これまで本連載ではPlatform Engineeringについてさまざまな観点から解説してきました。前半では理論編として、既に提唱されているソフトウェア開発の重要な考え方（SREやTeam Topologies等）との関係を整理していくアプローチを中心に理解を深め、後半には実践編としてInternal Developer Portalのハンズオンや、プラットフォームをプロダクトとして構想し成長させる進め方について解説してきました。今回とその次の回では、「Platform Engineering Kaigi 2024」で共有された知見や、基調講演でも登壇した株式会社メルカリ 中島大一さんへのインタビューを通して、Platform Engineeringの実践のポイントについて紐解いていきます。 Platform Engineeringの先人に学ぶ──PEK2024の講演より 2024年7月

技術負債は「価値の創出」を妨げる 「技術負債が事業に与える影響はさまざまな領域に波及するが、ソフトウェアに限れば、"価値あるものを作れなかった"という点に集約される」と語り始めた石垣氏。ここでの「価値」とは、売上の創出やユーザー数の増加、リテンション向上につながる機能を指す。すなわち、「価値が作れなかった」とは「事業責任者が立てた、機能やキャンペーンなどの目標を達成できなかったという状況」を意味する。 ではなぜ、多くの費用をかけても価値を創出できない事態に陥るのか。石垣氏は「期限に間に合わなかった」ケースと「作るべきでないものを作ってしまった」ケースに大別し、今回は前者に焦点を当てると示した。 数億円規模の損失をもたらし、事業へのリスクもある技術負債 価値の創出と技術負債にはさまざまな要素が関わるが、とくにソフトウェア事業における事業計画では、予算計画と開発計画が主なカギになることが多い。

GitHub Copilotの機能はコーディング支援にとどまらない GitHub Copilotはいち早く「Copilot」を冠することになったプロダクトだ。業務に生成AIが有用であることを証明し、エンジニアの開発生産性を急速に高める契機となった。開発でコーディングするエンジニアなら、GitHub Copilotまたは何らかの生成AIを日常的に使用していることだろう。 GitHubの調査によるとGitHub Copilotは開発業務を55％高速化し、コード品質を15％高めるという結果が出ている。生産性向上は疑いの余地がないところだ。ただしソフトウェア開発のための作業はコーディングだけではない。エンジニアの業務時間のうち、コーディングを中心とした開発作業は25％程度。それ以外の75％は調整のための会議、資料作り、リサーチなどに費やされている。 ギットハブ・ジャパン合同会社 シニアカスタマーサ

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。

本連載では、このVSCodeにフォーカスし、基本的な使い方から拡張機能の活用、そして本格的な開発現場での利用を想定した高度な機能までを紹介していくことで、読者がVSCodeマスターになるお手伝いをします。第9回では、VSCodeの持つ豊富な編集機能を紹介します。行操作、マルチカーソル、検索と置換、エディターグループを紹介します。 はじめに Microsoftの提供するVisual Studio Code（VSCode）は、2015年の最初のリリースから、今では開発用エディタの定番の座を占めるまでになりました。これには、無償で使えることも大きいですが、何よりエディタとしての使いやすさ、そしてさまざまな拡張機能によっていくらでも使い勝手を向上させたり、利用の領域を拡げたりすることも大きいでしょう。 本連載では、このVSCodeにフォーカスし、基本的な使い方から拡張機能の活用、そして本格的な開発

プライベート・ビジネスを問わず活用が進む生成AI。そんな生成AIの進化を支えるのが、OSSだ。AIシステムを支えるコアソフトウェアのLangChainやvLLMは、代表例の1つ。しかも最近は生成AI自体がOSSとして提供されており、ローカルでLLMを実行できるところまできている。本セッションでは、レッドハットでスペシャリストソリューションアーキテクトを務める石川純平氏がOSS視点で生成AIの今とこれからを語った。 オープン／クローズドで読み解くLLMの現在 生成AI活用が広がる中で、LLM（大規模言語モデル）事情も変化していると語るのは、レッドハットのスペシャリストソリューションアーキテクト、石川純平氏だ。 レッドハット株式会社 テクニカルセールス本部 スペシャリストソリューションアーキテクト 石川 純平氏 LLMは大きく、クローズドLLMとオープンLLMに分けることができる。クローズドL

