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アジャイル/DevOps

「ChatGPT」の登場から3年。2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれるほど、AIに注目が集まる1年となりました。特に「AIコーディングエージェント」の普及により、これまでのソフトウェア開発プロセスに大きな変化をもたらした1年になったのではないでしょうか。

石川俊明()

近年は「プログラミング言語人気ランキング1位はPython」という記事ばかりお届けしていましたが、2025年10月に大きな変化が起こりました。この変化の背景には何があったのか、幾つかの記事を振り返りながら、今後についても考えます。

平田修()

2025年に公開された記事の中から、開発系の話題で特に注目を集めた10本をランキング形式で紹介します。何が読者の関心を引いたのでしょうか。

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Microsoftは、コードエディタ「Visual Studio Code」のバージョン1.107を公開した。AIモデル管理機能の追加やMCP対応の強化など多くのアップデートがあった。

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仕様が把握できない、他システムとの連携ができないなど、老朽化・陳腐化するレガシーシステムの移行需要が高まる一方、議論の対象になっているのがCOBOL人材の不足だ。その課題解決を模索する動きが目立っている。

遠藤文康()

Microsoftは、Visual Studio CodeのInsiders版において「JavaScript/TypeScript Modernizer」(プレビュー)を公開した。古いJavaScript/TypeScriptアプリケーションのパッケージ更新やソースコードのモダナイズを支援するという。

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Java×Spring AIで始めるAIプログラミングの入門連載。前回まではRAG(検索拡張生成)を利用したAIシステムの構築について説明してきました。今回からは、LLM内部だけでは対応できない外部機能を呼び出す手法として、Spring AIのTool CallingとMCPについて解説します。

小林昌弘(著)山田祥寛(監修)()

JetBrainsは、JetBrains IDEの最新リリース候補版で、「Agent Client Protocol」サポートのβ版を提供開始した。ACPは、コードエディタ/IDEとAIコーディングエージェント間の通信を標準化するプロトコルだ。

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Microsoftは、ネイティブコードへ移植中の「TypeScript 7」の最新状況を公式ブログで紹介した。エディタ機能やコンパイラは日常利用レベルに達し、既存版に比べ最大約10倍の高速化が確認されている。

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Anthropicは、JavaScript/TypeScriptランタイム「Bun」の買収を発表した。併せてAIコーディングエージェントの「Claude Code」が、提供開始から6カ月間で10億ドル規模まで成長したことを明らかにしている。

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GitHubの年次調査「Octoverse」でTypeScriptが最も使われる言語となる一方、Pythonは2025年に前年比49%成長した。GitHubはPythonの生みの親に、調査結果への感想やPython誕生の背景、AI時代における発展の方向性などを聞いた。

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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。今回も、オブジェクト指向プログラミングの機能として、列挙型を学習します。特別なクラスとしての列挙型を、その意義とともに理解しましょう。

山内直(著)/山田祥寛(監修)()

AWSは2024年に発表した「AWS CodeCommit」の段階的廃止方針を撤回し、一般提供を再開した。既に「GitHub」「GitLab」「Bitbucket」など他社サービスに移行を済ませた利用者については、その選択を尊重しつつ、AWS CodeCommitへの復帰を希望する場合はサポートを提供するという。

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Stack Overflowは、企業向けナレッジプラットフォーム「Stack Internal」を発表した。AIと人による協働により、信頼性の高いナレッジの蓄積を支援するという。

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年次報告書「Octoverse 2025」でTypeScriptが初めて「最も利用された言語」になったことを受け、GitHubはTypeScriptの生みの親、アンダース・ヘルスバーグ氏に、その感想や技術的進化、AI時代の開発者の役割などを聞いた。

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GitHubの年次レポート「Octoverse 2025」でTypeScriptが利用言語の首位に浮上したことを踏まえ、GitHubは、生成AIが言語選択や企業の開発プロセスをどう変えつつあるのか見解を明らかにした。

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ソフトウェア開発において生成AIは、単なる「コード補完」ツールを超え、開発プロセス全体を自動化・最適化する存在となりつつあります。「AI駆動開発」が、開発者の生産性を一変させるだけでなく、開発組織のKPIそのものを変革させる可能性を秘めています。本稿では、アイレットにおけるAI駆動開発の実践事例を基に、AI駆動開発を定着化させるための「3つの変革ステップ」を解説。SIer/CIerの未来の役割を考えます。

西田駿史()

デロイト トーマツ ミック経済研究所は、レガシー&オープンレガシーマイグレーション市場が2029年度に2兆2450億円規模へ拡大すると見込む調査結果を公表した。

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GitLabは2025年版DevSecOps調査レポートを公開した。AI導入によりコーディングが高速化し開発効率が向上する一方で、ツール乱立やコンプライアンスの複雑化により「週7時間の損失」が生じているという。同社はこの状況を「AIのパラドックス」と呼んでいる。

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