Stephen J. Bigelow

ハイパーバイザーにはタイプ1、タイプ2の2種類がある。管理性やパフォーマンス、セキュリティといったさまざまな観点で両タイプの違いを解説する。

「生成AI」ツールの利用が広がる一方で、急速に活用機運が高まる「AIエージェント」。この2つは、何が違うのか。それぞれの特徴をおさらいしつつ、両者の違いを整理しよう。

仮想化技術を導入する際、押さえておくべき基本の一つになるのが、ハイパーバイザーのタイプ1とタイプ2の違いだ。それぞれの機能や用途の違いを解説する。

「Windows 10」の公式サポートは2025年10月14日に終了する。Windows 11にまだ移行できないのであれば、改めてWindows 10のセキュリティ機能とプライバシー対策を点検しておこう。

Microsoftは2025年10月14日にWindows 10の公式サポートを終了する。Windows 11への移行が進む一方、移行ができていない組織もある。改めて押さえるべき更新プログラムと、サポート終了後の延命策を紹介する。

2015年の登場以来、数々の進化を遂げてきた「Windows 10」。2025年10月のサポート終了を控える今、移行の検討材料として主要バージョンの特徴や改良点を時系列で振り返る。

「Windows 10」のサポート終了が2025年10月14日に迫っている。その歴史を振り返り、Windowsの進化における意義を再考する。主要な新機能をまとめた。

「Windows 10」のサポート終了が2025年10月14日に迫っている。その歴史を振り返りながら、Windows 11移行前に押さえておきたいWindows 10がもたらした変化を解説する。

自動化やオーケストレーションの導入を成功させる鍵の一つは、適切なツール選びにある。製品選定を誤ればメリットが薄れるどころか、業務全体に悪影響を及ぼす恐れもある。ツール選びのポイントとは。

IT運用の効率化を目的に、定型作業の「自動化」や、複数の作業を連携させる「オーケストレーション」を取り入れる選択肢が広がっている。これら2つの手法を取り入れ、成功させるためのポイントとは。

ビジネスのスピードが増す現代、手作業中心のIT運用では変化に追い付けない。そこで必要になるのが「自動化」と「オーケストレーション」だ。それぞれの違いとメリットとは。

データセンター運用が複雑化するにつれ、重要性が高まっているのがデータセンターの設備やITインフラを一元管理する「DCIM」だ。その機能や利点を解説する。

「データセンターインフラ管理（DCIM）」は、サーバや電源、空調などデータセンターの設備を一元的に可視化・管理するための仕組みだ。インフラ全体を効率よく運用する上で、なぜ今DCIMが重要なのかを解説する。

企業のITシステム管理の中核を担う「Active Directory」。ドメインやオブジェクトなど、Active Directoryを理解するための基本構造を押さえておこう。

「Active Directory」は、企業のITシステムにおけるIDとアクセス管理の基本となる存在だ。ドメインをはじめ、Active Directoryを理解するための必須要素を解説する。

「Windows 11」などのクライアントOSを搭載するPCでも「Hyper-V」による仮想化が使える。ただしPCでHyper-Vを使う場合は、幾つかの制約が伴う。それを乗り越えて仮想マシンを快適に使うにはどうすればいいのか。

サーバだけではなく「Windows 11」などクライアントOSを搭載するPCでも「Hyper-V」による仮想化が可能だ。ただしPCでHyper-Vによる仮想マシンを動作させるには、幾つか乗り越えなければならない条件がある。

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。

「Hyper-V」はサーバ仮想化だけではなく、クライアントOS「Windows」搭載PCの仮想化にも使うことができる。どうすればそれができるのか。Windows搭載PCでHyper-Vを使う方法を紹介しよう。

Microsoftのハイパーバイザー「Hyper-V」は、サーバ仮想化ではなくクライアントデバイスで仮想化することもできる。Windows 11搭載PCでHyper-Vを使うことで何ができるようになるのか

プロンプトエンジニアは、生成AIツールに望ましい回答を出力させるためのプロンプトを作成する職種だ。プロンプトエンジニアとして活躍するためには、どのようなスキルが必要なのか。5つ紹介する。

プロンプトエンジニアは、生成AIに望ましい回答を出力させるプロンプトを作成する職種だ。その具体的な役割を3つ紹介する。

仮想化技術には大きく「完全仮想化」と「準仮想化」の2種類がある。仕組みや特徴が異なる技術だが、IT管理者はどちらを選ぶべきなのか。

コンピュータの資源をソフトウェアで分け、効率的に使う仮想化技術には種類がある。その一つが、「準仮想化」だ。どのような技術なのか。

ハードウェアのリソースをソフトウェアによって統合および分割する技術が仮想化だ。仮想化の種類には「完全仮想化」がある。完全仮想化がどのような技術なのかを説明する。

TechTargetは「コラボレーションによってDevOpsを改善する方法」に関する記事を公開した。DevOpsで重要なのは、ツールや個人の頑張りではなく、コラボレーションだ。本稿では、DevOpsにおいてコラボレーションが重要な理由と、コラボレーションの効果を高めるためのヒントを紹介する。

