「データテクノロジー」記事一覧
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AI駆動企画の「現在地」【前編】──企画5フェーズはどう変わった？ Honda・クリエーションラインが議論ProductZine
生成AIは、プロダクトの「企画」プロセスをどう変えるのか？ AI駆動開発を推進するクリエーションラインが、まさにその「プロダクト企画フェーズに...
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【実践編】6つのステップで見る、AIエージェントと走る開発ライフサイクルCodeZine
前回はAIエージェントの基本的な概念と、リアルタイム・非同期での活用方法について解説しました。今回は、実際のプロジェクトを想定しながら、ソフト...
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生成AIを活用したプロダクト戦略【検証編】──出稿前の「成果予測」で、クリエイティブの意思決定を“博打”から“科学”へProductZine
クリエイティブ制作に「再現性」をもたらした前回に続き、本稿ではその精度を飛躍させる「予測」と「解明」に焦点を当てます。従来のA/Bテストはコス...
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AIエージェントの死角。「依存関係の脆弱性」と「サプライチェーン攻撃」からプロジェクトを守る方法CodeZine
生成AIによる開発の華やかな成功事例の裏には、世界中のハッカーから狙われるという現実があります。AIが生成するコードは、情報の正確性を検証する...
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Kong共同創業者に聞く「エージェント時代のAPI」と「AI活用における日米の違い」DeveloperZine
LLMが登場し、AIエージェントとして業務への活用が進む今、そのコンポーネントとしてさまざまな技術にスポットライトが当たっている。これまで、ソ...
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開発者の役割はAIエージェントの指揮者に？ AIエージェントが変えるソフトウェア開発の未来CodeZine
AIの登場により、ソフトウェア開発の現場は大きく変わりつつあります。AIコーディングアシスタント「GitHub Copilot」をはじめとする...
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自社製品にAIをどう組み込むか──日本IBMが解説する、技術選定と事業化のヒント【12/18開催】CodeZine
日本IBMは12月18日（木）、先行企業3社の実例を通じてAIエージェント導入を成功に導くための無料セミナー「AIネイティブ時代を勝ち抜くため...
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LLMアプリケーションのベストアーキテクチャを探る──トークンの過剰利用や複雑な構成、入出力の制御をどう解決するかCodeZine
本連載では、APIコールの遅延やトークンの過剰利用、出力内容の制御など、LLMアプリケーションを開発・運用する課題に焦点をあて、ライブラリやA...
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GitHub、日本向け「データレジデンシー」と「Agent HQ」構想を発表──NTTドコモグループ6000人超のCopilot活用の全貌DeveloperZine
GitHub Japanは11月26日、「GitHub Universe 2025」での発表内容や株式会社NTTドコモ（以下、NTTドコモ）で...
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無数の製品が生まれるAI時代に、私たちはなにを作るのか──Figma VP of Productが語る、プロダクト開発の本質ProductZine
Macromedia、Adobe、Mediumとクリエイティブ業界を代表するさまざまなソフトウェアに関わってきた人物がいる。それが、現在Fig...
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Spring AI、MCP対応などAI最新情報が発表された「SpringOne 2025」レポートCodeZine
Spring Framework を中心に、各種Springプロジェクトを用いた開発に関するトピックを扱うカンファレンス「SpringOne」...
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必要なのは”エンジニアにとどまらない”プロセス改善──AIが活きる組織とはDeveloperZine
GitHub CopilotやCursor、DevinといったAIツールはソフトウェア開発現場の在り方を大きく変えている。一方で、これらのツー...
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「分析」はAIに任せ、PMは「意思決定」へ回帰せよ──Pendo CEOが語る、AI＋SaaS時代のプロダクト開発ProductZine
11月19日、プロダクト体験管理（SXM）プラットフォームを提供する米Pendo.ioの日本法人、Pendo.io Japan株式会社（以下、...
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AIが生成したコードに潜む古典的セキュリティホールを解説！セキュリティ設計の基本を知ろうCodeZine
生成AIによる開発の華やかな成功事例の裏には、世界中のハッカーから狙われるという現実があります。AIが生成するコードは、情報の正確性を検証する...
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Amazon Qが日本語対応！ カスタムエージェントやBedrock新機能など、開発者が知るべきAWS生成AI最新アップデート3選CodeZine
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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MCP Python SDKで天気予報サーバーを開発──実装から動作確認まで徹底解説CodeZine
本連載では、MCP（Model Context Protocol）を使ってLLMと外部ツールを統合する方法を解説します。MCPは、LLMと外部...
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生成AI時代のPM・エンジニア影響と連携の最前線──越境の新たな可能性を探るProductZine
ファインディの「PM LT Night」で、生成AI時代のPMとエンジニアの協働が議論された。フリー、BIPROGY、Faber Compan...
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AIが分析できない「顧客の熱量」とは。AIの“スマートさ”と“泥臭さ”を両立すべき理由ProductZine
コミューン久松氏による「AI時代の顧客理解」連載、最終回。AIで顧客分析が高度化する今、なぜあえて「顧客の生の声」を聞くアナログな施策が必要な...
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25年の航海を経て、エンジニアは「ビジネスの主役」へ──漆原茂氏が語る、技術者の哲学とAI時代の羅針盤CodeZine
2025年、CodeZineは創刊20周年を迎えた。時を同じくして、ウルシステムズは創業25周年という節目にULSコンサルティングへと社名を変...
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AI時代に求められるデータベースの選択──PingCAP CEOが語る開発速度と事業成長を左右する戦略資産DeveloperZine
AI支援開発ツールの普及により、開発速度は劇的に向上している。しかし、この恩恵を最大限に引き出せている企業は多くない。アプリケーション層の開発...
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