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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わけではないため、一見すると正しく動作するものの、セキュリティ上の欠陥を抱えたコードを平然と生成してしまうのです。この連載では、開発の間口が広がった今こそ、セキュリティの重要性を再確認し、安全に開発を続けるための実践的な解決策を提供します。連載最終回の第4回では、これまでの問題提起を踏まえ、AI時代の開発者が身につけるべき「心構え（マインドセット）」と「実践的な対策（ツール）」に焦点を当てて解説します。自信を持って生成AIを使いこなす方法を考えていきましょう。 「動くコード」＝「安全」ではない？ AI時代の開発者の役割 これまでの連載で、生成AIが開発プロセスにどのようなリスクをもたらすかを見てきました。 AIは、これまでの連載で解説した「コードその

Astralは12月16日、Rust製のPython型チェッカー「ty」のベータ版をリリースしたことを発表した。 tyは、mypy、Pyright、Pylanceの代替となるツールで、言語サーバーを動かすためにゼロから設計されている高速のPython型チェッカー。Pythonパッケージマネージャーのuvをはじめとする、Python向け開発ツールの提供で知られるAstral社が開発した。 tyはキャッシュなしの状態でmypyやPyrightより一貫して10～60倍高速である点が特徴。tyのアーキテクチャ全体は「インクリメンタリティ」を基盤として構築され、ユーザーがファイルを編集したり個々の関数を変更したりする際に、必要な計算だけを選択的に再実行することで高速化を実現している。 tyは、uv tool install ty@latestの実行またはVS Code拡張機能でインストール可能。ty

2025年10月16日、Anthropic社がClaude Skillsを公開し、ITエンジニア界隈で大きな話題となりました。本記事ではClaude Skillsの基本的な概念、それによって解決される課題、利用方法を解説します。大規模言語モデルの性能向上により、AIは知識レベルではすでにプロの研究者に匹敵するようになりましたが、特定分野のドメイン知識や作業手順といったコンテキストに依然として依存しています。Claude Skillsを使用することで、より専門性の高いAIエージェントを構築でき、本当の意味での属人化を回避する銀の弾丸となり得ます。 はじめに 前回の記事では、Claude Skills（以下、Skills）の基本概念と公式Skillsの使い方について説明しました。 本記事では、Skillsを使うタイミングの考え方と、業務で使えるカスタムSkillsの設計・実装方法を、コード例を

金融業界のシステム開発、3つの課題 テクマトリックスのソフトウェアエンジニアリング事業部は、30年以上にわたり海外製ソフトウェア開発支援ツールの日本語化と販売を行い、現在2000社を超える顧客を抱えている。同社の豊富な支援経験から、本セッションでは金融業界のシステムモダナイズにおける課題と、テスト自動化を可能にするソリューションを中心とした具体的な解決策を紹介した。 テクマトリックス株式会社 ソフトウェアエンジニアリング事業部 常盤 旭氏 常盤氏は、金融業界のシステムモダナイズにあたって、よく聞く課題は「3つのキーワードに集約される」と言う。「レガシーシステムの維持・刷新・更新」「サイバーセキュリティの脅威」「システム間統合」だ。 一つ目のレガシーシステムの維持・刷新・更新に関しては、COBOLなどの古い技術で運用されているレガシーシステムを、新しい技術へ移行したいというニーズが多いという

開発速度の向上を目指してAIコーディングツールの導入が進む一方、品質保証の領域は依然として人手に頼る部分が多く、開発のボトルネックとなっている。この課題を解決するのが、オーティファイ株式会社が2025年7月にリリースした「Autify Nexus」だ。2025年11月19日開催の「Developers X Summit 2025」で、同社のシニアソリューションアーキテクト・松浦隼人氏は、テストケースの生成からシナリオ作成、実行、さらには失敗時の自動修正まで、AIエージェントが一貫して担う仕組みを説明・実演した。 テストの自動化率はたった25%──背景にあるQA人材の不足とAI活用の難しさ オーティファイは、2016年にアメリカ・サンフランシスコで創業したテスト自動化プラットフォーム企業だ。創業者のひとりは日本人（CEO 近澤 良氏）で、開発の多くは日本のオフィスで行われている。2019年に