今回の「要求概要生成」部における「OpenAI o1」モデルへの対応によって、日本語における要件定義書の生成・修正の分野において、これまでトップだった「Claude 3.5」を上回る性能が実現する。 ただし、「要求概要生成」を除く他の部分はすべて「Claude 3.5 Sonnet」を利用するとともに、現在「OpenAI o1」は1分あたり20アクセスに制限されているため上限に達しやすく、アクセスが集中して動作しない場合のリカバリプログラムを、現在実装しているという。 「OpenAI o1」で用いられている「GPT o1」は、人間の博士レベルの思考力と高いコーディング知識を有しており、高度な思考力によってより詳細な要件定義書を作成できる。また、問題を解決する際に思考の連鎖を使用することで、複雑な要件を細分化して処理するため、要件定義書の内容が論理的で一貫性のあるものとなる。 「Babel」

「Jitera」の利用イメージ 「Jitera」は、AIを活用してシステム開発のプロセス全体を効率化するプラットフォームで、システム設計書の生成からソースコードの生成まで、開発の全工程をAIがサポートする。ベンダーロックインの要素がなく、フルスクラッチと同様に高速な開発が可能となっている。 一般的な開発AIツールは、Webの情報とソースコードを参照するが、「Jitera」ではWebの情報およびソースコードに加えて、GitHub上にある既存プロジェクトのデータを読み込んだ上で設計書を自動生成する。自動生成した設計書や参照情報に基づいて、機能の追加・修正のサポートを行い高精度なコードを生成するため、開発現場で使われるAIアシスタントツールとして優れているという。 「Jitera」のおもなユースケースとしては、「既存のプロジェクトを理解し改善する能力」という強みを活かした、大規模なリファクタリン

大規模プロダクトの開発においては、大勢の開発者・デザイナーが携わる。しかし開発者の人月が増えればコミュニケーションコストも倍増していく。そのため、いたずらにプロジェクトメンバーを増員しても、コミュニケーションがボトルネックとなり思うように開発が進まない……といったジレンマがある。そこで、リクルート プロダクトディベロップメント室 ＨＲ領域プロダクトディベロップメントユニットでは大規模新プロダクト開発の際、スピードを第一優先順位に置き、新しいアーキテクチャとプロジェクトマネジメントを発明した。その事例をリクルート フロントエンドアーキテクト シニアプロフェッショナル 吉井健文氏と、ビジネスアナリシス シニアプロフェッショナル 竹下由美氏が解説した。 「異次元の短期化」に挑むため、人月の原則をハック Indeedは、複数の求人サイトと複数のATSをつなぎ、求職者と求人のより効率的なマッチングを

エーピーコミュニケーションズは、ITエンジニアまたはソフトウェアに関連する業務に従事している20歳以上の経営者・役員・会社員を対象に実施した、仕事内容やIT人材不足に関する実態調査の結果を8月27日に発表した。同調査は、6月7日〜16日の期間に行われ、551名から回答を得ている。 調査対象者に、1日の稼働の中でコア業務にどのくらい時間を割けているかを尋ねたところ、50％以下という回答が66.6％を占めたほか、「まったく割けていない」（9.1％）という回答もみられた。一方、「80％以上」という回答は12.0％に留まっている。 業務の中で、もっとも時間を取られている「ノンコア業務」を尋ねた質問では、「報告系の会議への参加」（21.5％）、「ドキュメントの作成」（19.5％）、「報告書の作成」（15.5％）、「開発・検証環境の構築」（6.5％）、「コーディングガイドラインの維持」（5.3％）が上

米GitHubは、開発者向けにさまざまな大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）を提供する新サービス「GitHub Models」を限定パブリックベータとして1日（現地時間）に公開した。現在のところ、GitHub Modelsのページを開くと、利用できるLLMが並んでいるが、実際に使おうとすると待機リストへの登録を求められる。一般公開は数カ月後を予定しているという。 GitHub Modelsでは、世界の有力AI企業が開発した数十種類のLLMを開発者が無料で試せる。管理画面を開けて、好きなLLMを選び、パラメーターや温度（Tempperature）などを調節しながら、プロンプトを投げかけることで、どのような答えが返ってくるのかを試すことができる。 返答に満足したら、そのLLMをクラウドで動かしたまま、GitHub Codespacesに接続し、LLMを利用したア

上長からある日突然、「最新技術を使って3か月でプロダクトをリリースしてほしい。チームメンバーは2人で」と言われたら、あなたはどうするだろうか。この無茶振りとも言うべきオーダーに果敢に立ち向かい、見事成功を収めたのが、株式会社LegalOn Technologiesの渡辺 凌央氏だ。成功の秘訣は、冒頭で必要な作業や事柄をすべて洗い出し、活用できるリソースもすべて活用し、少人数で連携を取りながら開発を進めたこと。本講演では、渡辺氏が実際に生成AIを搭載したプロダクト開発に従事した経験と、それによって得られた知見、さらにエンジニアが将来の技術革新に備えておきたい3つのポイントについて語った。 3か月で生成AIのプロダクト開発に挑戦！ まず何をする？ 「質問です。明日何らかの分野で技術革新が起きて、上長から『3か月後に、その技術を活用した機能をリリースしてほしい。あなたは今日からこのプロジェクトの

