最新記事一覧
Stack Overflowは、年次ソフトウェア開発者調査「2026 Stack Overflow Developer Survey」の結果を発表した。
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Googleは、AIエージェントによる開発をテーマにした解説動画「The Agent Factory」を要約した記事を公開した。Googleのエンジニアがエージェントハーネスの重要性を語っている。
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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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Googleは、AIコーディングエージェントの振る舞いを個別に検証する「行動評価」の考え方を公開した。エンドツーエンドのベンチマークは、総合スコアが動いた理由までは答えてくれないという。
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Claude CodeをローカルPCで使う場合、4つの利用形態（CLI、VS Code拡張機能版、Desktopアプリ、Web版）があります。マークダウンプレビューツールの作成を通じて、それぞれの使い分け、Plan ModeやCheckpointsを活用した効率的な開発手順を解説します。
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Claude Codeの作者ボリス・チャーニー氏が、「AIが書いたコードは中身を見なくてよいのか」という開発者からの相談に回答した。プロトタイプと本番コードの線引きと、品質を守るための具体策を、筆者自身の実践も添えて紹介する。
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ファインディは、ソフトウェア開発組織を対象にしたAI活用の市場調査結果を公表した。AIが使われている工程は情報収集・技術調査が53.2％で最も多かった。
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Googleは、AIモデルやエージェントのコーディング能力を測る「Android Bench 2.0」を公開した。エンジニアが数日を要する複雑な長期タスクを課す仕様に刷新。最高通過率は従来の約91％から約28％に急落した。
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Gartnerの調査によって、部門リーダーが「人気や話題性の高いAIアプリケーション」の導入を優先する傾向が明らかになった。導入率上位に挙がったAIユースケースと、投資効果上位に挙がったAIユースケースとの間のギャップとは。
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生成AIによる開発支援が個人から組織全体へ広める取り組みにおいては、チーム全体の開発を効率化するための運用設計が求められます。「Claude Code」を使い倒し、組織の開発力を最大化するための5つの勘所を解説していきます。
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Metaが新たに公開したモデル「Muse Spark 1.3」は、推論能力の強化により開発時の「会話の往復」を削減するという。100万トークンのコンテキストやマルチモーダル処理を継承しつつ、選べる2種類の料金体系を提示している。
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OpenAIは、次世代AIモデル「GPT-6 Astra」を発表した。PC自律操作やコーディング、セキュリティ検証などの能力が大幅に向上し、抽象推論ベンチマークテスト「ARC-AGI-3」で99.9％のスコアを達成したという。
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生成AIの進化でコードや設計案の作成が容易になった一方、トレードオフを分析し意思決定をする責任は人間に残されています。本記事では、設計の破綻を防ぐ「判断軸」の重要性と、意思決定を定式化する4つのステップを解説します。
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Trellixの報告書は、犯罪者が倫理的な制約のないAIサービスを使い、高度なサイバー攻撃への参入障壁を下げている実態を明らかにした。国家レベルの攻撃計画を生成するツールから、AIエージェントを狙うプロンプトインジェクションまで、地下フォーラムで取引されるAIの中身とは。
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Asanaは5年、600万ドルかかるとされた旧式ライブラリ「Enzyme」からの移行をAIで約1週間半に短縮、費用1.2万ドルで完了させた。成功のカギは長文指示ではなく「5文のプロンプト」と既存コードの品質の高さにあった。
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開発現場でのAIツール活用が急速に進んでいる。しかし、コードレビューでは高品質に見えても、本番環境に投入するとトラブルが多発するケースが相次いでいる。深刻化する「エージェント負債」の実態と解決策は。
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AIの浸透により、エンジニアの価値は開発そのものから、事業貢献へと変わりつつある。しかし「ビジネスを理解せよ」と言われても、具体的には何を指すのだろうか。曖昧に語られがちなビジネスの解像度を高め、技術を成果につなげるためのアプローチについて、Relicの大庭 亮氏に聞いた。
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VMwareのライセンス体系変更に伴う費用増加を背景に、オンプレミス仮想化システムの維持費用が急増している。この危機をAWSへの移行で脱し、大幅なインフラ縮小を果たした3つの組織の戦略を紹介する。
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AI技術の発展で開発の迅速化が進む一方、ほとんどのAI製アプリケーションが検証段階で立ち消えてしまう現実がある。「YouTube」開発チームはいかにしてこの壁を越え、開発のスピードと安全性を両立させたのか。
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SiemensとGoogle Cloudは、レガシーコードの理解とモダナイゼーションを自動化するAIシステム「Knowledge Fabric」を構築した。数億行規模の産業用ソフトウェアを複数の専門エージェントで分割処理し、開発工数を削減するという。
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AIの業務利用が新人エンジニアにも広がり、開発現場では「育成」と「レビュー」の両面で新たな負担が生まれています。複数の調査からは、AIを使いこなす上で欠かせない人間側のスキルが浮かび上がりました。
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生成AIによるコード生成が広がる一方で、レガシー環境の刷新はAIの適用が難しい領域だ。IBMは、IBM Bobにレガシー環境向けの専用パッケージを追加することで、同領域における自動化に踏み込む。
