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IT分野に関する基礎知識を分かりやすく解説
レガシーシステムとは

レガシーシステムとは?定義・最新の解決策!5つの課題や脱却に向けたアプローチも紹介

はじめに 「レガシーシステム」という言葉を耳にする機会は多いものの、その正確な定義や問題点については曖昧なままにされがちです。多くの企業では、長年使い続けてきた基幹システムが老朽化・複雑化し、業務効率やセキュリティの観点から深刻な課題となっています。しかし、「使えているから」「変えるのが面倒だから」といった理由で、対応が後回しになっているケースも少なくありません。 この記事では、今さら聞けないレガシーシステムの基礎知識から、企業が直面する5つの主要課題、そして脱却に向けた最新のモダナイゼーション手法までをわかりやすく解説します。これからDXを本格的に進めたい企業担当者の方にとって、最初の一歩となる情報をお届けします。 レガシーシステムとは?その定義と特徴 レガシーシステムとは、導入から長期間が経過し、現在の業務要件や技術環境に適合しなくなった情報システムを指します。一見すると正常に稼働しているように見えるこれらのシステムも、内部では技術的な老朽化やブラックボックス化が進み、新たな機能追加や外部連携の妨げとなるケースが多く存在します。特に近年のDX(デジタルトランスフォーメーション)推進においては、レガシーシステムが企業の成長や競争力強化の障壁とされるようになりました。 また、保守運用を担う人材の高齢化や退職によって、技術継承が困難になる点も大きな問題です。つまり、レガシーシステムは単なる「古いシステム」ではなく、「企業の変化に適応できなくなった戦略的負債」として捉える必要があります。 レガシーシステムの定義(経済産業省レポートに基づく) 経済産業省の「レガシーシステム刷新に関する検討会」報告書(2025年5月28日版)では、レガシーシステムを単に「古いシステム」と定義するのではなく、事業環境の変化やデジタル技術の進展に対応できず、業務改革の足かせとなっている状態の情報システムと明記しています。この中で、特に重要視されているのが「維持管理に多大なコストがかかり、新たな価値創出に資源を回せない状態」です。 さらに、過剰なカスタマイズやドキュメント不足により、機能や構造がブラックボックス化している点も、企業にとって大きなリスク要因とされています。このようなシステムは、技術的負債のみならず経営的負債ともなりうるため、経済産業省では「早期の刷新と段階的なモダナイゼーション」を強く推奨しています。つまりレガシーシステムは、単なるIT課題ではなく、経営課題そのものであるという認識が求められているのです。 ※参考リンク: https://www.ipa.go.jp/disc/committee/begoj90000002xuk-att/legacy-system-modernization-committee-20250528-report.pdf  システムが「レガシー化」する5つの原因 システムがレガシー化する背景には、さまざまな要因が複雑に絡み合っています。ここでは代表的な5つの原因を挙げ、それぞれのリスクと影響を解説します。 1. […]

