スマートフォン・タブレットなどのスマートデバイス向けにネイティブアプリを開発する場合は、「Java」を使用するのが最適です。
「Java」は強固なセキュリティで処理速度の速いので、大量に配布・インストールされるスマートデバイス向けのネイティブアプリの開発と相性が良いのです。
この記事ではそんなスマートデバイス向けにネイティブアプリ開発と「Java」の関係性についてシェアしていきます。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば「Java」を利用するメリットが分かりますよ。
「ネイティブアプリ」はスマートフォン、タブレットなどの端末にインストールして利用するアプリケーションです。端末ごとのアプリストアからダウンロード・インストールをして利用します。
ネイティブアプリの開発・販売・運用を行う際には以下のメリット・デメリットを考慮する必要があります。
・インターネットが繋がらない状況でも使用できる
・Webアプリよりも動作速度が速いものが多い
・デバイスの機能を使える(速度センサー、位置情報、カメラ、通知など)
・アプリをインストールしてくれるユーザーはWebアプリより濃いユーザーが多い
・ストアで課金・検閲・審査される
・アプリがインストールされていないとサービス・情報を提供できない
・Android,iOS用それぞれを開発すると時間とコストがかかる
・アプリ内の情報を最新にするためにはアプリの更新・バージョンアップが必須
「ネイティブアプリ」のデメリットをカバーできるのが「Webアプリ」です。もちろんその分、「ネイティブアプリ」のメリットが「Webアプリ」のデメリットとなるため、開発するアプリケーションの機能・サービスの内容を考慮した判断が必要です。
デバイスの機能が活用できる「ネイティブアプリ」はスマートデバイスと相性が良いアプリとなっています。
スマートでマイスのネイティブアプリの開発言語はAndroidとiOSで異なります。
Androidでは「Java」「Kotlin」「C言語」「Ruby」の4つの言語が主流で、iOSではほぼ「Swift」となっています。
これらの開発言語の中でも特に汎用性が高いと言われているのが「Java」です。
Google社が多く利用する3つの開発言語(Java、C++、Pyhton)に含まれていることからも、重要な存在であることがご理解いただけるのではないでしょうか。
「Java」は「C言語」をベースに開発されたオブジェクト指向のプログラミング言語で、さまざまな特長があります。
「Java」で開発されたソフトウェア・アプリケーションはWindows、MacOS、さらにLinuxなど、OSに依存することなく幅広いデバイスで動作することができます。
オブジェクト指向なので大規模なシステムや銀行などのセキュリティを重視する必要があるシステムにも対応できる信頼性を持っています。
またハッキングされにくいことも評価が高い一因となっています。
「Java」はコンパイラ言語でもあるため前述の「Ruby」や最近注目度が高い「Python」などよりも処理速度が速いことも重要なポイントです。
前章で紹介したのような「Java」の特長は、大量に配布・インストールされるスマートデバイス向けのネイティブアプリの開発に最適です。
強固なセキュリティ、処理速度の速さは開発者にとっても、ユーザーにとっても安心で便利です。
さらにプラットフォームに依存しないということはAndroid用でもiOS用でも利用できるため別々の言語で別々に開発をするといった手間・コスト・時間がかからなくなるため開発する側にとっては大きなメリットとなります。
ただ「Java」にもデメリットがあります。
それは習得までに時間とコストがかかることです。「Java」のベテランエンジニアの多くが「オブジェクト指向の概念を理解するのが大変」と指摘しています。
初めてプログラミングを学ぶ方が「Java」を選択することはあまりお薦めされないようですが、
初めに「Java」でオブジェクト指向を理解できると、その他のオブジェクト思考のプログラミング言語(Python、Rubyなど)を習得する際にスムーズである、という考え方もあります。
新しい開発言語が数多く誕生する中で、「Java」は1995年の誕生以来、今でも多数の企業・エンジニアが採用している開発言語です。
スマートデバイスが普及し、ビジネスや生活に欠かせないアイテムとなっている中、ネイティブアプリを開発・提供する側にとっても重要な役割を果たすプログラミング言語であることは間違いありません。
「どんなアプリを開発するか」「どの言語で開発しようか」といった議論をする際に、「Java」が候補に入る機会も多いと思います。
また発注するクライアント側も「Javaの開発ができる会社か」「Javaが使えるエンジニアが多くいる会社か」を選定基準に含めるのも重要になるのではないでしょうか。
dehaでは、5年ほど前から、ベトナムオフショア開発を行っています。
本日紹介したようなアプリ開発に関しても確かな実績があり、オフショア開発でコストを抑えることも可能です。
ベトナムでオフショア開発を行う際の費用や、エンジニアの質を知りたい方は、無料で見積もりいたしますので、お気軽にお問い合わせください。
生成AIの急速な普及を背景に、世界各国で企業のAI活用が加速しています。 その中でもベトナムは、政府による積極的なAI政策やデジタル化の推進、海外企業による投資拡大を追い風に、東南アジア有数の成長市場として注目を集めています。 この記事では、最新の市場規模や市場シェア、成長を支える要因、主要企業の動向をもとに、2034年に向けたベトナム企業AI市場の将来性と日本企業に広がるビジネスチャンスについて詳しく解説します。 AI市場に興味がある方 ベトナムのIT市場に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばベトナム企業のAI市場規模がわかるのはもちろん将来の予測もわかりますよ。 ベトナム企業AI市場は2034年までに約11倍へ――東南アジア有数の成長市場へ躍進 近年、世界各国でAI(人工知能)の導入が急速に進む中、東南アジアでも特に高い成長が期待されているのがベトナムです。 これまでベトナムは製造業やITアウトソーシングの拠点として注目されてきましたが、現在ではAIを活用したデジタルトランスフォーメーション(DX)の推進国としても存在感を高めています。 市場調査会社IMARC Groupによると、ベトナム企業AI市場は2025年の1億6,141万米ドルから2034年には18億3,485万米ドルへ拡大し、2026~2034年の年平均成長率(CAGR)は31.01%に達すると予測されています。 約10年間で市場規模が約11倍に成長する計算となり、世界的に見ても非常に高い成長率です。 これは単なるAIブームではなく、企業活動そのものを変革する基盤技術としてAIが定着し始めていることを示しています。 市場を構成するセグメントを見ると、AIソリューションが市場全体の65%を占めています。…