Dockerは12月17日（現地時間）、1000を超える「Docker Hardened Images（DHI）」を、無料かつApache 2.0ライセンスで公開したと発表した。DHIはDebianやAlpineといった広く利用されているオープンソースディストリビューションをもとに構築されており、誰でも権利の制限なく利用・共有・改変が可能となった。 これにより開発者や企業、組織、政府機関まで、幅広いユーザーが高セキュリティのコンテナイメージを基盤として利用できる。DHIは脆弱性を最大95%削減できるとされ、distrolessランタイムの採用で攻撃対象領域を抑制しつつ、開発に必要なツールは維持している。SBOM（ソフトウェア部品表）やCVE情報の公開、SLSA Build Level 3の実現、暗号学的な真正性証明などを備えている。 Dockerはさらに、AIワークフロー向けのModel

GitHubは12月18日（現地時間）、GitHub Copilotで「Agent Skills」機能の対応を開始したと発表した。Agent Skillsは、特定の繰り返しタスクを自動化できる機能で、フォルダに指示やスクリプト、必要なリソースをまとめておくことで、関連するプロンプトが入力された際に自動でロード・実行される。 GitHub Copilot、GitHub Copilot CLI、Visual Studio Code Insidersのエージェントモードでサポートされ、Visual Studio Codeの安定版への対応は2025年1月初旬を予定している。また、ユーザー自身がskillsを作成できるだけでなく、コミュニティが公開するskills集も利用可能となる。

生成AIの進化により、システム開発の生産性は劇的な転換点を迎えている。しかし小規模での成功事例は増える一方、大規模なエンタープライズシステムへの適用には依然として課題が残っている。この壁を突破すべく、トランスコスモス株式会社が独自の開発手法を確立した。2025年11月19日開催の「Developers X Summit 2025」で、同社上席常務執行役員で株式会社トランスコスモス・デジタル・テクノロジー代表取締役社長の所年雄氏が登壇し、工数を8割以上削減させたバイブコーディングのアプローチと、その実践に伴うスキル不足をAIエージェントで補完する仕組みを解説した。 「バイブコーディング」が叩き出す工数8割削減の秘訣とは トランスコスモスは、コールセンター事業を中核としながら、デジタルマーケティングやEC構築など幅広いBPO事業を展開する企業だ。トランスコスモス・デジタル・テクノロジーは、グル

2025年、多くの企業がメインフレームの扱いに頭を悩ませる中、三菱UFJ銀行は35年間稼働し続ける勘定系システムに対し、開発スタイルそのものを根底から覆すモダナイゼーションを敢行している。レガシーシステムへの対応として同社が出した答えは、VS CodeやGit、そして生成AIをメインフレーム開発に導入することだった。IBM TechXchange Summit Japan 2025に登壇した三菱UFJインフォメーションテクノロジーの鈴木重統氏は、巨大な既存システムを「ハイブリッドアーキテクチャ」へと進化させ、若手エンジニアが活躍できる環境を構築するプロセスを詳らかにした。 35年の歴史を持つ巨大システムはいかにして生まれ変わるのか 三菱UFJフィナンシャル・グループのIT戦略を担う三菱UFJインフォメーションテクノロジーにとって、35年にわたり稼働を続ける勘定系システムは、極めて堅牢である

2025年10月16日、Anthropic社がClaude Skillsを公開し、ITエンジニア界隈で大きな話題となりました。本記事ではClaude Skillsの基本的な概念、それによって解決される課題、利用方法を解説します。大規模言語モデルの性能向上により、AIは知識レベルではすでにプロの研究者に匹敵するようになりましたが、特定分野のドメイン知識や作業手順といったコンテキストに依然として依存しています。Claude Skillsを使用することで、より専門性の高いAIエージェントを構築でき、本当の意味での属人化を回避する銀の弾丸となり得ます。 はじめに KDDI アジャイル開発センターに勤める上田です。コミュニティ界隈ではハリネズミというハンドルネームで活動しています。 本連載では、Claude Skillsについて解説します。第1回ではClaude Skillsの基本概念、それが解決す

