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Tabnineが「Agentic Platform」を発表——企業向けコンテキスト、BYO LLMキー、透明価格、エアギャップ対応を強化
Tabnineは新たに「Agentic Platform」を発表した。発表によると、企業利用を前提としたコンテキスト管理、独自のLLMキー持ち込み（BYO LLM key）、透明性の高い価格設定、そしてオンプレミスやエアギャップ環境を含む柔軟なデプロイに対応するという。開発... -
ミッションクリティカルなソフト開発に特化したAIが登場—高信頼・高品質を前提とした新潮流
英語の発信によれば、「ミッションクリティカルなソフトウェアエンジニアリングの厳格さに耐えうるAI」が紹介された。安全性や可用性が最優先の現場に向けた設計思想が強調されており、一般的な開発支援AIとは一線を画すアプローチに注目が集まっている。 ... -
AI時代の「Vibe vs Craft」論争：ソフトウェアエンジニアは淘汰されるのか、強化されるのか
生成AIの浸透で、コードを書く行為そのものが変わりつつあります。いま議論の中心にあるのが「Vibe Coding（直感・対話主導の開発）」と「Craft Coding（設計・実装の職人技）」のせめぎ合いです。AIはエンジニアの仕事を奪うのか、それとも飛躍的に拡張す... -
AIがSDLCに与える影響をどう測るか：成果に直結する評価指標と実践
ソフトウェア開発の現場でAI活用が急速に進むなか、「導入して良くなった気がする」で終わらせず、成果に結びつく形で効果を測り、継続的に改善する姿勢が競争力を左右します。本稿では、SDLC（ソフトウェア開発ライフサイクル）にAIを導入した際のインパ... -
Tabnineが提起する「RAG vs ファインチューニング」—ブラックボックスAI依存に待った
AIコード支援に取り組むTabnineが「Black-Box AI guesses. Tabnine knows.（ブラックボックスAIは推測する。Tabnineは知っている）」と掲げ、ソフトウェア開発におけるRAG（検索拡張生成）とファインチューニングの比較に言及した。開発現場でのAI活用を最... -
Tabnineが提起する「RAG vs 微調整」論争：ブラックボックスAIから“知っているAI”へ、開発現場はどう選ぶべきか
ソフトウェア開発における生成AIの使い方として、「RAG（検索拡張生成）」と「微調整（ファインチューニング）」のどちらが適切か—。Tabnineは「Black-Box AI guesses. Tabnine knows.（ブラックボックスAIは当て推量、Tabnineは“知っている”）」というメ...
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