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「要件定義」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

モバイルアプリ開発で事前に確認すべきことを整理できていますか?数十万ユーザー規模のアプリをReact Nativeで開発・運用する過程で分かった「気づき・教訓」をもとに、開発時に知っておきたいスマートフォン固有機能の仕様確認から、運用時に知っておきたい証明書更新まで幅広く取り扱います。

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AIの企業利用が広がる一方、「構造」「基盤」「人」という壁によって、全社展開やレガシーモダナイゼーションに悩む企業は多い。複雑な大規模開発において、AIを真の「組織の武器」に変えるにはどうすべきか。日本IBMが提唱するAI駆動開発の最新アプローチと実践の鍵を解き明かす。

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「弥生会計」で知られる弥生は、AIが設計やレビュー、セキュリティ運用まで担う時代を見据え、開発プロセスや組織の在り方そのものを変え始めた。老舗ソフトウェアベンダーがAIネイティブカンパニーへとどう生まれ変わったか。その軌跡をたどる。

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サイバーエージェントがソフトウェア開発向けAIエージェントの利用支援を始めて1年。開発におけるAIツールの“主役”が変わり、AIの役割までもが変化したという。それはどういうことなのか。実態を追う。

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かつての愛弟子にアイデアを授け、斜面安定解析プログラムを開発した研究者。だが愛弟子の所属企業は、コードを書いたのは自社従業員となった愛弟子であり、研究者が提供したのは発案のきっかけに過ぎないと反論。プログラムの著作権は誰にあるのか――。

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レガシーシステムが依然として多くの企業に残る中、期待されるのがAIを活用した開発生産性の向上です。その利点を開発ライフサイクル全体にわたって取り入れていくための視点と実践例を紹介します。

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日立は、エンジニア不足やシステム複雑化に対応するため、SIの全工程にAIを全面適用する「Agentic AI Integration Platform」を開発した。最先端AIと独自ノウハウを融合し、社内検証では画面仕様確定で最大240倍などの効率化を実証。顧客固有の暗黙知を蓄積しながら自律進化する仕組みを構築した。2027年度に工程全体で30%の生産性向上を目指し、金融や社会インフラなど大規模レガシーシステムの刷新を推進する。

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新しい価値を持つ製品開発では、要件定義の段階で議論が停滞しがちだ。本連載では、83Designが実践する「直感」と「論理」を使い分けるデザイン手法を紹介する。第2回は、顧客の声やデータをそのまま企画に落とし込むワナと、企画の超初期から具体的な「形」を使って仮説を検証する方法を解説する。

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世界をリードするゲームエンジンの「Unity」は産業領域の課題解決基盤として存在感を高めている。「Unity 産業DXカンファレンス 2026」から、3Dデータ活用を支えるUnityの最新機能や、マツダ新型「CX-5」の車載HMI、NECのバーチャルトレーニング、三菱電機の協働ロボット向けノーコード開発環境などの事例を取り上げ、Unity活用の現在地をレポートする。

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AIを導入しても生産性が上がらないのはなぜか。Gartnerのヘルシュマン氏は「コーディングはボトルネックではない」と断言。AIによって組織の“ひび”が露呈する時代に、AIの真の成果を引き出すソフトウェア開発のポイントを明かした。

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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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新しい価値を持つ製品開発では、要件定義の段階で議論が停滞しがちだ。本連載では、83Designが実践する「直感」と「論理」を使い分けるデザイン手法を紹介する。第1回は、具体像を用いたプロトタイピングによって、上流工程の膠着(こうちゃく)状態を突破する方法を取り上げる。

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AIエージェントの実用化が進む今、Microsoft Copilot Studioによる内製化が広がってます。ただ、その一方で、多くの企業が“PoC止まり”の壁に直面しています。本稿では、経営層と現場の温度差やIT部門とのすれ違いなど、実務への定着を阻むリアルな実態を明かし、プロジェクトが停滞する根本原因を解き明かします。

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老朽化し、仕様を知る担当者も退職するなどして塩漬けにされる「レガシーシステム」。調査だけで億単位のコストを要し、ビジネス変革の足かせになりかねない難題にAI駆動開発でどうアプローチできるのか。Scalarが取り組むAIエージェントを使ったモダナイゼーションについて聞いた。

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事業の成長や環境の変化に対応するために、IT環境の柔軟性を高めたいと考える企業は多い。そんな中、この取り組みに成功したのが、学習塾や語学学校、介護・保育事業などを手掛ける京進だ。ローコード/ノーコード開発ツールを活用しつつ、ITパートナー企業との役割分担も見直すことで、基幹システムの機能を次々に拡張している。同社の成功の秘訣は何なのか。

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今後拡大が見込まれるヒューマノイド分野において、アクチュエーターはヒューマノイドの総コストの約50%を占める中核コンポーネントとされる。Schaeffler(シェフラー)は「ハノーバーメッセ 2026」においてヒューマノイドロボット向け高集積アクチュエータープラットフォームを展示。同領域での競争力確立を狙っている。

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SAP S/4HANA移行の成否は、要件定義前の「構想策定」で8割決まる。移行手法の選択や周辺システムの整理といった実務に加え、アドオン削減などの難題を突破するには業務部門を巻き込んだ推進体制が不可欠だ。後悔しないための具体的な実施事項を解説する。

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AIエージェントの普及により、コードの生成コストは極限まで低下した。しかし現場では、中身を理解せぬままAIにコードを実装させる「バイブコーディング」の課題も顕在化している。開発現場と開発者はAIコーディングとどう向き合うべきなのか。KDDIアジャイル開発センターでAIコーディングを実践する面々との対談を通じて、AIコーディングを使いこなしながら「本当の生産性」をつかむための方策を探る。

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生成AIの台頭以降、ソフトウェア開発の現場では「AIコーディング」が急速に広がっている。人材不足や開発スピード向上への圧力を背景に、効率化への期待は高い。だが、コーディングが速くなっても開発は必ずしも楽になっていないという声もある。作業の効率化と、開発全体の生産性は必ずしもイコールではない。生成AI技術の進化が著しい今、開発者はAIコーディングにどう向き合うべきか。

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