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オンラインゲームの多言語展開において、母語が異なるユーザー間のリアルタイムな交流はサービスに新たな熱量を生み出す。コーエーテクモゲームスは、MMO戦略シミュレーションゲーム「三國志 覇道」にAmazon Bedrockを活用したチャット翻訳機能を実装。その開発過程と課題解決の舞台裏を開発メンバーが明かした。
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New RelicはAIコーディングの利用状況やコストを可視化するMCPサーバ「Preflight」をオープンソースで公開した。トークン浪費をはじめとするAIコーディング特有の課題解決を支援するという。
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AIエージェントの標準規格「MCP」がステートレス化へと大きくかじを切った。スケーラビリティとセキュリティが向上する一方、既存システムには12カ月以内の改修が求められる。情シスが今備えるべき変更点とは。
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AIコーディングの実践拡大に伴い、開発現場では品質管理の課題も顕在化し始めている。New Relicの調査では、AI生成コードに対する評価が高いことが分かったが、一方では本番環境では問題への対応に追われている状況も明らかになった。
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富士通のメインフレーム事業撤退のカウントダウンが進む中、既存COBOL資産の移行は経営上の最優先課題となっている。こうした中、富士通と日本IBMが企業の「COBOL脱却」で協業を発表した。その中身とは。
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企業のレガシーシステム刷新を支援する製品やサービスが広がっている。本稿では、AIによるコード変換や移行計画、API化などを支援する6製品の特徴と、選定時に確認すべき8つのポイントを紹介する。
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AIを活用することで、停滞してきたレガシーシステムの刷新を前進させられる可能性もあります。しかし単にAIコーディングツールを導入するだけでは、その効果が部分的にとどまるばかりか、コストや運用の破綻といった事態に陥るリスクもあります。先行事例も踏まえながら、効果的に進めるためのポイントを探ります。
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クラウドERPへの移行は不可避に見えるが、安易な判断は禁物だ。独自カスタマイズの継承やデータ移行の複雑さ、予期せぬ運用コスト増など、情シスが直面する現実的な課題と、移行を成功させる判断基準を詳解する。
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うっかり見逃していたけれど、ちょっと気になる――そんなニュースを週末に“一気読み”する連載。今回は、7月12日週を中心に公開された主なニュースを一気にチェックしましょう！
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Anthropicは、「Claude Code」の「動的ワークフロー」機能の仕組みと実践的な活用パターンを解説したブログ記事を公開した。
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生成AIのビジネス活用が加速する一方で、既存のITインフラがAI技術を想定しておらず、課題が表面化しています。AI時代のモダナイゼーションと現場の課題解決を両立させる次世代の手法「エージェント型のクラウド移行」について、Q&A形式で解説します。
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富士通と日本アイ・ビー・エムは、レガシーシステムを抱える企業のシステム近代化を加速するための協業を発表した。両社の知見と技術を融合させて、顧客の中長期的なデジタル変革を支える。
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AI活用エンジニア108人を対象とした実態調査によると、9割近くが業務変化を「ポジティブ」に受容しているという。新たな業務領域が生まれ、エンジニアの役割そのものが変質しつつある実態も明らかになった。
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生成AIへの投資が活発化する一方、多くの企業がデータやインフラの対応不足という課題に直面する。AI主導で進化する「エージェント型」のクラウド移行とはどのようなものか。日本マイクロソフトの小杉靖氏がインフラ刷新の未来と「Microsoft Azure」がもたらす4つのビジネス成果を語った。
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システムモダナイゼーションの調査と再設計は従来の手法では長期化しがちだが、常石造船ではAI駆動開発を適用することで工数を大幅に削減。調査と再設計の検討は2日間で完了した。どのような手法を採用したのか。
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2026年上半期に＠ITで公開された記事の中から、開発系の話題で特に注目を集めた5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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OpenAIとAmazon Web Services（AWS）が戦略的パートナーシップを拡大した。OpenAIのモデル、コーディングエージェント「Codex」、マネージドエージェントを、企業がAWS環境で利用できるようにする。
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paizaは、AnthropicのAIコーディングツール「Claude Code」の制御機能「Agent Skills」と拡張機能「Plugin」の活用を学ぶ無料講座を公開した。Python VTuberサプー氏とのコラボ第4弾となる。
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常石造船は、稼働開始から15年以上運用している資機材の調達、在庫を一元管理する調達システムの刷新にあたり、AI駆動開発による完全内製化に着手した。
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レガシーシステムをどうモダナイズするかは、多くの企業における課題だ。富士通と日本IBMがこの領域での協業を発表した。ついに始動する、両社の協業における役割分担とは。
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AIエージェントの活用が本格化する中、レガシーシステム刷新の工程が、AIエージェントを活用することで2年から2日に短縮するという事例も生まれた。一方で多くのAIプロジェクトではPoCで止まり、本番運用への障壁を乗り越えられていないという現状もある。API管理ベンダーKongが事業戦略説明会で語った常石造船の事例などを踏まえて、成否の条件を考える。
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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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