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ソフトウェア開発における技術的負債の責任は誰にあるのでしょうか？最新の研究論文に基づき、専門家が「個人」と「チーム」のどちらに責任があると考えているか、またその認識を形成する要因を解説。品質文化を育むヒントも提示します。

生成AIが書くコードは安全？KTH王立工科大学の研究によると、プロンプトの工夫でセキュリティ脆弱性が劇的に減少することが判明。本記事では、開発者が今すぐ実践できる、安全なAI活用術を論文に基づき解説します。

Dependabotはセキュリティ脆弱性の管理にどれほど役立つのでしょうか？本記事では、978のプロジェクトを対象とした包括的な調査論文に基づき、Dependabotによるアップデートの承認率、テストやCIの重要性、手動修正の実態などをデータと共に詳しく解説します。

「DORAメトリクスはビジネスにどれほど貢献する？」この問いに最新の学術研究がデータで回答。4指標とビジネス成果の強い相関、導入を阻む組織課題、CALMSモデルとの比較まで、DORAメトリクスの基本を知る方に向けた一歩踏み込んだ知見を提供します。

多くの開発現場で「共感」の重要性が語られますが、その効果は具体的に何でしょうか？最新研究に基づき、共感がもたらす4つの側面、3つの動機、そしてチームの生産性を向上させる実践的アプローチを解説します。

最新の研究論文に基づき、Dockerイメージに潜む脆弱性の実態を解説。7割以上のイメージが脆弱性を持ち、修正が遅れる理由や、開発者が今すぐ取るべき対策を具体的なデータと共に紹介します。

CI/CDツールの選定に悩んでいませんか？1.8万件超のJavaプロジェクトを17年間調査した論文に基づき、CIサービス移行の大きなトレンドを解説。Travis CIからの移行が7割を超え、その大半がGitHub Actionsを選んだ理由と、見過ごされがちな「CI負債」の実態に迫ります。

なぜ組織内で生成AIの活用に差がつくのでしょうか？本記事では、Microsoft社の調査論文に基づき、開発者の個人要因と、チームや組織が与える影響を分析し、AIの価値を最大化するための具体的なアプローチを解説します。

脆弱性診断の内製化を検討中の企業担当者様へ。コスト削減や迅速な対応は可能か？IPA発行の「脆弱性診断内製化ガイド」を基に、内製化のメリット・デメリット、具体的な進め方、組織体制、ツール選定のポイントまで、成功への道を徹底解説します。

アジャイル開発の効率性に悩んでいませんか？本記事では、1,345件のユーザーストーリーを分析した研究に基づき、「受け入れ基準」が開発速度向上の鍵であることをデータで解説します。明日からチームの生産性を上げるヒントが得られます。

LLMエージェントのセキュリティ対策に新たな視点。最新研究でFunction CallingとModel Context Protocol (MCP)の脆弱性を比較。アーキテクチャの選択が攻撃成功率にどう影響するのか？連鎖攻撃の脅威と、開発者が今すぐ取るべき実践的対策を解説します。

Stack Overflowの2025年開発者調査からAI活用の実態を解説。84%がAIツールを利用する一方、信頼性への懸念やポジティブ感情の減少も。開発者の本音とPythonなど最新技術トレンドをデータを基に深掘りします。