2025 年 DORA レポート: AI 支援によるソフトウェア開発の現状 「2025 年 DORA レポート」は、AI がソフトウェア開発にもたらす影響を明らかにしました。その結論の一つとして「AI は、優秀なチームの成果をさらに増幅させるが、問題を抱えるチームでは、むしろ既存の課題を悪化させる」という点にあります。また、AI の価値を引き出すには、ツール自体よりも、高品質な社内プラットフォームへの投資や、明確なワークフロー、チームの連携が基盤となるとしています。
AI エージェント開発の内製化支援へ: TAP プログラムの拡充 Google Cloud は、アプリケーション開発の内製化支援プログラム「TAP」を拡充し、新たに「AI エージェント開発」の支援を開始しました。AI エージェントに関する知見が少ない企業の内製化加速と競争力強化を目的としたものです。ニーズに応じて「MiniTAP（基礎学習）」「TAPLite（設計方針策定）」「TAP（プロトタイピング・実装）」の 3 段階で支援します。
プロゴルファーが語る AI を活用したスポーツ トレーニングの未来 プロゴルファーのブライソン・デシャンボーは、自身のトレーニングやパフォーマンス向上において、AI を活用しています。この記事は、データ分析と機械学習を活用することで、どのようにスポーツの練習方法や戦略を変え、選手の潜在能力を最大限に引き出そうとしているのか、その最前線を紹介します。
AI サプライチェーンのセキュリティに関する Google のガイダンス Google は、AI（人工知能）の安全を守るための新しいルール（ガイダンス）を発表しました。これは、今までのソフトの安全対策を使いつつ、AI 特有の問題にもしっかり対応するためのものです。 AI の仕組みは複雑で「間違ったデータを混ぜられる（データポイズニング）」のリスクも含まれます。このリスクを回避するためには、AI モデルが「どこから来て、どう変わったか」という記録（プロベナンス）を、だれにも変えられない形で残し、SBOM などでみんなに公開して透明性を高めることが大切です。