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Dartとは

Dartとは?特徴・用途・5メリットを徹底解説

はじめに 近年、モバイルアプリ開発の分野で急速に注目を集めているプログラミング言語が「Dart(ダート)」です。特にGoogleが提供するUI開発フレームワーク「Flutter(フラッター)」と組み合わせることで、1つのコードベースでiOS・Android両方のアプリを効率的に開発できる点が高く評価されています。 しかし、Dartは「Flutterのためだけの言語」ではありません。Webアプリやサーバーサイド、デスクトップアプリ開発など、さまざまな用途に対応できる柔軟性を持ったモダンな言語です。 この記事では、「Dartとは何か?」という基礎から、その特徴、活用できる分野、そして初心者がDartを学ぶべき5つのメリットまで、2025年最新版としてわかりやすく解説します。「これからアプリ開発を始めたい」「将来性のある言語を選びたい」と考えている方は、ぜひ最後までご覧ください。 Dartとは? Dart(ダート)とは、Googleによって開発されたオープンソースのプログラミング言語で、主にモバイルアプリやWebアプリ、デスクトップアプリなどのクロスプラットフォーム開発に用いられています。特に「Flutter(フラッター)」というUIフレームワークと組み合わせることで、1つのコードでiOS・Androidの双方に対応した高性能アプリを効率よく開発できる点が魅力です。 また、静的型付け言語であるDartは、保守性やパフォーマンスにも優れており、近年ではエンタープライズ向けの開発でも注目されています。ここでは、Dartの歴史や特徴、Flutterとの関係性、型システムについて詳しく見ていきましょう。 Dartの歴史 Dartは、Googleによって2011年に公開されたプログラミング言語です。当初は、JavaScriptに代わる“次世代のWeb言語”として開発されました。Googleは、Dartをネイティブにサポートする独自ブラウザ「Dartium」を開発するなどして普及を図りましたが、JavaScriptの圧倒的な市場シェアと互換性の問題により、当初の思惑通りには進みませんでした。 その後、Dartは方向性を変え、「JavaScriptへのトランスパイル(変換)」に対応するなど、Webフロントエンド開発への現実的な適応を進めました。 大きな転機となったのが2017年、Flutterの正式発表です。Flutterの開発言語としてDartが採用されたことで、Dartは再評価され、クロスプラットフォーム開発の中心的存在となりました。 現在では、Google自身のプロダクト(例:Google Adsなど)でもDartが使われており、企業レベルでも採用が広がっています。 主にモバイルアプリ開発(Flutter)で使用される

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Imagen 4とは

Google DeepMindの最新画像生成AI Imagen 4とは?使い方や料金、活用事例3選を紹介

はじめに 近年、生成AIの進化は目覚ましく、文章だけでなく高精度な画像をAIが生み出す時代が到来しています。中でも注目を集めているのが、Google DeepMindが開発した最新の画像生成モデル「Imagen 4(イマジェン・フォー)」です。Imagenシリーズは、テキストから高解像度かつ写実的な画像を生成するAIとして知られており、その第4世代であるImagen 4は、従来モデルと比較してさらに高度な描写力とコントロール性を備えています。 本記事では、「Imagen 4とは何か?」という基本から、実際の使い方、利用料金、そしてビジネスやクリエイティブ業界での具体的な活用事例をわかりやすく紹介します。画像生成AIを業務に活用したい方や、他の生成系モデルとの違いを知りたい方は、ぜひ最後までご覧ください。 Imagen 4とは? Imagen 4とは、Google DeepMindが開発した最新の画像生成AIで、テキストから高品質な画像を生成する「テキスト・トゥ・イメージ(Text-to-Image)」モデルです。 Imagenシリーズは、自然言語理解力の高さと、現実に近いビジュアル描写能力に定評があり、DALL·EやMidjourneyと並ぶ次世代の画像生成ツールとして注目を集めています。第4世代となるImagen 4は、より精密な構図制御、多言語対応、細部表現力の向上などが特徴で、クリエイティブ分野だけでなく、ビジネス・教育・研究など幅広い用途での実装が期待されています。

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VscodeのCopilot

VSCodeのCopilotを活用する6つのコツ

VSCodeのGitHub Copilotを使用する際のチェックリスト 適切なAIモデルを選択してください: 高速コーディングまたは計画/推論のためのモデルの中から選択します。 適切なモードを選択: 編集、質問をする、またはコードを書き続けるための最適なツールを使用します。 設定指示 (ルール): カスタム指示 (つまりルール) を使用して、コーディングおよび構造の標準に準拠したコードの提案を取得します。 プロンプトエンジニアリング:効果的なプロンプトを作成し、最良のレスポンスを得るためのコンテキストを提供します。 ワークスペースインデックス (Workspaceのインデックス):

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MidjourneyとStable Diffusion

MidjourneyとStable Diffusionの6つ違いを比較!どちらを選ぶべき?

