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アジャイル/DevOps

HashiCorpの創業者として知られるミッチェル・ハシモト氏が、連日発生している不具合を理由に主要プロジェクトを「GitHub」から完全に移行させると発表した。この発表が開発者コミュニティーの間で大きな反響を呼んでいる。

石川俊明()

Googleは、AIエージェント開発の文脈で広まりつつある6つの主要プロトコル「MCP」「A2A」「UCP」「AP2」「A2UI」「AG-UI」についてサンプルコードとともに、それぞれの役割を解説した。

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Microsoft Researchは、AIエージェントの実行軌跡から障害箇所を自動で特定するフレームワーク「AgentRx」をオープンソースソフトウェアで公開した。

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生成AIの普及で「コードを書く力」の意味が変わりつつあります。新人であれば、どのプログラミング言語を学ぶべきなのでしょうか。人気や話題性、求人数、案件単価といった視点から、最新ランキングを基に「学んで損しない言語」を整理します。

雨輝ITラボ(リーフレイン),編集:平田修()

開発を効率化し、エンジニア不足を解消する技術として注目される生成AI。金融や保険といったミッションクリティカル領域への導入検証で得られた効果や今後の展望について聞いた。

柴田 徳洋,編集:平田修()

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、コレクションに対して抽出や変換などの処理を直感的に行えるStream APIを、その前提となるラムダ式とともに学習します。ラムダ式とともにStream APIを使えるようになり、Javaにおける関数型指向のプログラミングを理解しましょう。

山内直(著)/山田祥寛(監修)()

キッカケクリエイションの調査によると、AIコーディングアシスタントツールの利用で9割弱が生産性向上を実感している一方で、約7割が課題や不満を感じていることが分かった。利用の実態を探る。

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生成AIが外部のツールやデータを駆使し、複数のステップを自律的に実行できるAIエージェントへと進化する今、コード補完や不具合の修正といった補助ツールとしての位置付けのままでは真の価値を引き出すのは困難だ。OpenAI Japanの瀬良氏がコーディングエージェントの真の価値を引き出し、組織に定着させるための「3つのステップ」を解説した。

石川俊明()

Googleは、AIコーディングエージェントGemini CLIに「Plan Mode」を追加した。読み取り専用モードで動作し、ファイル変更のリスクなしにコードベースの調査や設計ができる。

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ノーコード/ローコードでAIアプリを構築できるオープンソースプラットフォーム「Dify」を活用して、AIワークフローを構築する本連載。第4回は、プラグインを自作して、Dify内で利用する方法を紹介します。前回までの内容を踏まえ、ユーザー入力からURLを抽出するツールを自作し、チャットフローに組み込んでみましょう。

山田研二(著)/山田祥寛(監修)()

Googleは、Android開発タスクにおけるLLMの性能を評価するベンチマーク「Android Bench」を公開した。GitHubで公開されているAndroidリポジトリから収集した実際の開発課題を基に構成されている。

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ルビージョブスは、Webサイトにウィジェットを埋め込むだけで視覚的なバグ報告ができるブラウザツール「Bugoon」のオープンβ版を公開した。「Cursor」や「Claude Code」など、AIコーディングツールによる自動修正フローへの連携を想定しているという。

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マルウェアをレジストリに混入させるサプライチェーン攻撃が急増している。GMO Flatt Securityは、セキュリティAIエージェント「Takumi byGMO」に、ソフトウェアサプライチェーン攻撃の対策機能を2つ追加した。

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「Cursor」の開発元Anysphereは、AI支援によるソフトウェア開発が「第三の時代」に入りつつあるとするブログ記事を公開した。同社では現在、マージされるプルリクエストの35%をクラウド上のAIエージェントが生成しているという。

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Visual Studio Code向け「GitHub Copilot」の編集提案機能「Next Edit Suggestions」が拡張された。リファクタリング時などの修正漏れを未然に防ぐことが可能になるという。

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チャットbotから自律型の「AIエージェント」へと、企業での生成AI活用が新たなフェーズに進みつつある。こうした中で、データベース領域にも大きな変化を予感させる動きが出始めている。なぜ今、データベースの重要性が高まっているのか。

加山恵美,編集:石川俊明()

GitHubは、「GitHub Copilot」のコーディングエージェントをアップデートした。AIモデル選択、セルフコードレビューなどの機能が追加された。

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Kiroの開発チームは、ベンチマークの数値だけでは見逃されるAIコーディングエージェントの非効率性を発見、改善する取り組みを解説した。無駄なやりとりを削減することで、開発者体験を継続的に向上させるという。

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