Chris Tozzi

さまざまな企業で利用が広がりつつある「AIエージェント」と「チャットbot」は類似しているが、同じではない。それぞれの仕組みを見て、どう違うかを解説する。

最近、AIエージェントとチャットbotの採用が広がっている。この2つは混合しがちだが、同じではない。4つの観点からAIエージェントとチャットbotの違いを説明する。

AIエージェントの能力を拡張するMCPは強力だが、MCPサーバの管理は一筋縄ではいかない。デプロイや運用時のよくある課題と、それらを回避するためのベストプラクティスを紹介する。

AIエージェントのタスク実行を支援する仕組みがMCPサーバだ。LLM単体では難しい、外部データの参照やプログラムの操作を、MCPはどう支援するのか。MCPサーバの具体的な動作例とは。

生成AIの成長をけん引する「GPT」など既存の技術には、さまざまな問題がある。生成AI技術は今後どのように進化し、どのような変化に直面するのだろうか。具体的な動きに触れながら、生成AI技術のこれからを占う。

生成AIの急速な普及を後押しした「GPT」。明確なメリットがある一方、「ハルシネーション」といった活用のハードルとなる問題もある。GPTとは何なのかを、あらためて簡潔に整理しよう。

最適なBaaS選びは、企業のDR戦略の成否を分ける一手だ。それぞれに強みが異なる中で、自社の要件に合うサービスはどれなのか。主要な9つのBaaSの特徴と、選定に失敗しないための7つの評価基準を解説する。

現代の企業の事業継続に欠かせないBaaS。そのサービス内容は多様化し、関連用語との境界線も曖昧になっている。自社に最適なサービスを選ぶため、まず知っておくべきBaaSの概要と、主な3つの種類とは何か。

「AWS Lambda」と「AWS Fargate」は、アプリケーションのデプロイに特化したAWSのサーバレスサービスだ。それぞれの特徴を比較する。

ITサービス管理（ITSM）におけるAI技術活用は、さまざまな業務の自動化に貢献する。ただし導入、運用にかかる費用を見極め、リスクを理解しておかなければ、失敗に終わる可能性もある。理解しておくべき課題とは。

ITサービス管理（ITSM）でAI技術の活用が進んでいる。特にAIエージェントや生成AIといった先進的な技術の登場は、従業員との対話や文書作成といった業務を大きく変えようとしている。期待される進化とは。

日々の業務をこなすだけでは、サイバーセキュリティ業界でのキャリアアップは難しい。CSO、CISOといった上級職に到達するための具体的な戦術や、市場価値を高めるためのヒントとは。

一口にサイバーセキュリティと言っても、その職種は多岐にわたり、個人が積むキャリアも異なる。キャリアを4つのレベルに分類し、それぞれの役割や年収、学歴の目安などの“リアル”を紹介する。

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。

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。

生成AIを支える大規模言語モデル（LLM）には課題がある。課題を克服し、企業やエンドユーザーのニーズに応えるための機能や特徴を有するAIモデルを3つ紹介する。

生成AIを支える大規模言語モデル（LLM）の進化が目覚ましい。一方で、無視できない幾つかの課題も明らかになってきた。LLMの概要と、根本に存在する5つの課題を解説する。

インフラ自動化によって効率化や標準化を実現したい企業にとって、自動化ツール選びは重要だ。自動化ツール導入時の課題、主要な自動化ツールについて解説する。

人手に頼ったITインフラの構築や運用は、非効率的で人的ミスの温床になり得る。業務の効率化やコスト削減を実現するために欠かせないインフラ自動化の基本や重要性、最新の技術動向を分かりやすく解説する。

AIモデルがもっともらしいうそや誤情報を生成する「ハルシネーション」を抑制することは、企業にとって喫緊の課題だ。発生の原因や、ハルシネーションを発生させないための取り組みを整理する。

TechTargetは2025年3月13日、「アプリケーションパフォーマンスの監視と管理の違い」に関する記事を公開した。アプリケーションパフォーマンスの監視と管理の微妙な違いについて、アプリケーションの効率やユーザー体験といった観点から解説する。

TechTargetは2025年1月30日、「ストーリーポイントの使い方」に関する記事を公開した。開発プロジェクトでは、時間を基準にして算出した作業見積もりが、複雑な変数や不確定要素によって不明瞭になることがある。ストーリーポイントを用いることで、相対的な見積もりが可能になり、変化にも対応しやすくなる。

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。

AI処理のためのプロセッサとして、GPU以外にも「FPGA」がある。どれを採用するかは、それぞれの長所や短所、プロジェクトの要件を慎重に評価した上で判断すべきだ。

