はじめに 生成AIの業務利用は急速に広がっています。 ChatGPT や Copilot をはじめとした各種生成AIサービスは、業務効率を大きく改善し、現場にとって欠かせない存在になりつつあります。 一方で、セキュリティの観点では 「生成AIは内部不正を助長するのではないか」 という議論を耳にする機会も増えてきました。 本記事で取り上げたいのは、 生成AIおよび「シャドーAI」が、内部不正の中でも「過失」によるリスクを拡大させているという点です。 内部不正は「故意」と「過失」に分類される 内部不正は、大き

こんにちは、事業開発室の里中裕輔です。 本記事では、Engineers GUILDのご紹介と、その5回目のイベントであった Engineers GUILD Vol5 「実装から考えるAIエージェント設計勉強会 ~ メモリ設計とエージェント連携プロトコルの実践 ~」 についてレポートします。 Engineers GUILDとは Engineers GUILD（エンジニアズ・ギルド）は「エンジニアの、エンジニアによる、エンジニアのためのギルド」を掲げる、分野横断型の技術コミュニティです。現場で活躍するエンジニ

ども！最近Playwrightの話をいろんな文脈で聞くようになって、ちょっと混乱していた龍ちゃんです。 この記事を読むと: Playwright の3パッケージ（テストランナー / MCP / CLI）の使い分けがわかる コマンド3つで CLI が動くようになる chromium vs chrome のハマりポイントを踏まずに済む 「Playwright MCP」「Playwright CLI」「Playwright テスト」…全部Playwrightなんですけど、 それぞれ別パッケージで用途が違う んで

対象読者 copilot-instructions.md や SKILL.md をすでに書いていて、ある程度動かせている人 「毎回同じ指示を繰り返してるな」と薄々気づいている人 Instructions / SKILL をもっと賢くしたいが、何をどう変えればいいか分からない人 Agent Skills の基本（ディレクトリ構造、SKILL.md の書き方）は「 【2026年版】Agent Skills 入門 」を、設定ファイルの全体像は「 GitHub Copilot の設定ファイル5種 」を参照してくだ

対象読者 Copilot Chat（特に Agent Mode ）を日常的に使っている人 やりとりの記録を残したい・チームで共有したい人 Agent Skills の実践的な使い方を知りたい人 Agent Skills の基本（ディレクトリ構造、SKILL.md の書き方）は「 【2026年版】Agent Skills 入門 」を参照してください。 併せて読みたい： Copilot チャット履歴から copilot-instructions.md と SKILL.md を育てる方法 Copilot Cha

はじめに こんにちは。Insight Edgeでデータサイエンティストをしている善之です。 「研修で基礎は学んだけど、次は何を学べばいいんだろう…」 「話題の新しいライブラリが次々と出てくるけど、どれを学ぶべきかわからない」 こんな悩みを抱えていませんか？ 先日、 新人エンジニア・データサイエンティスト に向けた研修の一環として、 最新技術をどうやってキャッチアップし続けるか というテーマでレクチャーを行いました。 本記事では、その研修内容のエッセンスをご紹介します。 本記事は新人の方本人だけでなく、 後

はじめに タップルでエンジニアをしている伊藤です。 2026 年 2 月、Apple が Xcode ...

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｜なぜ“AI × DesignOps”なのか？ プロダクトが成長すればするほど、ビジュアルアセットの需要は指数関数的に増えていきます。しかし、デザイナーの数は（悲しいことに）指数関数的には増えません。 従来のイラスト制作は個人のスキルに依存しやすく、結果として品質のバラツキや制作スピードが開発ベロシティを阻害する「 デザイン負債（Design Debt） 」を生み出していました。DesignOps の本質は、デザインを「一点物のマニュアルアート」から「再現可能なシステム」へと昇華させることにありま

こんにちは。サイオステクノロジーのひろです。 先日OSC福岡、OSC広島でセミナー登壇してきました。 今回は登壇内容についてまとめていきたいと思います。 生成AIの概要を理解できる 生成AI×ツールで新たな価値を生み出せることを理解できる この2点を目的として以下のことについてお話してきました。 生成AIにできることできないこと 生成AIにツールを使わせる技術について 生成AIにロボットを操作させるデモ セミナーに使用した資料を交えつつセミナー内容について解説していきます。 生成AIってなに？ 生成AIと

こんにちは、QAコンサルタントのツルリンです。 2025年11月15日(土)に実施されました、第16回 中級ソフトウェア品質技術者 資格試験に合格することができましたので、受験体験記として、試験の概要、受験に向けた私の取り組みをご紹介します。 これから中級ソフトウェア品質技術者 資格試験（以降、JCSQE中級試験）を受験する方のお役に立てれば幸いです。 これまでの経緯 2024年6月8日(土)実施の第32回 初級ソフトウェア品質技術者 資格試験に合格しました。その際、 受験体験記 を執筆しました。JCSQ

こんにちは！Insight Edge データサイエンティストの角田です。今回は、LLMを評価者として使う「LLM-as-a-Judge」の 決定性 について、手元の実験で検証した内容を共有します。 背景 実験設計 評価対象 評価モデルと回答生成モデルの分離 評価プロンプト 制御条件 結果 同一スコアの出現率 考察 gemini-2.5-proが揺れた原因 gemini-3-pro-previewが安定した理由 補足：thinking_levelによるスコア差 まとめ 背景 LLM-as-a-Judgeとは

AIは「1+1って、2になること多いなあ」と思っている！？ ChatGPTに「1+1は？」と聞けば、当然「2」と返ってきます。 実はこのときのAIの内部で起こっていることは、割と大真面目に 「 私のデータによれば、1+1の答えは最も2が多いです 」なのです。 計算してるんじゃないの？ ChatGPTのようなAI（大規模言語モデル）は、極端なことを言ってしまえば、次の単語予測マシンです。 たとえば「むかしむかし、あるところに」と言われたら、「おじいさんと」と返す。「今日の天気は」と言われたら、「晴れ」とか「

.entry .entry-content .table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは。Developer Engagementブロック（略称DevEngブロック）の @wiroha です。ZOZO TECH BLOGの運営や、開発者向けイベントの企画・運営などを担当しています。 TECH BLOGの運営において、レビューには一定の工数がかかるため、効率化を進めています。その一環として、Claude CodeのAgent Skill

2026年1月21日、自部署の生成AI利活用を推進する有志の集まりで主催した「Hacking Fest 2025 Winter」を開催しました。Hacking Festとは？Hacking Fest ...