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  • EmbabelがJavaアプリケーション向けの高度なAIエージェント開発を実現

    Spring Frameworkの創設者Rod Johnson氏が発表したEmbabel Agent Frameworkは、Spring Framework上に構築されたAI駆動型アプリケーションを開発するための新しいJVMベースのプラットフォームだ。これにより、開発者が従来のJavaアプリケーションに大規模言語モデル(LLM)を統合する方法を変革し、実験的なアプローチから本番環境対応の型安全なソリューションへと移行できる。

  • Claude Code、ストリーム可能なHTTPによるリモートMCPサーバーのサポートを実装

    Anthropic社は最近、Claude CodeにリモートMCPサーバーへの接続をサポートする機能を導入した。これにより、開発者は手動でローカルサーバーを設定することなく、外部ツールやリソースを統合可能になった。

  • GitHub CLI、三角形ワークフロー(Triangular Workflows)のサポート改善を導入

    2025年4月、GitHub, Inc.社がCLI(コマンドラインインターフェース)のアップデートを発表した。今回のアップデートに伴い、フォークされたリポジトリで作業するオープンソースのコントリビューターにはおなじみの三角形ワークフロー(Triangular Workflows)のサポート改善が実装されることとなった。

  • Cloudflareが安全な認証情報管理のためのSecrets Storeのパブリックベータ版をリリース

    最近のDeveloper Week 2025において、CloudflareはCloudflare Secrets Storeのパブリックベータ版を発表した。これは、APIトークン、キー、および認証情報を安全に保存する方法だ。長期的な目標は、Secrets StoreをさまざまなCloudflare製品と統合することだが、現在はCloudflare Workersのみをサポートしている。Cloudflare Secrets Storeは、APIトークンからリクエスト認証ヘッダーまで、アプリケーションに必要な秘密情報を安全に保存・管理することを可能にする。CloudflareのプロダクトマネージャーであるMia Malden氏、システムエンジニアのMitali Rawat氏、そしてシステムエンジニアのJames Vaughan氏は次のように述べている。

  • 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。

  • AWS CDK Toolkit Libraryが正式リリース ― 自動化されたインフラ管理を強化

    AWSは最近、CDK Toolkit Libraryの一般提供を発表した。この新しいNode.jsライブラリは、開発者がCDKをプログラムで制御し、CDKを中心とした追加の自動化を構築可能にする。これにより、クラスやメソッドを利用してスタックの合成、デプロイ、削除などの操作が可能だ。

  • CNCF、ソフトウェアサプライチェーンセキュリティを強化するin‑totoを卒業

    2025年4月23日、Cloud Native Computing Foundation (CNCF)は、ソフトウェア開発ライフサイクルの各ステップ(ビルド、署名、デプロイなど)が適切に認可され、検証可能であることを保証することでサプライチェーンの整合性を強化するフレームワークであるin‑totoの卒業を発表した。この動きは、in‑totoが完全な成熟と安定性を達成し、広く採用されている他の卒業したCNCFプロジェクトに加わり、大規模な生産に対応可能であることを示している。

  • AWS、EKS Dashboardを発表。マルチクラウドKubernetesの複雑性に対応

    Amazon Web Services社は、Amazon EKS Dashboardの一般提供を開始したと発表した。この新しい集中管理インターフェースは、複数のAWSリージョンやアカウントに展開されたKubernetesクラスターを統一的に可視化する機能を提供する。ダッシュボードは、異なるAWSリージョンやアカウントで分散型Kubernetesを運用する組織が直面する運用上の課題に対応するものだ。

  • Anthropicがアプリ構築機能をClaude Artifactsにアップグレード

    Anthropic社は、Claudeに新たなアプリ構築機能を追加し、ユーザーがテキストプロンプトから直接AIアプリケーションを作成、ホスト、シェアできるようにした。この機能はArtifactsとして知られ、データアナライザーやフラッシュカードジェネレーター、学習支援のような実用的なツールを、ユーザーがアイデアをシンプルに記述するだけで構築できるようにする。プログラミングスキルがない人でも高度なアプリケーションを作成できるよう、Claudeが裏でコーディングする。

  • Cloudflare、Quicksilverをマルチレベルキャッシュに移行し数十億のリクエストを処理

    Cloudflare社のエンジニアリングチームは最近、内部のグローバルキーバリューストアであるQuicksilverを階層型キャッシュアーキテクチャに移行した方法を共有した。彼らは、すべてのデータをすべての場所に保存する従来の方法から、分散型キャッシュシステムを採用するまでの段階的な取り組みを説明し、ストレージ効率を向上させながら、一貫性の保証とエッジでの低遅延読み取りを維持することに成功した。

  • HashiCorpがMCPサーバーを発表、TerraformおよびVault向け

    HashiCorp社はTerraform、Vault、Vault Radar向けの実験的なModel Context Protocol(MCP)サーバーの提供を発表した。これらの製品はAIをインフラプロビジョニング、セキュリティ管理、リスク分析ワークフローに統合する方法を拡張することを目的としている。MCPはLarge Language Models (LLMs)を信頼できる自動化システムと接続しながら、安全で管理可能かつ監査可能な環境を維持することを可能にするオープンスタンダードである。HashiCorp社によれば、これらのサーバーは「信頼できる自動化システムと新興AIエコシステムの間に重要な新しいインターフェース層」を提供するために設計されている。現在は実験的な段階で、開発および評価目的での使用が推奨されており、本番環境での使用は意図されていない。

  • 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。

  • Arm社がSME2(Arm Scalable Matrix Extension 2)のAndroid実装を開始。AndroidデバイスでもAIアプリケーションの高速化を実現。

    この度、Armv9-Aアーキテクチャに、行列演算を多用するワークロードの高速化に向けて設計された高性能な拡張命令セット「SME2(Scalable Matrix Extension 2)」が実装となった。今回導入されるSME2はモバイルアプリ開発に活用でき、高度なAI処理をCPUから直接実行する際のパーフォーマンス改善や効率改善が可能になるという。また、使用にあたってのアプリツール変更も不要だ。

  • Amazon DocumentDB Serverless: 変動するワークロードに対応する自動スケーリングデータベースソリューション

    AWSは最近、Amazon DocumentDB Serverlessの一般提供(GA)を発表した。これは、Amazon DocumentDBのオンデマンド自動スケーリング構成である。しかし、AWSが「サーバーレス」として市場に出しているが、真のサーバーレス提供にしばしば関連するゼロスケールモデルではなく、自動スケーリングモデルにより近いことを理解しておくことが重要だ。

  • デザイナーのサポート(置換えではない)にFigmaはどうAIを使うのか

    Figmaは、レイヤーの自動命名などの小さなツールから、テキストプロンプト、画像、デザインフレームをリアルタイムで編集可能な生産準備済みコードに変換できるFigma Makeまで、デザインプラットフォーム全体にAIを統合している。結果として非技術スタッフが数時間でプロトタイプ作成可能になり、場合によってはエンジニアがすぐに本番移行できるほど正確なコードを生成できる。これによりデザイナーが最終出力をコントロール可能にしている。

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