最新記事一覧
TWOSTONE＆Sonsは、AIを活用する開発エンジニアの業務変容に関する調査結果を発表した。AI導入で72.2％のエンジニアに新たな業務が発生していた。また、AI導入による業務変化を87.1％がポジティブに捉えていた。
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開発現場でAIツールの導入が進む中、エンジニアの約9割が現在の業務変化を前向きに捉えている。単純作業が激減する中、AI時代において真に求められる「新たな必須スキル」とは何か。
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かわさきからは「Google Antigravity 2.0と戯れながら感じたこと」というタイトルで生成AI時代における教科書的コンテンツの存在意義と、AIにコードを書かせる時代の学び方について、一色からは「LLM Wikiを実践して『ロケスマペディア』を作ってみた」というタイトルで、自身で執筆した記事のコンセプトを実務に落とし込んだ社内知識ベースの実践と運用課題について書きました。
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Google I/O 2026では、Antigravity 2.0、Gemini 3.5 Flash、WebMCPの試験運用開始、エージェントの並列実行デモなど、開発現場の景色を塗り替えるような発表が続きました。それらを並べて眺めながら、エージェント時代のソフトウェア開発がいまどこに来ているのかを読み解いてみたいと思います。
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AIブームが実験段階を終え、APACの先進企業はインフラの再構築にかじを切っている。スタンダードチャータード銀行は特殊ハードを排除し、24時間で稼働可能な標準化モデルを確立。一方でNAVER Cloudはデータ主権を守る「ソブリンAI」で世界進出を狙う。
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Anthropicはデスクトップ向け「Claude Code」のUIを刷新した。複数のセッションを同時に進める開発スタイルに合わせ、サイドバーやターミナル操作、ドラッグ＆ドロップ操作などを刷新した。
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生成AIによってソフトウェア開発の生産性が向上する一方で、「動くが内容を理解し切れないコード」は増加傾向だ。NetflixのAI開発ツール導入担当者が、同社で実践している対策を明らかにした。
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生成AIの台頭でソフトウェア開発は容易になったが、システム全体の複雑性は増大し、運用は困難を極めている。Googleエンジニアディレクターが提唱する、ブラックボックス化したシステムに立ち向かう手法を解説する。
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GPT-5.5は、ベンチマークだけを見れば絶対王者ではない。それでも開発者が熱狂する理由を、Codexとの組み合わせ、トークン効率、そして“最後まで自走する力”から整理する。
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世間で高まる「脱メインフレーム」の掛け声とは裏腹に、いまだに多くのミッションクリティカルな基幹システムがメインフレーム上で稼働している。問題の本質は、そのテクノロジーが古いためではない。真に問われているのは、長年の運用で積み上がった属人化やブラックボックス化、保守を担う人材の固定化・高齢化、新技術に取り組む余力の不足といった「運用、組織、投資」に関する課題の解決だ。ビジネスの優先度とリスクを見極めながら着実な進化を目指す変革シナリオと、より選択肢が増えたモダナイゼーションを進めるためのソリューションを解説する。
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IDCによると、2024〜2029年で日本のITサービス市場は世界平均の約2倍のペースで成長する見込みだ。世界平均を大きく上回るペースの裏には、日本企業の8割超が抱える「重荷」がある。
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BroadcomによるVMware買収後のライセンス体系変更を受け、仮想化基盤の再検討に動く企業が増えた。Nutanixの自社イベントでは、業種の異なる大手3社が移行の背景と実態を伝えた。
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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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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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Visual Studio Code向け「GitHub Copilot」の編集提案機能「Next Edit Suggestions」が拡張された。リファクタリング時などの修正漏れを未然に防ぐことが可能になるという。
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GitHubは、「GitHub Copilot」のコーディングエージェントをアップデートした。AIモデル選択、セルフコードレビューなどの機能が追加された。
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IDCによると国内ITモダナイゼーション市場は今後5年にわたり高成長が続く見通しだ。これまで市場をけん引してきたインフラ刷新領域が成熟する一方で、今後主役となる領域は何か。
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GitHubは、マルチエージェントによるワークフローが失敗しやすい要因と、信頼性を高める3つの設計パターンを解説した。
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Anthropicは、COBOLのモダナイゼーションで障壁となる理解コストをAIで下げる手法を公開した。従来は数年かかっていた移行作業を、数カ月単位で実現できる可能性があるという。
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生成AIツールが進化する中で、CLIによる完全な制御とコンテキスト管理、そしてIDEによる直感的な確認作業という、一見相反する要素の両立が求められています。この実現のために、AIがエディタやターミナルを統合する、いわば「OS」としての役割を担う未来が目前に来ています。今回はGoogleの「Antigravity」を手がかりに、AIとIDEの主従関係が逆転するパラダイムシフトを読み解きます。
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GitHubは、リポジトリ自動化機能「GitHub Agentic Workflows」のテクニカルプレビュー版を公開した。開発者がMarkdownで期待する成果を記述するだけで、コーディングエージェントがIssueのトリアージやドキュメント更新などを自動で実行するという。
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OpenAIのソフトウェア開発チームは「ハーネスエンジニアリング」を実践し、同社のAIコーディングエージェント「Codex」を活用して、手作業のコーディングなしで社内向けソフトウェアを開発したという。公式ブログで取り組みの成果と課題を共有した。
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OpenAIの新モデル「GPT-5.4」が登場した。100万トークンの巨大コンテキストやCodexアプリとの連携により、AIが実務タスクを自律的に完遂する能力が大きく強化されている。本稿では、その特徴と実際の使いどころを整理する。
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AIコーディングが普及する中で注目され始めた「理解負債」と「認知負債」。従来の技術負債と合わせた「AIコーディング時代の三大負債」を整理し、なぜ開発が後から苦しくなるのかを分かりやすく解説する。