はじめに 画像生成AIの進化が著しい中、注目を集めているのが「Midjourney」と「Stable Diffusion」です。どちらも高品質な画像を自動生成できる人気ツールですが、用途や特徴、商用利用の可否、操作性などには大きな違いがあります。 「イラストに強いのは?」「無料で使えるのは?」「プロ向けなのはどっち?」と迷っている方も多いはず。 本記事では、両ツールの違いをわかりやすく比較し、目的別のおすすめや選び方のポイントを詳しく解説します。最適なAIツール選びの参考にしてください。 Stable Diffusionとは Stable Diffusionとは、オープンソースで開発された高性能な画像生成AIモデルです。 2022年にStability AI社がリリースし、テキストから高精度な画像を生成できる技術として一気に注目を集めました。最大の特徴は、ローカル環境でも動作可能な点にあり、ユーザーは自分のPCにモデルをインストールすることで、自由度の高いカスタマイズやプライバシーの保護を実現できます。 また、画像生成だけでなく、既存の画像をもとに加工・変換する「img2img」や、「inpainting(塗りつぶし補完)」など多彩な機能を備えています。 Stable DiffusionはMITライセンスに近い形で公開されており、商用利用も可能。

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Midjourney

MidjourneyとDALL・E 3の違いとは?特徴と選び方について解説

はじめに 今年はAI技術が急速に進歩し、その中でも画像生成AIの進化は注目、誰でも簡単にイラストや写真を生成できるようになりました。 そもそも、画像生成AIとは、テキストによるプロンプトから精緻な画像を生成するAIプログラムです。 AIによる画像生成の人気が高まり、多くの人がそれを実現するような方法を求めています。中でもMidJourneyは、テキストから高品質な画像を生成できるAI画像生成ツールとして多くの企業やユーザーからトレンドとなっています。 MidjourneyとDALL・E 3は、画像とテキスト生成の世界を変える2つの最先端AIシステムです。MidJourneyとは、高品質な画像生成能力で注目を集めるAIプログラムです。 しかし、MidjourneyとDALL・Eをビジネスに使う際に「著作権や料金プランなどの問題はないのか」や「どのようなツールがあるのか​​」などと疑問をもつ方も多いでしょう。本記事では、MidjourneyとDALL・E 3の違いと特徴・選び方などについて詳しくご紹介していきます。 ミッドジャーニー(ミッドジャーニー)とは   Midjourney(ミッドジャーニー)とは、アメリカサンフランシスコの研究所が提供する、テキストから画像を作成するAIプログラムです。Midjourney(ミッドジャーニー)はコミュニケーションアプリのDiscordを利用しており、ユーザーがDiscordからメッセージを送信すると、テキスト内容から画像を生成してくれます。 このAIプログラムが、本格的に一般公開されたのが2022年7月であるにもかかわらず、2023年11月時点でユーザー数1,600万人を突破しました。Midjourneyには非常に高度なAI技術が使用されており、指定画像を元にしたAI画像が生成できます。 例えば、可愛い猫のイラストを実際的な画像に変換したり、水彩画風や油絵風などのタッチを変更したり、新しい画像コンテンツを生成することが可能です。ミッドジャーニーは、日本でも使えることや有料版なら商業利用が可能な点も魅力の一つです。 描いてもらいたいイラストのイメージを入力するだけで、高品質な画像を作ることができます。Midjourneyはプロンプトに加えて追加で指定ができるパラメータもあり、微調整やテイストの変更など、より細部にこだわった画像生成ができるでしょう。

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画像を生成できるStable Diffusionとは?ツールの使い方と他社の画像生成AIとの違いについて解説

はじめに 近年、さまざまな業界で画像生成AIの導入が実現し、業務効率化や新たな価値創造につながっています。AIによる画像生成技術の進歩は目覚ましく、その中でも注目を集めている画像生成AIのひとつとして安定した普及は、デザイナーや一般ユーザーの間で人気を集めています。 Stable Diffusionとは、テキストから高品質な画像を自動生成できる画像生成AIです。 Stable Diffusionは、潜在拡散モデルという技術を活用しており、ノイズから画像を生成できるため完全に新しい画像を作成できるのが特徴です。 しかし、Stable Diffusionは高度な画像処理を行うため、自社で導入したいとき使い方やどのようなアプリケーションがあるのか​​気になる方が多いはずです。 この記事では、画像を生成できるStable Diffusionの使い方と提供している3つのアプリケーションなどの特徴について詳しくご紹介していきます。 Stable Diffusionとは Stable Diffusionとは、Stability