Googleは12月11日、Chrome DevTools MCPサーバーの新機能を発表した。今回のアップデートにより、コーディングエージェントがアクティブなChromeブラウザセッションへ直接接続することが可能になった。これにより、既存セッションの再利用や、手動デバッグとAIによるデバッグの切り替えが容易になる。 導入には、まず「chrome://inspect#remote-debugging」にアクセスしてリモートデバッグを有効化する必要がある。その後、MCPサーバーを--autoConnectオプションで起動し、実行中のChromeインスタンスに自動で接続できる。セッション開始時にはユーザーの許可が求められ、デバッグ中はChrome上部に通知バナーが表示される。 引用：Google これらの機能により、開発者はAIによるデバッグ支援や従来の手動調査を状況に合わせて柔軟に使い分けるこ

Cursorは12月10日、新機能「Debug Mode」を発表した。同機能は、従来の自動エージェントだけでは解決が難しかったバグ修正を支援することを目的に、実行時情報と人間による検証を取り入れたエージェントループを実現している。 Debug Modeでは、コードベースを解析し、バグが発生している可能性のある箇所について複数の仮説を生成する。その後、各仮説を検証するためのログ出力をコードに自動挿入し、開発者が実際にバグを再現することで、実行時の変数状態や処理の流れなどのデータを収集する。この情報をもとに、問題の根本原因を特定し、数行規模の最小限の修正案を提示する仕組みだ。 修正後は、再度バグの再現を求め、動作確認を行う。もしバグが解消されていなければ、エージェントが追加のログを挿入し、再度修正を繰り返す。開発者の判断を組み込んだ対話型の検証プロセスにより、高度なバグも修正可能になる。 De

Cursorは12月11日（現地時間）、Cursor Browserの新機能としてビジュアルエディタをリリースした。このエディタは、WebアプリケーションのUI、コードベース、編集ツールを一つのウィンドウで扱えるのが特徴だ。 利用者は、DOMツリー上で要素をドラッグ＆ドロップしてレイアウトを変更したり、サイドバーからコンポーネントの状態やプロパティを直接テスト・調整できる。スタイルの変更も、スライダーやカラーパレットなどのビジュアルコントロールでライブに行うことが可能だ。 また、編集したい場所をクリックし、変更内容を記述すると、エージェントが関連コンポーネントを特定して自動的にコードを修正する機能も搭載した。これにより、設計と実装の間の作業のギャップを解消し、より直感的なUI開発を支援する。

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

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、ソフトウェア開発ライフサイクル全体でAIエージェントをどのように活用できるのかを具体的に見ていきます。計画から実装、テスト、リリース後の保守まで、各段階でAIエージェントがどのように開発を加速させるのか確認いただけるはずです。 大手小売企業におけるオンラインストアへのAIウィジェット追加 ここでは、大手小売企業のエンジニアリングマネージャーとして、オンラインストアに新しいAI搭載ウィジェットを追加するプロジェクトを例に、AIエージェントのユースケースを考えてみましょう。このウィジェットは、ユーザーの所在地や地域の気象傾向といった要素に基づいて、パーソナライズされた商品提案を行います。お客様が自分に適した商品を選びやすくなることで、購買体験の向上を目指すもの

OpenAIは12月11日、最新のAIモデル「GPT-5.2」を正式に公開した。既にChatGPT有料プランおよびAPIで提供を開始している。同モデルは、知識業務やコーディング、画像認識、長文コンテキスト、マルチタスクに向けて設計されており、より複雑な業務の自動化・支援が可能となった。 引用：OpenAI 専門業務タスク評価（GDPval）では44職種にまたがるタスクの70.9％で業界専門家レベルのスコアを記録。スプレッドシートやプレゼンテーションの生成精度も向上し、エンタープライズ用途で有力な選択肢となる。コーディングベンチマーク（SWE-Bench Pro）でも55.6％と従来以上のスコアを達成し、4言語対応、大規模リファクタリングなど、実務を意識した機能強化を進めた。 引用：OpenAI 長文でのコンテキスト推論性能も向上しており、最大25万6000トークンに対応。複雑なプロジェクト

OpenAIは12月9日（現地時間）、AIスキルの習得を目的とした認定コース「AI Foundations」と「ChatGPT Foundations for Teachers」の提供開始を発表した。 「AI Foundations」はChatGPT上で受講できるコースで、異なる職種や産業における実践的なAIスキルを学べる内容となっている。受講者は、実際のタスクで練習し、その場でフィードバックを受けることができる。コース修了者はAIスキルを証明する認定証を得られ、今後追加コースや実践プロジェクトを通じてOpenAI Certificationの取得を目指せる。 「AI Foundations」はウォルマートやBCG、Upworkなど複数の企業や公共団体とのパイロットプログラムとして開始される。Coursera、ETS、Credlyなどのパートナー企業と連携し、学習設計や現実的な影響を重視し