真のエンジニアリングには「定量化＆定性化」が不可欠 「『エンジニアリング』してますか？」という参加者への問いかけからスタートした鷲崎氏の講演。同氏によれば、エンジニアリングの辞書的な定義は「科学に裏打ちされた技術活動・学問体系」とされており、ソフトウェアの開発運用を行う際にこの定義を満たしていれば、きちんと「エンジニアリングを行っている」と表現できる。 ただしSWEBOKにおいては、ソフトウェアエンジニアリングを「ソフトウェアの開発運用保守に対する体系的、規律的、定量的なアプローチの適用」としている。この定義に則れば、個々の技術者の直感、すなわちそれぞれが良かれと思うスタイルで開発を行うカウボーイコーディングは、ソフトウェアエンジニアリングではないことになる。 加えて、鷲崎氏はソフトウェアエンジニアリングを「定量的であることが望ましい」とする。定性的な部分はもちろん、品質の測定評価や顧客満

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「テストを書くと開発に時間がかかる」。こんな話を一度は耳にしたことがあると思います。実際はその逆で、テストを書かないとむしろ開発の工数が増えてしまうのです。本連載では、テストの基本知識はあるが今まで実際のプロダクトでテストを書いたことがない人や、自分が書いたコードのどこをテストしたらいいのかわからない人を対象に、まずはテストを書く→質のいいユニットテストを目指すことを目的として、足がかりとなるようなポイントを解説します。第1回となる本稿では、テストの重要性やTypeScriptを用いたユニットテストの実例を紹介します。 はじめに BASE株式会社でシニアエンジニアを務めているプログラミングをするパンダ（@Panda_Program）と申します。本連載はPHPカンファレンス2022での発表「実践！ユニットテスト入門」を再構成して記事としたものです。 対象読者 本連載の対象読者は、自動テストの

本書はITエンジニアからアーキテクトを目指す方や、アーキテクトになったばかりで知識に不安がある方のために、アーキテクチャ構築の基本をいちから体系的に解説した本です。 「アーキテクチャとは何か」という原点から説明しているので、自分の今の知識や認識が正しいのかもチェックしながら学ぶことができます。 著者の米久保剛さんは、企業向けシステムのアーキテクチャ構築を手がけるITアーキテクト。本書は米久保さんが「筆者が若手だった頃にこんな本があればもっと効果的に学習を行えただろう」という知識を詰め込んだ1冊となっています。 アーキテクトの役割からアーキテクチャの設計と実装についてや、ソフトウェア設計とテストなどソフトウェアエンジニアリングに関しても解説しているので、アーキテクトに必要な幅広い知識が身につきます。 刊行記念イベントも開催されますので、こちらもぜひチェックしてみてください（本記事後半に掲載）

2022年11月の公開以来、世界中で爆発的に広がったChatGPT。従来型の大規模言語モデル「GPT」をチャット型にすることで、技術者のみならず一般人まで広く利用可能になった点がイノベーティブだ。しかし同時に、エンジニアには「ハルシネーション（AIが事実とは異なる情報を生成する現象）」のリスクを正しく認識し、適切に付き合っていくことが求められている。2024年2月に開催されたDevelopers Summit 2024において、株式会社NextInt代表の「ところてん」こと中山心太氏が、エンジニアの生成AIとの付き合いかた、生成AIによって変化したエンジニアの業務領域、求められるスキルについて解説した。 ChatGPTの有用性とハルシネーションのリスク OpenAI社によって開発されたChatGPTは、2022年11月に公開され、その高い技術性能によって世界中で爆発的に広がった。ChatG

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「Svelte」はWebページ用UIフレームワークで、コンパイル時にプレーンなJavaScriptを生成するといった特徴があります。本連載ではSvelteの活用方法を順を追って説明していきます。初回となる今回は、Svelteの概要と特徴を説明するとともに、実際にプロジェクトを作成して実行させ、Svelteを体験します。 はじめに WebページのUIを構築するためのライブラリやフレームワークは、ReactやVue.js、Angularといったさまざまなものが存在します。本記事で取り上げるSvelteも、そのようなフレームワークの1つです。 図1 Svelteの公式ページ 他のライブラリやフレームワークでは、それ自体のコードがブラウザーに読み込まれて実行されるのに対して、Svelteでは、Svelte自身のコードを含まないプレーンなJavaScriptをコンパイルで生成するため、実行ファイルサ

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