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Visual Copilot Figma から数分でインターフェースを構築

Visual Copilot: Figma から数分でインターフェースを構築

Visual Copilotについて: AIを活用したインターフェース構築 Visual Copilot は、Figma 内で直接動作するプラグインです。 任意のレイヤーを選択し、「デザインのエクスポート」ボタンをクリックするだけで、ツールは自動的にコードを生成し、応答性とカスタマイズ機能をサポートします。 生成されたコードはReact、Tailwind、Bootstrapなどの人気のフレームワークでも使用できます。 AIを活用して、お好みに合わせてカスタマイズできます。 手動でコーディングする代わりに、AI を使用してコードを生成できます。 Figma デザインでは次のように使用します。

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Flowとは

GoogleのAI映画製作ツールFlowとは?機能・プラン・3つの活用例などを紹介

はじめに 2025年5月21日に開催された「Google I/O 2025」で発表された、動画生成AIツールFlowとは、Google DeepMindとGoogle Creative Labの共同開発による最新技術です。 この革新的なツールは、映画やプロモーション映像といった高品質なビジュアルコンテンツを、プロ仕様の機材や大規模な制作チームなしでも作成できる未来を実現しつつあります。 従来、映像制作には多大なコストと時間がかかるのが常識でしたが、Flowの登場によって、誰でも手軽にシネマティックな動画を生成できる時代が到来しました。 本記事では、Flowの基本的な仕組みや料金体系、実際の活用シーンなどを交えながら、その魅力と今後の可能性についてわかりやすく解説していきます。 AIと映像制作の融合に興味がある方は、ぜひ最後までお付き合いください。 Flowとは Flowとは、Googleが開発した最先端のAI映像生成ツールで、プロンプト(指示文)を入力するだけで、まるで映画のような高品質な動画を自動生成できる革新的なサービスです。Flowは、Google DeepMindの映像生成AI「Veo(Veo

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Codexとは

【OpenAI発】Codexとは?プログラミング支援AIエージェントの使い方や機能・3つの活用事例を紹介

はじめに 2025年5月、OpenAIが発表したプログラミング支援AIエージェント「Codex」が、開発現場や教育のあり方を大きく変えつつあります。Codexとは、人間の自然言語による指示を理解し、対応するプログラムコードを自動生成できる次世代型AIで、GitHub Copilotの中核としても活用されています。  ただし、Codexが生成するコードは常に最適とは限らず、複雑な業務要件やセキュリティを要する開発では、AIの出力に頼りすぎることなく、開発者自身によるレビューやテストが不可欠です。 本記事では、Codexの基本的な仕組みや特徴、使い方のコツに加え、実際のビジネスや学習シーンでの活用例も紹介します。エンジニアはもちろん、ノーコードで業務効率化を目指すビジネスパーソンにも役立つ内容となっています。 Codexとは? Codexとは、OpenAIが開発した自然言語処理ベースのAIモデルで、人間の言葉を理解し、そこから正確なプログラミングコードを自動生成できる技術です。GPT-3をベースにチューニングされており、JavaScript、Python、Ruby、Go、Shell、HTMLなど、さまざまなプログラミング言語に対応しています。 特にGitHubと連携した「GitHub Copilot」に搭載されていることで知られ、エンジニアがコメントを書くように自然言語で指示を出すと、それに応じたコードを提案・生成してくれます。  Codexの最大の特徴は、プログラミングの専門知識が少ない人でも、自然言語で手軽にコードを扱える点です。複雑な文法を覚える必要がなく、業務効率化やプロトタイピングの高速化、教育用途にも活用されています。近年では、Webアプリ開発の初期設計や、反復作業の自動化にも利用され、開発現場の常識を塗り替える存在となっています。 Codexの性能 OpenAI Codexは、自然言語を理解してコードを生成できる革新的なAIモデルです。従来のAIでは難しかった柔軟なプログラミング対応を実現し、多様な開発ニーズに応える高度な機能を備えています。 ここではCodexが持つ代表的な5つの性能について、具体例を交えながら詳しく解説します。

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