アイマガジン

3次元データ処理の基本　～3次元点群の「生成」「位置合わせ」を実現する技術の概要

探求！ビジネス活用が進むXR技術とは　～VR、AR、MRの進化を支える技術革新とソリューション領域

OpenShiftのバックアップ手法 ～IBM Spectrum Protect Plusのコンテナ・バックアップ

デバッグの後のちょっと一杯｜ 「危機管理・手書きの航空チケット」（3.11時の教訓）について（西橋久陽）

マイクロサービスをどう切り出すか　～マイクロサービスの凝集性・疎結合性を保つベストプラクティスと最適手法

事例｜立命館大学　～ITの標準技術を多く採用し、IBM iをオープン系スキルへ寄せる試み

プロジェクトdX｜DXプロジェクトがこれまでのプロジェクトと異なる理由（田中良治）

事例｜澁谷工業株式会社　～経営に貢献する提案力や問題解決能力のあるIT人材育成に向けて

事例｜大阪シーリング印刷株式会社　～社内SEの育成に取り組み、現場からの膨大な要求に内製で対応

事例｜グリーンコープ生活協同組合連合会　～内製主義は維持しつつ、効果的にアウトソースできる人員体制を目指す

事例｜株式会社ジャストオートリーシング　～現場目線をもって、企画・提案できる人材を育成したい

IBM iつれづれ草｜IBM iの小ネタシリーズ 第2回～知っていると便利な4つの小ワザ（高橋昌宏）＊IBM i

事例｜SBSリコーロジスティクス株式会社　～オープン系スタンダードに統一し、IBM iの若手技術者を育成

事例｜エスフーズ株式会社　～PHPQUERYの導入により、基幹データ活用のレベルアップを目指す

事例｜株式会社石川県農協電算センター　～フリーフォームRPGに対応したアプリケーション可視化・影響分析ツールを導入

IBM iの研修ロードマップ　〜コース別に見たIBM i エンジニアの学び方

対談｜DXは従来型の課題解決ではなく、新しい価値を創造していく試みである～株式会社アイ・ラーニング 宮田 晃氏×株式会社福岡情報ビジネスセンター 長田 吉栄氏

IBM i・AIX・Linuxのロゴ、13年ぶりに一新　～Power Systemsの各OS はこれまでのアイコンを廃止して新しいロゴに

プロジェクトdX｜変革実現に求められる企業カルチャー（後編）～経営層の意識改革（田中良治）

IBM iの若手技術者を育てたいなら、5250開発環境の脱却からスタートする　～ティアンドトラスト株式会社 小川 誠氏

Data Integrityに向けたラインナップの充実を目指し積極的なM&Aを展開　～シンクソート・ジャパン株式会社 北川 晋氏

デバッグの後のちょっと一杯｜「不測の事態」への備え（策定ポリシー確定）について（西橋久陽）

気づきをもらい、コツコツ実装｜Trinityリリースノート・トピックス❺　～ファイル処理の見直し（倉橋徹次）

気づきをもらい、コツコツ実装｜Trinityリリースノート・トピックス❹　～「ソース検索」と「テキストビューア」の機能強化（倉橋徹次）

ASobi/Bar 400｜ハイブリッド・クラウド化する世界での IBM iの価値（下野皓平）

気づきをもらい、コツコツ実装｜Trinityリリースノート・トピックス❸　～「Excel 設計書の作成」の機能強化（倉橋徹次）

Ansible を題材としたAutomationスキルアップへの取り組み～Infrastructure as Codeを体感する

気づきをもらい、コツコツ実装｜Trinityリリースノート・トピックス❷　～「簡易問い合わせサーバー」のサンプルサイトの機能強化（倉橋徹次）

気づきをもらい、コツコツ実装｜Trinityリリースノート・トピックス❶　～「ソース検索辞書」の検索で利用できる「条件式」の追加（倉橋徹次）

IBM i 開発ツールエンジニアの雑記帳｜SP4iの次期バージョンに搭載予定の新機能「COBOS4i」（尾崎 浩司）

未来のネットワーク「情報指向ネットワーク」（ICN）の魅力と課題　～従来のホスト指向ネットワークと比較した先進性とは

そのサイバー攻撃で会社はいくらの損失を被るのか　～IBMサイバーセキュリティー・リスク定量化支援サービス

プロジェクトdX｜今こそ変革の武器に！　日本企業の持つ強みは元サッカー日本代表監督イビチャ・オシム氏も評する“現場力”（田中良治）

米HelpSystems社の「IBM i市場調査 2021」　～IBM iユーザーの最大の関心は「セキュリティ」

IBM i 開発ツールエンジニアの雑記帳｜Delphi/400 クラウドサービス連携機能「Enterprise Connectors」について（尾崎 浩司）

市民データサイエンティストと自動AI　～業務知識の豊富な社内ユーザーを分析の中核に

エッジAIとは何か　～超分散エッジコンピューティングの時代に備えよ

テキスト情報から回答や洞察を引き出すWatson Discoveryの全貌

今あらためて考える特徴量エンジニアリング　～予測精度をあと一歩改善するテクニック

気づきをもらい、コツコツ実装｜「ホウレンソウ」は時代遅れというけれど（倉橋徹次）