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「Docker」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

最新記事一覧

ソフトウェア開発現場では、プロジェクトの生産性や品質を継続的に評価し、改善につなげることが重要です。けれど実際は、事前準備や追加作業が多く「理想はわかるけど、現実的には手が回らない……」と頭を悩ませる方も多いのではないでしょうか。そこで本稿では、実際にエンジニアが現場で取り組んだ事例として、 Gitリポジトリのコミット履歴を活用し、AI導入前後のプロジェクトを比較しながら、生産性や品質を定量的に可視化する手法を紹介します。

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AIコーディングエージェントの自律性が高まる一方、本番データベースの削除といった事故も起こっています。では、「人間の承認」を増やせば事故は防げるのでしょうか。事例と対策から、事故を起こさないAIエージェントの設計について考えます。

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「AIで爆速開発」だけでは必ずしも本当の競争力強化にはつながらない。ガバナンスや開発環境の整備との両輪がそろってはじめて価値のあるAI駆動開発が実現する。ではその環境づくりはどう進めるべきだろうか。有識者に聞く。

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Microsoftが発表した「Project Zenith」は、AIコーディング環境があらかじめプリセットされた開発者向けの新しいWindows PCパッケージだ。AMDの「Ryzen AI Halo」などをはじめとするユニファイドメモリ搭載ハードウェアを対象とし、各種ツールやOSの設定が初期状態からAI開発に最適化されている。本記事では、競合となるMacとのメモリ帯域の比較から見えてくる今後の課題をまとめた。

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Dockerは、汚染されたnpmパッケージがローカルのAIエージェントを乗っ取り、機密情報を盗み出す「AI遠隔操作」の手口を解説した。端末内のAIに探索作業を代行させる最新の脅威だ。GitGuardianの調査データも交え、AI支援コードで漏えいが急増する根本原因と、被害を防ぐための5つの対策を解説している。

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AIエージェントがCAEツールを操作し、解析作業を担うようになれば、人の役割はどう変わるのか。「CAEユニバーシティ 特別公開フォーラム 2026」で行われたサイバネットシステムの講演では、AIエージェントによるCAE解析の実験を通じて、AIに任せられることと人に残る仕事、CAE教育の在り方が紹介された。

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ビジネスSNS「Wantedly」を提供するウォンテッドリーは、コンテナやKubernetes、マイクロサービスなど新しい技術を早くから取り入れ、サービス開発のスピードを高めてきた。開発者が開発に集中できる環境と、安定したユーザー体験を支える仕組みをどう構築してきたのか。取り組みの背景と狙いを聞いた。

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サイバー攻撃への備えを「侵入を防ぐこと」だけで考えていないだろうか。ニチレイの事例が浮き彫りにしたのは、1社のシステム障害が取引先や顧客まで巻き込み、復旧の判断さえIT部門だけでは完結しない現実だ。では、企業は何を基準に「復旧」を考えるべきなのか。

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「インテル・ロボティクス・ワークショップ2026」のレポート記事をお送りする。今回の前編では、インテルのロボティクス/フィジカルAI戦略に関する基調講演や、ソフトウェアベースのモーションコントローラーを提供しているモベンシスの取り組み事例などについて紹介する。

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クラウド偏重のAIによるさまざまな課題が顕在化するにつれ、データが生成される現場でインテリジェンスを発揮させる「エッジAI」の重要性が増している。デル・テクノロジーズは、まずは最適なエッジ環境を構築し、そこからクラウド/データセンターへの接続を検討する「エッジファースト」を提案する。その上で、大規模な初期投資が難しいエッジでは、AI環境をオーケストレーションさせながら、段階的に拡張していくことが重要だと語った。

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GMOインターネットグループの在宅勤務制度見直しをきっかけに、テレワークの是非が改めて議論されている。そうした中、ワサビが公表した不正アクセスでは、自宅の開発環境が侵入口となったことが判明した。この事例は、テレワークの危険性を示したものなのか。

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Dockerは、AIコーディングエージェントが開発者のmacOSのホームディレクトリを丸ごと削除した事例を解説した。問題はAIの賢さではなく、エージェントが開発者本人の権限でホストのシェルを直接実行する構造そのものにあり、「モデルの判断とシェルの実行の間に境界が存在しないことが原因だ」との見解を示している。

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ITインフラの構築・運用フェーズで生成AIがどう役立つのかを解説する本連載。今回は、自然言語でログ調査ができるRAGアプリケーションの実装手順を紹介します。Fluent Bitによるログ収集からStreamlitによるチャット画面の実装まで、一連の開発プロセスをソースコードとともに解説します。

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ハイパーバイザーの機能とコンテナ基盤の機能を併せ持つ「Proxmox Virtual Environment」で仮想マシンやコンテナを管理する方法を解説する本連載。今回は、LXCコンテナを作成したり、その中でアプリケーションコンテナを動かしたりする方法を紹介します。

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英Google DeepMindが開発したオープンソースAIモデル「Gemma 4」(ジェマ4)が、リリースからわずか1週間で200万ダウンロードを突破した。AIが処理する文字の単位であるトークン使用量に応じた利用料の高騰の傾向が続く中、無料モデルをローカルマシンにインストールすることでトークン出費を抑えたいユーザーに歓迎されているようだ。

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GitHub上でのAI駆動開発がやりやすくなる一方で、機密性の高いプロジェクトや厳格なガバナンスが求められる現場では、パブリッククラウドの利用が難しくセルフホスティング可能なGitLabを選ぶケースも増えています。本稿では、GitLabを用いたAI駆動開発のデモプロジェクトのナレッジを共有します。設計書作成を含む業務ワークフローを例に、プロンプト設計や技術構成、画面イメージなど、実際に試行した内容を具体的にご紹介します。

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