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AIがコードを書き、設計を補い、テストまで担う時代に、エンジニアという職種はどこへ向かうのか。OpenAIの共同創業者やまつもとゆきひろ氏らの言葉と最新データを手掛かりに、AI時代のエンジニアに求められる役割を探ります。
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「AIシステムを導入したが、結局どれだけ得をしたのか？」という経営層の問いに、あなたは答えられるだろうか。AI技術の活用で“確実に成果が出る”10個の領域と、AIの導入効果の算出方法を公開する。
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＠ITで公開された記事の中から、特に注目を集めた10本をランキング形式で紹介します。何が読者の関心を引いたのでしょうか。
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Googleは「Google Antigravity」と「Gemini CLI」という2つのAI開発ツールを提供している。両者共にシステム開発や運用、コーディングに利用可能なツールだが、どのような違いがあるのか。
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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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Cursor開発チームは、同社のCursor IDEを活用する上で、コーディングエージェントの性能を最大限に引き出すためのベストプラクティスを公開した。単なるコード生成にとどまらず、大規模なリファクタリングやテスト駆動開発の自動化が可能になる一方、その制御にはコツが必要だと指摘している。
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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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AIエージェントとAIコーディングツールの普及を背景に、「Cracked Engineer」という新しいエンジニア像が語られ始めている。10x EngineerやVibe Coderとの違いを整理し、AI時代に取り入れるべき生存戦略をまとめる。
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生成AIをソフトウェア開発現場に取り入れる取り組みが広がっていますが、実際にやってみると現場がかえって疲弊してしまうなど、さまざまな問題に遭遇します。第3回は、開発へのAI導入で発生しがちな課題と個人、組織レベルの対応策を説明します。
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OpenAIのコーディング特化モデル「GPT-5.2-Codex」が、GitHub CopilotやCursorなど主要AI開発ツールで解禁された。長時間エージェントとWindows最適化の強化点を整理し、どんな開発者に効くアップデートなのかを解説する。
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SDVの時代に突入し、クルマがソフトウェアによって進化し続ける世界が見えてきた。ソフトウェアの重要性は高まる一方だ。トヨタグループのIT事業会社としてSDVの取り組みを支えるトヨタコネクティッドのマネジャー層に、仕事内容やその魅力、未来をわくわくさせたいエンジニアへのメッセージなどを伺った。
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VMware製品のライセンスを巡る混乱が広がる中、IT部門は“脱VMware”か、“活VMware”かの判断を迫られている。だがVMwareありき、仮想インフラありきでITインフラの将来像を決めるのは、そもそも妥当なのだろうか。
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近年は「プログラミング言語人気ランキング1位はPython」という記事ばかりお届けしていましたが、2025年10月に大きな変化が起こりました。この変化の背景には何があったのか、幾つかの記事を振り返りながら、今後についても考えます。
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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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「AIを使えば、レガシーシステムも一瞬で刷新できる」――そんな経営層の幻想が情シスを追い詰める。失敗率が高くなる可能性がある「一括刷新」を避け、着実にモダナイズを成功させるための「AI活用の現実解」とは。
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当初はAI活用に慎重な姿勢を示していた、金融サービス会社のJPMorgan Chase。AIに対する疑念を“ある工夫”で払拭し、メインフレームで動くミッションクリティカルシステムのモダナイゼーションにAIを生かしている。
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Googleは、Nutanixのハイブリッドクラウド基盤「Nutanix Cloud Clusters」（NC2）がGoogle Cloudで一般提供開始になったと発表した。
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AWSは組織固有のレガシーコードの変換やランタイムのアップグレードに対応する「AWS Transform Custom」の一般提供を開始した。
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Pythonのf文字列って使いやすいじゃないですか。ついつい使っちゃいますよね。でも、f文字列が適していない場合もあるんです。そこがformatメソッドの出番なんですよね。
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年次報告書「Octoverse 2025」でTypeScriptが初めて「最も利用された言語」になったことを受け、GitHubはTypeScriptの生みの親、アンダース・ヘルスバーグ氏に、その感想や技術的進化、AI時代の開発者の役割などを聞いた。
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VS Codeに突如現れた実験モデル「Raptor mini」。公式情報が極端に少なく謎が多い。実際のところ何ができ、どんな場面で使うべきなのか。限られた情報とコミュニティの声を手掛かりに、その性質と使いどころを考察する。
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ＳＯＭＰＯホールディングスは、従来の保守的な金融システムのイメージを一変させる内製開発でDXを推進している。新しい技術を駆使して、ビジネスと技術が融合した“ワンチーム”でユーザーに価値を届ける開発文化のリアルに迫る。
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「インデントはスペース2つ」と指定したのに、4スペースで書き出す。バグを指摘しても全く関係ない所をいじり始める。思い込みで間違った場所を修正し続ける。場合によっては大事な編集まで巻き戻そうとする……。だからこそ、AIには人間が必要なんだ。
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エージェント型AIを手掛ける米新興のChipAgentsが、シリーズA投資ラウンドで2100万米ドルを調達した。エージェントAIを、半導体設計／検証に浸透させるべく取り組む。
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コードだけでなくビジネス上の背景情報や全体像を把握できる。
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硬直化したレガシーシステムの刷新は喫緊の課題として認識されつつも、技術的なハードルや人材不足、経営層の理解不足などさまざまな課題が「動けない理由」として横たわっている。レガシー刷新の成功事例として、リコーはいかにしてクラウド移行率80％を実現したのか。そのヒントを探る。
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