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基本情報

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1ページ平均HTML（バイト）61872.35

内部リンク集計

リンク総数59

外部リンク集計

リンク総数88

メタ情報

meta description平均長79.45
OGPありページ数0
Twitterカードありページ数0

HTML言語 分布

キー割合
ja100.00%

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析（Internal）

ユニーク内部リンク数59
ページあたり内部リンク平均34.3

内部リンク 深さヒストグラム

キー値
059
1318
2215
494

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://jvcf.or.jp/category/uncategorized/86
https://jvcf.or.jp/category/event/69
https://jvcf.or.jp/aboutus60
https://jvcf.or.jp/initiatives60
https://jvcf.or.jp/itcomtor/60
https://jvcf.or.jp/category/blog/60
https://jvcf.or.jp/contact/60
https://jvcf.or.jp/vi/60
https://jvcf.or.jp/59
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キーワード分析（KeywordMap）

ワードクラウド上位

語重み
Power1
000円0.843581
一方0.825493
重要なのは0.692308
まず0.576923
そのため0.529308
ITコミュニケーター0.506148
神田駅0.506148
次に0.497323
例えば0.497323
さらに0.453202
本記事では0.44109
日本企業は0.43901
一般的には0.43901
これは0.43901
ベトナムでオフショア開発を行う場合0.43901
ベトナムのオフショア開発会社にとっても大きな影響を与えている0.43901
ベトナムのオフショア開発会社は0.43901
アメリカ企業からの案件を優先的に受け入れる傾向がある0.43901
近年0.423077
ローコード開発者には0.41702
ベトナムは適した場所と言えます0.41702
このように0.41702
これにより0.396981
結果として0.35552
AI技術の急速な進化により0.35552
第一に0.347517
第二に0.347517
第三に0.347517
削減した0.347517
JVCF0.347517
日越ITコミュニケーター連盟0.337432
伴走支援0.337432
丸投げ0.337432
Platform導入を成功させるには0.337432
IoT0.337432
技術的にはできます0.337432
2024年10月23日0.337432
に日越ITコミュニケーター連盟0.337432
オフショア開発営業の方向け0.337432
ITコミュニケーション勉強会を開催します0.337432
講師0.337432
申込締切0.337432
勉強会セミナーのみ参加費0.337432
勉強会セミナー参加費0.337432
懇親会0.337432
税込みの価格です0.337432
当日は現金にてお支払いください0.337432
領収書をお渡しします0.337432
懇親会の会場はセミナー会場付近の居酒屋を予定しています0.337432

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
JapanVietnam3.92983868
CommunicatorVietnam3.52995548
CommunicatorJapan3.27108147
CommunicatorFederation2.93345428
000円勉強会セミナー参加費2.71141720
000円懇親会2.71141720
FederationVietnam2.63712927
これは一般的には2.60723816
アメリカ企業からの案件を優先的に受け入れる傾向があるベトナムのオフショア開発会社は2.60723816
勉強会セミナー参加費懇親会2.60723816
当日は現金にてお支払いください税込みの価格です2.60723816
当日は現金にてお支払いください領収書をお渡しします2.60723816
懇親会の会場はセミナー会場付近の居酒屋を予定しています領収書をお渡しします2.60723816
懇親会のみの参加プランはございません懇親会の会場はセミナー会場付近の居酒屋を予定しています2.60723816
JVCFに日越ITコミュニケーター連盟2.4942516
徒歩2分神田駅2.4743916
FederationJapan2.40985226
ITコミュニケーターオフショア開発営業の方向け2.40193216
オフショア開発における主要な目的は日本の開発者の人件費が高いため2.40045412
システム会社を変更して大がかりなリプレイスを行い数名で開発した初期のシステム構築から2.40045412
その理由は優秀なIT技術者の確保や2.40045412
InternetIoTとは2.40045412
そんな中従来の手法では限界を感じている企業も多いのではないだろうか2.37037412
コード生成からテスト自動化まで開発工程に革新的な変化が起きている2.37037412
AIが開発者をサポートする時代が到来したコード生成からテスト自動化まで2.37037412
AI活用によってシステム開発がどのように変わるのかその未来像を探っていく2.37037412
その未来像を探っていく実際の開発現場では2.37037412
AIはどのように活用されているのだろうか実際の開発現場では2.37037412
AIはどのように活用されているのだろうか要件定義フェーズでは2.37037412
AIが過去のプロジェクトデータを分析し要件定義フェーズでは2.37037412
AIが過去のプロジェクトデータを分析し最適な機能提案や工数見積もりをサポートする2.37037412
コーディング段階では最適な機能提案や工数見積もりをサポートする2.37037412
GitHubコーディング段階では2.37037412
CopilotやChatGPTなどのAIツールがGitHub2.37037412
CopilotやChatGPTなどのAIツールがリアルタイムでコード補完や不具合検出を行い2.37037412
リアルタイムでコード補完や不具合検出を行い開発速度を大幅に向上させている2.37037412
テスト工程においても開発速度を大幅に向上させている2.37037412
AIが自動的にテストケースを生成しテスト工程においても2.37037412
AIが自動的にテストケースを生成しバグの早期発見を実現する2.37037412
これらの活用によりバグの早期発見を実現する2.37037412
これらの活用により開発期間の302.37037412
削減や品質向上を達成した企業も増えている開発期間の302.37037412
AIの導入には注意すべき点もある最も大きな課題は2.37037412
最も大きな課題は生成されたコードの品質管理である2.37037412
AIは便利だが生成されたコードの品質管理である2.37037412
AIは便利だが時として不正確なコードや非効率な実装を提案することがある2.37037412
セキュリティ面での懸念も無視できない機密情報を含むコードをAIに学習させることのリスクや2.37037412
機密情報を含むコードをAIに学習させることのリスクや著作権の問題など2.37037412
法的な側面も考慮が必要である著作権の問題など2.37037412
既存の開発プロセスとAIツールをどう統合するか組織全体での運用ルール策定も重要な課題となっている2.37037412

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