアルタイム分析とも）とは何か。ストリーム処理がどのような仕組みで、なぜ必要なのかを解説する。（2025/8/7）

OSSの“理想と現実”
オープンソースの「甘いわな」　その自由がもたらす“不自由な現実”
無償で利用でき、ベンダーロックインを回避できるOSSの人気が高まっているが、業界の専門家は、過剰な期待は禁物だと警告する。その背景にはどのような問題があるのか。（2025/8/5）

「2025年版 DevSecOps調査レポート」を発表
「CVSSで緊急」でも優先対応すべきは“わずか18％”――Datadogが調査
セキュリティと開発・運用を一体化する「DevSecOps」の実践が急務となる中、DatadogがDevSecOpsに関する2025年版レポートを発表。同社の分析から見えた実態と、脆弱性対応を見直す鍵とは何か。（2025/8/5）

顧客志向がOracle Cloudの本質？
xAI「Grok 3」を採用するOracle　後発クラウドが仕掛ける“AI戦略の勝算”
Oracleは実業家イーロン・マスク氏率いるxAIのAIモデルが利用可能になると発表した。クラウドサービスへの導入で、顧客ニーズに応えるための一手だという。同社の戦略の狙いや背景を解説する。（2025/8/1）

IBM傘下で両社が協力
「Ansible」「Terraform」連携強化へ　Red Hat×HashiCorpにユーザーも注視
IBMによる買収を経て、Red HatとHashiCorpの構成管理ツールが新たなステージに進む。両社の幹部が明かした計画は、「Ansible」と「Terraform」を併用するユーザー企業から期待の声をもって迎えられている。（2025/8/1）

ビジネス部門とIT部門のギャップに起因
「自社にシャドーAIはない」は危険な思い込み？　現場発AIが生む脅威の正体
AIエージェントによる“業務の代替”が現実味を帯びてきた今、ビジネス部門とIT部門の間に「シャドーAI」の新たなリスクが生じている。企業は今、そのリスクにどう向き合うべきか。（2025/8/12）

AIエージェントの実態を探る【第2回】
データ活用に専門家はもう不要？　GoogleのAIエージェントが壊す“属人化の壁”
生成AIやAIエージェントの実用化が進む中で、「専門家の手を借りずに誰もが自律的にデータを扱える時代」が近づいている。Googleが提供するAIエージェントは、分析業務の在り方をどう変えるのか。（2025/7/28）

AIの実用性を再考する【後編】
現場で本当に使える「実用的なAI」とは？　AIベンダー2社が語る設計のリアル
AIエージェントへの期待が高まる中で、その実用性に対しては懐疑的な意見も少なくない。現場で成果を上げるAIシステム設計のポイントを、ベンダー2社に聞いた。（2025/7/30）

データレイクとDWHのいいとこ取り
GoogleやAWSなど大手ITベンダーがこぞって採用　「Apache Iceberg」とは何者か
大手IT企業が、自社サービスで「Apache Iceberg」形式のデータテーブルを扱えるようにする動きが進んでいる。データレイクとDWH双方の特徴を持つ「データレイクハウス」の土台になる、Apache Icebergの仕組みとは。（2025/7/30）

「AIモデルは大きいほどよい」はもう古い？【前編】
LLMでは成果が出ない――小さいAI「SLM」に注目が集まるのはなぜ？
「AIモデルは大きいほどよい」という時代は終わりつつある。AI導入を成果につなげたいCIOがいま注目するのが、軽量かつ効率的な小規模言語モデル（SLM）だ。（2025/7/29）

使いやすさだけじゃない
“暴走”を防ぐAIエージェント設計ツール「Genesys Cloud AI Studio」とは？
Genesys Cloud Servicesは2025年6月、AIエージェント設計ツール「Genesys Cloud AI Studio」を発表した。同社幹部が語る、使いやすさにとどまらない目玉機能とは何か。（2025/7/29）

「LaaS」とは【後編】
クラウド型ログ管理「LaaS」の導入前に知っておきたい利点と注意点
システムの不具合や攻撃を予測するためには、ログ管理が有効だ。ログ管理ツールはオンプレミスシステムに導入する他、クラウドサービス「LaaS」を利用する選択肢もある。LaaSの利点と注意点とは。（2025/7/28）

LinuxとWindowsの本質に迫る【第4回】
「WindowsをやめてLinuxに移行」を試したくなる“お手軽な理由”とは
Windowsと並んで主要なOSの選択肢の一つとなっている「Linux」。今は主要ディストリビューションを容易に比較できる環境も整っているので、Linuxの価値をあらためて見直してみたい。（2025/7/25）

セキュリティ特化のLinuxを比較【前編】
「Kali Linux」とは？　“攻撃者目線”でセキュリティを学べるOS
巧妙化するサイバー攻撃からシステムを守るには、防御する立場も攻撃者の視点を理解する必要がある。そのための侵入テストに活用できるLinuxディストリビューション「Kali Linux」とは。（2025/7/25）

IT基盤の新たな標準はどうあるべきか【後編】
Java×VMwareのコスト増で見直される「Javaアプリ移行の常識」とは
JavaとVMwareという企業システムの2大基盤でライセンス体系が再編され、企業はITコストの見直しに迫られている。こうした中で注目を集めているのが、Javaアプリケーションの移行と再設計による最適化だ。（2025/7/23）

仮想マシンとコンテナを徹底解説【第4回】
vSphere、Hyper-V、KVM――進化する「仮想化のいま」を見直す
仮想マシン（VM）を支える仮想化技術は進化を続け、選べるツールの幅も広がってきた。自社に最適な製品を見極めるために、代表的な仮想化製品の特徴を知っておこう。（2025/7/22）

