「データテクノロジー」記事一覧
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コーディングエージェント時代にソフトウェア設計原則はどう変わる？ 信頼を設計する「ハーネス」と決定論ファーストDeveloperZine
生成AIとコーディングエージェントが当たり前になった開発現場では、「便利さの拡大」と「制御の喪失」が同時に進行している。Developers ...
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LTVの計算式は、DDLのどこにも書いていない──AIエージェントに「データの意味」を渡すApache OssieDeveloperZine
AIエージェントに社内のデータベースをつなぎ、自然言語で問いかける。この構成はすでに多くの現場で試されているが、テーブル定義（DDL）を渡すだ...
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短納期ではなく、機能量と品質保証量を高めるセゾンテクノロジー流「AI駆動開発」DeveloperZine
AIコーディングで実装は確かに速くなった。しかし開発サイクル全体は速くならず、QAを通過した新規プロダクトは社内実利用の段階で問題が見つかった...
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AIで実装が速くなった後、何がボトルネックになるのか？ インディードリクルートテクノロジーズが1年の社内実証で示した答えDeveloperZine
2025年、AIコーディングツールがエンジニア組織に急速に普及し始めた。インディードリクルートテクノロジーズもClaude CodeとCode...
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「あなたの仕事を奪うのはAIじゃない」 御田稔（みのるん）氏が語る、仕事を奪わせない、越境するエンジニアの流儀DeveloperZine
2025年はAIエージェント「利用元年」だったが、2026年は「構築元年」になるのか。KDDIアジャイル開発センター株式会社の御田稔（みのるん...
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1億5,000万ステップの勘定系をどう変えるか？ 三菱UFJ、40年物メインフレームのモダナイゼーションDeveloperZine
三菱UFJ銀行の勘定系システムは、1987年の第3次オンライン以来、約40年にわたって同じアーキテクチャの上で機能追加を重ねてきた。内製システ...
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わずか1年半でフルスタックAI駆動開発プロセスを築いたみずほ証券、原動力は「AIを使わないリスク」への危機感DeveloperZine
みずほ証券は2025年1月にGitHub Copilotを導入して以来、わずか1年半でDevin、Kiro、Genesis／Nexus、Sno...
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データ活用で全社的な成果を得ている日本企業はたった8％ - AIに任せる前に決めておく「意味設計」とはDeveloperZine
生成AIとの対話でデータを分析する世界が現実になりつつある。しかしAIはデータを処理できても、企業固有のKPIや業務判断の意味までは自動で理解...
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現在無料で提供されている注目のITエンジニア向け講座5選CodeZine
2026年9月現在、各ベンダーやアカデミアではITエンジニア向けの無料講座を開講しています。最新技術や開発トレンドを獲得し、自身の開発に活用す...
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分布の「山」が割れるとき。混在するクラスタを解き明かす「混合分布」のモデリングCodeZine
データサイエンスという分野は、データ収集や可視化などが身近になったことで、より重要になってきています。システムを使ってデータ分析する際、利用者...
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画面の中のコードが現実を動かす面白さとは？ ――マツダ「CX-5」の車載を支えるUnityエンジニアの挑戦DeveloperZine
自動車産業において、ソフトウェアが車の価値を定義する「SDV（Software Defined Vehicle）」へ移行が進む中、車載HMI（...
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「もっともらしく間違えるAI」に、本物の道具を持たせたらどうなる？ AIエージェントの正体 #マンガでわかるAIの仕組み 第3話CodeZine
「AIの仕組みは知っておきたい」「けど分厚い技術書を読む時間はない……」そんなあなたに贈る『マンガでわかるAIの仕組み』Web連載 第3話です。
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「あの人に聞かないと分からない」をなくす──DMMがSlackに置いたAIエージェントが変えた、SREと開発者の会話DeveloperZine
AIエージェントを開発の現場に入れると、実際のところ何が変わるのか。Developers Summit 2026 Summerのセッションに登...
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RAGは動くのに、なぜ本番のAIエージェントは間違えるのか──DevRevが説く、AIに渡す記憶の設計DeveloperZine
RAGを組み、デモは完璧に動いた。それでも本番環境に出すと、AIエージェントは自信満々に間違える──多くのチームがこの壁にぶつかっている。De...
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AIエージェントにどこまで任せていい？社内データとAIをつなぐ「データ連携基盤」が統制の役目担うCodeZine
企業のAI活用は情報検索や業務補助を超え、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へとシフトしつつある。鍵となるのが、基幹システムやクラウ...
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カンファレンスで聞く技術選定が現場で適用できないのはなぜか──AIエージェント時代の「穢れた技術選定」DeveloperZine
技術カンファレンスで語られる技術選定はどれも参考になるのに、いざ自分の現場に持ち帰ると使えない。その距離はどこから生まれるのか。Develop...
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AWS「Kiro」の最新アップデート紹介！ 新しいビュー「Agent Focus」や要件分析機能、料金管理DeveloperZine
本連載では、AWSに関して、なかなか時間がとれず最新のアップデートを追えていない方や、これからAWSを利用したいと考えている方に向けて、AWS...
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AIエージェント向けのWebと実行基盤は、人間向けと何が違うのか──Cloudflareが示すAgentic Webの4要件DeveloperZine
Cloudflareは2026年8月27日、AIエージェント時代における新製品に関する記者説明会を開催した。同社の観測では、HTMLコンテンツ...
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Devinにどこまで任せられる？ 使いどころを一段ずつ広げる「任せ方の3タイプ」DeveloperZine
第2回では、「1回の依頼で80点」を引き出す依頼の設計として、仕様駆動とハーネスを見てきました。依頼の型が決まれば、次の問いは「どこまで任せる...
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状態遷移表はなぜ必要か？「制約」から見える原因結果グラフ法の真価と、論理関係との境界線DeveloperZine
前回の記事では、AIとテスト設計技法を組み合わせることで、レビューポイントを絞り込み、その手間を大きく減らす考え方をご紹介しました。原因結果グ...
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