Java / Spring 再デプロイなしで原因に迫る。IntelliJ IDEAのLogpointsを実務で使いこなす
printlnとブレークポイントの間にある、実務的な選択肢障害調査で最初に思い浮かぶ手段は、println によるログ出力か、デバッガーのブレークポイントでしょう。しかし、実行中の処理を止められない非同期処理や、タイムアウトが厳しい通信処理...
AIエージェント
Java / Spring Java / Spring GitHub CopilotのランタイムがRustへ移行――AIエージェントによる大規模リライトは何を変えたのか
GitHub Copilotの中核ランタイムをRustへ全面移行GitHubは、Copilot CLI、Copilotアプリ、Copilot SDKなどを支えるエージェント実行ランタイムを、TypeScript／Node.jsからRustへ...
クラウド ERPの例外処理をAIエージェント化する実装パターン――SAP S/4HANAとAWSの連携をどう設計するか
ERP運用のボトルネックは「通常処理」ではなく例外処理ERP導入後の業務は、定型的なトランザクション処理だけで完結するとは限りません。請求金額の不一致、納品情報の不足、受注と出荷データの不整合など、処理の一部が例外として保留されると、担当者...
開発ツール GitHub Copilotアプリで変わるAI開発レビュー：diff・ターミナル・ブラウザで安全に検証する
AIにコードを書かせるだけでは、開発は完了しないGitHub CopilotをはじめとするAIコーディングエージェントは、機能追加やバグ修正の実装を大きく効率化します。一方で、AIが生成したコードをそのまま受け入れてよいわけではありません。...
開発ツール Gemini 3.8 Flashは「速答型」から「検証型」へ——Junieで試す長時間コーディングの実力
Gemini 3.8 FlashがJunieに登場Googleの新しいコーディングモデル Gemini 3.8 Flash が、JetBrainsのAI開発支援ツール「Junie」で利用可能になりました。対象はIDEプラグインとJunie ...
クラウド RustでLLMエージェントを実装する実践入門――Rigの設計思想と使いどころ
RustでLLMアプリケーションを構築する選択肢として、オープンソースライブラリの「Rig」が注目されています。Rigは、OpenAI、Anthropic、Geminiなど複数のLLMプロバイダーを共通のRustインターフェースで扱いながら...
開発ツール GitHub CopilotでAIエージェントを並列実行する：Git worktreeが変える開発ワークフロー
AIエージェントは「1人ずつ」動かす必要がないAIコーディングエージェントを使った開発では、これまで一つのタスクを依頼し、完了を待ってから次の作業に移るという進め方が一般的でした。しかし、実際の開発では、機能追加、テスト、コードレビュー、ア...
開発ツール 「トークンを減らせば安い」は誤り？ GitHub Copilotに学ぶAIエージェントの総コスト最適化
トークン削減だけでは、AIエージェントは安くならないAIコーディングエージェントのコスト最適化というと、1回のツール呼び出しで返す文字数や、消費トークン数を減らす方法に注目しがちです。しかし、GitHubが公開したCopilotの改善事例は...
クラウド AI導入の成否をROIで測る：Amazon BedrockとAIエージェントの費用対効果を定量化する方法
生成AIやAIエージェントの導入では、「高性能なモデルを使えるか」「PoCを何件実施したか」が成果指標になりがちです。しかし、実運用に移行する段階で問われるのは、投資したコストに対してどれだけの価値を生み出したかです。Amazon Bedr...
クラウド テストでは見つけきれない問題をどう検証するか――自動推論入門とAWSでの実務活用
ソフトウェアの品質を高めるうえで、テストは欠かせません。しかし、テストは基本的に「用意した入力に対して、期待した結果が返るか」を確認する手法です。入力値、実行経路、ユーザー権限、ネットワーク構成、外部サービスの状態が増えるほど、すべての組み...