Cursorは12月4日、コーディング向けAI支援ツールのエージェントハーネスを最新の「GPT-5.1-Codex-Max」モデルへ対応したことを発表した。 今回のアップデートでは、出力品質の向上や効率的なツール呼び出し、安全なシェル操作、リンターエラー対応など、多岐にわたる強化が行われている。 まず、Cursor環境に最適化された固有の指示やツールをエージェントハーネスに追加し、各モデルに最適な利用体験を提供する方針が取られた。OpenAIとの協力により、Codexモデル向けにはシェル操作を積極的に活用したワークフローを実装。ツール名や定義もコマンド名に近づけ、ツール呼び出しを促進した。この変更によって、インラインスクリプトによる予期せぬ挙動を減らし、安全性と使いやすさの両立が図られている。 また、APIを通じて推論過程（reasoning trace）の保存と伝播を確実に行うようアラー

GitHubは12月3日（現地時間）、Visual Studio 2026でGitHub Copilotの新機能の提供を開始した。新バージョンではパフォーマンスやユーザーエクスペリエンスが向上し、AIによる開発フローの支援も強化されている。 今回の主要なアップデートとしては、まずクラウドエージェントのパブリックプレビューが挙げられる。これにより、UIの整理やリファクタリング、ドキュメント更新、複数ファイルの編集といった作業をVisual Studioから直接委任することが可能になった。 また、コンテキストメニューからコードコメントや説明、最適化の生成が行えるようになった。さらに検索時の「Did you mean」機能も追加され、ファイル探索の精度が向上している。

本記事は『つくって、壊して、直して学ぶ Git＆GitHub 入門』（著者：高橋あおい）の「Chapter 1　バージョン管理って何？」から抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 どうしてバージョン管理が必要なの？ Gitとは「バージョン管理ツール」の一種です。ではそもそも「バージョン管理」とは何でしょうか？ バージョン管理とは、作成したファイルやフォルダなどの成果物に対して変更を加えたときに、変更を加える前と加えた後のバージョン（版）が異なることを正しく管理する仕組みのことです。 たとえば、こんな経験はありませんか？　あなたは、テキストファイルhello_v1.txtに「おはよう」と書きました。別の人が先ほどのファイルに「今日はいい天気ですね」と付け加えました。内容が新しくなったので、先ほどのファイルにhello_v2.txtという名前をつけて保存しました。これも一種のバージョ

開発や運用、トラブル対応などで当たり前のように利用しているログ。必要不可欠でありながら、普段はその存在をあまり意識せず、ログについて学ぶ機会もほとんどありません。ですが、いざというときに困ってからでは遅いため、今からログの理解を深めておくことが大切です。今回はログの基礎知識から実務利用まで体系的に解説した書籍『実務で役立つ ログの教科書』（翔泳社）から、ログの役割について解説します。 本記事は『実務で役立つ ログの教科書 基礎知識から収集方法・分析手法・トラブルシューティング・パフォーマンス最適化・機械学習での活用まで』の「第1章　ログの基礎知識」から抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 ログに出力する内容 私たちは仕事で打ち合わせをすると議事録を作成しますし、何か学ぶときにはノートに記録します。経理担当者は簿記として入出金を記録しますし、病院では診察をしたときにカルテとして残

LLMを活用したアプリケーションの典型的なアーキテクチャ はじめに 本記事では、個人や組織で複数のLLMアプリケーションの開発や運用をする際に共通する課題へのアプローチを探ります。全2回の連載を予定しており、第1回目が机上での整理、第2回目がそれを基にしたOSS（Kong Gateway）を用いたハンズオンとなります。通読することで、LLMアプリケーションに共通する課題へのアプローチのヒントを学び、それを実際に体験することが可能です。 LLM とは LLM（Large Language Model | 大規模言語モデル）とは、大量の学習データとディープラーニング[1]技術によって構築された言語モデルのことです。ここで出てきた言語モデルとは、文章や単語の出現確率を用いて、統計的手法によってモデル化したものであり、文章の作成や感情分析、固有表現の抽出などの自然言語処理で用いられます。定量的な定

