アジャイル/DevOps

Dockerと、クラウドサンドボックス「E2B」を提供するFoundryLabsが提携した。これによって、AIエージェントがE2Bから「Docker MCPカタログ」に含まれる200以上のMCPツールに直接アクセスできるようになった。

CTCは、COBOLで構築されたシステムをJavaへ自動変換するサービス「re：Modern」を提供開始した。コード変換の他、生成AIを活用して設計書やプログラム内容の理解を促す機能も備える。

JetBrainsは、プロダクトチーム向けの開発支援AIツール「Matter」を発表し、早期アクセスプログラムを開始した。

Anthropicは、同社のエージェント型コーディングツール「Claude Code」をクラウドで稼働させ、Webブラウザから利用できるようにしたサービス「Claude Code on the web」を発表した。

JetBrainsは、PHP開発者エコシステムの現状調査レポート「The State of PHP 2025」を発表した。PHP開発者の7割が4年以上の使用経験を持つが、2025年は新規ユーザーの割合がわずかに上昇した。

Java×Spring AIで始めるAIプログラミングの入門連載。前回はベクトルストアの基本的な使い方を説明しました。今回は、RAGを使った質問から回答の流れを説明していきます。

AIエージェントの登場により、COBOL技術者の引退で現実味が遠のいていたレガシーシステム刷新がより現実的になりつつある。その具体的な手法をGitHubがブログで紹介した。

Oracleは、AI機能を中核に据えたデータベースの最新バージョンとなる「Oracle AI Database 26ai」を発表した。

Anthropicは、エージェント型コーディングツール「Claude Code」がプラグインでカスタマイズできるようになったと発表した。これによって「スラッシュコマンド」「サブエージェント」「MCPサーバ」「フック」など、機能拡張のための仕組みを一つのパッケージにまとめて共有できるようになるという。

JetBrainsは個人や組織におけるCI/CDツールの利用状況を調査した「The State of CI/CD in 2025」を発表した。

OpenAIは、AI（人工知能）によるコーディングエージェント「Codex」の一般提供を開始した。Slack連携や開発環境に組み込めるSDK、管理ツールを新たに導入し、開発現場の生産性向上を支援するという。

Googleは、オープンソースのAIコーディングエージェント「Gemini CLI」をCLIから直接カスタマイズできる「Gemini CLI Extensions」を発表した。MCPサーバやコンテキストファイルの導入など、AIと外部ツールとの連携に伴う煩雑さを低減するという。

OpenAIは、AIエージェント開発を支援する包括的なツールセット「AgentKit」を発表した。複数エージェントの設計やチャットUI埋め込みを簡単にし、性能評価や強化学習で高品質なAI開発を実現するとしている。

Google DeepMindは、ソフトウェアの脆弱性の根本原因を特定し、コードを修正するAIエージェント「CodeMender」を公式ブログで紹介した。全てのソフトウェア開発者がコードベースをセキュアに保つために使用できるツールとして公開を目指すという。

対話型AI（人工知能）にアドバイスを受けながら進めるJavaプログラミングの入門連載。今回は、ポリモーフィズム（多態性）を、インタフェースとともに学習します。使いこなせれば便利ながらも、言葉の響きからも難解とされがちなポリモーフィズムを、親しみやすい事例から理解しましょう。

Googleは同社のAIコーディングエージェント「Jules」をCLIから操作できる「Jules Tools」を公開した。「Jules API」の初期プレビュー版の提供も開始しており、Julesと独自のシステムやワークフローを直接統合できるという。

Microsoftは、開発者が高度なマルチエージェントシステムを容易に構築、デプロイ（展開）、管理できるように設計されたオープンソースのSDKおよびランタイムである「Microsoft Agent Framework」（パブリックプレビュー版）を発表した。

「Cursor」を提供するAnysphereは、無料の学習コース「Cursor Learn」を公開した。開発者がAIを効果的に使う方法を体系的に学べる内容となっているという。

ローコード開発とはどのようなものか、kintoneを題材に具体的な開発手順を解説する連載。前回まででアプリを開発するために必要な機能は大方網羅できました。今回はそれらの個々のアプリを部署やチームに向けてまとめる「スペース」を紹介するとともに、kintone APIを活用したカスタマイズ開発についても解説していきます。

NVIDIAは、ストックマークが開発した1000億パラメーターの日本語大規模言語モデルを「NVIDIA NIMマイクロサービス」として提供開始した。

さくらインターネットは、高性能GPUと国内データセンターを活用した推論API基盤「さくらのAI Engine」の一般提供を開始した。国内外の複数のオープンウェイトモデルやRAGの機能をAPI経由で提供し、AIを活用したアプリケーションの組み込みを支援する。

モデルベースドテストの意義から実践まで「シラバス」を入手可能。

Difyは、大規模言語モデル（LLM）のアプリケーションを、プログラミング経験の少ない方でも手軽かつスピーディーに作成できる開発プラットフォームです。

デジタルビジネス支援を行う海外SaaS商社、ギャプライズが発表。

オープンソースリレーショナルデータベースの最新バージョン「PostgreSQL 18」が公開された。

LangGenius日本法人が、NTTデータ、日本電子計算と共同で「Dify」のオープンエコシステム構築を目指す。

Microsoftは「Visual Studio Code」向けに、「GitHub Copilot」をローカルAIモデルで稼働させる拡張機能「Foundry Local」の使い方を公開した。データプライバシーを保ちながら、料金を抑えたAIアシスタントを利用できる。

Dockerは「AIのPoCを成功させる9つのルール」と題したブログ記事を公開した。同社は「AIのPoCの多くは失敗するが、それは失敗するように設計されているからだ」と指摘している。

Java×Spring AIで始めるAIプログラミングの入門連載。前回はベクトルストアの基本的な使い方について説明しました。今回は、RAGとして使うためのデータソースとしてリレーショナルデータベースを使い、さらに外部データを登録するまでの流れについて解説します。

Rustプロジェクトは公式ブログで、2025年夏に実施した「Rust Compiler Performance Survey」（Rustコンパイラパフォーマンス調査）の結果を報告した。

少なくとも今後8年間のサポートを保証する。