近年、システム開発で代表的な手法として長年利用されてきたのが「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」を組み合わせた「ハイブリッド開発」が新たな選択肢として注目されています。 この記事ではそんな「ハイブリッド開発」について、どう言った特徴があるのかや、企業価値を最大化するためにはどのような視点で開発戦略を選択すべきかについて見ていきます。 アジャイル開発に興味がある方 DX化を進めたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」のそれぞれの特徴と、それを掛け合わせた「ハイブリッド開発」の特徴が丸わかりですよ。 アジャイル開発の特徴とメリット アジャイル開発とは、「素早い」「俊敏な」という意味を持つ言葉の通り、変化に柔軟に対応しながらシステムを開発する手法です。 従来のウォーターフォール開発では、要件定義、設計、開発、テスト、リリースという工程を順番に進め、最後に完成したシステムを利用者へ提供します。 一方、アジャイル開発では短期間の開発サイクル(スプリント)を繰り返します。一般的には1〜4週間程度の期間で、優先度の高い機能を開発し、動作する状態で提供します。 その後、利用者から意見をもらい、次の開発に反映します。 この流れを繰り返すことで、利用者の本当のニーズに近いシステムを作りやすくなります。 例えばECサイトの決済機能を開発する場合、最初からすべての決済方法を実装するのではなく、まずクレジットカード決済だけを提供し、その後電子マネーやQR決済などを追加していくことが可能です。 この方法では、早い段階でサービスを市場へ投入でき、利用状況を確認しながら改善できます。 アジャイル開発の主なメリットは以下の通りです。…
企業の基幹システムの多くは、10年、20年、あるいは30年以上にわたって運用され続けています。 しかし近年、こうしたレガシーシステムを取り巻く環境は大きく変化しています。 近年、注目されているのが「7Rフレームワーク」です。 7Rフレームワークは既存システムをクラウド環境へ移行する際に採用される代表的な意思決定モデルであり、システムごとに最適な移行戦略を選択するための考え方です。 この記事ではそんな7Rフレームワークについて、特徴を紹介していきます。 7Rフレームワークに興味がある方 生成AIを活用したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば7Rフレームワークの特徴がわかるのはもちろん、AI時代での7Rフレームワークについて丸わかりですよ。 (more…)
オフショア開発は従来の「量」の補完から、しかし、生成AIの急速な進化によってその前提が大きく変わろうとしています。 今後は「どれだけ高い生産性を実現できるか」が重要です。 この記事ではそのようなオフショア開発のあり方の変化について見ていきます。 オフショア開発に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 AIを使った開発に興味がある方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばオフショア開発の変化についてわかるのはもちろん、AI Nativeについても丸わかりですよ。 (more…)
近年、日本のIT業界では「2030年に最大79万人のIT人材が不足する」という予測が繰り返し語られています。 この数字は、日本社会のDX推進や企業のシステム開発を支える人材の不足を警告する象徴的な指標として広く認知されています。 しかし、2022年末以降の生成AIの急速な発展により、この予測の前提条件は大きく変化しています。 かつては人間が手作業で行っていたプログラミング、設計書作成、テストケース生成、ドキュメント作成、データ分析などの業務が、AIによって大幅に自動化され始めているためです。 その結果、「79万人不足」という予測を単純に受け入れるのではなく、「どのような人材が不足し、どのような人材の需要が減少するのか」という質的な観点から再検討する必要が生じています。 この記事では、生成AI時代におけるIT人材不足の構造変化を分析し、2030年に向けて求められる人材像について考察をしていきます。 生成AI時代が気になる方 IT業界の方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば「2030年79万人IT人材不足」問題について、新しい見解とその対策がわかりますよ。 (more…)
長年運用されてきた基幹システムは、企業活動を支える重要な存在である一方で、技術的負債の蓄積、保守人材不足、クラウド対応の遅れ、ブラックボックス化など、さまざまな問題を引き起こしています。 従来のマイグレーションでは、既存システムの解析からコード変換、データ移行、テスト、カットオーバーまで、多くの工程を人手に依存していました。 こうした背景の中、注目を集めているのが「AIレガシーマイグレーション」です。 この記事ではAIレガシーマイグレーションについて、どんな特徴があるのかやその強みに着目をしていきたいと思います。 AIレガシーマイグレーションが気になる方 製造業の方 DXをすすめたい企業の方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIレガシーマイグレーションがどう言ったものかがわかるのはもちろん、DEHAのAIレガシーマイグレーションについてもわかりますよ。 (more…)