AI技術の急速な進化は、ソフトウェア開発の現場を大きく変えつつある。AIコーディングアシスタントやAIエージェントの普及によって、従来は膨大な時間と費用を要したシステム開発のハードルが下がり、企業が独自の業務要件に合わせてソフトウェアを自社開発するこ ...

新しい業務システムを導入した際、情報システム部門や管理部門が直面する最大の壁が「現場の入力不備」だ。

エンジニアが離職する理由は多岐にわたる。特に、自身の成長につながる難易度の高いプロジェクトに携われない場合、業務への意欲が低下しやすくなる。IT予算の不足、理不尽な要求、経営陣からの正当な評価の欠如といった要因が重なると、会社への帰属意識を失ってしま ...

AIツールの自動ソースコード生成は、不要なデータ処理が膨れ上がり、トークンを浪費してしまう課題がある。システムプログラミング言語「Rust」を活用した新たなアプローチは、この非効率性をどう打ち破るのか。

AIエージェントで成果を上げるには「4種のメモリ」の設計が重要だ。さらに、デモから実用規模への拡張時、陥りがちな「3つのわな」がある。それらを回避するシステム設計のポイントをIBMの専門家が解説する。

Metaが直面する法的課題の増大により、ITリーダーは同社のプラットフォームやサービスへの依存度を再評価せざるを得ない状況にある。

AIはITの仕事を奪うのではなく、その本質を「実行」から「判断と調整」へ激変させる。3年後、評価されるのは作業をこなす人ではなく、AIを指揮する「オーケストレーター」だ。IAMやサポート、開発の現場で起きる地殻変動と、情シスが今すぐ手に入れるべき新た ...

「第4次AIブーム」の昨今、多くの企業がAIを導入し始めた。一方で活用状況が個人のプロンプトスキルに依存してしまい一部社員しか使えていない、現場目線に欠けたシステムになって ...

企業における慢性的なITエンジニア不足が課題になる中、限られた人員でいかに迅速かつ効率的にシステムを運用するかが問われている。SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）やゲームなどを手掛けるMIXIは、プロスポーツチームのFC東京の運営を支援してい ...

AIの巨大なデータ処理を担うGPUは膨大な電力を消費し、かつてないほどの熱を放出している。従来の空冷システムでは追い付かず、騒音や障害の火種になる中、次の一手として注目される「液冷」技術とは。

AI技術の急速な普及に伴い、その利用規約やライセンスを巡る法的な不透明感が強まっている。従来のソフトウェア開発を支えてきた著作権の仕組みでは、数値の羅列である「重み（ウェイト）」や膨大な学習データを適切に処理できず、企業にとってはコンプライアンス上の ...

特定ベンダーへの依存を避けるマルチクラウド戦略は、理想として扱われてきた。しかし、それがかえって運用負荷を増大させ、インフラを破綻させるリスクをはらんでいる。“起こらない災害”に備えることの無駄とは。