.table-of-contents > li > ul > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、検索基盤部の倉澤です。ZOZOTOWNの検索機能のバックエンドの開発を担当しています。検索基盤部の一部システムではGoを採用しています。 2026年2月21日（土）にGo Conference mini in Sendai 2026が開催されました。本記事では、会場の様子や個人的に印象に残ったセッション・LTについて紹介します。また、私もLT枠で登壇したため当日話しきれ

好きなクイズ番組は「クイズ世界はSHOW by ショーバイ!!」の畑野です。 本記事では、LLM-as-a-Judgeの概念を採用し、AWS公式情報のみを根拠とした記述式AWSクイズアプリを構築した取り組みを紹介します。 生成AIを「問題作成者」だけでなく「評価者」としても活用し、評価基準（rubric：採点観点のチェックリスト）を明示した上でスコアリングを行う構成としました。 またハルシネーションを抑制するため、AWS Knowledge MCP Serverを用いたRAG構成を採用し、推論はAmazo

.entry .entry-content .table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、グローバルシステム部フロントエンドブロックの林です。 私が所属するチームでは ZOZOMETRY というBtoBサービスを開発しています。スマートフォンで身体を計測し、計測結果を3Dモデルやデータとして可視化・Web上で管理できるサービスです。 私たちのチームではAIにユニットテストを書かせ、マージまでの過程を改善する施策を実施しました。結果とし

はじめに こんにちは、Insight Edgeコンサルタント兼デザインストラテジストの楠です。私は普段、事業会社のさまざまな立場の方と会話させていただき、デジタル・AI活用のプロジェクト企画やそれによる業務変革のご支援をしています。 その中で、私自身が感じており、実際によくお伺いする課題として 「研修での知識習得やワークショップでのアイデア発想」と「実業務へのAI活用のギャップ」 があると思っています。例えば以下のようなものです。 「全社に向けて生成AIの研修を実施し、環境も整えた。しかし数ヶ月後、現場で

はじめに GOODROIDでUnityエンジニアをしています、及川です。 普段は基盤領域や全体設計な ...

2025年の11月某日、アンケートの通知を受信。差出人はHRテック事業部長。 開くと「AI開発合宿をやります！」というタイトルと、概要、そして選択肢がありました。 ☑️ 1. 絶対に行きたい ☑️ 2. 行きたいけどまだ行けるか分からない ☑️ 3. 行きたいけど予定があり行けない 全部行きたい前提なんだ…と思いつつ、面白そうだったのでとりあえず2を選んで返信し、めくるめくAI開発合宿へのチケットを手に入れました━━━━ はじめに 初めまして！私はHRテック事業部で、NALYSYS労務管理プロダクトチーム

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディでは要件定義から設計・タスク分解・Issue生成までをAIに任せるカスタムコマンドを開発しています。 tech.findy.co.jp このコマンドの中にはAIがタスク分解を行うステップがありますが、分解の粒度が適切でなければ、実装がしやすいどころか混乱の元になります。大きすぎるタスクはレビューが困難になり、タスクを細かく分割しすぎると実装が中途半端でビルドが通らないPRが生まれます。 そこで、AIがタス

本記事は 2026 年 3 月 3 日 に公開された「 Building a modern lakehouse architecture: Yggdrasil Gaming’s journey from BigQuery to AWS 」を翻訳したものです。 本記事は、AWS パートナーである GOStack の CEO 兼創設者 Edijs Drezovs、データアーキテクト Viesturs Kols、シニアデータエンジニア Krisjanis Beitans によるゲスト投稿です。 Yggdrasi

2026 年 1 月、三菱電機株式会社 電力システム製作所 電力 ICT センターで、 3 日間にわたる「AI-DLC Unicorn Gym」が開催されました。 AI 駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）を組織的に体験する Unicorn Gym に、 33 名のエンジニアが参加。本記事では、運営を担当した電力 ICT センターの中村様が聞き手となり、実際に参加した増成様、相原様、小森様に体験を語っていただきました。 AI 駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）とは 中村 : まず「AI-DLC って

記事を開いていただきありがとうございます。 今回は「遊び方を教えてくれるAIチャットボット開発」をテーマに「用例」と「システム構成」を簡単にご紹介させていただきます。 開発したAIチャットボットの紹介 ワンピースカードゲームでは、お客様に向けてルールを公開していましたが、網羅的にルールを記載しているため、お客様が確認したいルールを探すのが難しいという状況でした。 今回のチャットボットではRAGという仕組みを使い、AIチャットボットがユーザーからの入力に合せて適切にルールを回答するということを実現しました。

はじめに AIとHPCが急速に融合するいま、単に速いだけでは「使える計算機」にはなりません。学習・推論・数値計算が同居する現場では、演算性能だけでなく、メモリ帯域やネットワーク、ソフトウェアスタック、電力効率、そして可用 […]

.entry .entry-content .table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、WEAR開発部バックエンドブロックのブロック長を務めている伊藤です。普段は弊社サービスである WEAR のバックエンド開発・組織運営を担当しています。 WEARのバックエンドブロックは約10名のエンジニアで構成されています。組織としてはマトリックス型を採用しており、各メンバーはバックエンドブロックに所属しながら、複数の職種で構成されるスクラムチー

はじめにこんにちは！DevRelの井上です。2026年1月、福岡拠点にて開催した「Tech Link Fukuoka #2」についてご紹介します。Tech Link Fukuokaは、LINEヤフーの...

Agentic AI×SOCの評価設計：従来SOC評価で詰まる点と勘所（インシデント調査編） はじめに SOC向けのAI Agent（いわゆる「AI SOC」）を検討するとき、議論が「AIがインシデント調査を完結できるか」に寄りがちです。もちろん重要ですが、それだけでは導入後の成否を判断しにくい、と感じる場面が多くあります。 本記事では、インシデント調査（アラート起点の調査）に絞り、評価結果や個別製品の内部仕様には踏み込まずに、評価設計の勘所を整理します。 なぜ「従来SOCの評価の延長」だけでは足りないの

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。 今年の目標は Kiro にどんどん業務をオフロードしていくことです。今日ご紹介する AWS Observability の Kiro Power を使ってみたのですが、複数の監視/運用に関する MCP とその使い方がパッケージングされていて体感として想定している作業を実現するためのプロンプト入力作業が減ってトラブルシュートが加速しました。 先週は Amazon と OpenAI の Strategic partnership が発表され