生成AIの利用が広がる中で、AI認定資格の取得を検討する人が増えている。時間とコストを費やす前に、理解しておくべき5つのリスクを解説する。

AI認定資格の取得は本当にキャリアに役立つのか、懐疑的な意見がある。AI認定資格のメリットとデメリットについて触れ、適切なAI認定資格の選び方について説明する。

CPU、GPU、TPU、NPUはいずれもAI技術の活用において使われるプロセッサだ。それぞれAI技術の演算処理とどのような関係にあり、どのような用途で使われるのか。

どのようなソフトウェア開発プロジェクトにおいても、要件を包括的に明確化することは極めて重要だ。ソフトウェア開発における要件の種類や、優れた要件の特徴を整理する。

TechTargetは「CI/CDパイプラインについて知っておくべきこと」に関する記事を公開した。CI／CDパイプラインとは、近代ソフトウェアのビルド、テスト、リリースの明確な取り組み方法を提供することを目的としてソフトウェア開発のワークフローとツールセットを形式化するものだ。

AI開発の民主化が進み、“誰もがAIシステムを開発できる時代”の到来が近づきつつある。こうした時代の企業に求められることとは。

AIアプリケーション開発において、適切なプログラミング言語を選択することは重要な要素の一つだ。AIプロジェクトではどのようなプログラミング言語が選択肢となるのか。

AI技術の利用で使われるプロセッサには、GPU以外にもTPUやNPUなどがある。TPUとNPUはAI技術に特化した点では似ているが、両者の役割は異なる。その違いを踏まえて、NPUと推論とは何かを考える。

プロセッサの技術はAI技術の台頭とともに様変わりしている。使われているのはCPUやGPUだけではない。AI関連のタスクに使用するプロセッサの一つである「TPU」について紹介する。

AI技術が広く使われるようになる中で、CPUとGPUは共にますます重要なプロセッサとしての役割を果たしている。CPUとGPUの役割にはどのような違いがあるのか。

AIアプリケーションの開発を成功させる上で、プログラミング言語の選択は非常に重要な要素となる。AI分野で実績のあるプログラミング言語を紹介する。

AIアプリケーションの開発において、重要な要素の一つになるのが「どのプログラミング言語を選択するか」だ。選択の際に具体的に見るべき7つのポイントを解説する。

幅広い業界でAI技術を活用する取り組みが進んでいる。AIプロジェクトにおいて、プログラミング言語の選択がなぜ重要なのかを解説する。

コンピューティングの技術はAI技術の台頭とともに様変わりしている。CPUやGPUの他、TPUやNPUといったプロセッサも使われるようになっている。まずは、全てのプロセッサの理解に欠かせないCPUの基本を押さえよう。

データを守ることに関する概念は混同しやすい。「データセキュリティ」と「データプライバシー」の違いを押さえておこう。

データ保護、データセキュリティ、データプライバシーはいずれも、データを守ることに関する概念だ。それぞれ、目的や方法はどう異なるのか。混同しがちなその違いとは。

AI開発で重要な役割を果たすのが「自然言語処理（NLP）エンジニア」だ。NLPエンジニアとしてのキャリアを始めたい場合、まず何に着手し、どうステップアップしていけばいいのか。

AI時代に需要が高まりつつある自然言語処理（NLP）エンジニアになるには何が必要なのか。具体的な職務内容や、キャリアを歩む上で求められるスキルを解説する。

近年注目される生成AIの発展を支えているのが「自然言語処理」（NLP）技術だ。その基本的な仕組みから、NLPエンジニアとしてのキャリアまでを解説する。

「DevOps」と「プラットフォームエンジニアリング」は、どちらもソフトウェア開発の品質向上や効率化を目指すものだが、お互いに異なる点もある。両者はどう違い、どう共存しているのか。

ソフトウェア開発の効率化と革新は企業の成長の鍵を握っている。その取り組みを支える「プラットフォームエンジニアリング」は、開発者やビジネスにどのような価値をもたらすのか。

DevOpsを成功に導くのは、ツール、製品、個人ではなく、チーム間のコラボレーションだ。DevOpsにおけるコラボレーションの課題と改善のためのヒントを整理する。