最新記事一覧
AIエージェントの“暴走”や“悪意”が、これまでのサイバーリスクとは比べものにならないスピードと規模で企業を揺るがし始めている。制御不能になったAIエージェントから企業をどう守るのか──Rubrikが示した新しいアプローチを紹介する。
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Amazon Web ServicesはAI主導によるソフトウェア開発を支援する統合開発環境「Kiro」の一般提供を開始した。
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ビジネスとITが直結する今、老朽化したレガシーシステムのマイグレ／モダナイは急務となっている。だが、人手不足、属人化、ブラックボックス化といった課題に直面し、取り組みは困難を極めている。この難局を打破する一つの解として大和総研が提唱するのが、「AIエージェント」を軸としたアプローチだ。
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AWSは仕様駆動型AI開発環境「Kiro」の正式版を提供開始した。AWSは仕様を開発の中心に据える手法が「広く採用された」とする。正式版ではどのような機能が追加されたのか。
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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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日本の製造業は不良品を出さないためのルール作りに取り組んできたが、ソフトウェア開発では「バグは必ずある」と言われがちだ。これはなぜか。筆者がこの要因の一つだと考える、IT調達制度の構造的欠陥に迫る。
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ギークスは「ITフリーランスのAI活用に関する実態調査」の結果を発表した。AI活用が業務に浸透し、活用の有無が案件選びの際の重要な要素になっていることが分かった。
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AIエージェントに開発を任せる「バイブコーディング」が新たな開発手法として広まりつつある。しかしその裏には、AIエージェントが暴走して致命的な事態を招く危険性もある。このリスクにどう向き合うべきか。
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GoogleはLLM評価ツール「Stax」の試験運用版を発表した。感覚的な判断に頼ることなく、指標に基づいてLLMを評価できるという。
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AIコーディングエージェントの進化は利便性を高める一方で、品質保証を課題とする。Google Julesの批評家機能は生成過程にレビューを統合し、コードの正確性と信頼性を高める仕組みだ。
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ソフトウェア開発現場の生産性を飛躍的に向上させる技術として期待されている「AIコーディング」。その概要から、導入状況、メリット・デメリット、現場での活用事例、AIコーディングツール／サービスの導入ポイントまで、調査データを交えながら詳しく説明する。
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AWSは統合開発環境「Kiro」を発表した。「スペック」や「フック」などの機能によって、プロトタイプ開発から本番運用までを一貫してサポートするという。
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米Amazon Web Services（AWS）は、AIコードエディタ「Kiro」をプレビュー公開しました。
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ソースコードの劣化や保守性低下の対策として、現状の挙動を大きく変えずにソースコードを修正する「リファクタリング」がある。ソースコードを修正する上での、リファクタリングのメリットとデメリットを紹介する。
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LLMの性能を評価したい場合、どのベンチマークを使えばいいのか。ベンチマークごとに得意分野はあるのか。LLM選定の鍵となる、主要なベンチマークとその特徴を紹介する。
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TechTargetは「アプリケーションパフォーマンス監視のメリット」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は開発チームだけでなく、ビジネスにおいてもさまざまなメリットをもたらす。
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SAPジャパンと学校法人のOBS（沖縄県浦添市）が、SAPシステムエンジニアの養成に特化した専門学校「沖縄ビジネスソリューション専門学校」を開校したと発表した。SAPジャパンによれば、同様の専門学校は日本初。
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テクマトリックスは、Parasoftが開発したC言語／C++言語対応テストツールの最新版「C/C++test 2024.2」を発売した。MISRAなどのコーディング規約の精度が向上した他、カバレッジ計測機能を強化している。
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開発チームがバグ修正に追われる日々から脱却するには、バグの発生を未然に防ぐ取り組みが不可欠だ。開発プロセス全体にわたってバグの発生要因を断つ10個の予防策を解説する。
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バグ修正に追われて本来の開発が進まないという状況は避けたいものだが、バグを完全に排除することは難しい。修正したはずのバグが再発する“悲劇”を繰り返さないための、効果的なバグ修正方法とは。
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GlobalLogicは、AIと専門家の知識を活用した包括的なサービスオファリングスイート「VelocityAI」を発表した。企業のAI主導による製品開発と業務効率化に対応し、迅速な意思決定を支援する。
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TechTargetは2025年1月13日、「知っておくべきアジャイル用語」に関する記事を公開した。アジャイルは、多くの開発プロジェクトの基盤となっている。この用語集をアジャイルの専門用語や概念を素早く確認できるレファレンスとして役立ててほしい。
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TechTargetは2024年12月26日、「スタブとモックの違い」に関する記事を公開した。ソフトウェアをテストする際に関数やオブジェクトを置き換える手段としてスタブとモックという2種類の選択肢がある。これらの違いは何か。どう使い分けるべきか。
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日本企業の生成AI活用事例を筆者は「残念だ」と見ていますが、どこに「残念ポイント」があるのでしょうか。また、「生成AIができない、人間にしかできないことをやろう」というよくある呼びかけは、AI時代を生きるわれわれを本当に正しい道に導くのでしょうか。
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AWSは金融システムの設計思想を「システムを止めない」から「障害は起きるものとして迅速に回復させる」へと転換させる。その狙いとは。
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生成AIの進化は、ビジネスと同義となっているシステムの在り方をどう変化させていくのか。ブログやコミュニティー活動を通じて「システムはLLMが前提に」と情報発信しているLayerX CTOの松本勇気氏に、話を聞いた。
