本記事は 夏休みクラウド自由研究2025 8/22付の記事です 。 皆さまこんにちは。お元気ですか？ 最近、暑すぎて頭が働かなくなっちゃいますよね。 でも、頭が働かなくてもCloudFormationテンプレートを作成したいことって、往々にしてありますよね。 そういうわけで、Amazon Q Developer CLIを使って頭を使わずにスタックを作成してみようというのが、今回の自由研究のテーマです。 Amazon Q Developer CLIが画像入力をサポート 2025年5月のアップデートにより、A

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（ @Taka-bow ）です。 前回の記事 では、全体の44.3%が開発生産性に前向きという結果をご紹介しました。今回は開発手法別に深掘りすると、予想外の事実が浮かび上がってきました。 開発生産性への印象は多様 ── 約半数が中立的立場も抵抗感は少数派 意外な結果 ── アジャイル実践者の59.6%が開発生産性に前向き なぜアジャイル実践者は開発生産性に前向きなのか アジャイルの価値観と生産性改善の親和性 Kent Beck氏が語る測定の本質 ──

1週間という短期間での営業ポータルの初期バージョン開発――それを可能としたのは、生成AIの活用による開発プロセスの抜本的な改革でした。 DAAE統括部のナは、デザインから実装、レビューまでAIと共に進める開発スタイルを、「レビュー駆動開発」と呼んでいるといいます。本記事では、ナにAI時代の開発現場やスキル観の変遷について聞きました。

1週間という短期間での営業ポータルの初期バージョン開発――それを可能としたのは、生成AIの活用による開発プロセスの抜本的な改革でした。 DAAE統括部のナは、デザインから実装、レビューまでAIと共に進める開発スタイルを、「レビュー駆動開発」と呼んでいるといいます。本記事では、ナにAI時代の開発現場やスキル観の変遷について聞きました。

単体テストのカバレッジは高いのに、なぜかバグが取りこぼされてしまう。そのような経験はありませんか？ 実は、コードが実行されたかどうかを示すカバレッジだけでは、テストコードの真の品質、つまり「バグを検出できる力」を測ることはできません。 そこで注目されているのが、ミューテーションテストという手法です。 これは、プログラムに意図的に「疑似バグ」を埋め込み、既存のテストがそのバグを検出できるかを検証することで、テストの有効性を客観的に評価します。 そこで今回はミューテーションテストの基本概念から、具体的な進め方

はじめに こんにちは、Recruit Data Blog担当の森です。 2025年6月23日、当社現役データエンジニアが登壇する「リク

こんにちは、クラウドエース株式会社 第一開発部の阿部です。 この記事では、Google Cloud Next Tokyo 25 のブレイクアウトセッション「最新の生成 AI モデルへのアップデートに必要な LLMOps」について、セッション内容を紹介します。 前置き: 生成 AI モデルの寿命 Gemini API や Vertex AI で提供されている生成 AI モデルは廃止日が設定されており、廃止日を過ぎるとモデルは利用できなくなります。 例えば、Gemini 2.0 Flash は 2026 年

こんにちは、クラウドエース株式会社 第一開発部の阿部です。 この記事では、Google Cloud Next Tokyo 25 のブレイクアウトセッション「最新の生成 AI モデルへのアップデートに必要な LLMOps」について、セッション内容を紹介します。 前置き: 生成 AI モデルの寿命 Gemini API や Vertex AI で提供されている生成 AI モデルは廃止日が設定されており、廃止日を過ぎるとモデルは利用できなくなります。 例えば、Gemini 2.0 Flash は 2026 年

こんにちは、フロントエンド推進課の水野です。 普段はWebフロントエンド領域を中心に、商材開発や技術支援、開発改善に携わっています。 自動化・標準化、開発プロセスの変遷に関心があり、作るものだけではなくその過程や運用設計を意識して取り組んでいます。 note.com 最近、自分の中でコードレビューのやり方が変わったなと感じています。 GitHub CopilotやClaude Codeのようなツールが当たり前になり、構文エラーやコーディング規約のチェック、命名規則の統一のような作業はほぼ自動化できてしまい

ソフトウェア開発において、欠陥（バグ）の発生は避けられません。 重要なのは、その欠陥をいかに効率的かつ適切に管理するかです。 そこで今回は欠陥が発見されてから完全に解決されるまでのプロセスを「欠陥/バグのライフサイクル」として解説します。 このライフサイクルを理解し、チーム内で共有することで、欠陥管理プロセスの透明性が高まり、開発の効率化と品質向上に繋がります。 具体的な欠陥ステータスの種類から、各ステータス間の詳細なワークフローまでを詳しく見ていきましょう！ import haihaiInquiryFo

本記事は「 AI-Driven Development Life Cycle: Reimagining Software Engineering 」を翻訳したものです。 ビジネスとテクノロジーのリーダーは、生産性の向上、開発速度の向上、実験の促進、市場投入時間（ TTM ）の短縮、開発者体験の向上を常に目指しています。これらの長期的な目標が、ソフトウェア開発のプラクティスのイノベーションを推進しています。このイノベーションは、人工知能によってますます加速しています。特に、 Amazon Q Develop

SHIFT社内では、AI駆動開発プロセスの確立に向けたプロジェクトが進行しています。 「PoCレベルではない、お客様の業務アプリケーション開発で活用できるレベルのプロセスを確立する。それが目標です」

SHIFT社内では、AI駆動開発プロセスの確立に向けたプロジェクトが進行しています。 「PoCレベルではない、お客様の業務アプリケーション開発で活用できるレベルのプロセスを確立する。それが目標です」

Azure OpenAI Service Dev Day 2025とは？ Azure OpenAI Serviceを活用するビジネスパーソンやエンジニアのためのコミュニティイベントです。昨年度も開催されており、今年度はさらに規模を拡大しての開催となりました。Azure AI、エージェント、AI駆動開発、責任あるAI、エージェントブームの現実、予想されるフェーズなど、AIを利用した開発に関連する最先端の情報が盛りだくさんのイベントです。 開催概要 開催日：7月18日（金） 場所：大手町プレイス ホール＆カン

Watchy が実践するAI活用 はじめに 👋 こんにちは。スタメンでソフトウェアエンジニアをしている yunboo です。 AI 技術の急速な発展により、プロダクト開発の現場も大きく変わろうとしています。しかし、単純に AI ツールを導入するだけでは、その真価を発揮することは難しいものです。 この記事では、私たち Watchy が実践している、AI 活用によるワークフロー改善について紹介します。プロダクト開発における根本的な課題を解決し、AI を「使用する」だけでなく「活用する」ためのアプローチをお伝え