はじめに 昨今、ChatGPTをはじめ、ClaudeやGeminiなど多種多様なLLM（大規模言語モデル）が登場し、コード生成やデバッグ作業などにおいて、エンジニアの生産性は劇的に向上しました。

本記事は、手を動かして学ぶOWASP DevSecOps Guideline - 第1回：CI/CD基盤構築編の続編です。

はじめに LLMエージェントを実装したあと、それが「ちゃんと動いているか」をどう評価するかは悩ましい問題です。プロンプトやモデルを変えたときに、良くなったのか悪くなったのかを判断する手立てがないと、改善は手探りになってしまいます。

はじめに 最近、はじめて機械学習（ML）の案件にアサインされました。 MLというと「Pythonで高度なアルゴリズムを実装して予測モデルを作る」というイメージで臨んだのですが、実際に開発に入ってまず印象的だったのは、その手前にあるデータ分析のためのデータベース設計（ディメンショナルモデリング）が、Webエンジニアとして慣れ親しんできたWebアプリの設計と大きく異なっていたことでした。

はじめに 背景 実案件で初めてClaude Codeを使って開発する機会がありました。私が担当したのは、Webアプリの新機能におけるAPIと画面の実装です。これまでChatGPTなどの「チャット型AI」にコードを書かせたことはありましたが、Claude Codeのように直接ファイルシステムのコードを読み書きする「エージェント型AI」を使うのは初めてでした。今回、業務のスケジュールと品質要求が存在する中で、本格的にAIコーディングを経験しました。

1. はじめに Claude Codeをはじめとするコーディングエージェントは、今や多くの開発者が日常的に使う道具になりました。私自身も毎日のように使っていますが、最近は使い方が少しずつ変わってきました。コードを書かせる道具としてではなく、設計を詰めるための相手として使う比重が、明らかに増えてきたと感じています。

はじめに 私は現在、2026年度新卒研修のトレーナーとして、主にJava言語周りの教育を担当しています。研修を担当していて考えるのは、「AI時代において新人エンジニアが学んでおくべきことは何か？」ということです。

はじめに 「機能は満たしているのに、なぜか使いにくい」 そんなアプリやシステムに触れたことはありませんか？

はじめに 今回はラーメンチェーン店を想定して、注文受付を音声AIで効率化できないかというテーマについて検討してみます。

はじめに デジタルイノベーション部の謝超倫です。