LinuxとWindowsの本質に迫る【第3回】
「Windowsが好きな人」「Linuxにハマる人」を分ける根本的な違い
長年比較されてきたWindowsとLinux。その違いを理解する鍵は、OSの中核「カーネル」にある。ハイブリッド型のWindowsと、モジュール性に優れたLinux、それぞれの強みと制約を整理する。（2025/7/18）

2つのロードバランサーを比較【後編】
ロードバランサー、L4とL7の違いは？　「Web閲覧を高速化」するならどっち？
サービスの安定運用に欠かせないのが「ロードバランシング」（負荷分散）だ。ネットワーク層とアプリケーション層での違いや使い分け、代表的な製品やツールを紹介する。（2025/7/17）

IT基盤の新たな標準はどうあるべきか【前編】
JavaとVMware、まさかの同時ライセンス再編が招いた“二重苦”の真相
JavaとVMwareのライセンス体系が大きく変わったことが、企業のITコストを増大させる新たな懸念となっている。仮想化基盤に密接に結び付いたJavaアプリケーションの見直しは、今後のIT戦略にも影響を与える。（2025/7/15）

生成AIを支えるRAGの裏側【後編】
「RAGの精度がイマイチ」なら試してみるべき“改善のヒント”はこれだ
AIシステムの裏側に広く採用されている「RAG」だが、期待した精度が出ないケースも少なくない。RAGの構築から評価までのステップと、検索精度を最大化するために押さえるべきポイントを解説する。（2025/7/9）

なぜLinuxでのPDF処理は難しい？
LinuxのPDF機能開発はこうすればうまくいく　SDKとAPIの賢い選び方
自社開発のLinux用アプリケーションにPDFの編集や電子サインなどの機能を組み込む際には、さまざまな課題に直面する。LinuxベースのアプリケーションにPDF操作や電子サインなどの機能を組み込むシンプルな解決策とは。（2025/7/7）

大幅コストにつながった移行例も
「インフラ市場の混迷」追い風に　Red Hatが“仮想マシン移行”に手応え
仮想化インフラ刷新のニーズが高まる中、好調ぶりを強調しているベンダーの一社がRed Hatだ。同社は自社開催のイベントで、OpenShiftへの移行状況を公開した他、今後のニーズを踏まえた新製品を発表した。（2025/7/7）

Windowsアプリケーション最新化の進め方【後編】
誰も触りたくないレガシーアプリ　「とりあえず動く」からの脱却法は？
長年使っているWindowsアプリケーションを含め、レガシーアプリケーションの維持と最新化は多くの企業にとって喫緊の課題だ。現行システムの最新化にどう取り組むべきなのか。その実践的な手法を探る。（2025/7/7）

LinuxとWindowsの本質に迫る【第1回】
Windows愛好家が驚く「Linuxこそ本当に自由だった」の深い理由
WindowsとLinuxの違いは、性能や安定性、セキュリティなどさまざまな点に表れる。その違いがどこから来ているのかを知ることで、より的確なOS選定ができるはずだ。（2025/7/4）

開発速度と費用削減を両立
300人超のデータサイエンティストが活用　大手銀行がGoogle Cloudを選んだ理由
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。（2025/7/4）

ネットワーク監視のこつ【後編】
ネットワーク監視システムを「自社で構築する」以外の選択肢とは
ネットワーク監視によって問題を特定すれば、いち早く対策を講じられる。しかし、自社でネットワーク監視システムを構築できない企業もある。その場合はどうすればいいのか。（2025/7/4）

サーバ仮想化市場にもう一つの選択【後編】
「“VMwareユーザーの大移行”など起きていない」もまた1つの真実だった？
VMware製品のライセンス体系変更に仮想化ソフトウェア市場が揺れているが、VMware製品からの乗り換えは本当に現実的な選択肢なのか。現場の声から移行の可能性を探る。（2025/7/2）

ネットワーク監視のこつ【前編】
6ポイントで分かる、「ネットワーク監視システム」の構築方法はこれだ
ネットワークのパフォーマンスやセキュリティの問題を特定するには、ネットワーク監視システムの導入が効果的だ。どのように構築すればいいのか。6つのポイントに分けて解説する。（2025/7/2）

LLMベンチマークの全体像を知る【後編】
今すぐLLMを比較したい　性能が一目で分かる「リーダーボード」はどれ？
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。（2025/6/30）

Windowsアプリケーション最新化の進め方【中編】
塩漬けだった「Windowsレガシーアプリケーション」から脱却する7つの手法
レガシーアプリケーションは企業がビジネスニーズに即応するに当たっての足かせになる可能性がある。とはいえWindowsアプリケーションを含めてその最新化は簡単にはいかない。どのような選択肢があるのか。（2025/6/30）

LLMベンチマークの全体像を知る【中編】
LLMの“実力”はどう測る？　知っておくべき主要ベンチマーク7選
LLMの性能を評価したい場合、どのベンチマークを使えばいいのか。ベンチマークごとに得意分野はあるのか。LLM選定の鍵となる、主要なベンチマークとその特徴を紹介する。（2025/6/27）

MCPを実践してみた
新標準「MCP」で“AIアプリ開発”の何がどこまで楽になる？
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。（2025/6/18）

オープンソースデータベース12選【第4回】
“オープンソース”を捨てた「MongoDB」「Redis」とは？　DBMS4選
プロプライエタリDBMSに代わって台頭してきたのは、オープンソースDBMSだけではない。利用条件が異なる「ソースアベイラブル」にライセンスを切り替える動きが、一部のDBMSで生じている。どのようなものなのか。（2025/6/18）

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