＠IT Techブログ PickUp（TISインテックグループ編）

「デザインをもとに実装したはずなのに、デザインと実装の小さな差異が原因で、思わぬ手戻りが発生してしまった……」という経験はありませんか？　本稿ではUIデザイナーが実務で経験した「手戻りにつながりやすいケース」を紹介し、問題点と対策法をわかりやすく解説します。デザイナーとエンジニアの協業で起こる悩みを解消し、スムーズな開発につなげたいすべての方におすすめです。

Figmaをチームで使っていて、「変更したはずなのに反映されない」「プロトタイプ設定が消える」、そんな経験はありませんか？　こうした問題は、操作ミスではなくFigmaの仕様が原因かもしれません。ファイルが大きいと自分では気づきにくく、後から発覚するケースも少なくありません。本稿では、現場で実際に遭遇した困りごとをもとに、共同作業で押さえておきたい仕様を6つ取り上げます。困りごとには深刻度を★で付け、影響の大きいものから順に紹介します。

エンジニアとして画面をデザインしてみたものの、「なぜかパッとしない」とお悩みの方は多いのではないでしょうか。実は、デザイナーとエンジニアの違いはセンスではなく、考え方や手順の違いが大きいのです。本稿では、デザインに苦手意識のあるエンジニアの方でもすぐに実践できる魅力的な画面づくりのヒントをお届けします。

生成AIは業務の現場に急速に浸透し、「使って当たり前」の時代が到来しています。その活用範囲は広がる一方、情報漏洩や誤情報のリスクが企業の大きな課題になっています。今求められるのは、誰もが“安全かつ賢く”生成AIを使いこなすリテラシーです。本稿は、社内の誰もが生成AIを安全に、自信を持って使えるようになるための第一歩として位置付けられた全社員向け研修資料の後編です。業種や職種を問わず実践できる生成AIリテラシー向上のポイントを、具体的な事例やノウハウとともに解説します。

生成AIは業務の現場に急速に浸透し、「使って当たり前」の時代が到来しています。その活用範囲は広がる一方、情報漏洩や誤情報のリスクが企業の大きな課題になっています。今求められるのは、誰もが“安全かつ賢く”生成AIを使いこなすリテラシーです。本稿は、社内の誰もが生成AIを安全に、自信を持って使えるようになるための第一歩として位置付けられた全社員向け研修資料の前編です。業種や職種を問わず実践できる生成AIリテラシー向上のポイントを、具体的な事例やノウハウとともに解説します。

AIによるコーディングが当たり前になる中、有識者によるコードレビューや細かな指摘に時間を取られていませんか。本稿は、GitHub Copilotを開発者自身のセルフレビューに活用することで、セルフレビュー品質を高め、有識者の稼働集中を和らげる取り組みを紹介します。さらに、組織全体の効率化に向けた施策として、コードレビュー用プロンプトの整備や共有・再利用の工夫にも踏み込みます。

IPAのデータによると、システム開発の工数の約5割が制作工程と結合テスト工程で占められています。この領域を工数削減できたら、開発がぐっと楽になると思いませんか？　本稿では、制作工程の機能テストに対して生成AIを活用する取り組みの一つを紹介します。システム開発プロジェクトのマネージャー・アーキテクトや、生成AIの実践的な活用方法を探している方の参考にしていただければと思っています。

GitHub上でのAI駆動開発がやりやすくなる一方で、機密性の高いプロジェクトや厳格なガバナンスが求められる現場では、パブリッククラウドの利用が難しくセルフホスティング可能なGitLabを選ぶケースも増えています。本稿では、GitLabを用いたAI駆動開発のデモプロジェクトのナレッジを共有します。設計書作成を含む業務ワークフローを例に、プロンプト設計や技術構成、画面イメージなど、実際に試行した内容を具体的にご紹介します。

＠ITでは、より幅広く価値ある技術情報をお届けすべく、企業の技術ブログ／メディアから記事をピックアップし、転載する企画をスタートする。第1弾となるTISインテックグループに記事を公開している狙いなどを聞いた。