InfoQ ホームページ Agile に関するすべてのコンテンツ
-
人工知能によって顧客とのつながりはどう変わるか
現在は、あらゆるものが顧客のもとに届く時代だと、Hughes氏は述べた。アプリを使えば、食事の配達やタクシーが自宅までやって来る。Hughes氏は、プロセス重視からユーザー体験重視へ、ソフトウエアの解決策から利用者の解決策という発想へ転換する必要があると強調した。
-
OpenAIがHarness Engineeringを発表：Codexエージェントが大規模ソフトウェア開発を牽引
OpenAI社はソフトウェア開発ライフサイクルの主要部分をAIエージェントで推進する新しい社内エンジニアリング手法Harness engineeringを詳細に説明した。この仕組みはCodexというAIエージェント群を用い、エンジニアが定義した宣言的プロンプトに基づいてコード記述、テスト生成、オブザーバビリティ管理などのタスクを実行する。Harnessはワークフローを標準化し、手作りスクリプトや個別ツールへの依存を減らす。
-
Meta社、LLM規模学習とハイブリッド並列化を採用した広告生成モデルGEMを公開
Meta社は、同社プラットフォーム全体で広告推薦を改善するために設計された基盤モデルGenerative Ads Model（GEM）の詳細を公開した。GEMは、クリックやコンバージョンといった有意なシグナルが極めて疎な、1日あたり数十億件規模のユーザーと広告の相互作用を処理することで、推薦システムにおける中核的課題に対処するモデルである。GEMは、広告主の目標、クリエイティブ形式、計測シグナル、複数の配信チャネルにまたがるユーザー行動など、多様な広告データから学習する複雑性に対応する。
-
GrafanaとGitLabがサーバーレスCI/CDの可観測性統合を導入
開発ワークフローを効率化する取り組みとして、Grafana LabsのDaniel Fitzgerald氏が、GitLabのCI/CDイベントをサーバーレスアーキテクチャ経由でGrafanaのオブザーバビリティスタックに連携する新しいオープンソース・ソリューションを公開した。この統合によりプッシュ、マージリクエスト、パイプライン完了といったGitLabのWebhookイベントを、デプロイイベントとパフォーマンスメトリクスの関連をリアルタイムで可視化し、相関分析するためにGrafana Cloud Logs (Grafana Loki上に構築された)へ直接送信できるようになった。
-
Discord、単一GPUワークフローから共有RayクラスターへのMLプラットフォーム拡張
Discord社は、単一GPUトレーニングの限界に直面した後、機械学習プラットフォームを再構築した方法を詳述した。RayとKubernetesを標準化し、ワンクリックでクラスターを作成できるCLIを導入し、DagsterとKubeRayを通じてワークフローを自動化することで、分散トレーニングを日常的な運用に変更できた。これらの変更により、大規模モデルの毎日の再トレーニングが可能となり、広告ランキングの主要指標で200%の向上を達成した。
-
QCon AI New York 2025：「AIは機能するが、プルリクエストは機能しない：AIがソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）を破壊する理由とその対策」
CircleCI社の主任エンジニアであるMichael Webster氏は、2025年に初めて開催された「QCon AI New York 2025において、「AI Works, Pull Requests Don’t: How AI Is Breaking the SDLC and What to Do about it（AIは機能するが、プルリクエストは機能しない：AIがSDLCを破壊している現状とその対策）」と題した講演を行った。
-
Claude Sonnet 4.5は、オープンソースの監査ツールPetriによって最も安全なLLM（大規模言語モデル）として評価された。
Claude Sonnet 4.5は、Anthropic社の新しいオープンソースAI監査ツールであるPetri（Parallel Exploration Tool For Risky Interactions）による初期評価において、「リスキーなタスク」において最も優れたパフォーマンスを示したモデルとして浮上した。
-
Instagram、新ランキングフレームワークで通知疲れを軽減し、エンゲージメントを向上
Meta社は、Instagramにおいて新しい機械学習フレームワークを導入した。このフレームワークは多様性アルゴリズムを適用し、繰り返し表示されるコンテンツを減らしながらユーザーエンゲージメントを維持できるものだ。この多様性を意識したランキングシステムは、同じコンテンツ作成者や製品タイプへの過剰な露出を軽減するために、既存のエンゲージメントモデルに乗算ペナルティを導入している。
-
ソフトウェアエンジニアがスタッフプラスの役割に成長する方法
ソフトウェアエンジニアは、他のチームを支援し、ビジネス主導の業務に集中し、強固な関係を築くことで影響力を高められる。InfoQ Dev Summit Bostonでの講演「Your Roadmap to a Fulfilling Career: The Pillars of Staff+ Growth」でDavid Grizzanti氏が述べた。成長は、メンターとしての活動、文化的規範の設定、戦略的思考、そして自身のモチベーションに基づいたキャリアパスの設計から生まれると彼は付け加えた。
-
AWSがM4およびM4 Pro Macインスタンスを導入、Appleアプリ開発高速化のため
AWSは最近、Appleの最新M4シリコンを搭載した2つの新しいMacインスタンス（M4およびM4 Pro）を発表した。これらの新しいEC2インスタンスはiOSおよびmacOSアプリケーションの開発において、より高速なCPU性能、強化されたグラフィックス、そして増加したメモリを提供する。
-
AWSがポートフォリオを整理：20以上のサービスがメンテナンスまたはサンセットに
AWSは最近、20以上のサービスと機能に対する重要なライフサイクル変更を発表し、それらをメンテナンス、サンセット、またはサポート終了に分類した。
-
GitLabがセルフホスト型GitLab 18 ReleaseにAIコード支援を追加
GitLabはセルフホスト型DevSecOpsプラットフォームのversion 18.0をリリースし、PremiumおよびUltimateティアにわたるAI機能を拡充した。リリースにはAIネイティブ開発ワークフローが含まれており、GitLabはマイクロソフトのGitHub Copilotや他のAI支援コーディングプラットフォームと競合する形となる。これらのAI機能にはコード提案、統合開発環境内でのインテリジェントチャット、自動コード解析が含まれる。
-
AWSがマルチリージョン・フェイルオーバーをシンプル化、ARC Region Switchで
AWSはAmazon Application Recovery Controller（ARC） Region Switch、組織がRegion Switchをプラン、実践、オーケストレーションするためのフルマネージドで高可用性の機能を最近導入した。
-
アーキテクチャ設計からデプロイまで：AI駆動型ツールキットで開発者ワークフローを統合
開発者ツールは変化の一途をたどっており、AIの役割も当初のコード補完ツールから複数段階のソフトウェア開発ワークフローを一本化する一元化管理ツールにまで発展を遂げている。昨今のGitHub Copilot WorkspaceやClaude 3のシステムレベルの推論のリリースからも、AIの役割が当初のコーディングアシスタントとしての役割から、計画構想・ドキュメント作成・テスト支援へと広がりだしている変化を伺うことができる。DevFlowをはじめとする新たなプロジェクトでは、ドキュメント生成・テストの提案・アーキテクチャダイアグラム作成機能が統合されている。こうした業界傾向で、近い将来の開発者環境がどう再構築されていくか、その変貌の初期段階に関する洞察が得られるだろう。
-
スペースシャトルとOrion MPCVのソフトウェアをNASAがどのようにテストしているか
NASAは安全性確保のために複数のテストレベル、独立した検証、基準、安全コミュニティ、ツールを活用している。Darrel Raines氏はNDC Tech TownでスペースシャトルとOrion MPCVのソフトウェア開発とテストについて講演した。彼はどのように失敗やニアミスから学び、プロセスを継続的に改善しているかを説明した。