AWSは11月30日（現地時間）、AWS Lambdaの新機能「Lambda Managed Instances」を発表した。同機能により、サーバレスの運用効率を保ちながら、Amazon EC2インスタンス上でLambda関数を柔軟に実行できる環境が提供される。 従来のLambdaはインフラ管理を不要とする利便性を持つ一方で、特定のCPUアーキテクチャや、コスト削減のためにEC2の柔軟な購入モデルが必要なワークロードに対しては対応が難しかった。Lambda Managed Instancesは、EC2インスタンスの選定や購入コミットメントを活用できることで、こうしたニーズに応えている。 ユーザーはLambdaコンソールやCLIなどで「キャパシティプロバイダ」を作成し、VPCやサブネット、セキュリティグループの設定、インスタンスタイプやスケーリング制御を細かく指定できる。Lambda関数はキ

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

Linux Foundation Educationは11月20日（現地時間）、Linuxカーネルコミュニティと連携し、無料オンラインコース「Linuxカーネル開発 初心者向けガイド（LFD103-JP）」の日本語提供を開始した。オープンソースのカーネル開発に初めて携わるエンジニアや独学を目指す開発者向けの内容になっている。 同コースは、Linuxカーネルの開発プロセスに関する「明確なルール」と「暗黙のルール」の解説や、開発システムの構成、gitの基本、パッチの作成・テスト・送信、コミュニティからのフィードバック対応方法など、カーネル開発に必要な知識を網羅している。 また、英語版「A Beginner’s Guide to Linux Kernel Development（LFD103）」を基に、日本語で学べる形式になっており、セルフペースで12〜16時間かけて学習できる。修了後はデジタル

Homebrewプロジェクトは、11月12日、「Homebrew」の最新バージョン「Homebrew 5.0.0」の一般提供を開始した。 Homebrew 5.0.0には、以前のバージョン4.6.0からの重要な変更点として、並列ダウンロードのデフォルト化、Linux ARM64/AArch64のTier 1正式サポート、macOS IntelおよびGatekeeperバイパス挙動の廃止時期の決定が含まれている。 具体的には、HOMEBREW_DOWNLOAD_CONCURRENCY=auto がデフォルトで設定され、並列ダウンロードが有効化されている。また、コード署名のないCaskパッケージの非推奨化も発表され、2026年9月以降にGatekeeperチェックをパスしないCaskは無効化される予定である。 さらに、macOS 26（Tahoe）の公式サポートを開始した。2026年9月以降、

GoogleのAIを活用したファイル形式検出システム「Magika」が、11月6日、オープンソースとして正式にリリースされた。 Magikaは、数ミリ秒以内にバイナリファイルとテキストファイルを正確に識別する、AIを活用したファイルタイプ識別システム。Magikaのアルファ版は昨年初めにリリースされ、オープンソースコミュニティで広く採用されてきた。 今回、サポートするファイルタイプが100種から200種以上に拡大したほか、Rustによって書き直された高性能エンジンによって、毎秒数百のファイルを安全にスキャンできるパフォーマンスを実現した。 新たに検出可能になったファイルの種類には、データサイエンスやML向けのJupyter Notebook（ipynb）、Numpy 配列（npy、npz）といったファイル、Swift、Kotlin、TypeScriptといった数十の言語とフレームワーク、さ

Anthropicは11月18日（現地時間）、Microsoftとのパートナーシップ拡大を発表した。これに伴い、Claude Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Opus 4.1の各AIモデルをMicrosoft Foundryでパブリックプレビューとして提供開始する。 利用者はAzureを活用しながら、FoundryのAPIやツールを通じてサーバーレス環境でのスケーラブルなAIを用いた開発が可能となり、Python、TypeScript、C# SDKおよびMicrosoft Entra認証にも対応する。 さらに、Microsoft 365 Copilotでは、ExcelのAgent ModeにてClaudeを用いた数式生成、データ分析、エラー検出などが利用できるようになった。従来必要だった個別契約や請求対応が不要となり負担が軽減された。 詳細な機能や料金は公式ドキュメントやカタログ