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Googleは、LLMを活用したコード自動マイグレーションに関する4つの取り組みと教訓を紹介する論文を公開した。
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生成 AIの急速な浸透を受けて、AIモデルをアプリケーションに組み込み、本番稼働させる企業が増えている。競争力を高めるためには、生成 AIを自社ビジネスに適用させる活用の高度化が急務だ。その仕組みと体制作りにおいて、エンジニアには何が求められるのか。
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企業のビジネスを支えるため、競争力強化のため、アプリ開発の効率化は不可欠だ。一方、人手や時間のリソースが限られている中での品質確保は至難の業となっている。高い品質と迅速な開発を両立させるにはどのような方法があるのか。
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MONOistはオンラインセミナー「開発変革セミナー 2024 秋〜製造業特別DAY 組み込みセキュリティ〜」を開催。本稿では「クラウドネイティブな組込ソフトウェア開発とMLSecOpsへの進化」と題して日本クラウドセキュリティアライアンス（CSA）代表理事の笹原英司氏が行った基調講演の一部を紹介する。
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TechTargetは「GitHub Copilot Autofixから見る、AIの信頼度」に関する記事を公開した。AIによって生成されるコード量の多さによってソフトウェアデリバリープロセスが窮地に陥っている。こうした状況では、GitHubの「Copilot Autofix」による脆弱性管理が役立つ可能性がある。だが、AIを制するのにAIを信頼してもよいのだろうか。
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Microsoftは、「Visual Studio 2022」バージョン17.12で導入した「GitHub Copilot」によるテストのデバッグ機能を公式ブログで紹介した。
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CrowdStrikeが引き起こした「Windows」のシステム障害から、企業のソフトウェア開発者は何を学ぶべきか。現代のシステム運用における新たなリスクと、その対策とは。
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GitHubの最新の調査結果から、AIコーディングアシスタントの「GitHub Copilot」を使って作成されたコードの品質は、使わずに作成されたコードと比べて、機能性、可読性、信頼性、保守性、簡潔さという点で優れていることが分かった。
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Microsoftは、「Visual Studio Code」の「Copilot Edits」機能（プレビュー版）を公式ブログで詳しく紹介した。2024年10月末に公開されたVisual Studio Codeの「October 2024」リリース（version 1.95）で導入された機能だ。
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「124億円の訴訟」からユーザー企業のIT部門は何を学ぶべきか。SIer側からシステム開発に長年携わってきた筆者が、本件における「開発失敗の真の原因」と「開発失敗がユーザー企業に与える、コスト以上のダメージ」を考察する。
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TechTargetは「CI/CDパイプラインについて知っておくべきこと」に関する記事を公開した。CI／CDパイプラインとは、近代ソフトウェアのビルド、テスト、リリースの明確な取り組み方法を提供することを目的としてソフトウェア開発のワークフローとツールセットを形式化するものだ。
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Googleは、「Android Studio」のAIベースのコーディング支援機能「Gemini in Android Studio」のアップデートを発表した。この機能のリリース以来最大のアップデートだとしている。
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Spring FrameworkとSpring Bootは、Java開発において異なる役割を持つツールだ。どのような目的を持って登場し、ソフトウェアアーキテクトやプログラマーにどう役立つのかを整理する。
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基幹システムの開発をめぐって、日本通運がアクセンチュアを訴えた件から、ユーザー企業は何を学ぶべきか。SIer側からシステム開発に携わってきた筆者が「日本独特の商習慣が招いたトラブル」を考察する。
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人財不足などの社会課題を背景に一層の業務効率化などが求められる中、自社業務に特化した生成AI活用が期待されている。これを受けて検索拡張生成「RAG」に取り組む企業も増えたが、「期待する回答精度には届かない、業務に使えない」という声は多い。どうすれば「想定した成果」が得られるのか。
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Google Cloudは、企業向けのコーディング支援AIサービス「Gemini Code Assist Enterprise」の提供を開始しました。
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TechTargetは「ソフトウェアテストの速度と品質」に関する記事を公開した。大半のソフトウェア開発チームの目標は、品質を犠牲にすることなく迅速にアプリケーションをリリースすることだが、その難易度は高い。
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TechTargetは「DevOpsチーム向けCI/CDのベストプラクティス」に関する記事を公開した。CI/CDのベストプラクティスを実装すれば、パイプラインが大幅に改善され、ソフトウェアの品質が向上し、手作業に費やす時間を減らすことができる。
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ハートランド・データの動的テストツール「DT+」のユーザーズカンファレンスにパナソニック エレクトリックワークス社の横山一直氏が登壇。同社ソリューションエンジニアリング本部が手掛ける機器や設備の組み込みソフトウェア開発にて、動作確認や障害対応の効率化に動的テストを活用した事例を紹介した。
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TechTargetは、「CI、CT、CDをDevOpsパイプラインにまとめる方法」に関する記事を公開した。DevOpsパイプラインを構成するのはCI/CDだけではない。継続的テスト（CT）も重要な構成要素の一つだ。
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Microsoftは「Visual Studio Code」のバージョン1.93を公開した。新しいプロファイルエディタ、Djangoにおけるユニットテストのサポート、「vscode.dev」でのIntelliSense強化などの機能が追加されている。
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JetBrainsは、同社が提供する各種IDE、AI Assistant機能などの2024.2バージョンをリリースした。本記事ではこのバージョンの更新内容を紹介する。
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Microsoftは、「Visual Studio 2022バージョン17.12 Preview 1」を公開した。.NET 9対応と、AIによる新しい生産性機能の提供に重点が置かれている。
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