AI技術向けのプロセッサとしてはGPUがあるが、近年注目を集めるのが「FPGA」だ。そのメリットとデメリットを解説する。

Webアプリケーションのパフォーマンス向上には、リバースプロキシまたはロードバランサーが重要な役割を果たす。両者の違いはどこにあるのか。

Webアプリケーションの運用において、リバースプロキシとロードバランサーはどちらも重要な技術だ。両者はどのような機能があるのか。基礎から理解しよう。

生成AIは業務のさまざまな場面で使われている。しかし使い方を誤れば、機密情報や個人情報が漏えいするリスクもある。漏えいを防ぐための対策を5つ紹介する。

生成AIの使い方を誤れば、機密情報や個人情報が漏えいするリスクがある。データ漏えいが発生するのはどのような場面なのか。6つの例を紹介する。

アプリケーション間でデータをやりとりする際に使われる仕組みとして、APIやWebhookがある。開発者は両者をどのように使い分けるべきなのか。

「Webhook」と「API」は、どちらもアプリケーション間でデータをやりとりする際に使われる仕組みだ。両者は何が違うのか。機能やコスト、セキュリティといった観点から解説する。

アプリケーション間でデータをやりとりする際に使われる仕組みとして、APIやWebhookがある。それぞれの基本的な特徴をおさらいする。

AIモデル活用で欠かせない「PyTorch」と「TensorFlow」は、オープンソースの深層学習フレームワークだ。両者は何が異なり、どのように使い分ければよいのか。自社に合うライブラリの見極め方とは。

「PyTorch」と「TensorFlow」は、どちらもオープンソースの深層学習フレームワークだが、細かい設計思想や使い勝手に違いがある。両者の特徴と機能を紹介する。

グラフィックスを処理するために生まれた「GPU」は、いまやAI関連を含めて汎用（はんよう）的に使われるようになった。GPUを選ぶ際は、どのような要素を考慮して判断すればいいのか。

グラフィックスを処理するために使われてきた「GPU」は、AI関連のタスクを実行するための不可欠な存在となっている。GPUのどのような仕組みが生かされているのか。CPUとの仕組みの違いを踏まえて考えてみよう。

API記述言語「TypeSpec」の長所と短所の解説を通して、どのような開発者やプロジェクトに適しているのかを探る。TypeSpecをスムーズに利用開始するためのセットアップ手順も解説する。

API記述言語「TypeSpec」は、API設計プロセスの効率化にどのように貢献するのか。その特徴や主要な機能を紹介する。

プライベートクラウドではインフラを自社で専有できるため、パブリッククラウドに比べて自由にITリソースを使いやすい。プライベートクラウドのコストを最適化する方法を紹介する。

クラウドインフラのリソースを自組織で専有するプライベートクラウドは、構成や運用方を工夫することでコスト効率を改善することができる。プライベートクラウドの基本とコスト効率を改善する方法を紹介する。

「Azure Spot Virtual Machines」は、Microsoft AzureのVMを格安で利用できるサービスだ。最大90％の割引を受けられる半面、注意すべきリスクもある。同割引サービスを使うこなすためのこつを紹介する。

「Azure Spot Virtual Machines」は、「Microsoft Azure」のVMを利用するときに大幅な割引を受ける方法の一つだ。利用時に注意すべき点がある。同サービスを利用するときの基本的なポイントを説明する。

TechTargetは「APIゲートウェイを使わないマイクロサービスの管理方法」に関する記事を公開した。マイクロサービスの管理はAPIゲートウェイを使うのが一般的だ。もしそれを使わない場合、どのようなメリットとデメリットがあるのか。

AI技術を使用したコーディングツールに、開発現場からの期待が集まっている。GitHub、Microsoft、AWSが提供する代表的なAIコーディングツールの機能を解説する。

コーディング支援ツールはAI技術を活用することで、どのように進化してきたのか。「コード補完」「ローコード」「静的解析」などとの違いを踏まえて解説する。

アプリケーションの設計者や開発者は、マイクロサービスが常に優れた選択肢だと仮定するのではなく、マイクロサービスとモノリスを慎重に選ぶ必要がある。アプリケーションのアーキテクチャを決める際に考慮すべきポイントを整理する。

RAMLは、APIライフサイクル管理の効率を高めたり、APIの標準化を目指す開発者にとって強力なツールとなる。

ソフトウェア開発プロセスは、7つの個別ステージに分けることができる。本稿では、ソフトウェア開発ライフサイクルの各ステージにアプローチする方法を説明する。

TechTargetは「機能駆動型開発」に関する記事を公開した。機能駆動型開発は、アプリケーションの機能を中心にプロジェクトを構成することでアジャイルの原則を開発プラクティスに持ち込む。